医疗保健中的预测分析主要在临床护理、行政任务和运营管理方面提供好处。更重要的是，该技术已经在众多医疗机构中创造价值，包括小型私人诊所、医疗保险公司和大型医院。
此外，医疗保健行业中使用预测分析将变得更加普遍。电子健康记录(EHR)系统已经提供了许多预测分析功能，分析师预计供应商将来会增加更多功能。此外，健康IT提供商正在构建自己的分析引擎，以帮助医疗保健提供商提供最佳护理服务。他们正在与医疗机构合作构建专有算法，旨在提高临床护理、管理绩效和运营效率。
当然，预测分析在医疗保健中的应用也存在一些挑战。由于医疗机构可以投资的资金有限，因此他们对部署这种技术持谨慎态度，直到他们确定会看到回报。其中一些机构还必须使其数据管理程序成熟，以确保他们拥有充分利用任何分析能力所需的数据。供应商和医疗保健组织必须改进他们对高质量数据的收集、治理和共享，以推进分析技术的使用。
医疗保健行业中预测分析的用例
尽管面临这些挑战(这些挑战并非医疗行业所独有)，但近年来，医疗保健行业一直在推进预测分析的应用。以下是预测分析在医疗保健中的12种具有价值的用例。
(1)临床预测
临床医生、医疗保健组织和健康保险公司使用预测分析来阐明他们的患者出现某些疾病的可能性，例如心脏病、糖尿病、中风或慢性阻塞性肺病。咨询机构Huron公司总经理兼护理转型团队的执行主管Nicole Bengtson解释说，“医疗机构有很多医疗数据、电子病历数据、生物特征数据、索赔数据，通过将所有这些数据整合在一起，可以创建模型，然后可以在国家或社区甚至个人层面上使用这些模型来预测这些疾病的可能性。”他表示，健康保险公司是这项技术的早期采用者，医疗保健提供者现在使用它来确定哪些患者需要干预来预防疾病和改善健康状况。
(2)疾病进展和并发症
同样，医疗机构正在使用预测分析来识别病情可能恶化的患者，华盛顿大学医学院应用临床信息学中心主任、美国医学信息学协会成员Adam Wilcox表示，他们可以使用它来预测哪些糖尿病患者最有可能患上肾病。临床医生还使用预测分析来识别病情进展成为败血症患者。他说，这是一种可以挽救生命的极其重要的能力，因为在早期阶段识别这种疾病进展的能力允许进行早期干预，从而显著改善这些患者的预后。然而，与医疗保健中的许多预测分析应用一样，使用该技术预测患者病情可能如何进展的能力仅限于某些情况，远未得到普遍部署。
(3)住院逾期逗留
医疗保健组织还使用预测分析来通过分析患者、临床和部门数据来确定哪些住院患者可能超过其病情的平均住院时间。美国克拉克森大学副教授兼医疗保健分析主任Peter Otto说，这种洞察力使临床医生能够调整护理方案，以使患者的治疗和康复保持在正常轨道上。这反过来又可以帮助患者避免住院逾期逗留，逾期逗留不仅会增加成本并转移有限的医院资源，而且可能会使患者处于可能导致继发感染的环境中，从而危及患者的生命。
(4)患者再入院
预测分析在医疗保健中的另一个成熟且普遍的应用是识别有高风险再入院的患者。Bengtson解释说，预测哪些患者可能在住院后再次入院，这可以让临床医生调整他们的出院之后的治疗计划，并指出减少患者再入院可以节省资金，为新患者保留医疗资源并改善患者预后。
(5)资源分配
医疗保健组织的规模、范围和复杂性使得管理人员难以高效和有效地分配医疗资源。但预测分析可以识别资源分配模式并预测未来需求，从而使管理员能够在正确的时间获取或移动正确的资源到正确的位置。Bengtson说，“患者利用模式、组织的整体能力、资源，而这些曾经是独立的领域，现在以一种非常富有成效的方式结合在一起，以帮助医疗保健组织管理他们的运营，预测分析帮助他人更好地管理和运营。”
(6)资源获取
同样，医疗保健组织使用预测分析来根据季节性需求、预期人口变化和患者人数等数据点确定最有可能需要哪些额外资源。Otto表示，医院可以使用分析来根据未来的预期需求预测是否需要投资一台或多台CT扫描仪。分析引擎还可以预测需要哪些额外资源来操作这些扫描仪以应对预期的案件量。Otto指出，“然后医疗机构可以适当地规划和配置资源，而不是投资可能未充分利用，或在需要时没有所需资源的昂贵设备和专业知识。”
