Содержание
- Что такое прогнозирующая аналитика?
- Прогнозная аналитика в коне здравоохранения
- Пример 2: Безымянная клиника, повышающая доходность
- Требование
- Действие
- Результат
- Важные моменты для запоминания
- Резюме
Источник: Андрейпопов / Dreamstime.com
вынос:
Медицинская индустрия использует прогностическую аналитику для улучшения ухода за пациентами, снижения числа повторяющихся проблем и повышения прибыльности.
Говорят, что прогнозирующая аналитика пересмотрит порядок оказания медицинской помощи. Он будет прогнозировать возникновение критических заболеваний и вероятность реадмиссии в будущем. Другие сектора, такие как продукты питания и напитки, публикации и развлечения, уже получили выгоду от использования прогнозирующей аналитики - нет причин, по которым здравоохранение не может сделать то же самое.
Тем не менее, определение и объем прогностической аналитики должны сначала быть поняты исключительно в контексте здравоохранения. Модель «один размер подходит всем» не сработает. Также важно, чтобы была предоставлена инфраструктура для предоставления аналитики, и она могла предоставить необходимую информацию профессионалам здравоохранения в нужном формате. Для оказания надлежащей и упреждающей медицинской помощи работникам здравоохранения должны быть предоставлены правильные данные и метаданные. Таким образом, хотя прогностическая аналитика полезна для здравоохранения, ее необходимо сначала настроить и предоставить правильные данные в правильном формате. (Чтобы узнать о роли больших данных в здравоохранении, см. Революция больших данных в здравоохранении?)
Что такое прогнозирующая аналитика?
Прогнозная аналитика - это отрасль расширенной аналитики, которая предоставляет прогнозы определенных событий на основе исторических данных, шаблонов данных и других входных данных. Проактивные шаги могут быть предприняты для удовлетворения требований, вытекающих из прогнозов. Для составления прогнозов в прогнозирующей аналитике используются методы, используемые в других отраслях, таких как интеллектуальный анализ данных, искусственный интеллект, моделирование, машинное обучение и статистика, а также интегрируются информационные технологии, управление и моделирование бизнес-процессов. Прогнозы могут быть использованы для определения рисков и возможностей в будущем. Прогнозная аналитика может помочь бизнес-организациям достичь многого. Вот несколько примеров:
- Выявление скрытых ассоциаций и моделей
- Улучшение удержания клиентов
- Снижение риска для минимизации потерь и воздействия
- Улучшение удовлетворенности клиентов
Есть много реальных примеров того, как компании выиграли от использования прогнозирующей аналитики. Accenture провела опрос, чтобы выяснить, какую выгоду получили различные компании от использования прогнозной аналитики. Некоторые из выводов:
- Best Buy обнаружила, что менее 7% ее клиентов обеспечили 43% продаж. Затем он логически сегментировал своих клиентов и изменил дизайн своих магазинов и опыта в магазине, чтобы отразить покупательские привычки определенных групп покупателей.
- Olive Garden, американский ресторан для неформальной еды, использует данные для разработки и перепроектирования своего меню. Таким образом, удалось значительно сократить потери продуктов питания.
Прогнозная аналитика применяется во многих областях, таких как здравоохранение, управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), обнаружение мошенничества и управление рисками. Прогнозирующая аналитика также часто сочетается с предписывающей аналитикой. Предписательная аналитика в этом контексте означает, что не только делаются прогнозы в отношении определенных событий, но также даются определенные шаги, которые необходимо предпринять, чтобы справиться с ситуацией. Эти шаги будут предоставлены самим механизмом аналитики. (Узнайте больше об обнаружении мошенничества с помощью машинного обучения и Hadoop в разделе Обнаружение мошенничества следующего поколения.)
Прогнозная аналитика в коне здравоохранения
Теоретически, прогностическая аналитика играет большую роль в улучшении здравоохранения. Несмотря на то, что он все еще является новым участником в управлении здравоохранением, и его масштаб все еще разрабатывается, прогнозная аналитика может анализировать исторические данные пациента и предоставлять прогнозы для таких вещей, как риск заболевания, оценка вероятности сердечных приступов и астматических приступов на основе профиля пациента, и вероятность реадмиссии.
Человеческий мозг не может глубоко анализировать более шести-восьми переменных одновременно, чтобы правильно профилировать проблему. Но алгоритм прогнозирующей модели может анализировать сотни переменных одновременно, чтобы создать точный профиль медицинской проблемы. Основываясь на профиле, могут быть сделаны точные диагнозы и прогнозы риска, если таковые имеются.
Прогнозирующее моделирование может помочь контролировать расходы, связанные с медицинским обслуживанием. В США каждый пятый пациент Medicare направляется в больницу в течение 30 дней после выписки, что приводит к расходам в 17 миллиардов долларов в год.
Клиника Steadman Hawkins смогла увеличить свою чистую прибыль на 20 миллионов долларов в год. Они также смогли повысить точность своих финансовых прогнозов с 30 до 32 процентов.
Пример 2: Безымянная клиника, повышающая доходность
Требование
Клиника хотела улучшить качество обслуживания пациентов и повысить их прибыльность путем оптимального использования их ресурсов, включая персонал, оборудование и инструменты.
Действие
Клиника собрала обширные данные о различных переменных, таких как тип медицинской помощи, необходимой пациентам, профиль и квалификация персонала, профиль пациента, качество предоставляемых услуг, таких как время ответа, результат, опыт пациента и время ожидания для пациентов. На основе собранных данных была применена прогностическая аналитика. Они ожидали, что будут использованы конкретная аналитика и план действий.
Результат
Хотя клиника все еще находится в процессе реализации политик, основанных на их прогнозной аналитике, есть признаки того, что они находятся на пути к достижению как минимум на 10 процентов более высокой прибыльности, чем раньше.
Важные моменты для запоминания
Дело не в том, что внедрение прогностической аналитики сразу же начнет творить чудеса. Результаты зависят от подхода. Во-первых, отрасль должна определить, что означает прогностическая аналитика в ее отношении, а затем указать область ее применения. Кроме того, отрасль здравоохранения должна помнить следующие уроки из других отраслей:
- Количество идей не прямо пропорционально количеству данных. Вы не получите больше информации, просто увеличив сбор данных.
- Понимание не обязательно обеспечивает ценность. Вы должны сначала настроить понимание своего довода "против", чтобы оно стало полезным.
- Внедрение прогностической аналитики будет большой проблемой. Вы должны использовать правильные технологии и предоставлять информацию для медицинских работников в правильном формате.
Резюме
Прогнозная аналитика должна быть объединена с предписывающей аналитикой, чтобы обеспечить правильные результаты, потому что отрасли нужны не только прогнозы, но и курс действий. В то время как концепция в конечном итоге кажется полезной, предприятиям необходимо делать правильные инвестиции и быть терпеливыми к результатам, если они надеются пожинать плоды.