Поставщики медицинских услуг сталкиваются с нехваткой и непредвиденными обстоятельствами лечения, влияющими на услуги по уходу за пациентами. Денежные кризисы и более тщательный контроль бросают им вызов. Пандемия утопила мир в череде клинических и финансовых чрезвычайных ситуаций.
По моему опыту, прогнозирование может обеспечить большую наглядность, лучшее принятие решений и операционную эффективность. В медицинской отрасли качество прогнозов компании определяет масштаб ее конкурентного преимущества.
В этом блоге я попытаюсь всесторонне рассказать, как предприятия здравоохранения могут использовать прогнозирование при объединении со своей корпоративной системой.
Что такое прогнозирование состояния здоровья?
Речь идет о предвидении ситуаций, связанных со здоровьем или болезнью, и предупреждении будущих событий. Это включает в себя профилактическую медицину или уход, связанный с планированием здоровья. В первую очередь это позволяет поставщикам медицинских услуг сосредоточиться на ресурсах, действиях и планировании на случай непредвиденных обстоятельств.
Он в основном применяется для служб неотложной помощи, ежедневного посещения больниц, госпитализации пациентов и управления цепочками поставок.
Необходимость перехода от прогнозирования к прогнозированию
Потребители все больше вовлекаются в принятие решений в области здравоохранения. Более широкое использование виртуального здоровья и связанных с ним цифровых инноваций подталкивает к необходимости создания ценности из совместимых данных. Перед правительствами, больницами, плательщиками и другими заинтересованными сторонами стоит задача быстрой адаптации, поворота и инноваций с футуристическим видением.
По данным Делойта, личное здоровье и хорошее самочувствие являются приоритетными для 72% потребителей. В то время как 60% врачей в настоящее время отдают приоритет переходу на профилактическое лечение пациентов с использованием прогнозирования.
Преимущества прогнозирования в здравоохранении
1. Улучшает профилактическую медицинскую помощь/услуги и результаты лечения пациентов.
2. Создает оповещения, чтобы помочь управлять переполнением пациентов во время пикового спроса.
3. Снижает затраты на лечение и избыточность персонала при одновременном улучшении денежного потока.
4. Поддерживает цепочки поставок медицинских товаров в своевременной доставке товаров медицинского назначения.
5. Помогает планировать запасы с точной информацией о спросе, потреблении и дефиците.
6. Поддерживает несколько типов данных, в том числе:
· Данные о медицинских услугах, такие как данные о конкретных состояниях, частотах повторной госпитализации и частоте выписки.
· Повседневные данные, такие как образ жизни, данные о госпитализации и т. д.
· Геномные данные, такие как начало болезни, данные генетического секвенирования и т. д.
Сравнение прогнозирования и прогнозирования в здравоохранении
Я чувствую, что прогностическое здравоохранение предоставляет основанные на мнениях предположения в нескольких областях здравоохранения. Хотя прогнозирование и прогнозирование в здравоохранении используют аналитику данных и аналитическое программное обеспечение, они принципиально разные.
Прогнозирование сочетает в себепрогноз и методы предсказания для обеспечения точности и надежности результатов.
- Прогноз: прогнозирует результаты на основе данных без вмешательства.
- Прогноз: прогнозирует последствия для здоровья на основе данных, на которые повлияли вмешательства, связанные со здоровьем.
Прогнозирование спроса на медицинские услуги использует результаты прогностических моделей, чтобы помочь в принятии решений и адекватно снабдить медицинских работников ресурсами. Эти данные помогают обнаруживать отклонения в паттернах COVID-19. Эта информация помогает определять и сдерживать будущие вспышки.
Углубление в прогнозирование
Это жизненно важный компонент для улучшения решений в области здравоохранения и результатов лечения отдельных пациентов. Для поддержки прогнозирования требуется вспомогательная технологическая инфраструктура, использующая совместимые наборы данных из нескольких источников.
По моему мнению, это дает представление о прогнозном моделировании для расширения возможностей стратегий систем здравоохранения на сетевом уровне. Он использует статистические методы и шаблоны для определения будущих результатов с использованием информации из больших наборов данных.
Для сбора обучающих данных можно использовать машинное обучение и анализ данных. Эти данные используются для создания модели, отображающей базовые входные переменные и корреляции ключевых целевых переменных.
Пример — как работает прогнозирование в управлении уходом за пациентами
- Агрегация данных. Получайте исторические данные о пациентах из таких источников, как электронные медицинские карты, носимые устройства и записи о госпитализации пациентов, с помощью облачных сервисов и Интернета вещей. Затем очистите и структурируйте эти данные, используя алгоритмы машинного обучения и интеллектуальную автоматизацию для модели.
- Разработка модели: используйте алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления взаимосвязей данных на уровне пациента. Обработка больших и распределенных наборов данных по кластерам компьютеров может выполняться с помощью таких решений, как Hadoop.
- Сбор данных о случаях. Данные о случаях на уровне пациентов собираются с использованием нереляционных баз данных, интегрированных в облачную систему управления пациентами.
