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ヘルスケアは、今日の他のすべての業界と同様に変化しています。
組織が利用できるデータの豊富さは、業界全体を変革しています。疾病が発見される方法、患者が効果的に治療される方法、さらには病院がリソースを活用して、ケアチームが連携してパフォーマンスを発揮できるようにする方法です。
リアルタイムで正確なインサイトは、患者に影響を与えるために非常に重要です。
そこで、 ヘルスケア分析ツール が登場します。
ヘルスケアにおける予測分析を使用することで、ヘルスケア組織、病院、医師は、患者データにアクセス、分析、および処理して、データに基づいた質の高いケア、正確な診断、およびパーソナライズされた治療を提供できます。
ヘルスケアにおける予測分析とは？
予測分析 は、データ分析の世界における分野であり、モデリング、データマイニング、AI、および機械学習技術に大きく依存しています。これは、過去のデータとリアルタイムのデータを評価して、将来の予測を行うために使用されます。
ヘルスケアにおける予測分析とは、現在のヘルスケアデータと過去のヘルスケアデータを分析し、ヘルスケアの専門家がより効果的かつ効率的な運用および臨床的意思決定を行い、傾向を予測し、さらには疾病の蔓延を管理できるようにするものです。
ヘルスケアデータは、個人または人々のグループの健康状態に関連するあらゆるデータであり、管理および医療記録、健康調査、疾病および患者登録、クレームベースのデータセット、および電子カルテから収集されます。ヘルスケア分析は、ヘルスケア業界のあらゆる人が使用して、より質の高いケアを提供できるツールです。ヘルスケア組織、病院、医師、医師、心理学者、薬剤師、製薬会社、さらにはヘルスケア関係者です。
ヘルスケアにおける予測分析の活用
ヘルスケア業界は膨大な量のデータを生成していますが、そのデータを患者の転帰を改善するための有用なインサイトに変換するのに苦労しています。ヘルスケアにおけるデータ分析は、患者ケアと運用管理のあらゆる側面に適用されることを目的としています。これは、患者ケアの改善方法、疾病の発生予測、治療費の削減など、さまざまな方法を調査するために使用されます。ビジネスレベルでは、分析の助けを借りて、ヘルスケア組織は、内部運用を簡素化し、リソースの活用を改善し、ケアチームの連携と効率を向上させることができます。
データ分析が、生のヘルスケアデータを実行可能なインサイトに変換できる能力は、次のヘルスケア領域に大きな影響を与えます。
- 臨床研究
- 新しい治療法の開発
- 新しい薬の発見
- 疾病の予測と予防
- 臨床的意思決定のサポート
- 医療状態のより迅速かつ正確な診断
- 手術と薬の成功率の向上
- 病院の管理プロセスの自動化
- 医療保険料のより正確な計算
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ヘルスケアにおける予測分析のメリット
技術の進歩により、分析はヘルスケア業界に大きな影響を与える可能性があります。AIと 機械学習技術 は、データを活用して疾病を診断し、各患者のユースケースに最適な治療法を決定し、その他多くのことができます。ヘルスケア組織が予測分析から得られる最も重要な方法を次に示します。
患者ケアの改善
予測分析がヘルスケア業界にもたらす最も重要なメリットは、あらゆる種類のデータ（病歴、人口統計、経済状況、および併存症）にアクセスできることです。このデータはすべて、医師やヘルスケアの専門家が意思決定を行う際に役立つ貴重なインサイトを提供します。より優れており、 データに基づいた意思決定 は、全体的な患者ケアの改善につながります。
たとえば、予測分析は患者の転帰を改善するために使用されます。過去の患者のデータと結果を分析することで、機械学習アルゴリズムは、各患者に最適な治療法に関するインサイトを提供するようにプログラムできます。
パーソナライズされた治療
従来、医療は「すべての人に同じ」というアプローチをとってきました。治療法や薬は、特定の患者ではなく、広範な集団の統計に基づいて得られた限られた情報に基づいて処方されてきました。しかし、医療従事者が患者をより正確に診断できるようになるにつれて、患者の独自の健康状態に合わせて、最も効果的な治療法を決定できるようになります。
地域医療管理
