6 I vantaggi del data mining nel settore sanitario
Insight Insight In Data Mining nel settore sanitario
Il settore sanitario deve affrontare oggi numerose sfide. I fornitori devono ridurre i costi, essere piu trasparenti e migliorare l'esperienza dei consumatori. Con l'aumento dei big data, i provider devono incorporare analisi per ottimizzare l'accesso ai dati dei consumatori. E inoltre fondamentale che i dati dei pazienti siano sicuri per garantire la conformita alle normative.
La mancata accoglienza di pazienti con una serie di best practice comporta cause legali, affermazioni fraudolente e relazioni tra pazienti e fornitori recisi. Gli esperti sperano che i miglioramenti nella raccolta dei dati e negli sforzi di estrazione possano rivoluzionare il settore sanitario. Leggi in anticipo per scoprire in che modo le organizzazioni sanitarie utilizzano ora il data mining per migliorare l'assistenza, ridurre le frodi e migliorare la conoscenza del medico.
6 modi in cui il data mining sta migliorando il settore sanitario
Diversi settori godono dei numerosi vantaggi dei big data e delle tecnologie di business intelligence. Mentre le banche utilizzano il data mining per mitigare gli abusi di frode, altre aziende imparano di piu sui clienti per migliorare le campagne di marketing. Tra
tutti i settori che sfruttano i dati minerari, l'industria sanitaria forse lo fa di piu. Coloro che operano nel campo medico utilizzano metodi di estrazione e analisi dei big data per ottimizzare le relazioni con i pazienti, prevenire le malattie e molto altro ancora. Ecco i primi 6 modi in cui i dati di estrazione migliorano l'assistenza sanitaria nel mondo reale.
1. Data Mining migliora il processo decisionale medico I fornitori di assistenza
sanitaria utilizzano test di laboratorio per migliorare la cura dei pazienti. Gli analisti ora utilizzano modelli predittivi e tecniche minerarie per aiutare i medici a individuare i problemi dei pazienti. Molte volte, i risultati del laboratorio non producono questo tipo di intuizioni da soli.
Ad esempio, i ricercatori hanno utilizzato algoritmi di estrazione per esaminare i dati del paziente campione di urina. Come risultato dell'utilizzo di data mining, potrebbero stimare i tassi di aspettativa di vita per questi pazienti. Questo approccio nell'analisi dei dati consente agli operatori sanitari di determinare quando i pazienti sono piu malati di quanto sembrino.
Un medico puo utilizzare informazioni derivate dagli algoritmi di data mining per prendere una decisione clinica migliore e prevenire ulteriori danni al paziente.
2. Il data mining mitiga le potenziali interazioni farmacologiche Le organizzazioni
sanitarie utilizzano strumenti minerari per aiutare i medici a decidere quando prescrivere farmaci. Per un paziente di assumere determinati farmaci, potrebbe essere necessario interrompere l'assunzione di un altro farmaco a causa di interazioni potenzialmente fatali. Gli analisti possono utilizzare i dati sanitari per mitigare queste interazioni prima che si verifichino.
Poiche alcune interazioni sono meno comuni, non tutti i medici ne sanno. L'analisi dei Big Data puo aiutare gli scienziati a trovare queste meno interazioni comuni prima di generare qualsiasi teorie. Mentre il data mining aiuta a capire le interazioni cardiovascolari farmacologiche, puo estrarre intuizioni su altri farmaci troppo.
3. Data Mining Determina modelli di acquisto
I pazienti non sempre assumono i farmaci che il medico prescrive loro correttamente. Gli analisti usano strumenti minerari per studiare le abitudini di acquisto dei pazienti in farmacia. Utilizzano ulteriori analisi per vedere se esiste una correlazione tra questo comportamento e l'aderenza agli ordini del medico.
Ad esempio, un team di ricerca ha studiato i dati di analisi dei pazienti provenienti da una farmacia. Hanno esaminato i dati sanitari e le cartelle cliniche in un magazzino per identificare il tipo di pazienti che non aderiscono ai protocolli.
C' era un'associazione tra coloro che hanno speso di piu e acquistato un oggetto diverso da una prescrizione al momento del ritiro con piu scarsa aderenza. Poiche questa correlazione non era sufficiente per generare regole di associazione, non sono stati in grado di prevedere i modelli di acquisto. Tuttavia, i dati dell'applicazione raccolti li hanno aiutati ad aumentare gli interventi in pazienti con bassi tassi di aderenza.
4. Il data mining migliora i risultati dei pazienti e le precauzioni di sicurezza
Il settore sanitario continua a trovare nuovi modi per ridurre i costi e migliorare le prestazioni. Molti analisti usano il data mining per farlo. Mentre non esiste un modo giusto per migliorare la qualita e ridurre le inefficienze, la sicurezza dei pazienti e legata alle prestazioni.
Attraverso diversi casi di studio, i ricercatori sanno che la durata della permanenza e il numero di trattamenti sono correlati alla sicurezza del paziente. Gli operatori sanitari possono utilizzare queste informazioni per migliorare le misure di sicurezza e ridurre le visite dei pazienti.
Ad esempio, gli operatori sanitari possono utilizzare cartelle cliniche elettroniche e data mining per analizzare se due o piu circostanze avverse si sono verificate contemporaneamente. Questo puo aiutare gli ospedali ad eliminare o ridurre al minimo eventuali problemi di sicurezza in futuro.
5. Il data mining riduce le frodi
Molti operatori sanitari utilizzano tecniche di data mining e machine learning per ridurre le frodi nell'assicurazione sanitaria. Tradizionalmente, il reparto reclami ha esaminato ogni documento per cercare frodi, ma non aveva abbastanza tempo per cercare segnali di avvertimento.
Gli analisti hanno scoperto che i provider possono utilizzare strumenti di data mining per trovare documenti specifici che potrebbero essere illegittimi. Cio consente di risparmiare tempo e previene reclami medici fraudolenti che costano milioni di dollari all'anno.
6. Data Mining abbina Specialist a
pazienti con condizioni insolite non sempre trovare lo specialista di cui hanno bisogno per il trattamento. Questo e frustrante sia per gli operatori sanitari che per il paziente. Uno studio recente mostra che i fornitori di assistenza sanitaria possono utilizzare metodi di data mining per migliorare la capacita di un medico di diagnosticare questi pazienti.
Puo anche trovare i fornitori specifici che hanno maggiori probabilita di diagnosticare il problema medico. Cio elimina potenziali errori, risparmia tempo, riduce i costi sia per il fornitore che per il paziente e ottimizza ogni rapporto con il cliente.
In conclusione, ecco cosa sapere su come i fornitori utilizzano i dati per ottimizzare l'assistenza - Il data
- mining ottimizza il processo decisionale del medico e predice i problemi dei pazienti. Puo anche prevenire interazioni farmacologiche meno comuni e potenzialmente fatali nei pazienti. Il
- data mining puo prevedere alcuni comportamenti dei clienti e modelli di acquisto in farmacia. Queste intuizioni aiutano i medici a eseguire interventi per garantire che i pazienti assumano i loro farmaci come prescritto.
- L' estrazione dei dati migliora i risultati dei pazienti e le precauzioni di sicurezza per ridurre i costi e migliorare le prestazioni. Contribuisce inoltre a garantire che siano in atto misure di sicurezza adeguate per mitigare le catastrofi. L'
- estrazione dei dati riduce l'abuso di frodi sulle informazioni sulla salute e fa risparmiare Puo anche abbinare uno specialista a un paziente se il paziente ha una malattia rara che e difficile da diagnosticare.
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