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Perplexity
La atención médica, como cualquier otra industria hoy en día, está cambiando.
La abundancia de datos disponibles al alcance de los dedos de una organización transforma toda la industria. La forma en que se descubren las enfermedades, cuán efectivamente se tratan los pacientes y, incluso, cómo utilizan los hospitales sus recursos para que los equipos de atención puedan coordinar y realizar tareas.
Son extremadamente importantes los conocimientos precisos y en tiempo real que pueden impactar a los pacientes.
Y aquí es donde las herramientas de analítica de la salud entran a ayudar.
Utilizar la analítica predictiva en la atención médica ayuda a las organizaciones de atención médica, hospitales y médicos a acceder, analizar y procesar datos de pacientes para proporcionar atención de calidad basada en datos, diagnóstico preciso y tratamientos personalizados.
¿Qué es la Analítica Predictiva en la Atención Médica?
La analítica predictiva es una disciplina en el mundo de la analítica de datos que se basa en gran medida en el modelado, la minería de datos, la IA y las técnicas de aprendizaje automático. Se utiliza para evaluar datos históricos y en tiempo real para hacer predicciones sobre el futuro.
La analítica predictiva en la atención médica se refiere al análisis de datos de atención médica actuales e históricos que permite a los profesionales de la salud encontrar oportunidades para tomar decisiones operativas y clínicas más efectivas y eficientes, predecir tendencias e incluso gestionar la propagación de enfermedades.
Los datos de atención médica son cualquier dato relacionado con las condiciones de salud de un individuo o un grupo de personas y se recopilan de registros administrativos y médicos, encuestas de salud, registros de enfermedades y pacientes, conjuntos de datos basados en reclamaciones y EHRs. La analítica de la salud es una herramienta que cualquier persona de la industria de la atención médica puede usar y de la que puede beneficiarse para proporcionar una atención de mejor calidad: organizaciones de atención médica, hospitales, médicos, cirujanos, psicólogos, farmacéuticos, compañías farmacéuticas e incluso partes interesadas de la atención médica.
Uso de la Analítica Predictiva en la Atención Médica
La industria de la atención médica genera una enorme cantidad de datos, pero tiene dificultades para convertir esos datos en conocimientos útiles para mejorar los resultados de los pacientes. La analítica de datos en la atención médica está destinada a aplicarse a cada aspecto de la atención al paciente y la gestión de operaciones. Se utiliza para investigar métodos para mejorar la atención al paciente, predecir brotes de enfermedades, reducir el costo del tratamiento y mucho más. A nivel empresarial, con la ayuda de la analítica, las organizaciones de atención médica pueden simplificar las operaciones internas, perfeccionar la utilización de sus recursos y mejorar la coordinación y eficiencia de los equipos de atención.
La capacidad de la analítica de datos para transformar datos brutos de atención médica en conocimientos procesables tiene un impacto significativo en las siguientes áreas de la atención médica:
- Investigación clínica
- Desarrollo de nuevos tratamientos
- Descubrimiento de nuevos medicamentos
- Predicción y prevención de enfermedades
- Soporte de decisiones clínicas
- Diagnóstico más rápido y preciso de afecciones médicas
- Altas tasas de éxito de cirugías y medicamentos
- Automatización de procesos administrativos hospitalarios
- Cálculo más preciso de tarifas de seguro de salud
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Beneficios de la Analítica Predictiva en la Atención Médica
Con el avance tecnológico, la analítica puede impactar enormemente la industria de la atención médica. La IA y las técnicas de aprendizaje automático pueden utilizar datos para diagnosticar enfermedades, determinar el mejor tratamiento para el caso de uso de cada paciente y mucho más. Estas son las formas más importantes en que las organizaciones de atención médica pueden beneficiarse de la analítica predictiva:
Mejora de la Atención al Paciente
El beneficio más importante que aporta la analítica predictiva a la industria de la atención médica es la accesibilidad a todo tipo de datos: historial médico, datos demográficos, económicos y comorbilidades. Todos estos datos proporcionan a los médicos y profesionales de la salud conocimientos valiosos que guían sus decisiones. Las decisiones mejores, más inteligentes y basadas en datos conducen a una mejora general de la atención al paciente.
