مزایای کلیدی تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در مراقبت های بهداشتی

دنیایی را تصور کنید که در آن هر بیماری حتی قبل از ظهور شناخته شده و درمان شده است. امروزه پزشکان در سراسر جهان تمام تلاش خود را برای حفظ سلامت بیماران از طریق پیشگیری و مداخله به موقع انجام می دهند. با این حال، سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند به داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌های خود برای حمایت بهتر از بیماران قبل، حین و پس از ویزیتشان نگاه کنند. کلید موفقیت، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده است.

سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند از طریق استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، مقادیر انبوهی از داده‌های بیمار، مصرف‌کننده و بازار را تجزیه و تحلیل کنند، سپس بینش‌های عملی در مورد نیازهای مراقبت‌های بهداشتی آینده بیمار به دست آورند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده چیست؟

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده یک تکنیک آماری است که از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) برای پیش‌بینی‌های معنادار بر اساس الگوها در داده‌های بی‌درنگ و تاریخی استفاده می‌کند. در تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده از داده‌های به‌دست‌آمده از منابع بسیاری، از جمله داده‌های فعالیت بالینی، مصرف‌کننده و مراقبت‌های بهداشتی استفاده می شود. سپس از این داده ها برای پیش بینی رفتارهای آینده استفاده می شود. پس از مدتی، الگوریتم قادر به ایجاد بینش دقیق و عملی است.

فراتر از بهبود مراقبت از بیمار، مدل‌های پیش‌بینی‌کننده همچنین می‌توانند به سیستم‌های بهداشتی کمک کنند تا مشخص کنند مصرف‌کنندگان احتمالاً با کدام نقاط تماس درگیر هستند یا تقاضای آینده برای یک خط خدمات معین را پیش‌بینی کنند. به طور کلی، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به بسیاری از ذینفعان مراقبت‌های بهداشتی کمک می‌کند تا بر اساس آمار و داده‌های تاریخی، آنچه را که قرار است در آینده اتفاق بیفتد، بهتر درک کنند.

مزیت های استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در مراقبت های بهداشتی

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده بسیار قدرتمند است زیرا به شما امکان می دهد نیازها را بهتر پیش بینی کنید و به ارائه دهندگان امکان می دهد الگوها و روندهای مهم را از داده ها شناسایی کنند. این روش به ارائه‌دهندگان کمک می‌کند تا بینش‌های عملی را برای بهبود نتایج کلی بالینی، ایجاد طرح‌های بهداشتی عملی جمعیت و افزایش مشارکت کلی بیمار و حفظ بیمار کشف کنند.

پشتیبانی از تصمیم گیری عملیاتی

سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده برای استخراج بینش‌هایی استفاده کنند که به دستیابی به اهداف سازمانی و بهبود تصمیم‌گیری عملیاتی کمک می‌کند. می تواند به تعیین موارد زیر کمک کند:

• فرصت های رشد سازمانی
• بهترین مکان برای تخصیص بودجه بازاریابی
• کدام بخش ها بیشترین ارزش طول عمر بیمار را ارائه می دهند
• چگونه منابع را برای رشد سهم بازار خود بهینه کنیم

یک مورد استفاده قانع‌کننده برای تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، پیش‌بینی تقاضا برای خدمات با مدل‌های عرضه/تقاضا است. به عنوان مثال، تصور کنید تیم شما در حال برنامه ریزی برای اجرای یک کمپین تبلیغاتی برای خط خدمات قلبی شما است. قبل از اینکه در کمپین سرمایه گذاری کنید، با یک مدل عرضه/تقاضا مشورت کردید. وقتی این کار را انجام دادید، متوجه شدید که یک کمپین مؤثر سلامت قلب، تقاضای بیمار را فراتر از ظرفیت کل خط خدمات شما برای مراقبت افزایش می‌دهد. هنگامی که به آن اطلاعات مجهز شدید شاید بتوانید روی خط خدمات دیگری تمرکز کنید یا می توانید ظرفیت خط خدمات قلبی خود را افزایش دهید.

بر جمعیت های در معرض خطر تمرکز کنید

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند به پیش بینی نیازهای مراقبتی بیماران و بهبود نتایج آنها کمک کند. با استفاده از ترکیبی از داده های بیمار، مصرف کننده و بازار، می توانید:

• احتمال موثر بودن یک برنامه درمانی خاص را پیش بینی کنید
• شرایط مزمن را پیگیری کنید
• قبل از اینکه شرایط غیر قابل درمان شوند، علائم هشدار دهنده را شناسایی کنید
• تعیین کنید که آیا بیمار در معرض خطر ابتلا به عفونت ها یا شرایط خاص است یا خیر
• رویکرد خود را به سلامت جمعیت و برابری سلامت بهبود بخشید

با این پیش‌بینی‌های بالینی، ارائه‌دهندگان می‌توانند افرادی را که در معرض خطر بالای ابتلا به بیماری‌های مزمن هستند، شناسایی کنند، زودتر مداخله کنند و برنامه‌های پیشگیرانه‌ای برای ایجاد تعامل و ارتقای سلامت و تندرستی برای کسانی که بیشتر نیاز دارند ایجاد کنند.

مشارکت بیمار را افزایش دهید

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده نه تنها در درمان بیماران مفید است، بلکه در تعیین بهترین راه‌ها برای دستیابی و تعامل با بیماران نیز مفید است. تعامل طولانی مدت موثر با بیماران برای کاهش خطرات مرتبط با شرایط مزمن و کمک به آنها در مدیریت مراقبت های خود تا آنجا که می توانند ضروری است. با استفاده تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای ارزیابی رفتارها و تعاملات قبلی بیمار با مطب خود، می توانید پیش بینی کنید که چه نوع ارتباطی به احتمال زیاد نتیجه مطلوب را ارائه می دهد. این بدان معنی است که می توانید بیمارانی را که به احتمال زیاد چیزی را در سبک زندگی خود تغییر می دهند، اولویت بندی کنید، هزینه ها را کاهش دهید و اثربخشی خدمات خود را افزایش دهید.

ارتباط با بیمار (PRM) چیست؟

کشف بینش شخصیت مصرف کننده/بیمار

با تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، می‌توانید با استفاده از مدل‌هایی که به داده‌های جمعیتی، خانگی و بالینی دسترسی دارند، پروفایل‌های پرسونای غنی و تقسیم‌بندی ایجاد کنید. این کار به تیم شما کمک می‌کند تا پیام‌هایی را که برای بهبود تعامل، کسب و نگهداری نیاز دارند، کشف کند. همچنین می تواند به شما کمک کند تا ارزش طول عمر بیمار را به حداکثر برسانید و تجربه بیمار را بهبود بخشید. در پایان، تحلیل پیش بینی کننده به شما کمک می‌کند تا از طریق کمپین‌های بازاریابی که بسیار مرتبط با کسانی است که به خدمات شما نیاز دارند، جذب و حفظ بیمار را بهبود ببخشید.