Tech Updates

Diez casos de uso y ejemplos de análisis predictivo en la industria de la salud

Tabla de contenido ocultar 1 Ejemplos y casos de uso de análisis predictivo en atención médica 1.1 1. Precios dinámicos 1.2 2. Ayuda a la atención médica...

Escrito por Ashok Kumar · Lectura de 5 min >
ejemplo de análisis predictivo en la atención sanitaria

La industria de la salud está madura para el análisis predictivo. Las empresas están buscando formas de mejorar la atención y reducir costos, pero aún no tienen todas las respuestas. El análisis predictivo puede ayudarles a lograr precisamente eso. Es difícil decir exactamente cómo se desarrollará esto en la práctica; Hay muchas preguntas sin respuesta sobre qué tipo de datos las empresas necesitan analizar, cuánto tiempo lleva (e incluso si tiene sentido) y si la tecnología demostrará ser lo suficientemente eficiente para mejorar los resultados de los pacientes dada su relación costo-beneficio.

Ejemplos y casos de uso de análisis predictivo en el sector sanitario

Sistemas electrónicos de historia clínica (EHRs) puede mostrar qué pacientes tienen más probabilidades de no presentarse a sus citas. Un estudio de la Universidad de Duke encontró que el uso de datos de EHR a nivel clínico para modelos predictivos en el cuidado de la salud podría detectar a casi 5,000 pacientes más que no se presentan cada año con mayor precisión que los intentos anteriores de predecir los patrones de los pacientes.

1. fijación de precios dinámicos

Al utilizar análisis predictivos para la atención médica, las empresas pueden establecer precios dinámicos, lo que es una forma de maximizar los ingresos. La fijación de precios dinámica puede mejorar la atención al paciente al predecir la demanda de un producto o servicio y aumentar los ingresos. 

Por ejemplo: si vendes planes de seguro Según los patrones de edad y género de su cliente, puede utilizar análisis predictivos para determinar cuánto deben pagar por su cobertura. Sabrá qué tipo de incentivo financiero necesitan y luego ajustará sus precios en consecuencia.

Los modelos de precios dinámicos son el mejor ejemplo de análisis predictivo en el sector sanitario. A menudo también se utiliza con datos de otras áreas de la industria de la salud (como campañas de marketing o encuestas de satisfacción del paciente) para generar información que ayude a guiar las decisiones sobre la oferta de productos a diferentes precios dependiendo de quién los compra (o no).

2. Ayuda al análisis del fraude sanitario

Los análisis de fraude en el sector sanitario pueden detectar e informar reclamaciones fraudulentas, pagos excesivos, pagos insuficientes y prácticas de facturación inadecuadas. Éstas incluyen:

  • Pagos inadecuados
  • Prácticas de facturación inadecuadas (p. ej., facturación por servicios no proporcionados o prestados por personal no calificado)

Las técnicas actuales para detectar el fraude sanitario son ineficaces. Encontrarlo antes de que se paguen las reclamaciones es la forma más eficaz de detener el fraude y el abuso. Y como otros sectores de la economía ya han demostrado la eficacia del análisis predictivo, los pagadores de atención sanitaria han empezado a hacer lo mismo.

3. Impulsa la Medicina Personalizada

Al emplear el análisis predictivo, los trabajadores de la salud también pueden realizar mejoras en el campo de la medicina personalizada. La medicina personalizada utiliza información del ADN de un paciente para guiar su atención. Es una nueva forma de tratar enfermedades y un campo emergente de la medicina que utiliza información genética para tomar decisiones de tratamiento.

El análisis predictivo puede hacer que la medicina personalizada sea más precisa a la hora de proporcionar el tratamiento adecuado en función de la composición genética de un individuo en el momento adecuado. Por ejemplo, a algunos pacientes se les pueden recetar medicamentos que funcionan mejor en otros con rasgos similares. Con el análisis predictivo, la medicina personalizada puede reducir los efectos secundarios o incluso curar determinadas enfermedades por completo.

4. Guías para brindar tratamientos ideales 

El análisis predictivo puede ayudar a personalizar los tratamientos para algunas afecciones, como el cáncer, y lograr los mejores resultados.

