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:

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.