Por ejemplo, la analítica predictiva se utiliza para mejorar los resultados de los pacientes. Al observar los datos y los resultados de pacientes antiguos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden programarse para proporcionar conocimientos sobre métodos de tratamiento que funcionarán mejor para cada paciente único.
Tratamientos Personalizados
Tradicionalmente, la medicina ha funcionado con un enfoque de talla única. Los tratamientos y medicamentos se han recetado basándose en información limitada basada en estadísticas de una población amplia en lugar de pacientes específicos. Sin embargo, a medida que los profesionales médicos pueden diagnosticar a los pacientes con mayor precisión, pueden determinar el curso de tratamiento más efectivo adaptado a la situación de salud única del paciente.
Gestión de la Salud Poblacional
La analítica predictiva no solo es aplicable a nivel individual. Las organizaciones de atención médica también pueden usarla para la gestión de la salud poblacional. Cuando tienen datos sobre las condiciones, medicamentos e historial personal de los pacientes, la analítica puede utilizarse para encontrar pacientes similares dentro de una cohorte poblacional. También puede ayudar a identificar cohortes expuestas a un posible brote de enfermedades. En tal escenario, los profesionales de la salud pueden comenzar a buscar tratamientos inmediatamente, lo que mejora las posibilidades de supervivencia de las personas.
Identificar Pacientes en Riesgo
La analítica predictiva en la atención médica puede predecir qué pacientes corren un mayor riesgo y comenzar intervenciones tempranas para evitar problemas más profundos. Por ejemplo, puede identificar pacientes con enfermedades cardiovasculares con la mayor probabilidad de hospitalización basándose en la edad, enfermedades crónicas coexistentes y adherencia a medicamentos. Las predicciones sobre la probabilidad de enfermedad y enfermedad crónica pueden ayudar a los médicos y organizaciones de atención médica a proporcionar atención de manera proactiva en lugar de esperar a que los pacientes en riesgo acudan para un chequeo regular.
Además de los pacientes crónicamente enfermos, hay otros grupos en riesgo, incluidos personas mayores y pacientes que han sido dados de alta recientemente del hospital después de manipulaciones invasivas.
Gestión de Enfermedades Crónicas
Las enfermedades crónicas son las principales causas de muerte y discapacidad en EE. UU., así como los principales impulsores de los $3.5 billones de dólares en costos de salud anuales del país. Cinco enfermedades crónicas representan el 75% del gasto en atención médica: cáncer, enfermedades cardiovasculares, diabetes, obesidad y enfermedad renal.
La gestión de enfermedades crónicas depende de la capacidad de los profesionales de la salud para prevenir el desarrollo de estas enfermedades y controlarlas. Sin embargo, gestionar y prevenir condiciones crónicas es una tarea desafiante. La analítica predictiva puede empoderar a los proveedores de atención médica para tomar decisiones informadas oportunas y basadas en hechos para proporcionar tratamientos más efectivos mientras se reducen los costos de esta atención para los pacientes.
Pronosticar las Necesidades de Mantenimiento de Equipos Antes de que Ocurran
En otras industrias, como la fabricación y la telecomunicaciones, la analítica predictiva se ha utilizado durante mucho tiempo para identificar necesidades de mantenimiento antes de que ocurran. La industria de la atención médica puede beneficiarse del mismo tipo de pronóstico. Ciertos componentes de las máquinas se desgastan o degradan. Por ejemplo, al analizar los datos de los sensores en una máquina de resonancia magnética, la analítica predictiva puede predecir fallas y cuándo necesitará ser reemplazado un componente. Al saberlo, los hospitales pueden programar el mantenimiento en un momento en que la máquina no esté en uso, minimizando la interrupción del flujo de trabajo que obstaculiza tanto a los equipos de atención como a los pacientes.
