![Прогнозная аналитика в системе здравоохранения Прогнозная аналитика в системе здравоохранения](https://evercare.ru/sites/default/files/styles/page_node_image/public/2021-09/%D0%9A%E2%80%A0%D0%B0%D0%B2%D0%83%D0%B7%E2%84%A2%C2%AE_%E2%80%A0%E2%89%A0%E2%80%A0%D0%82%C2%AE%D0%B2%C2%AE%E2%84%A2%E2%80%A0-03.jpg?itok=STjwP4i3)
Прогнозная аналитика в системе здравоохранения
В современных реалиях система здравоохранения стремится к переходу к работе, основанной на ценностях, с упором на положительные результаты пациентов и снижение затрат, в то время как важнейшими факторами, способствующими достижению задач по оптимизации, является качественная адаптация работы всей системы в целом.
Поставщики медицинских услуг все чаще собирают и анализируют данные с медицинских устройств, FHIR, HL7 и других IoMT данных. При этом различные факторы, такие как окружающее освещение, стрессовые прецеденты и клинические вмешательства, являются важными примерами обогащения данных, на основе которых современная предиктивная аналитика способствует значимому повышению работы системы здравоохранения в целом. Современная предиктивная аналитика позволяет управленцам, врачам, исследователям и другим работникам здравоохранения легко собирать, обрабатывать, защищать и анализировать все данные для оценки эффективности работы. Такой подход полезен в первую очередь не только в целях улучшения клиентского пути, но и изменения подхода к работе системы в отдельных учреждениях.
Оценки риска в здравоохранении могут сыграть ключевую роль в укреплении здоровья и профилактике заболеваний как на индивидуальном, так и на популяционном уровне. Для многих систем и организаций здравоохранения объем данных и количество их источников могут быть ошеломляющими, особенно при наличии баз данных, которые не взаимодействуют друг с другом.
В то время как компании, работающие с данными в сфере здравоохранения, разрабатывают дополнительные комплексные аналитические технологии, персонализированные медицинские организации переходят от обычной аналитики к области прогнозирования состояния здоровья. Вместо того, чтобы просто представлять конечному пользователю информацию о предыдущих событиях, предиктивная аналитика приближает вероятность вывода, основанного на исторических данных, что является огромным скачком вперед для многих персонализированных организаций здравоохранения. Это позволяет клиницистам, финансовым аналитикам и административному персоналу получать предупреждение о возможных обстоятельствах до того, как они произойдут, и принимать дальновидные решения об оптимизации работы.
Редакция EverCare представляет информационно-аналитический отчет, посвященный прогнозной аналитике в системе здравоохранении.
В материале подробно описаны современные проблемы здравоохранения, включая 5 факторов, напрямую влияющих на скорость и качество медицинской помощи:
- проблемы качества и доступности медицинских услуг
- проблема недофинансирования
- низкий уровень доверия граждан к системе здравоохранения
- дефицит высококвалифицированных медицинских кадров
- низкая управленческая квалификация руководителей организаций здравоохранения
Также в отчете освещены возможности адаптации работы системы с учетом внедрения прогнозной аналитики как частными клиниками, так и государственной системой здравоохранения, приведены примеры успешной адаптации аналитики на примерах других стран, описаны ключевые компании, предоставляющие услуги по предиктивному анализу как в России, так и за рубежом.
Над материалом работали:
Отчет для скачивания доступен в формате PDF: ![](../../sites/default/files/adobe_pdf_document_14979.png)
Команда проекта EverCare с удовольствием рассмотрит предложения и подготовит обзорные материалы, проведёт исследования в области цифрового здравоохранения в РФ и за рубежом. Подробности Вы можете узнать здесь.