المحتوى
- ما هي التحليلات التنبؤية؟
- التحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية
- دراسة حالة رقم 2: عيادة غير محسنة لتحسين الربحية
- الشرط
- الحدث
- النتيجة
- نقاط مهمة لنتذكرها
- ملخص
المصدر: Andreypopov / Dreamstime.com
يبعد:
تستخدم الصناعة الطبية التحليلات التنبؤية لتحسين رعاية المرضى وتقليل حالات تكرار المشكلات وزيادة الربحية.
يقال إن التحليلات التنبؤية ستعيد تحديد كيفية تقديم الرعاية الصحية. وسوف تتنبأ بحدوث الأمراض الخطيرة واحتمال إعادة الإدخال في المستقبل. لقد حصدت بالفعل قطاعات أخرى مثل الطعام والشراب والمنشورات والترفيه فوائد استخدام التحليلات التنبؤية - لا يوجد سبب يمنع الرعاية الصحية من فعل الشيء نفسه.
ومع ذلك ، فإن تعريف ونطاق التحليلات التنبؤية يجب أن يتم فهمهما أولاً في محض الرعاية الصحية. النموذج مقاس واحد يناسب الجميع لن يعمل. من المهم أيضًا أن يتم توفير البنية التحتية لتقديم التحليلات وأن تكون قادرة على تقديم المعلومات المطلوبة إلى متخصصي الرعاية الصحية بالتنسيق الصحيح. لتقديم الرعاية الصحية المناسبة والاستباقية ، يحتاج مهنيو الرعاية الصحية إلى الحصول على البيانات الصحيحة والبيانات الوصفية الصحيحة. لذلك ، على الرغم من أن التحليلات التنبؤية مفيدة للرعاية الصحية ، إلا أنه يجب تخصيصها أولاً ويجب تسليم البيانات الصحيحة بالتنسيق الصحيح. (لمعرفة المزيد عن دور البيانات الكبيرة في الرعاية الصحية ، راجع هل ستحدث البيانات الضخمة ثورة في الرعاية الصحية؟)
ما هي التحليلات التنبؤية؟
التحليلات التنبؤية هي فرع من التحليلات المتقدمة التي توفر تنبؤات لأحداث معينة بناءً على البيانات التاريخية وأنماط البيانات والمدخلات الأخرى. يمكن اتخاذ خطوات استباقية لتلبية المتطلبات الناشئة عن التنبؤات. لإجراء التنبؤات ، تعزز التحليلات التنبؤية التقنيات المستخدمة في الفروع الأخرى مثل التنقيب عن البيانات والذكاء الاصطناعي والنمذجة والتعلم الآلي والإحصاء ، كما أنها تدمج عمليات تكنولوجيا المعلومات والإدارة والنمذجة. يمكن استخدام التنبؤات لتحديد المخاطر والفرص في المستقبل. يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية منظمات الأعمال على تحقيق الكثير من الأشياء. بعض الأمثلة تشمل:
- تحديد الجمعيات والأنماط الخفية
- تحسين الاحتفاظ العملاء
- تقليل المخاطر لتقليل الخسارة والتعرض
- تحسين رضا العملاء
هناك الكثير من الأمثلة الواقعية حول كيفية استفادة الشركات من استخدام التحليلات التنبؤية. أجرت شركة Accenture استطلاعًا لمعرفة كيف استفادت الشركات المختلفة من استخدام التحليلات التنبؤية. بعض النتائج هي:
- اكتشفت بست باي أن أقل من 7 ٪ من عملائها ساهموا في 43 ٪ من مبيعاتها. ثم قامت بتجزئة عملائها بشكل منطقي وإعادة تصميم متاجرها وخبرتها في المتجر لتعكس عادات الشراء لدى مجموعات محددة من العملاء.
- يستخدم مطعم Olive Garden ، وهو مطعم أمريكي غير رسمي لتناول الطعام ، البيانات لتصميم قائمته وإعادة تصميمها. وبهذه الطريقة ، تمكنت من تقليل هدر الطعام بشكل كبير.
يتم تطبيق التحليلات التنبؤية على الكثير من المجالات مثل الرعاية الصحية وإدارة علاقات العملاء (CRM) ، والكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر. كما يتم في كثير من الأحيان دمج التحليلات التنبؤية مع التحليلات الإرشادية. لا تعني التحليلات الوصفية في هذا الخدع أن التنبؤات يتم إجراؤها فيما يتعلق بأحداث معينة فحسب ، بل يتم أيضًا اتخاذ خطوات محددة يجب اتخاذها للتعامل مع الموقف. سيتم توفير هذه الخطوات بواسطة محرك التحليلات نفسه. (تعرف على المزيد حول الكشف عن الاحتيال من خلال Machine Learning & Hadoop في الكشف عن الاحتيال من الجيل التالي.)
التحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية
من الناحية النظرية ، تلعب التحليلات التنبؤية دورًا كبيرًا في تحسين الرعاية الصحية. على الرغم من أنه لا يزال مشاركًا جديدًا في إدارة الرعاية الصحية ولا يزال نطاقه قيد العمل ، إلا أن التحليلات التنبؤية يمكنها تحليل بيانات المرضى التاريخية وتقديم تنبؤات لأشياء مثل مخاطر الأمراض ، ودرجة احتمالية الإصابة بالنوبات القلبية والنوبات بالربو بناءً على ملف المريض ، و احتمال إعادة القبول.
لا يمكن للعقل البشري أن يحلل بعمق أكثر من ستة إلى ثمانية متغيرات في وقت واحد لتحديد المشكلة بشكل صحيح. ولكن ، يمكن لخوارزمية نموذج تنبؤي تحليل مئات المتغيرات في وقت واحد لإنشاء ملف تعريف دقيق لمشكلة طبية. استنادًا إلى الملف الشخصي ، يمكن إجراء تشخيص دقيق وتنبؤات للمخاطر ، إن وجدت.
النمذجة التنبؤية يمكن أن تساعد في السيطرة على التكاليف المتعلقة بالرعاية الطبية. في الولايات المتحدة ، يُدخل شخص واحد من كل خمسة مرضى بالرعاية الطبية إلى المستشفى في غضون 30 يومًا من الخروج ، مما ينتج عنه نفقات تبلغ 17 مليار دولار سنويًا.
تمكنت عيادة ستيدمان هوكينز من زيادة ربحيتها الصافية بمقدار 20 مليون دولار في السنة. وقد تمكنوا أيضًا من تحسين دقة توقعاتهم المالية من 30 إلى 32 في المائة.
دراسة حالة رقم 2: عيادة غير محسنة لتحسين الربحية
الشرط
أرادت العيادة تحسين الخدمات المقدمة للمرضى وتحسين ربحيتها من خلال الاستخدام الأمثل لمواردهم التي تشمل الموظفين والمرافق والأدوات.
الحدث
جمعت العيادة بيانات غزيرة حول متغيرات مختلفة مثل نوع الرعاية التي يحتاجها المرضى ، ملف تعريف الموظفين ومؤهلاتهم ، ملف تعريف المريض ، جودة الخدمات المقدمة مثل وقت الاستجابة ، النتيجة ، تجربة المريض ووقت الانتظار للمرضى. بناءً على البيانات التي تم جمعها ، تم استخدام التحليلات التنبؤية. لقد توقعوا إجراء تحليلات ملموسة وطريقة تنفيذ الإجراءات.
النتيجة
على الرغم من أن العيادة لا تزال في طور تنفيذ السياسات استنادًا إلى تحليلاتها التنبؤية ، إلا أن هناك علامات على أنها في طريقها لتحقيق ربح أعلى بنسبة 10 في المائة على الأقل عن ذي قبل.
نقاط مهمة لنتذكرها
ليس الأمر أن تطبيق التحليلات التنبؤية سيبدأ في فعل العجائب على الفور. النتائج تعتمد على النهج. أولاً ، تحتاج الصناعة إلى تحديد معنى التحليلات التنبؤية في خدمتها ثم تحديد نطاقها. أيضًا ، يحتاج قطاع الرعاية الصحية إلى تذكر الدروس التالية من الصناعات الأخرى:
- لا تتناسب كمية الرؤى بشكل مباشر مع مقدار البيانات. لن تحصل على مزيد من الأفكار فقط من خلال زيادة جمع البيانات.
- لا توفر الرؤى بالضرورة القيمة. عليك أولاً تخصيص الرؤى في خدعك بحيث تصبح مفيدة.
- سيكون تنفيذ التحليلات التنبؤية تحديا كبيرا. تحتاج إلى تبني التقنيات المناسبة وتقديم رؤى إلى أخصائي الرعاية الصحية بالتنسيق الصحيح.
ملخص
يجب دمج التحليلات التنبؤية مع التحليلات الإرشادية من أجل تحقيق النتائج الصحيحة ، لأن الصناعة لا تحتاج فقط إلى التنبؤات ولكن أيضًا إلى مسار العمل. في حين أن المفهوم يبدو مجزيًا في النهاية ، تحتاج الشركات إلى القيام بالاستثمارات الصحيحة والتحلي بالصبر في النتائج إذا كانت تأمل في جني الفوائد.