Contenuto
- Che cos'è l'analitica predittiva?
- Analisi predittiva nel raggiro dell'assistenza sanitaria
- Case Study 2: Clinica senza nome che migliora la redditività
- Il requisito
- L'azione
- Il risultato
- Punti importanti da ricordare
- Sommario
Fonte: Andreypopov / Dreamstime.com
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L'industria medica sta utilizzando l'analisi predittiva per migliorare l'assistenza ai pazienti, ridurre i casi di problemi ricorrenti e aumentare la redditività.
L'analisi predittiva, si dice, ridefinirà il modo in cui l'assistenza sanitaria viene erogata. Prevede l'insorgenza di malattie critiche e la probabilità di riammissioni in futuro. Altri settori come il cibo e le bevande, le pubblicazioni e l'intrattenimento hanno già ottenuto benefici dall'uso dell'analisi predittiva: non vi è alcun motivo per cui l'assistenza sanitaria non possa fare lo stesso.
Tuttavia, la definizione e la portata dell'analisi predittiva devono prima essere comprese puramente nell'ambito della sanità. Il modello a taglia unica non funzionerà. È anche importante che venga fornita l'infrastruttura per fornire analisi e che sia in grado di fornire le informazioni richieste agli operatori sanitari nel formato giusto. Per fornire un'assistenza sanitaria adeguata e proattiva, gli operatori sanitari devono disporre dei giusti trucchi e metadati. Pertanto, sebbene l'analisi predittiva sia utile per l'assistenza sanitaria, deve prima essere personalizzata e fornire i dati corretti nel formato giusto. (Per informazioni sul ruolo dei big data nell'assistenza sanitaria, vedere Big Data rivoluzionerà l'assistenza sanitaria?)
Che cos'è l'analitica predittiva?
L'analisi predittiva è una branca dell'analisi avanzata che fornisce previsioni di determinati eventi in base a dati storici, modelli di dati e altri input. È possibile adottare misure proattive per rispondere ai requisiti derivanti dalle previsioni. Per fare previsioni, l'analisi predittiva sfrutta le tecniche utilizzate in altri settori come il data mining, l'intelligenza artificiale, la modellazione, l'apprendimento automatico e le statistiche e integra i processi di business della tecnologia dell'informazione, della gestione e della modellazione. Le previsioni possono essere utilizzate per identificare rischi e opportunità in futuro. L'analisi predittiva può aiutare le organizzazioni aziendali a realizzare molte cose. Alcuni esempi includono:
- Identificazione di associazioni e schemi nascosti
- Miglioramento della fidelizzazione dei clienti
- Riduzione del rischio per ridurre al minimo la perdita e l'esposizione
- Migliorare la soddisfazione del cliente
Ci sono molti esempi nella vita reale di come le aziende hanno beneficiato dell'uso dell'analisi predittiva. Accenture ha condotto un sondaggio per scoprire in che modo le diverse aziende hanno beneficiato dell'utilizzo dell'analisi predittiva. Alcuni dei risultati sono:
- Best Buy ha scoperto che meno del 7% dei suoi clienti ha contribuito al 43% delle sue vendite. Ha quindi segmentato i suoi clienti logicamente e riprogettato i suoi negozi e l'esperienza in-store per riflettere le abitudini di acquisto di specifici gruppi di clienti.
- Olive Garden, un ristorante americano di ristorazione informale, utilizza i dati per progettare e ridisegnare il suo menu. In questo modo, è stato in grado di ridurre significativamente gli sprechi alimentari.
L'analisi predittiva viene applicata a molti settori come l'assistenza sanitaria, la gestione delle relazioni con i clienti (CRM), il rilevamento delle frodi e la gestione dei rischi. Anche l'analisi predittiva viene spesso combinata con l'analisi prescrittiva. L'analisi prescrittiva in questo raggiro significa che non solo vengono fatte previsioni su determinati eventi, ma vengono anche forniti passi precisi che devono essere presi per gestire la situazione. Questi passaggi saranno forniti dal motore di analisi stesso. (Ulteriori informazioni sul rilevamento delle frodi con Machine Learning & Hadoop nel rilevamento delle frodi di prossima generazione.)
