醫療保健中的預測分析主要在臨床護理、行政任務和運營管理方面提供好處。更重要的是，該技術已經在眾多醫療機構中創造價值，包括小型私人診所、醫療保險公司和大型醫院。

此外，醫療保健行業中使用預測分析將變得更加普遍。電子健康記錄(EHR)系統已經提供了許多預測分析功能，分析師預計供應商將來會增加更多功能。此外，健康IT提供商正在構建自己的分析引擎，以幫助醫療保健提供商提供最佳護理服務。他們正在與醫療機構合作構建專有算法，旨在提高臨床護理、管理績效和運營效率。

當然，預測分析在醫療保健中的應用也存在一些挑戰。由于醫療機構可以投資的資金有限，因此他們對部署這種技術持謹慎態度，直到他們確定會看到回報。其中一些機構還必須使其數據管理程序成熟，以確保他們擁有充分利用任何分析能力所需的數據。供應商和醫療保健組織必須改進他們對高質量數據的收集、治理和共享，以推進分析技術的使用。

醫療保健行業中預測分析的用例

盡管面臨這些挑戰(這些挑戰并非醫療行業所獨有)，但近年來，醫療保健行業一直在推進預測分析的應用。以下是預測分析在醫療保健中的12種具有價值的用例。

(1)臨床預測

臨床醫生、醫療保健組織和健康保險公司使用預測分析來闡明他們的患者出現某些疾病的可能性，例如心臟病、糖尿病、中風或慢性阻塞性肺病。咨詢機構Huron公司總經理兼護理轉型團隊的執行主管Nicole Bengtson解釋說，“醫療機構有很多醫療數據、電子病歷數據、生物特征數據、索賠數據，通過將所有這些數據整合在一起，可以創建模型，然后可以在國家或社區甚至個人層面上使用這些模型來預測這些疾病的可能性。”他表示，健康保險公司是這項技術的早期采用者，醫療保健提供者現在使用它來確定哪些患者需要干預來預防疾病和改善健康狀況。

(2)疾病進展和并發癥

同樣，醫療機構正在使用預測分析來識別病情可能惡化的患者，華盛頓大學醫學院應用臨床信息學中心主任、美國醫學信息學協會成員Adam Wilcox表示，他們可以使用它來預測哪些糖尿病患者最有可能患上腎病。臨床醫生還使用預測分析來識別病情進展成為敗血癥患者。他說，這是一種可以挽救生命的極其重要的能力，因為在早期階段識別這種疾病進展的能力允許進行早期干預，從而顯著改善這些患者的預后。然而，與醫療保健中的許多預測分析應用一樣，使用該技術預測患者病情可能如何進展的能力僅限于某些情況，遠未得到普遍部署。

(3)住院逾期逗留

醫療保健組織還使用預測分析來通過分析患者、臨床和部門數據來確定哪些住院患者可能超過其病情的平均住院時間。美國克拉克森大學副教授兼醫療保健分析主任Peter Otto說，這種洞察力使臨床醫生能夠調整護理方案，以使患者的治療和康復保持在正常軌道上。這反過來又可以幫助患者避免住院逾期逗留，逾期逗留不僅會增加成本并轉移有限的醫院資源，而且可能會使患者處于可能導致繼發感染的環境中，從而危及患者的生命。

(4)患者再入院

預測分析在醫療保健中的另一個成熟且普遍的應用是識別有高風險再入院的患者。Bengtson解釋說，預測哪些患者可能在住院后再次入院，這可以讓臨床醫生調整他們的出院之后的治療計劃，并指出減少患者再入院可以節省資金，為新患者保留醫療資源并改善患者預后。

(5)資源分配

醫療保健組織的規模、范圍和復雜性使得管理人員難以高效和有效地分配醫療資源。但預測分析可以識別資源分配模式并預測未來需求，從而使管理員能夠在正確的時間獲取或移動正確的資源到正確的位置。Bengtson說，“患者利用模式、組織的整體能力、資源，而這些曾經是獨立的領域，現在以一種非常富有成效的方式結合在一起，以幫助醫療保健組織管理他們的運營，預測分析幫助他人更好地管理和運營。”

(6)資源獲取

同樣，醫療保健組織使用預測分析來根據季節性需求、預期人口變化和患者人數等數據點確定最有可能需要哪些額外資源。Otto表示，醫院可以使用分析來根據未來的預期需求預測是否需要投資一臺或多臺CT掃描儀。分析引擎還可以預測需要哪些額外資源來操作這些掃描儀以應對預期的案件量。Otto指出，“然后醫療機構可以適當地規劃和配置資源，而不是投資可能未充分利用，或在需要時沒有所需資源的昂貴設備和專業知識。”

