Зміст
- Що таке прогнозна аналітика?
- Прогнозована аналітика в галузі охорони здоров'я
- Приклад 2: Клініка без назви та підвищення прибутковості
- Вимога
- Дія
- Результат
- Важливі пункти, які слід пам’ятати
- Підсумок
Джерело: Андрейпопов / Dreamstime.com
Винос:
Медична галузь використовує прогностичну аналітику для поліпшення догляду за пацієнтами, зменшення випадків повторних проблем та підвищення рентабельності.
Прогнозована аналітика, як говориться, збирається переосмислити способи надання медичної допомоги. Це спрогнозує виникнення критичних захворювань та ймовірність повторного прийому в майбутньому. Інші галузі, такі як їжа та напої, публікації та розваги, вже отримали користь від використання прогнозної аналітики - немає причин, що охорона здоров'я не може зробити те саме.
Однак визначення та сфера прогностичної аналітики потрібно спочатку розуміти лише в галузі охорони здоров'я. Модель єдиного розміру не працює. Важливо також, щоб була забезпечена інфраструктура для надання аналітики та вона змогла доставити необхідну інформацію медичним працівникам у потрібному форматі. Щоб забезпечити належну та активну охорону здоров'я, медичним працівникам необхідно надати правильні конти та метадані. Отже, хоча прогностична аналітика корисна для охорони здоров’я, вона спочатку повинна бути налаштована і потрібні дані в потрібному форматі. (Щоб дізнатись про роль великих даних у охороні здоров'я, див. Чи будуть великі дані революціонізувати охорону здоров'я?)
Що таке прогнозна аналітика?
Прогностична аналітика - галузь розширеної аналітики, яка забезпечує прогнозування певних подій на основі історичних даних, шаблонів даних та інших даних. Можна вжити активних заходів для вирішення вимог, що випливають із прогнозів. Для здійснення прогнозів прогнозована аналітика використовує методи, що застосовуються в інших галузях, таких як видобуток даних, штучний інтелект, моделювання, машинне навчання та статистика, і вона інтегрує інформаційні технології, управління та моделювання бізнес-процесів. Прогнози можна використовувати для виявлення ризиків та можливостей у майбутньому. Прогностична аналітика може допомогти організаціям бізнесу досягти багатьох речей. Кілька прикладів:
- Виявлення прихованих асоціацій та закономірностей
- Поліпшення утримання клієнтів
- Зниження ризику для мінімізації втрат та впливу
- Поліпшення задоволеності клієнтів
Є чимало прикладів із реального життя того, як підприємства отримали користь від використання прогнозної аналітики. Компанія Accenture провела опитування, щоб з’ясувати, яким чином різні підприємства отримали користь від використання прогнозної аналітики. Деякі результати:
- Компанія Best Buy виявила, що менше 7% клієнтів сприяли 43% продажів. Потім він логічно сегментував своїх клієнтів і переробив свої магазини та досвід роботи в магазині, щоб відобразити звички покупців конкретних груп клієнтів.
- Оливковий сад, американський ресторан, щоденний обід, використовує дані для розробки та переробки свого меню. Таким чином, він зміг значно скоротити витрати харчових продуктів.
Прогностична аналітика застосовується у багатьох сферах, таких як охорона здоров'я, управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM), виявлення шахрайства та управління ризиками. Прогностична аналітика також часто поєднується з наказовою аналітикою. У цьому контексті аналітична аналітика означає, що не тільки робляться прогнози щодо певних подій, але й певні кроки, які необхідно вжити для вирішення ситуації. Ці кроки забезпечить сам механізм аналітики. (Дізнайтеся більше про виявлення шахрайства за допомогою машинного навчання та Hadoop у програмі виявлення шахрайства нового покоління.)
Прогнозована аналітика в галузі охорони здоров'я
Теоретично прогностична аналітика відіграє велику роль у покращенні охорони здоров'я. Хоча це все ще є новим учасником управління охорони здоров’я, і його сфера все ще розробляється, прогнозна аналітика може проаналізувати історичні дані пацієнтів та дати прогнози для таких випадків, як ризики захворювання, оцінка ймовірності інфарктів та астматичні напади на основі профілю пацієнта та ймовірність реадмісій.
Людський мозок не може глибоко проаналізувати більше шести-восьми змінних одночасно, щоб правильно вирішити проблему. Але алгоритм прогнозної моделі може аналізувати сотні змінних одночасно, щоб створити точний профіль медичної проблеми. Виходячи з профілю, можна поставити точний діагноз та прогнози ризику, якщо такі є.
Прогностичне моделювання може допомогти контролювати витрати, пов'язані з медичною допомогою. У США кожного п'ятого пацієнта Medicare повертають до лікарні протягом 30 днів після виписки, що призводить до витрат 17 мільярдів доларів на рік.
Клініка Стідмана Хокінса змогла збільшити чисту прибутковість на 20 мільйонів доларів на рік. Вони також змогли підвищити точність своїх фінансових прогнозів з 30 до 32 відсотків.
Приклад 2: Клініка без назви та підвищення прибутковості
Вимога
Клініка хотіла як покращити обслуговування пацієнтів, так і підвищити їх прибутковість шляхом оптимального використання їх ресурсів, що включає персонал, засоби та інструменти.
Дія
Клініка зібрала великі дані про різні змінні, такі як тип допомоги, необхідний пацієнтам, профіль та кваліфікація персоналу, профіль пацієнта, якість наданих послуг, такі як час відповіді, результат, досвід пацієнта та час очікування пацієнтів. На основі зібраних даних було застосовано прогностичну аналітику. Вони очікували конкретної аналітики та ходу дій, які слід використати.
Результат
Незважаючи на те, що клініка все ще перебуває в процесі впровадження політики, заснованої на їх прогнозній аналітиці, є ознаки того, що вони на шляху до досягнення принаймні на 10 відсотків вищої прибутковості, ніж раніше.
Важливі пункти, які слід пам’ятати
Справа не в тому, що впровадження прогностичної аналітики почне творити чудеса відразу. Результати залежать від підходу. По-перше, галузі потрібно визначити, що означає прогностична аналітика, а потім уточнити сферу її застосування. Крім того, галузі охорони здоров'я повинні пам'ятати наступні уроки з інших галузей:
- Кількість статистичних даних не прямо пропорційна кількості даних. Ви не збираєтеся отримувати більше інформації, просто збільшуючи збір даних.
- Статистика не обов'язково надає значення. Потрібно спочатку налаштувати уявлення про своє, щоб вони стали корисними.
- Впровадження прогнозної аналітики стане великою проблемою. Вам потрібно вживати правильних технологій та надавати уявлення медичному працівнику у потрібному форматі.
Підсумок
Прогнозну аналітику потрібно об'єднати з наказовою аналітикою, щоб досягти правильних результатів, оскільки галузь потребує не лише прогнозів, але й ходу дій. Хоча ця концепція, зрештою, є корисною, врешті-решт, бізнесу потрібно робити правильні інвестиції та бути терплячими до результатів, якщо вони сподіваються отримати користь.