(7)供应链管理
与大多数其他行业的公司一样，医疗保健组织正在使用预测工具来更好地管理其供应链。Bengtson推断，医疗保健组织可以了解其庞大而复杂的供应需求，并预测哪些简化的采购和供应商整合可以节省资金、减少浪费，并提高效率。
(8)患者参与和行为
德勤公司总经理兼医疗保健人工智能实践负责人Kumar Chebrolu表示，预测分析使医疗保健组织能够更好地了解和吸引他们的患者，并将其作为更大人口群体的一部分。例如，预测分析可以帮助确定哪些患者可能无法就诊——这些信息可以帮助管理人员更好地规划临床医生的日程安排和分配资源。先进的技术可用于预测哪些患者最有可能遵守规定的药物治疗方案，哪些患者不会。它还可以预测哪些干预措施或医疗保健信息最能引起某些患者或患者群体的共鸣。所有这些信息使倡导者能够更有效地与患者合作，以改善他们的医疗保健结果。
(9)患者选择
Bengtson说，预测分析也开始用于帮助人们选择他们的提供者，并解释说分析引擎可以分析临床医生数据，以预测哪位临床医生最适合患者的需求。这种能力不仅仅是为患者生成该地区或他们需要的医学专业的医生名单。这项技术可以预测最符合患者特定要求的专家，例如提供具有晚上和周末时间以及即时可用的提供者列表。
(10)最佳的治疗
某些疾病(例如某些癌症)的治疗应针对患者及其疾病量身定制，以实现最佳治疗效果。但是没有人可以分析做出这些治疗决策所需的所有数据，这就是预测分析技术的用武之地。Gartner公司高级主任分析师Seth Feder表示，尽管这项技术仍在不断发展，但预计它将能够分析特定癌症的基因组和被诊断患有该疾病的患者，以预测最佳治疗方案。当医生在决定最佳选择之前没有时间尝试不同的方法时，这种能力对于治疗快速进展的疾病尤为关键。
(11)保险报销
Feder说，计费是另一个受到预测分析推动的管理领域。医疗保健组织可以分析他们提交给保险公司的文件，以确定可能被拒绝的索赔以及可能产生更高付款的索赔。Feder解释说，“它用于优化财务绩效，该技术会寻找丢失或不足的报销代码，并识别升级代码的机会。”
(12)集中指挥中心能力
健康IT供应商现在正在整合许多这些预测分析用例，以使医疗机构能够共同管理它们，Gartner公司的分析师称之为实时健康系统指挥中心功能。Feder说，“这就像一个跟踪环境的空中交通管制系统，它为推动决策制定的卫生系统创建了一个普遍的态势感知解决方案。”他补充说，它可以预测从可用ICU床位的数量到供应需求到住院床位可用性的一切。例如，该系统可以根据预期的服务需求提醒管理员床位可用性或护士人数可能出现的短缺。然后，管理人员可以提前采取行动，以创造更好的患者体验并最终获得更好的结果。Feder推测说，“这可能距离主流采用还有两到五年的时间，但我们认为这将是一次变革。”
预测分析在医疗保健行业中的好处
预测分析提供了几个关键优势，包括更个性化、更有效和一致的患者护理、更早的医疗干预、简化的医院管理和降低医疗保健成本。
(1)改善患者预后
预测分析被用于确定最佳治疗计划、药物治疗方案和参与材料，以及预测当今有限病例中的疾病进展和可能出现的合并症。但是，通过允许更早、更有效的医疗干预，仅这些应用程序就可以显著改善患者护理和结果。
(2)患者之间更一致的护理
经验丰富、训练有素的管理人员和临床医生的可用性各不相同，这意味着一些患者可能比其他患者获得更高质量的护理。预测分析的使用有助于确保专家见解在患者之间平均分配。例如，经验丰富的重症监护护士可能比训练有素但经验不足的护士更能识别可能发生败血症的患者。然而，护士可以使用预测分析来提高对患者的护理水平，使其与高级护理人员的护理水平相当。
(3)运营效率和节约成本
预测分析可实现更早、更有效的医疗干预，以及更高效的医疗保健管理和运营管理，从而降低成本。克拉克森大学的Otto指出，患者一天平均的住院费用约为3500美元。他表示，使用预测分析来减少或消除不必要的逾期逗留的医院可以帮助控制美国不断上升的医疗保健成本，并将昂贵而有限的医疗资源从不再需要的患者转移到更需要的患者身上。