予測分析は、個々のレベルでのみ適用できるわけではありません。医療機関は、地域医療管理にも活用できます。患者の病状、投薬、および病歴に関するデータがあれば、分析を使用して、集団の中で類似した患者を特定できます。また、予測分析は、特定の疾患の発生の可能性のある集団を特定するのにも役立ちます。このような場合、医療従事者は直ちに治療を開始できるため、人々の生存率が向上します。
リスクのある患者を特定する
医療における予測分析は、リスクの高い患者を予測し、早期に介入することで、より深刻な問題を回避することができます。たとえば、年齢、既存の慢性疾患、および投薬遵守に基づいて、入院する可能性が最も高い心血管疾患の患者を特定できます。疾患や慢性疾患の可能性に関する予測は、医師や医療機関が、リスクのある患者が定期的な診察のために来院するのを待つのではなく、積極的にケアを提供できるようにするのに役立ちます。
慢性疾患を患っている患者に加えて、高齢者や、侵襲的な処置を受けた後、最近病院から退院した患者など、他のリスクのあるグループもいます。
慢性疾患の管理
慢性疾患は、 米国における死因および障害の主な原因であり、また、同国で年間3.5兆ドルに上る医療費の主な要因となっています。5つの慢性疾患が、医療費の75％を占めています。それは、癌、心血管疾患、糖尿病、肥満、および腎臓病です。
慢性疾患の管理は、医療従事者がこれらの疾患の発症を予防し、制御する能力に依存します。ただし、慢性疾患の管理と予防は、困難な作業です。予測分析は、医療従事者がタイムリーかつ事実に基づいた情報に基づいた意思決定を行い、患者へのケアのコストを削減しながら、より効果的な治療を提供できるように支援します。
機器のメンテナンスの必要性を、必要になる前に予測する
他の業界（たとえば、 製造、 および 通信）では、予測分析は、メンテナンスの必要性を、必要になる前に特定するために、以前から使用されてきました。医療業界も、同様の予知診断から恩恵を受けることができます。機械の特定のコンポーネントは、摩耗または劣化します。たとえば、MRI装置のセンサーからのデータを分析することで、予測分析は、故障を予測し、コンポーネントをいつ交換する必要があるかを予測できます。これにより、病院は、機械が使用されていないときにメンテナンスをスケジュールできるため、ケアチームと患者の両方に支障をきたす可能性のあるワークフローの中断を最小限に抑えることができます。
医療の追跡とデジタル化
医療サービスのデジタル化は、患者と医療従事者が相互にやり取りする方法を完全に変革します。現在、デバイスを体に装着して、いつでも携帯電話から自分の健康状態と体のパフォーマンスを追跡できます。たとえば、糖尿病患者は、指を刺す必要なく、いつでも血糖値の上昇を監視できます。
人的エラーを防止する
人的エラーが医療に与える影響は、致命的となる可能性があります。幸いなことに、リアルタイムで正確なインサイトを提供することで、医療従事者の行動を支援し、潜在的なエラーを警告し、致命的なミスを防ぐことができます。
不正行為の検出
残念ながら、医療における不正行為は一般的な問題です。不正な医療スキームには、さまざまな形態があります。たとえば、必要としない補助金または完全にカバーされる処方薬を入手し、それを闇市場で販売して利益を得る、カバーされていないサービスをカバーされているサービスとして請求する、医療記録を改ざんする、診断または処置を意図的に誤って報告して支払いを最大化する、追加または不必要な治療を処方するなどです。
予測分析は、これらの不正行為を警告する特定の異常を特定できるため、早期に検出するのに役立ちます。
医療費全体を削減する
予測分析は、医療費を削減するためにも使用できます。不要なケアや入院を削減し、必要としない場合がある、病院の医薬品および消耗品のコストを削減し、病院のスタッフの必要量を予測することで、患者のコストを削減できます。
ヘルスケアにおける予測モデリング
予測モデリング（多くの場合、予測分析と呼ばれます）は、統計的手法、データマイニング、および機械学習を使用して、データ内のパターンを特定し、特定のイベントが発生する可能性を認識する数学的プロセスです。予測モデリングの目標は、次の質問に答えることです。「既知の過去の行動に基づいて、将来何が最も起こる可能性が高いか？」。
予測モデリングのプロセスには、予測のためにデータに対してアルゴリズムを実行することが含まれます。このプロセスは反復的であるため、目標またはビジネスの達成に最も適したモデルをトレーニングします。予測モデリングのプロセスは、次の分析モデリング段階を経ます。
