El futuro de la atención médica está impulsado por los datos, y el aprendizaje automático es clave para habilitar la organización de asistencia médica impulsada por la inteligencia artificial (AI).
El uso efectivo del aprendizaje automático ayudará a las organizaciones de atención de la salud a extraer la información contenida en grandes depósitos de datos de fuentes tales como registros médicos electrónicos (EMR), ensayos clínicos, y facturación y reclamos.
De esta forma reducir los costos, maximizará los ingresos, mejorará los resultados de los pacientes y optimizará las operaciones en toda la industria de la salud. Las organizaciones de atención médica desean obtener información clínica procesable para brindar la mejor atención y resultados al mismo tiempo que administran los costos y la seguridad.
Aquí hay algunos ejemplos de cómo las organizaciones de salud están utilizando el aprendizaje automático para transformar su negocio:
• La Clínica May utiliza el aprendizaje automático para optimizar la utilización de sus recursos, incluidos suministros, servicios y personal; costos de control; y mejorar la seguridad y el cuidado del paciente. Sus modelos identifican oportunidades de mejora del rendimiento y guían la selección de pruebas de laboratorio apropiadas basadas en el mejor resultado del paciente previsto, reduciendo la cantidad de pruebas costosas e innecesarias.
• El Centro para la Investigación Integrativa en Cuidados Críticos de Michigan está probando el uso del aprendizaje automático para construir modelos que predicen eventos de cuidados críticos como el sangrado interno. Al explotar la transmisión de datos desde las máquinas de la UCI, incluidos el pulso-buey, la presión arterial y la temperatura, los modelos pueden algún día permitir que los cuidadores vigilen continuamente la condición del paciente e intervengan de manera proactiva cuando sea necesario.
• Indiana University Health aplica el aprendizaje automático para predecir y minimizar la incidencia de infecciones del torrente sanguíneo asociadas a la línea central (CLABSI, por sus siglas en inglés) que pueden ser potencialmente mortales. Al predecir el riesgo de CLABSI, los equipos de atención pueden intervenir y disminuir el número de incidencias de infección.
• El Centro Médico Beth Israel Deaconess (BIDMC) aprovecha el aprendizaje automático para manejar un sistema de monitoreo de sepsis que estratifica a los pacientes por las puntuaciones de riesgo que a su vez informan las alertas clínicas y el apoyo a las decisiones específicas. El aprendizaje automático también ayuda a BIDMC a mejorar la precisión del diagnóstico de cáncer de mama en las imágenes de patología.
• Deaconess Health utiliza el aprendizaje automático para monitorear a los pacientes con prescripciones de opioides e identificar a aquellos que pueden estar en riesgo de abuso de drogas.
ANALÍTICOS AL RESCATE DE LA SALUD.
Los análisis avanzados revelan las respuestas ocultas en los datos sin procesar que le permiten tomar decisiones comerciales importantes con confianza. Tanto si es un experto en estadísticas como un analista novato al que se le ha pedido que genere informes para su gerente, puede aprovechar al máximo sus conocimientos analíticos existentes y subir de nivel para predecir el futuro de su organización de atención médica.
La mayoría de las organizaciones entienden y usan análisis descriptivos, el espejo retrovisor mira los datos. Si bien los análisis descriptivos muestran dónde ha estado una organización, hay mucho más por descubrir. Ahí es donde intervienen los análisis predictivos y de ubicación para aumentar sus habilidades, profundizar los conocimientos y sorprender a su organización.
Y si bien puede sonar más aterrador que el chasquido de un guante de goma, realizar análisis predictivos y basados en la ubicación ni siquiera dolerá un poco. De hecho, es divertido y fácil.
El análisis descriptivo es excelente para comprender lo que ya sucedió, como:
• El flujo de efectivo del hospital en el primer trimestre
• La cantidad de pacientes ingresados cada mes
• Cuántos pacientes regresaron el mes siguiente
• Cuántos pacientes fueron readmitidos
• O incluso cuántos guantes de goma utilizado la semana pasada
Al igual que un médico que pregunta por su historial familiar para considerar su riesgo de enfermedades, el análisis predictivo analiza en profundidad los datos para predecir lo que podría suceder en el futuro de su organización.
El análisis predictivo puede revelar información que cambia la organización, como: • ¿Qué pacientes corren el riesgo de volver a ser admitidos? • ¿Qué reclamos pueden ser fraudulentos? ¿Qué pacientes tienen más probabilidades de saltear una cita sin previo aviso?
Los ejecutivos de la salud son inteligentes. Pero los datos son indiscutibles. Todos tienen una opinión y, a menudo, se basan en experiencias ganadas con esfuerzo. Pero, ¿por qué confiar en tu instinto cuando puedes confiar en los datos? A partir de 2017, Gartner informa que solo el 11% de las organizaciones grandes y medianas usaron análisis predictivos.1 Se espera que este número crezca hasta el 37% para 2022. Esto significa que está a la vanguardia en la redefinición de su carrera y en la mejora del éxito de su organización de atención médica, con una plataforma fácil de usar lista para ayudarlo a lograr ambos. Equipado con datos para respaldarlo, puede brindar una increíble visión empresarial para dar forma al futuro de su equipo y organización.
SCAN Health: el análisis para detectar un fraude de farmacia predatorio está en todas partes, especialmente en la atención médica. Una táctica de fraude popular incluye que las farmacias realicen el llenado automático de las recetas antes de que el paciente solicite un resurtido, lo que permite que las farmacias reciban ingresos de las recetas que los pacientes no están usando
Entonces, ¿cómo se detiene esto? SCAN Health Plan usó consejos de pacientes y Machine Learning para analizar los patrones de relleno para individuos, farmacias y regiones, y luego marcar las excepciones para una mayor investigación. Al revelar transacciones cuestionables, SCAN Health pudo identificar y eliminar las farmacias ofensivas de su red, ¡lo que les ayudó a ahorrar más de $ 1.5 millones en la prevención del fraude en el primer año!
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