- Применение модели. Данные о пациентах применяются к алгоритму модели. Это помогает определить вероятность развития заболевания и его серьезность.
- Рекомендации. Применяйте рекомендации модели с помощью инструментов бизнес-аналитики и искусственного интеллекта для прогнозирования потребности в первичной/вторичной медицинской помощи.
- Учет эффективности. Запишите фактические результаты по каждому конкретному случаю и сравните их с рекомендациями и прогнозами. Полученные результаты могут помочь уточнить модель и дать будущие рекомендации с использованием систем с поддержкой ИИ.
Ключевые функциональные области и технологии для точного прогнозирования состояния здоровья
Координация здравоохранения. Медсестры и координаторы здравоохранения могут использовать инструменты бизнес-аналитики и интеллектуальные устройства для сбора данных о пациентах и добавления их в статистические модели. Системные администраторы могут перенаправлять результаты применения интеллектуальных алгоритмов на контекстно-зависимые информационные панели здравоохранения.
Подбор персонала и обучение. Медицинский работник может подключить свои облачные службы HRM и ERP к модели и определить потребность в персонале. Они могут надежно прогнозировать нехватку/избыток персонала, потребности в обучении, перепрофилирование и распределение персонала по требованию.
Прогнозирование чрезвычайных ситуаций и сценариев лечения: машинное обучение, искусственный интеллект и аналитика здравоохранения улучшают процесс принятия решений о типе и уровне лечения. Врачи лучше подготовлены к чрезвычайным ситуациям и составляют правильный план лечения в каждом конкретном случае.
Управление больничными ресурсами. Используя программное обеспечение ERP, можно точно прогнозировать потребность и использование изоляторов, клинических коек, средств индивидуальной защиты, медицинских принадлежностей, отделений специального ухода, диагностических центров, оборудования и т. д.
Уход за пациентами: методы прогнозирования конкретных заболеваний используют данные истории болезни, электронные медицинские карты (EHR) и потоки лечения. Это может быть объединено с интеллектуальными системами автоматизации для прогнозирования состояния здоровья пациента, лекарств и потребностей в межведомственном сотрудничестве, ориентированном на лечение.
Неопределенность и обнаружение ошибок: прогнозирование внедряется в системы бизнес-анализа для определения ошибок и неопределенностей в:
- Оценка воздействия пандемии
- Показатели смертности
- Уровень госпитализации
- Больничные расходы
- Финансовые недостатки
- Дефицит кроватей
- Неисправности оборудования
- Здоровье населения
Технологии, имеющие ключевое значение для мониторинга и обнаружения ошибок, включают:
- Интернет вещей для мониторинга устройств и оборудования
- Аналитика для статистических и отчетных данных, а также
- Системы искусственного интеллекта для оповещения и непрерывного мониторинга.
Управление цепочками поставок.Цифровизация и автоматизация SCM объединяет клинические, финансовые и операционные системы. Больницы могут улучшить доступность ресурсов и улучшить результаты лечения пациентов за счет повышенной прозрачности цепочек спроса.
SKU и прогнозирование по местоположению помогают в следующем:
· Определение резервных запасов на случай непредвиденных обстоятельств на основе исторических данных о спросе.
· Предотвращение потерь с помощью системных предупреждений и уведомлений.
· Оценка и обеспечение своевременного пополнения за счет автоматизации заказов.
· Передача данных об использовании поставщикам и заинтересованным сторонам здравоохранения.
· Сокращение критического времени выполнения медицинских услуг.
· Экономия средств за счет составления бюджета и планирования запасов.
· Предотвращает задержку реакции на заболевание и улучшает своевременную поставку.
· Помогает поставщикам улучшить структуру ценообразования.
· Определяет ограничения со стороны спроса и предложения и вопросы соответствия.
Заключительные мысли
Прогнозы медленно исчезают из-за отсутствия динамизма. Прогнозирование здоровья более ценно для улучшения и продвижения услуг здравоохранения в высокодинамичной среде. Это подчеркивается источником данных, методологиями, алгоритмами и вспомогательными технологиями. Это будет включать искусственный интеллект, Интернет вещей и большие данные, которые будут формировать основанное на ценности и упреждающее здравоохранение в 2021 году и далее. Таким образом, прогнозирование спроса на медицинские услуги является важным шагом в принятии управленческих решений. Ты согласен? Дайте мне знать, что вы думаете.
Об авторе:
Как технический директор Rishabh Software, Шриниваса Чалла (он же CS) определяет и продвигает дорожную карту технологических решений для клиентов по всему миру. CS отвечает за беспрепятственное выполнение технологической стратегии компании, разработку и межфункциональную реализацию. Обладая более чем 25-летним опытом, он играет важную роль в создании ЦП в таких областях, как здравоохранение и финансовые технологии. CS постоянно учится и любит быть в курсе технологий, здравоохранения, цифровой трансформации, дизайна клиентского опыта и многого другого.