医疗保健行业的预测分析:您需要知道的一切

在过去的几十年里，医疗保健行业经历了一场旨在提高生活质量的创新爆炸。

的医疗保健IT行业面临重大挑战，如成本压力、不断变化的监管环境和客户期望的提高。为了跟上蓬勃发展的市场需求，医疗保健技术公司需要增强其现有的企业应用程序(例如，ehr和RCMs)，并寻找新的创新方式来提供基于价值的护理。乐动赞助西甲

预测分析是综合历史数据、机器学习技术、人工智能等多种先进分析技术，预测未来的结果。所有信息都被实现到考虑数据中重要趋势和模式的数学模型中。然后将该模型应用于当前数据，以检测接下来会发生什么。

精算师协会(Society of Actuaries)最近的一份报告显示，47%的医疗机构在其医疗运营中使用了预测分析，其中57%的机构认为，预测分析将在未来几年为该机构节省25%的年度成本。

预测分析被广泛用于预测变更是否有助于降低风险、改善运营和增加收入。预测分析为以下问题提供了答案，“基于当前数据将发生什么预测，以及如何改变结果?”

它可以通过利用大数据和实施正确的基础设施来产生可操作的见解，从而改变整个行业，在医疗保健行业掀起一波新的创新浪潮。

2011年的一份研究报告显示，患有高血压的非坚持治疗的患者花费大约。每年的医疗保健费用比坚持治疗的病人多3908美元。对于充血性心力衰竭，患者必须承担的额外费用预计为7823美元，对于糖尿病，估计价值为3765美元。

宾夕法尼亚医学院估计，使用传统医学诊断大约20%到30%的心力衰竭患者没有得到适当的治疗，但通过先进的预测模型，这些患者被迅速识别，并为他们提供适当的教育来监测他们的健康。

预测建模的基本步骤

机器学习和人工智能算法的提升起着至关重要的作用医疗保健行业的预测分析解决方案在业务中发现新的统计模式。机器学习将帮助医疗保健专业人员预测疾病的可能性，利用一个模型程序。

无数的医疗保健公司正在使用基于机器学习的预测分析，提供各种分析和风险管理工具，以帮助决策，专注于提高患者的安全和医疗质量。随着降低医疗成本的需求的出现，以及人们对个性化医疗的要求越来越高，医疗保健行业在电子记录管理、数据集成、计算机辅助疾病诊断和预测等重要领域面临着挑战。

机器学习为解决这些问题提供了全新的视角，提供了全方位的工具、技术和框架。神经网络和深度学习算法等机器学习技术的进步，可以揭示非结构化数据集中的隐藏模式，并表示新的信息。预测分析已经存在了几十年。但它缺乏推动医疗保健业务的三个重要因素:

这就是人工智能发挥关键作用的地方。

人工智能(或称AI)是一种计算机科学，主要专注于创建自动化“智能”过程的系统，即像决策、解决各种问题和学习这样的人类式任务。基本上，当人工智能在规模、速度和应用上增强预测分析时。有了人工智能，预测模型可以管理大量的实时信息，它将在临床操作中掀起新的浪潮。它还有助于为癫痫或败血症等疾病提供早期提醒，这些疾病通常需要对高度复杂的数据集进行深入分析。

预测分析在医疗保健领域的应用

诊断准确性预测分析帮助医生为患者提供更准确的诊断和更好的治疗方案。例如，当一个人患有任何疾病时，医生可以转向预测分析，而不是仅仅依靠他们的知识来进行正确的诊断。通过高效的预测分析，对患者的既往病史进行完整的分析，并建立一个详尽的数据库，帮助医生做出更精确的诊断，并更快地设计治疗计划。

预防医学例现代生活方式导致了一些危及生命的疾病，如果治疗不当，这些疾病会严重损害我们的生命。预测分析与先进的遗传科学合作，以识别高危患者，并相应地为他们提供预防信息。

控制保险费用当前位置大多数公司都为员工提供一揽子健康保险。预测分析为公司的雇主提供了一个更清晰的财政年度成本的画面。与保险公司合作的公司和医院可以同步数据库和精算表，以开发模型和未来的健康计划。乐动体育足球雇主可能也会利用预测分析来分析是哪一种供应商可以为他们提供最有效的产品满足他们的需求。

病人接触:循证研究可以用来表明携带该基因的患者生活方式的任何改变(例如，锻炼、营养丰富的饮食、脑力游戏和患者频繁的记忆测试)。患者将更早地意识到可能的个人健康风险，因为他们将通过预测模型从基因组分析中得到提示，而这些提示将由他们的医生传达。

避免重新接纳它分析了可避免的再入院的可能性，或者分析了那些有更高风险发展一种新的慢性疾病(如糖尿病)的人。预测分析在测量和监控再入院率方面起着至关重要的作用，并相应地规划出如何管理它。从数据中收集的见解可以帮助医疗保健提供商了解个人的健康结果，并预测人群中的高危人群。

欺诈检测:结合多种分析方法，可以增强欺诈检测的模式，预防犯罪行为。随着网络安全日益成为人们关注的问题，预测分析有助于实时检测网络上的所有基本行动，以检测可能包括欺诈、零日漏洞和持续威胁的异常情况。

风险控制:以一种精确而有意义的方式预测患者群体中个体的财务风险。预测算法包括患者、记录、诊断、程序、药物和早期医疗保健成本的人口统计数据，以预测未来的使用情况。它描述了个人的严重性、风险或负担，以使报告的结果或质量度量正常化。先进的风险调整方法吸收了很多东西，如病人的社会经济地位、精神残疾和保险覆盖水平。使用过去的质量指标，预测分析有助于预测未来的风险，从而节省患者的成本。

最后的话,

预测分析软件解决方案将如何成为医疗保健行业的“下一件大事”?

抛开众多的挑战，预测分析可以在医疗保健行业的运营中发挥巨大的作用。依赖预测模型的医疗保健组织可以在研发、手术、基因组研究等领域做出更好的决策。

医疗保健正在从以疾病为中心的模式向以患者为中心的模式转变。在以疾病为中心的模型中，医生围绕临床专业知识和从医学证据和各种测试中收集的数据做出决策。在以患者为中心的模式中，患者积极参与他们的个性化护理，并从他们的医疗保健提供者那里获得信息和建议。