Seguimiento y Digitalización de la Atención Médica
La digitalización de los servicios de salud transforma completamente la forma en que interactúan los pacientes y los profesionales de la salud entre sí. Hoy en día, podemos adjuntar dispositivos a nuestros cuerpos y rastrear nuestro rendimiento de salud y cuerpo en cualquier momento desde nuestros teléfonos móviles. Por ejemplo, los diabéticos pueden monitorear el aumento del azúcar en sangre en cualquier momento sin necesidad de pinchazos en los dedos.
Prevenir Errores Humanos
El impacto que los errores humanos podrían tener en la atención médica podría ser fatal. Afortunadamente, al proporcionar conocimientos precisos y en tiempo real para guiar las acciones de los profesionales médicos, los datos pueden ayudar a señalar posibles errores y prevenir errores fatales.
Detección de Fraude
Desafortunadamente, el fraude en la atención médica es un problema común. Los esquemas de atención médica fraudulentos vienen en muchas formas: individuos que obtienen píldoras recetadas subsidiadas o totalmente cubiertas que en realidad no son necesarias y luego las venden en el mercado negro con fines de lucro; facturar un servicio no cubierto como si fuera cubierto; modificar registros médicos; informar intencionalmente diagnósticos o procedimientos incorrectos para maximizar el pago, etc.
La analítica predictiva puede identificar ciertas anormalidades que señalan estas acciones fraudulentas, ayudando así a detectarlas desde el principio.
Reduce los Costos Generales de Atención Médica
La analítica predictiva también se puede utilizar para reducir los costos de atención médica. Se puede utilizar para reducir los costos de los pacientes al disminuir la hospitalización innecesaria cuando no es necesaria, controlar los costos hospitalarios de medicamentos y suministros, y predecir las necesidades de personal hospitalario.
Modelado Predictivo en Atención Médica
El modelado predictivo (a menudo llamado analítica predictiva) es un proceso matemático que utiliza métodos estadísticos, minería de datos y aprendizaje automático para identificar patrones en los datos y reconocer la probabilidad de que ocurran resultados particulares. El objetivo del modelado predictivo es responder a esta pregunta: “¿Qué es lo más probable que suceda en el futuro basándose en el comportamiento pasado conocido?”.
El proceso de modelado predictivo implica ejecutar algoritmos en datos para la predicción. Debido a que el proceso es iterativo, entrena el modelo más aplicable para el objetivo o cumplimiento empresarial. El proceso de modelado predictivo pasa por las siguientes etapas de modelado analítico:
- Recopilación y limpieza de datos: Al recopilar datos de varias fuentes, emplea operaciones de limpieza para eliminar el ruido, asegurando predicciones precisas al extraer solo la información esencial.
- Análisis de datos: Antes de comenzar a construir su modelo, es esencial primero crear un gráfico básico de sus datos y analizarlo a fondo. Comprender el comportamiento de los datos e identificar relaciones entre variables es crucial. Sin esta comprensión, construir un modelo efectivo se vuelve desafiante. Sin embargo, al invertir tiempo en ello, puede aprender mucho. Este proceso puede ofrecer una claridad significativa con respecto al problema en cuestión y posibles soluciones, proporcionando una base sólida para un análisis y desarrollo de modelos posteriores.
- Construcción de un modelo predictivo: A veces, los datos se prestan a un algoritmo o modelo específico. Otras veces, el mejor enfoque no es tan claro. A medida que analiza los datos, ejecute tantos algoritmos como pueda y compare sus resultados. Identifique datos de prueba y aplique reglas de clasificación para verificar la eficiencia del modelo de clasificación con respecto a los datos de prueba.
- Incorporar el modelo en sus procesos de negocio: Para que el modelo sea valioso para su organización de atención médica, debe integrarlo en los procesos de su organización para que pueda utilizarse para ayudar a mejorar la atención al paciente.