(7)供應鏈管理

與大多數其他行業的公司一樣，醫療保健組織正在使用預測工具來更好地管理其供應鏈。Bengtson推斷，醫療保健組織可以了解其龐大而復雜的供應需求，并預測哪些簡化的采購和供應商整合可以節省資金、減少浪費，并提高效率。

(8)患者參與和行為

德勤公司總經理兼醫療保健人工智能實踐負責人Kumar Chebrolu表示，預測分析使醫療保健組織能夠更好地了解和吸引他們的患者，并將其作為更大人口群體的一部分。例如，預測分析可以幫助確定哪些患者可能無法就診——這些信息可以幫助管理人員更好地規劃臨床醫生的日程安排和分配資源。先進的技術可用于預測哪些患者最有可能遵守規定的藥物治療方案，哪些患者不會。它還可以預測哪些干預措施或醫療保健信息最能引起某些患者或患者群體的共鳴。所有這些信息使倡導者能夠更有效地與患者合作，以改善他們的醫療保健結果。

(9)患者選擇

Bengtson說，預測分析也開始用于幫助人們選擇他們的提供者，并解釋說分析引擎可以分析臨床醫生數據，以預測哪位臨床醫生最適合患者的需求。這種能力不僅僅是為患者生成該地區或他們需要的醫學專業的醫生名單。這項技術可以預測最符合患者特定要求的專家，例如提供具有晚上和周末時間以及即時可用的提供者列表。

(10)最佳的治療

某些疾病(例如某些癌癥)的治療應針對患者及其疾病量身定制，以實現最佳治療效果。但是沒有人可以分析做出這些治療決策所需的所有數據，這就是預測分析技術的用武之地。Gartner公司高級主任分析師Seth Feder表示，盡管這項技術仍在不斷發展，但預計它將能夠分析特定癌癥的基因組和被診斷患有該疾病的患者，以預測最佳治療方案。當醫生在決定最佳選擇之前沒有時間嘗試不同的方法時，這種能力對于治療快速進展的疾病尤為關鍵。

(11)保險報銷

Feder說，計費是另一個受到預測分析推動的管理領域。醫療保健組織可以分析他們提交給保險公司的文件，以確定可能被拒絕的索賠以及可能產生更高付款的索賠。Feder解釋說，“它用于優化財務績效，該技術會尋找丟失或不足的報銷代碼，并識別升級代碼的機會。”

(12)集中指揮中心能力

健康IT供應商現在正在整合許多這些預測分析用例，以使醫療機構能夠共同管理它們，Gartner公司的分析師稱之為實時健康系統指揮中心功能。Feder說，“這就像一個跟蹤環境的空中交通管制系統，它為推動決策制定的衛生系統創建了一個普遍的態勢感知解決方案。”他補充說，它可以預測從可用ICU床位的數量到供應需求到住院床位可用性的一切。例如，該系統可以根據預期的服務需求提醒管理員床位可用性或護士人數可能出現的短缺。然后，管理人員可以提前采取行動，以創造更好的患者體驗并最終獲得更好的結果。Feder推測說，“這可能距離主流采用還有兩到五年的時間，但我們認為這將是一次變革。”

預測分析在醫療保健行業中的好處

預測分析提供了幾個關鍵優勢，包括更個性化、更有效和一致的患者護理、更早的醫療干預、簡化的醫院管理和降低醫療保健成本。

(1)改善患者預后

預測分析被用于確定最佳治療計劃、藥物治療方案和參與材料，以及預測當今有限病例中的疾病進展和可能出現的合并癥。但是，通過允許更早、更有效的醫療干預，僅這些應用程序就可以顯著改善患者護理和結果。

(2)患者之間更一致的護理

經驗豐富、訓練有素的管理人員和臨床醫生的可用性各不相同，這意味著一些患者可能比其他患者獲得更高質量的護理。預測分析的使用有助于確保專家見解在患者之間平均分配。例如，經驗豐富的重癥監護護士可能比訓練有素但經驗不足的護士更能識別可能發生敗血癥的患者。然而，護士可以使用預測分析來提高對患者的護理水平，使其與高級護理人員的護理水平相當。

(3)運營效率和節約成本

預測分析可實現更早、更有效的醫療干預，以及更高效的醫療保健管理和運營管理，從而降低成本。克拉克森大學的Otto指出，患者一天平均的住院費用約為3500美元。他表示，使用預測分析來減少或消除不必要的逾期逗留的醫院可以幫助控制美國不斷上升的醫療保健成本，并將昂貴而有限的醫療資源從不再需要的患者轉移到更需要的患者身上。