準確預測未來。這是無數(shù)不同公共和私營機構的愿望，有助于組織提高效率、節(jié)省成本并簡化運營。在醫(yī)療保健領域，它可以幫助挽救生命。

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預測性分析可以采取許多不同的形式。然而，它本質上涉及使用機器學習和人工智能技術來分析數(shù)據(jù)(歷史數(shù)據(jù)或持續(xù)收集的數(shù)據(jù)，或兩者兼而有之)，并從中對未來可能發(fā)生的事件做出明智的預測。

物聯(lián)網(wǎng)技術的普及使得預測性分析能夠以多種不同的方式進行，因為物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以收集大量數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)在以前收集起來是非常昂貴或復雜的。在醫(yī)療保健領域，新生成的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和更傳統(tǒng)的健康數(shù)據(jù)(如患者的生命體征和結果)為預測性分析帶來了巨大的機遇。精算師協(xié)會在2017年的一份報告中稱，93%的醫(yī)療機構認為預測性分析對其業(yè)務的未來非常重要，而89%的醫(yī)療機構目前正在使用預測性分析，或者計劃在未來五年內使用預測性分析。

那么，預測性分析對全球醫(yī)療保健的影響有哪些?以下僅為部分影響。

分析患者數(shù)據(jù)

在醫(yī)療保健中，預測性分析的一種“最簡單”形式是使用機器學習算法和人工智能來分析患者數(shù)據(jù)，而這是醫(yī)療保健流程中最核心的基本機制。

例如，這些數(shù)據(jù)可能與患者在特定情況下的療效有關，或者與他們對特定藥物或干預的反應有關。隨著時間推移，當結合其他信息(如先天條件和生活方式因素)進行分析時，這些數(shù)據(jù)可能具有難以置信的洞察力。它可以幫助研究人員和醫(yī)療從業(yè)人員更好地預測結果，使他們能夠更好地定制護理，并更好地管理患者的期望。它還可以幫助主動識別那些可能會從特殊療法中受益很大的患者。

再次入院管理

患者出院后再次入院治療可能特別危險，在許多情況下，這是醫(yī)療機構評估和排名的關鍵因素。

根據(jù)上述分析模型，預測性分析可以幫助醫(yī)療保健組織了解哪些患者更可能需要再次入院。如果患者被送回家時有物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療設備來監(jiān)測特定的生命體征，那么這種形式的預測性分析會變得更加主動，可以實時識別患者何時可能惡化到需要再次入院的程度。

爽約

杜克大學的一項研究發(fā)現(xiàn)，電子健康記錄(EHR)數(shù)據(jù)可用于準確預測哪些患者最有可能預約后不來看病。在醫(yī)療服務面臨“高度緊缺”，并鼓勵患者以負責任的方式使用服務的巨大壓力下，這些見解可能是無價的。它們能夠主動針對特定患者，以避免將來出現(xiàn)爽約的情況。

實物資產(chǎn)

就像在工業(yè)和制造業(yè)環(huán)境中一樣，醫(yī)療保健組織也可以從預測性分析中受益，以更好地管理其最復雜和最昂貴的實物資產(chǎn)。(來源物聯(lián)之家網(wǎng))像核磁共振儀這樣的高科技設備，如果安裝了傳感器來監(jiān)測關鍵信息，就可以在小問題升級之前主動進行維護和修理。這樣做可以延長關鍵設備的使用壽命，并提高組織的利潤。

預測性分析在醫(yī)療保健領域有著無數(shù)不同的應用，以上這些僅是部分而已，它開啟了一個我們真正可以預測未來的時代。