Vsebina
- Kaj je prediktivna analitika?
- Napovedna analitika v zvezi z zdravstvom
- Študija primera 2: Neimenovana klinika za izboljšanje dobičkonosnosti
- Zahteva
- Akcija
- Rezultat
- Pomembne točke, ki si jih morate zapomniti
- Povzetek
Vir: Andreypopov / Dreamstime.com
Odvzem:
Medicinska industrija uporablja prediktivno analitiko za izboljšanje oskrbe pacientov, zmanjšanje primerov ponavljajočih se težav in povečanje dobičkonosnosti.
Napovedovanje analitike bo, kot pravijo, na novo opredelilo izvajanje zdravstvenih storitev. Napoveduje pojav kritičnih bolezni in verjetnost ponovnih sprejemanj v prihodnosti. Drugi sektorji, kot so hrana in pijača, publikacije in zabava, so že izkoristili koristi od prediktivne analitike - ni razloga, da zdravstveno varstvo ne bi storilo enako.
Vendar je treba opredelitev in obseg napovedne analitike najprej razumeti zgolj v zvezi z zdravstvom. Model ena velikost za vse ne deluje. Pomembno je tudi, da je zagotovljena infrastruktura za zagotavljanje analitike in da lahko zdravstveni delavci dostavijo zahtevane informacije v pravilni obliki. Za zagotavljanje ustreznega in proaktivnega zdravstvenega varstva morajo biti zdravstveni delavci deležni prave podpore in metapodatkov. Čeprav je napovedna analitika dobra za zdravstveno varstvo, jo je treba najprej prilagoditi in zagotoviti prave podatke v pravi obliki. (Če želite izvedeti več o vlogi velikih podatkov v zdravstvu, glejte Ali bodo veliki podatki revolucionirali zdravstveno varstvo?)
Kaj je prediktivna analitika?
Prediktivna analitika je veja napredne analitike, ki ponuja napovedi določenih dogodkov na podlagi preteklih podatkov, vzorcev podatkov in drugih vhodov. Za izpolnjevanje zahtev, ki izhajajo iz napovedi, se lahko sprejmejo proaktivni ukrepi. Za napoved napovedna analitika uporablja tehnike, ki se uporabljajo v drugih panogah, kot so pridobivanje podatkov, umetna inteligenca, modeliranje, strojno učenje in statistika ter vključuje informacijsko tehnologijo, upravljanje in modeliranje poslovnih procesov. Napovedi lahko uporabimo za prepoznavanje tveganj in priložnosti v prihodnosti. Predvidevna analitika lahko podjetniškim organizacijam pomaga, da dosežejo veliko stvari. Nekaj primerov vključuje:
- Prepoznavanje skritih asociacij in vzorcev
- Izboljšanje zadrževanja strank
- Zmanjšanje tveganja za zmanjšanje izgube in izpostavljenosti
- Izboljšanje zadovoljstva strank
Obstaja veliko primerov iz resničnega življenja, kako so podjetja izkoristila uporabo prediktivne analitike. Družba Accenture je izvedla raziskavo, da bi ugotovila, kako različna podjetja so imela koristi od prediktivne analitike. Nekatere ugotovitve so:
- Best Buy je odkril, da je manj kot 7% kupcev prispevalo k 43% njegove prodaje. Nato je svoje kupce logično segmentiral in preoblikoval svoje trgovine in izkušnje v trgovini, da bi odražal nakupne navade določenih skupin kupcev.
- Olive Garden, ameriška priložnostna jedilnica, uporablja podatke za oblikovanje in preoblikovanje svojega menija. Tako so lahko izgubo hrane znatno zmanjšali.
Napovedna analitika se uporablja na številnih področjih, kot so zdravstvena oskrba, upravljanje odnosov s strankami (CRM), odkrivanje goljufij in obvladovanje tveganj. Tudi napovedna analitika se pogosto kombinira s predpisovalno analitiko. Naročniška analitika v tem smislu pomeni, da se ne dajejo le napovedi glede določenih dogodkov, temveč so tudi določeni koraki, ki jih je treba sprejeti za obvladovanje situacije. Te korake bo zagotovil sam analitični motor. (Več o odkrivanju goljufij s strojnim učenjem in Hadoopom v odkrivanju prevare naslednje generacije.)