La tecnología de análisis predictivo puede analizar todos los datos necesarios para tomar esas decisiones de tratamiento porque ninguna persona por sí sola puede hacerlo. Aunque todavía está en sus inicios, esta tecnología ha podido analizar, por ejemplo, la genómica de un cáncer concreto y del paciente diagnosticado con la enfermedad para predecir el mejor curso de tratamiento. Esta capacidad se vuelve especialmente importante para el tratamiento de enfermedades avanzadas porque los médicos no necesitan más tiempo para probar varias opciones de tratamiento antes de seleccionar la más eficaz.

5. El análisis predictivo puede mejorar las operaciones de atención médica

El análisis predictivo puede ayudar a las organizaciones sanitarias con una variedad de procesos. Uno de estos procesos es mejorar las operaciones generales de atención médica. Es uno de los mejores análisis predictivos en ejemplos de atención médica que ha beneficiado a las organizaciones de atención médica. Por ejemplo, el análisis predictivo puede ayudar a las organizaciones sanitarias con el servicio al cliente y el marketing. Puede mejorar las ventas, el marketing y la gestión de la cadena de suministro.

6. Analiza el riesgo de una enfermedad crónica

La puntuación de riesgo es una forma de predecir la probabilidad de que un paciente desarrolle una enfermedad o afección particular. Esto puede funcionar como parte del apoyo a la toma de decisiones, donde identifica a los pacientes en riesgo de desarrollar ciertas enfermedades y afecciones.

7. Ayuda a evitar reingresos hospitalarios a los 30 días

Una de las cosas más importantes que el análisis predictivo puede hacer por su hospital es ayudarlo a evitar reingresos a los 30 días. Esto es especialmente cierto porque se estima que un paciente que ha sido dado de alta de un hospital y luego regresa dentro de los 30 días tiene tres veces más probabilidades de morir que alguien que se mantiene sano después de salir del hospital.

En este caso, el análisis predictivo utilizará datos recopilados a lo largo del tiempo para identificar a los pacientes que pueden necesitar atención o seguimiento adicional para evitar con éxito su segundo regreso al sistema médico, reduciendo así los costos asociados con esas visitas.

8. Mejor asignación de recursos 

La asignación de recursos se ha vuelto un desafío para los administradores debido al tamaño, alcance y complejidad de las organizaciones de atención médica. Los patrones de utilización de los pacientes, la capacidad general de la organización y los recursos: estos solían ser lugares distintos que ahora se unen de una manera realmente productiva para ayudar a las organizaciones a administrar sus operaciones. El análisis predictivo ayuda a las organizaciones a mejorar enormemente la gestión de sus operaciones.

Sin embargo, al utilizar análisis predictivos, los administradores pueden adquirir o reubicar los recursos apropiados en la ubicación adecuada en el momento adecuado detectando patrones en la asignación de recursos y anticipando necesidades futuras.

9. Ayuda a los proveedores de atención médica a anticiparse al deterioro de los pacientes

El deterioro del paciente es un hecho común en la atención sanitaria. Puede ocurrir debido a varias cosas, que incluyen:

  • Enfermedad o lesión
  • Cambios en la edad y el estilo de vida que hacen que el paciente sea menos capaz de cuidar de sí mismo (p. ej., pérdida de movilidad)
  • Nuevo diagnóstico o tratamiento para una condición existente

Un nuevo diagnóstico o tratamiento para una afección existente puede afectar significativamente la capacidad de los pacientes para cuidar de sí mismos. Esto es especialmente cierto si padecen múltiples afecciones crónicas y toman muchos medicamentos.

10. Reducir las ausencias en las citas

Si es proveedor de atención médica, es importante saber cuándo sus pacientes faltarán a las citas. Esto puede afectar la calidad de la atención y provocar pérdidas financieras para su práctica. También es importante para los propios pacientes. Si no se presentan a una cita, es posible que se pierdan un tratamiento que podría salvarles la vida u otros servicios que podrían ayudarlos a controlar mejor su salud.

Si esto le parece algo que le interesa, considere considerar el análisis predictivo como una forma de pronosticar las ausencias en su población de pacientes. La Universidad de Duke publicó recientemente una investigación que muestra cómo los datos de EHR pueden ayudar a predecir citas futuras al identificar aquellas que tienen más probabilidades de no presentarse cuando más importa (por ejemplo, durante la temporada de gripe).