Analisi predittiva nel raggiro dell'assistenza sanitaria
Teoricamente, l'analisi predittiva ha un ruolo importante nel miglioramento dell'assistenza sanitaria. Sebbene sia ancora un nuovo concorrente nella gestione dell'assistenza sanitaria e il suo scopo sia ancora in fase di elaborazione, l'analisi predittiva può analizzare i dati storici dei pazienti e fornire previsioni per cose come i rischi di malattia, il punteggio di probabilità degli attacchi di cuore e gli attacchi asmatici in base al profilo del paziente, e probabilità di riammissioni.
Il cervello umano non può analizzare in profondità più di 6-8 variabili alla volta per definire correttamente un problema. Ma l'algoritmo di un modello predittivo può analizzare centinaia di variabili alla volta per creare un profilo accurato di un problema medico. Sulla base del profilo, è possibile effettuare diagnosi accurate e previsioni di rischio, se presenti.
La modellazione predittiva può aiutare a controllare i costi relativi alle cure mediche. Negli Stati Uniti, un paziente Medicare su cinque viene riammesso in ospedale entro 30 giorni dalla dimissione, il che si traduce in una spesa di $ 17 miliardi all'anno.
La Steadman Hawkins Clinic è stata in grado di aumentare la propria redditività netta di $ 20 milioni all'anno. Sono stati anche in grado di migliorare l'accuratezza delle loro previsioni finanziarie dal 30 al 32 percento.
Case Study 2: Clinica senza nome che migliora la redditività
Il requisito
La clinica voleva sia migliorare i servizi ai pazienti sia migliorare la loro redditività utilizzando in modo ottimale le loro risorse che includono personale, strutture e strumenti.
L'azione
La clinica ha raccolto numerosi dati su diverse variabili come il tipo di assistenza necessaria ai pazienti, il profilo e la qualifica del personale, il profilo del paziente, la qualità dei servizi forniti come tempo di risposta, esito, esperienza del paziente e tempo di attesa per i pazienti. Sulla base dei dati raccolti, è stata utilizzata l'analisi predittiva. Si aspettavano che fossero messe in atto analisi concrete e azioni da intraprendere.
Il risultato
Sebbene la clinica sia ancora in procinto di attuare politiche basate sulla loro analisi predittiva, ci sono segni che sono sulla buona strada per raggiungere una redditività di almeno il 10 percento in più rispetto a prima.
Punti importanti da ricordare
L'implementazione dell'analisi predittiva non farà iniziare subito a fare meraviglie. I risultati dipendono dall'approccio. Innanzitutto, l'industria deve determinare cosa significhi l'analisi predittiva nella sua contro e quindi specificare il suo ambito. Inoltre, l'industria sanitaria deve ricordare le seguenti lezioni di altri settori:
- La quantità di approfondimenti non è direttamente proporzionale alla quantità di dati. Non otterrai ulteriori approfondimenti solo aumentando la raccolta dei dati.
- Gli approfondimenti non forniscono necessariamente valore. Devi prima personalizzare le intuizioni nel tuo account in modo che divengano utili.
- L'implementazione dell'analisi predittiva rappresenterà una grande sfida. È necessario adottare le tecnologie giuste e fornire approfondimenti al personale sanitario nel formato giusto.
Sommario
L'analisi predittiva deve essere unita all'analisi prescrittiva al fine di fornire i giusti risultati, perché l'industria ha bisogno non solo delle previsioni, ma anche di un piano d'azione. Mentre il concetto sembra essere gratificante alla fine, le aziende devono fare i giusti investimenti ed essere pazienti con i risultati se sperano di ottenere i frutti.