El modelado predictivo en atención médica ayuda a mejorar la atención al paciente y a garantizar resultados favorables. Puede identificar a los pacientes de más alto riesgo con mala salud que se beneficiarán más de la intervención. Además, la analítica predictiva profundiza en conocimientos de patrones en datos de pacientes hospitalizados para desarrollar campañas efectivas, predecir la seguridad de los productos y optimizar la dosificación, informar el diseño de ensayos clínicos y mucho más.
Ejemplos de Analítica Predictiva en Atención Médica
Reducción de Tasas de Readmisión Hospitalaria
En 2018, la tasa promedio de readmisión de adultos alcanzó el 14%, y el 20% de ellas se refería a una de cuatro afecciones: diabetes, insuficiencia cardíaca, EPOC y septicemia. Con el uso de datos socioeconómicos, EHRs y analítica predictiva, se pueden descubrir, advertir y proporcionar atención médica adicional a los pacientes con alto riesgo de readmisión para reducir las tasas de readmisión.
Investigación de Nuevos Tratamientos
La analítica predictiva también puede utilizarse de manera efectiva en la investigación de nuevos tratamientos. Los algoritmos predictivos pueden predecir con precisión la respuesta de la persona a un medicamento o plan de tratamiento basándose en información genética, historial clínico y otros datos. Esto puede agilizar el proceso de investigación y reducir la necesidad de hospitalización para grupos.
Seguro de Salud
Otro uso de la analítica predictiva en la atención médica es la capacidad de calcular el costo preciso del seguro de salud para cada individuo específico basándose en la edad, el género, el historial médico, el historial de casos de seguro, la herencia, etc. Además, la analítica predictiva puede utilizarse para prevenir reclamaciones fraudulentas de seguro.
La Asociación Nacional Anti-Fraude en Atención Médica estima que las pérdidas financieras debido al fraude en la atención médica ascienden de entre el 3% y el 10% de los fondos gastados en atención médica (esto equivale a $300 mil millones). Con la ayuda de la analítica predictiva, las compañías de seguros pueden desarrollar y entrenar algoritmos de ML para determinar si hay alguna intención maliciosa detrás del caso desde el principio, reduciendo así las pérdidas y previniendo futuros intentos de fraude.
Cómo Usar la Analítica Predictiva en Atención Médica con Reveal
Reveal es un software de analítica integrada que ayuda a liberar el poder de los datos en sistemas y conjuntos de datos de salud con una sólida solución de analítica de datos de atención médica. La analítica avanzada de Reveal proporciona a las organizaciones de atención médica una vista contextual de sus datos en tiempo real, ayudando a los profesionales de la salud a brindar una mejor atención al empoderarlos para tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos.
Integrada perfectamente en la potente suite de características de Reveal, que abarca un verdadero SDK, capacidad de marca blanca y visualizaciones interactivas, la analítica predictiva se erige como una piedra angular, aprovechando modelos de aprendizaje automático obtenidos de Azure ML y Google BigQuery. Al aprovechar esta sinergia, Reveal optimiza el proceso de análisis de datos, empoderando a los profesionales de la salud con una comprensión completa y en tiempo real de los datos de sus pacientes.
Reveal también viene construido con muchas otras características de analítica robustas, incluida una funcionalidad intuitiva de arrastrar y soltar para una experiencia simple de creación de paneles, combinación de datos, campos calculados, funciones estadísticas, vinculación de paneles, desglose, filtrado de gráficos interactivos y más. También proporcionamos plantillas de paneles y la opción de crear sus propias visualizaciones de datos personalizadas con solo unas pocas líneas de código.
Con la ayuda del panel de control moderno de atención médica y la analítica de la salud de Reveal, puede rastrear y monitorear las métricas, tendencias de diagnóstico y más de los pacientes para obtener conocimientos más profundos sobre la salud de las personas y el rendimiento hospitalario.
Si está interesado en saber más sobre Reveal y cómo puede ayudarle a proporcionar atención de calidad basada en datos, diagnóstico preciso y tratamientos personalizados, puede programar una demostración con uno de nuestros expertos en analítica o descargar nuestro SDK para probar el producto usted mismo.
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