De mange fordelene av prediktiv modellering i Healthcare

Kvalitet medisinsk behandling er noe som alle forventer. Men legene er alltid forventes å basere sine beslutninger på god forskning. Men det er ikke alltid mulig fordi noen opplysninger necessaryfor en bestemt situasjon kan bli glemt eller oversett, som kan være utenfor rammen av en hvilken som helst lege arbeid. Dette er en av de viktigste årsakene til at leger og forsikringsselskaper bruker helsetjenester prediktiv modellering.

Tippe bredt spekter av utfall

Prediktiv analyse tillate helsetjenester interessenter til å dra nytte av teknologi og statistiske metoder. Health prediktiv modellering bruker pasientdata fra tidligere behandlingsresultatene og de nyeste medisinske undersøkelser for å forutsi pasientens utfall. I tillegg har prediktiv analyse evnen til å avsløre mye mer fra data enn ett individ noensinne kunne. Healthcare programvareløsninger tilbydere som Jvion tilby løsninger som bidrar til å forutsi en rekke resultater som tilbaketakelsesavtaler priser, avfall og svindel, reinnleggelser, mulige pasientens utfall, og mye mer. Disse løsningene er også designet for å forutsi infeksjoner, hjelper til med diagnoser og dermed forutsi fremtiden velvære.

Bedre kliniske vurderinger og tidlig intervensjon

Det er viktig å forstå at helsetjenester prediktiv modellering er forskjellig fra tradisjonelle statistikk og evidensbasert medisin. Spådommer er ikke ment for grupper, men er rettet mot enkeltsaker. En av de store fordelene med helsetjenester programvareløsninger er at de øker nøyaktigheten av diagnoser. De hjelper physiciansin makingbetter kliniske beslutninger og kjøre tidlig intervensjon. Fastleger kan identifisere risikopasienter og hjelpe dem gjøre livsstilsendringer for å unngå risiko, som igjen har potensial til å spare medisinske kostnader.

Reduser kostnadene

Utvilsomt, helsevesen programvareløsninger har endret måten vi oppfatter helsetjenester. Snarere enn å være fokusert på bare behandle de syke, disse løsningene hjelpe oss til å lære hvordan du kan unngå sykdommer før symptomer manifest.Another område som helsetjenester prediktiv modellering beviser mest gunstig er dens potensial til å gi spådommer for arbeidsgivere og sykehus om forsikring produktkostnader. Prediktiv algoritmer kan brukes til å bestemme fremtidige medisinske kostnader basert på bedriftens data. I tillegg kan bedrifter og sykehus arbeider med forsikringsleverandører for å synkronisere databaser og bygge bedre helseplaner og modeller.

Forbedre livskvalitet

For forskere, prediktiv analyse er en ideell måte å utvikle prediksjon modeller basert på mindre pasientpopulasjoner for å tillate mer nøyaktige anslag over tid. Farmasøytiske selskaper kan utnytte denne teknologien for å utvikle medisiner for mindre grupper. Viktigst, som helsevesen blir mer pasientsentrert, kan prediktiv analyse bidra til å forbedre livskvaliteten som pasientene får behandling som fungerer best for dem. Pasienter også ende opp med å bli informert forbrukerne og proaktivt arbeide med sine leger å oppnå bedre resultater fordi de er klar over mulig helserisiko raskere på grunn av nøyaktigheten av prediktiv analyse.