Prädiktive Analytik im Gesundheitswesen: Wichtigste Anwendungsfälle und Tipps zur Einführung

Medizinische Forscher wenden sich der prädiktiven Modellierung und Analytik zu, um die traditionellen klinischen Studienverfahren zu ergänzen. Ein Beispiel für eine Anwendung der prädiktiven Modellierung ist die Silico-Prüfung. Bei dieser Methode werden umfangreiche Datenmengen aus verschiedenen Quellen als Grundlage für ein Vorhersagemodell verwendet, mit dem die Auswirkungen der Therapie auf die Patienten bewertet werden. Dadurch können die Ergebnisse die Risiken für die Studienteilnehmer und die Kosten für die Behandlungsforschung für Forscher und Hersteller senken.

Eine weitere häufige Anwendung von Predictive Analytics im Gesundheitswesen besteht darin, Klinikern zu helfen, bessere Entscheidungen bei der Langzeit-, Palliativ- und anderen Arten der Pflege von Patienten mit chronischen Krankheiten zu treffen. Prognosemodelle helfen dabei, Patienten zu identifizieren, bei denen das Risiko besteht, dass sie bestimmte Komplikationen oder unerwünschte Arzneimittelwirkungen entwickeln, und empfehlen, ihre Behandlungspläne anzupassen, um nachteilige Folgen für die Patienten zu vermeiden. Datenanalysen können auch dabei helfen, Patienten zu erkennen, bei denen die Wahrscheinlichkeit besteht, dass sie chronische Krankheiten entwickeln, und ein frühzeitiges Eingreifen vorschlagen. Eine wissenschaftliche Arbeit, die im Journal of Healthcare Engineering veröffentlicht wurde, zeigt, dass der Einsatz hochentwickelter Algorithmen des maschinellen Lernens wie Faltungsneuronale Netze (CNN) und K-nearest neighbor (KNN) die Genauigkeit der Vorhersage chronischer Krankheiten auf 96 % verbessern kann.

Mit Predictive-Analytics-Tools können Kliniker bestimmte Trends bei der Ressourcenzuweisung erkennen und den kommenden Bedarf der Einrichtung vorhersehen. Auf diese Weise kann die Verwaltung des Gesundheitswesens die benötigten medizinischen Güter rechtzeitig kaufen oder verlagern, um Engpässe zu vermeiden. Darüber hinaus können Krankenhäuser mithilfe von Predictive Analytics ermitteln, welche Ressourcen aufgrund von Trends in der Bevölkerung oder saisonalem Bedarf schneller vergriffen sein könnten als andere. Dieses Wissen hilft bei der Umsetzung besserer Strategien, um Geld zu sparen, die Gesundheitskosten für die Patienten erschwinglich zu halten und die medizinische Verschwendung zu reduzieren.

Predictive-analytics bietet Gesundheitsdienstleistern bessere Einblicke in Patienten und ihre Bedürfnisse. Das Community Health Network in Indianapolis, Indiana, nutzt beispielsweise Predictive-Analytics-Modelle, um die Zahl der nicht wahrgenommenen Termine zu verringern. Die Analysetools helfen bei der Identifizierung von Risikofaktoren für das Nichterscheinen unter den demografischen Faktoren der Patienten und bei der Entwicklung spezieller Arbeitsabläufe, um sicherzustellen, dass die Patienten ihre Termine bestätigen. Die Datenanalytik des Gesundheitswesens kann auch dabei helfen herauszufinden, welche Verhaltensweisen bei bestimmten Patienten oder Patientengruppen auf Resonanz stoßen würden. Anhand dieser Informationen können die Anbieter Strategien zur Patientenbindung entwickeln, eine individuellere Betreuung anbieten und die Patientenergebnisse verbessern.

Organisationen des Gesundheitswesens können Predictive-Analytics-Tools einsetzen, um Ansprüche zu analysieren und zu verstehen, wie wahrscheinlich es ist, dass sie erfüllt oder abgelehnt werden, um herauszufinden, welche Daten fehlen und wie die Dokumentation verbessert werden kann, bevor sie an den Versicherer geschickt wird. Dies trägt zur Optimierung der Prozesse für die Einreichung und Bearbeitung von Ansprüchen bei, hilft bei der Betrugsbekämpfung und führt zu höheren Versicherungszahlungen.