11. Beneficios en reclamaciones de seguros

Al emplear análisis predictivo, las organizaciones de atención médica pueden examinar la documentación de respaldo que envían a las aseguradoras para detectar reclamaciones denegadas y aquellas que podrían resultar en pagos más altos. La tecnología optimiza el rendimiento financiero buscando recursos faltantes o insuficientes. reembolso códigos e identificar una oportunidad para actualizar el código.

12. Minimizar el suicidio y las autolesiones del paciente

Uno de los ejemplos más importantes de análisis predictivo en atención médica es la prevención del suicidio y las autolesiones. Los proveedores de atención médica pueden evaluar el riesgo de suicidio o autolesión de un paciente mediante análisis predictivos. Es posible especificar los pacientes en riesgo de estos comportamientos e intervenir antes de que tomen medidas.

En este caso, los modelos predictivos se construyen utilizando datos históricos sobre eventos pasados ​​para predecir los futuros en base a las mismas variables. Luego, los médicos pueden utilizar estos modelos para identificar posibles problemas de salud mental que llevan a un paciente por un camino peligroso hacia el suicidio o hacerse daño mientras está bajo tratamiento en sus instalaciones.

Este proceso también funciona bien con otras herramientas, como el análisis de comportamiento. Permite a los médicos trabajar con casos complicados como abuso de sustancias o demencia. En este momento, no es necesario que haya más recursos disponibles para monitorear adecuadamente el comportamiento del paciente a lo largo del tiempo. Pero, aun así, esté atento a cómo les va a estas personas en general. Con la ayuda de este seguimiento constante, sabrás cuándo las cosas empiezan a salirse de control sin necesidad de supervisión constante de otra persona durante todo el día.

13. Reforzar el compromiso y la satisfacción del paciente

La participación del paciente se ha convertido en el núcleo del éxito empresarial de la atención sanitaria y el análisis predictivo puede ayudarle a aprovecharla. Si desea que sus pacientes interactúen con su organización y sus servicios, lograr que vean el valor de lo que usted hace puede ser uno de los factores más importantes en su proceso de toma de decisiones.

La satisfacción del paciente juega un papel como otro factor clave que necesita mucha atención cuando se trata de la participación del paciente. El análisis predictivo también juega un papel integral aquí. Mediante el uso de técnicas inteligentes de análisis de datos como el aprendizaje automático o inteligencia artificial (IA), las empresas pueden obtener información sobre el grado de satisfacción de sus clientes con productos o servicios específicos que ofrecen. Luego les permitirá mejorar esas ofertas con el tiempo. Por lo tanto, ¡no solo pueden mantenerse al día con la demanda sino también crear nuevas industrias dentro de sí mismas!

14. Ayudas en la gestión de la cadena de suministro 

Al igual que las empresas de la mayoría de los demás sectores, las organizaciones sanitarias utilizan herramientas predictivas para mejorar la gestión de sus cadenas de suministro. Cadena de suministro La gestión ayuda a las organizaciones a ganar visibilidad en la industria de la salud y brindar servicios efectivos. Las organizaciones sanitarias podrían obtener visibilidad de sus enormes y complejos requisitos y previsiones de suministro. El análisis predictivo los guía para optimizar las compras y las consolidaciones de proveedores, lo que genera ahorros de costos, reducción de desperdicios y ganancias de eficiencia.

¡Terminando!

Esperamos que haya disfrutado aprendiendo sobre algunos de los casos de uso del análisis predictivo en la atención médica. Se trata de esta guía. La industria de la salud ha visto cada vez más organizaciones adoptar estas tecnologías, lo que les ayudará a mejorar sus operaciones y ahorrar tiempo y dinero. Entonces, ahora te toca a ti utilizar esta tecnología.

Escrito por Ashok Kumar
Director ejecutivo, fundador y director de marketing de Make An App Like. Soy escritor en OutlookIndia.com, KhaleejTimes, DeccanHerald. Contáctame para publicar tu contenido. Mi Perfil

Deje un comentario

Translate »