Napovedna analitika v zvezi z zdravstvom
Teoretično ima prediktivna analitika veliko vlogo pri izboljšanju zdravstvene oskrbe. Čeprav je še vedno nov udeleženec v zdravstvu in se njegov obseg še vedno razvija, lahko napovedna analitika analizira pretekle podatke o bolnikih in poda napovedi za stvari, kot so tveganje bolezni, verjetnost srčnih napadov in astmatični napadi na podlagi profila bolnika in verjetnost ponovnih sprejemov.
Človeški možgani ne morejo natančno analizirati več kot šest do osem spremenljivk hkrati, da bi pravilno obravnavali težavo. Toda algoritem prediktivnega modela lahko naenkrat analizira več sto spremenljivk in ustvari natančen profil zdravstvene težave. Na podlagi profila lahko postavimo natančno diagnozo in napovedi tveganja, če obstajajo.
Predvidevno modeliranje lahko pomaga nadzorovati stroške, povezane z zdravstveno oskrbo. V ZDA enega od petih bolnikov Medicare v bolnišnico sprejmejo v 30 dneh po odpustu, kar ima za posledico stroške v višini 17 milijard dolarjev na leto.
Kliniki Steadman Hawkins je uspelo povečati njihovo dobičkonosnost za 20 milijonov dolarjev na leto. Prav tako so lahko izboljšali natančnost svojih finančnih napovedi s 30 na 32 odstotkov.
Študija primera 2: Neimenovana klinika za izboljšanje dobičkonosnosti
Zahteva
Klinika je želela izboljšati storitve bolnikom in izboljšati njihovo dobičkonosnost z optimalno uporabo njihovih virov, ki vključujejo osebje, pripomočke in instrumente.
Akcija
Klinika je zbrala številne podatke o različnih spremenljivkah, kot so vrsta oskrbe, ki jo potrebujejo pacienti, profil osebja in usposobljenost, profil pacienta, kakovost opravljenih storitev, kot so odzivni čas, rezultat, izkušnje in čas čakanja na paciente. Na podlagi zbranih podatkov je bila uporabljena napovedna analitika. Pričakovali so konkretno analitiko in potek ukrepov, ki jih bodo uporabili.
Rezultat
Čeprav klinika še vedno izvaja politike, ki temeljijo na njihovi napovedni analitiki, obstajajo znaki, da nameravajo doseči vsaj 10 odstotkov višjo dobičkonosnost kot prej.
Pomembne točke, ki si jih morate zapomniti
Ne gre za to, da bo izvajanje prediktivne analitike začelo delati čudeže takoj. Rezultati so odvisni od pristopa. Najprej mora industrija določiti, kaj predvideva prediktivna analitika, in nato določiti njen obseg. Poleg tega si mora zdravstvena industrija zapomniti naslednja spoznanja iz drugih panog:
- Količina vpogleda ni neposredno sorazmerna s količino podatkov. Z večjim zbiranjem podatkov ne boste dobili več vpogleda.
- Vpogled ne zagotavlja nujno vrednosti. Najprej morate prilagoditi vpoglede v svoje vsebine, da bodo postali uporabni.
- Uvedba analitične napovedi bo velik izziv. Sprejeti morate prave tehnologije in zdravstvenemu delavcu posredovati vpogled v pravi obliki.
Povzetek
Da bi dosegli prave rezultate, je treba napovedno analitiko združiti s predpisovalno analitiko, saj industrija ne potrebuje samo napovedi, ampak tudi postopek. Čeprav se zdi, da se koncept na koncu obrestuje, morajo podjetja vložiti prave naložbe in biti strpni do rezultatov, če želijo izkoristiti koristi.