- **データの収集とクレンジング：**さまざまなソースからデータを収集し、ノイズを除去するためのクレンジング操作を実行し、重要な情報のみを抽出することで、正確な予測を保証します。
- **データ分析：**モデルの構築を開始する前に、最初に データの基本的なチャートを作成し、 徹底的に分析することが重要です。データの動作を理解し、変数間の関係を特定することが重要です。この理解がなければ、効果的なモデルを構築することは困難になります。ただし、時間をかけて取り組むことで、多くのことを学ぶことができます。このプロセスは、問題と潜在的な解決策について、大きな洞察を提供し、さらなる分析とモデル開発のための強固な基盤を提供することができます。
- 予測モデルの構築： 場合によっては、データが特定のアルゴリズムまたはモデルに適していることがあります。他の場合には、最適なアプローチはそれほど明確ではありません。データを分析するときは、できるだけ多くのアルゴリズムを実行し、それらの出力を比較します。テストデータを特定し、分類ルールを適用して、テストデータに対して分類モデルの効率をチェックします。
- モデルをビジネスプロセスに組み込む： モデルを医療機関にとって価値のあるものにするには、患者のケアを改善するために使用できるように、組織のプロセスに統合する必要があります。
医療における予測モデリングは、患者のケアを改善し、良好な結果を保証するのに役立ちます。介入から最も恩恵を受ける可能性のある、健康状態が悪いリスクの高い患者を特定できます。さらに、予測分析は、入院患者のデータ内のパターンから得られる洞察を掘り下げ、効果的なキャンペーンを開発し、製品の安全性を予測し、投与量を最適化し、臨床試験のデザインに役立てるなど、さまざまなことを行います。
ヘルスケアにおける予測分析の例
病院への再入院率の削減
2018年、平均的な成人患者の再入院率は14％に達し、そのうち20％は、糖尿病、心不全、COPD、および敗血症の4つの状態のいずれかに該当しました。社会経済的データ、EHR、および予測分析を使用することで、再入院のリスクが高い患者を特定し、警告し、追加の医療を提供して、再入院率を削減できます。
新しい治療法の研究
予測分析は、新しい治療法の研究にも効果的に使用できます。予測アルゴリズムは、遺伝情報、臨床履歴、およびその他のデータに基づいて、特定の個人が薬または治療計画にどのように反応するかを正確に予測できます。これにより、研究プロセスが合理化され、患者グループの必要性が削減されます。
健康保険
医療における予測分析のもう1つの用途は、年齢、性別、病歴、保険の履歴、遺伝などに基づいて、特定の個人の健康保険の正確なコストを計算できることです。さらに、予測分析を使用して、不正な保険請求を防止できます。
全米医療不正対策協会 は、医療不正による経済的損失が、医療費の3％から10％に相当すると推定しています （これは3000億ドルに相当します）。予測分析の助けを借りて、 保険会社は、MLアルゴリズムを開発およびトレーニングして、ケースの背後にある悪意のある意図を早期に判断し、損失を削減し、将来の詐欺行為を防止することができます。
Revealを使用したヘルスケアにおける予測分析の使用方法
Revealは、 埋め込み型分析ソフトウェア 堅牢な医療データ分析ソリューションを使用して、ヘルスシステムおよびデータセット全体のデータの力を引き出すのに役立ちます。Revealの高度な分析により、医療機関は、医療従事者がよりスマートでデータに基づいた意思決定を行えるように支援することで、より優れたケアを提供し、リアルタイムで コンテキストに基づいたデータのビューを提供します。
Revealの強力な機能スイートにシームレスに統合された 予測分析は、Azure MLおよびGoogle BigQueryから調達した機械学習モデルを活用する、真のSDK、 ホワイトラベル機能、 およびインタラクティブな視覚化を含む、重要な要素として機能します。この相乗効果を活用することで、Revealはデータ分析プロセスを合理化し、医療従事者が患者のデータに関する包括的でリアルタイムの理解を得られるようにします。Revealには、直感的な
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