Использование аналитики данных и искусственного интеллекта для трансформации здравоохранения

В сегодняшнюю эпоху быстрого технологического прогресса системы здравоохранения все чаще используют платформы анализа данных, интегрированные с технологиями искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), чтобы произвести революцию в уходе за пациентами и операционной эффективности. Объединяя огромные объемы данных пациентов из электронных медицинских карт (ЭМК) и устройств удаленного мониторинга в облачных средах, организации здравоохранения готовы добиться значительного сокращения расходов и улучшения результатов лечения пациентов.

Поставщики медицинских услуг обладают огромным количеством данных о пациентах, полученных из электронных медицинских карт и технологий удаленного мониторинга. Однако перевод этого обилия информации в действенные идеи исторически был сложной задачей. По мнению отраслевых экспертов на .conf24, ежегодной конференции Splunk, конвергенция ИИ и МО представляет собой преобразующую возможность для сектора здравоохранения. Бретт Робертс из Splunk подчеркнул, что ИИ и машинное обучение могут принести большую пользу отрасли здравоохранения, решая проблемы и повышая качество медицинской помощи.

Сила интеграции: Splunk и AWS в действии

Во время живой демонстрации на .conf24 Бретт Робертс и Алан Пити продемонстрировали, как интеграция возможностей анализа данных Splunk с Amazon Web Services (AWS) может дать ценную информацию поставщикам медицинских услуг. Они продемонстрировали импорт смоделированных данных с носимых устройств пациентов в AWS, а также плавную интеграцию их с данными из электронных медицинских карт и других источников с помощью AWS Glue. Используя Amazon SageMaker Canvas, интерфейс машинного обучения без кода, они проанализировали 183 000 записей пациентов, чтобы выявить корреляцию между носимыми данными и уровнем повторной госпитализации.

Результаты были немедленными и поучительными, поскольку возраст и время безотказной работы устройства значительно влияли на повторную госпитализацию пациентов. Это понимание позволяет поставщикам медицинских услуг персонализировать уход за пациентами и активно вмешиваться.

Трансформация системы здравоохранения: прогнозная аналитика на практике

Сокращение числа повторных госпитализаций пациентов является важнейшей целью для больниц не только для улучшения ухода за пациентами, но и для удовлетворения финансовых стимулов, связанных с показателями эффективности, подобных тем, которые предусмотрены Программой сокращения повторных госпитализаций. Используя прогностические модели, поставщики медицинских услуг могут выявлять пациентов с высоким риском повторной госпитализации и принимать превентивные меры. Алан Пити проиллюстрировал это на примере пожилого пациента, редкое использование устройства которого предсказывало высокую вероятность повторной госпитализации. Такие возможности прогнозирования позволяют организациям здравоохранения адаптировать вмешательства и улучшать результаты лечения пациентов.

Бретт Робертс подчеркнул совместный характер разработки и внедрения моделей МО в здравоохранении. Он подчеркнул решающую роль врачей в обеспечении точности и релевантности предиктивной аналитики. В случаях, влияющих на результаты лечения пациентов, сотрудничество между специалистами по данным и экспертами в предметной области имеет важное значение. Включение врачей в процессы разработки моделей и принятия решений повышает точность и релевантность.

Интеграция платформ анализа данных с технологиями ИИ и МО представляет собой смену парадигмы в предоставлении медицинских услуг. Медицинские организации могут оптимизировать предоставление услуг, сократить расходы и в конечном итоге улучшить результаты для пациентов, используя силу данных для получения действенных идей и создания прогностических моделей. Поскольку эти технологии продолжают развиваться, их потенциал для революционных преобразований в здравоохранении остается огромным, обещая будущее, в котором решения на основе данных повышают качество и эффективность ухода за пациентами во всем мире.

Источник: HealthTech