Pembaruan Tek

10 Kasus & Contoh Penggunaan Analisis Prediktif Dalam Industri Kesehatan

Daftar Isi sembunyikan 1 Contoh dan Kasus Penggunaan Analisis Prediktif dalam Layanan Kesehatan 1.1 1. Penetapan Harga Dinamis 1.2 2. Membantu Layanan Kesehatan...

Ditulis oleh Ashok Kumar · 5 min baca >
contoh analisis prediktif dalam perawatan kesehatan

Industri layanan kesehatan sudah matang untuk analisis prediktif. Perusahaan sedang mencari cara untuk meningkatkan pelayanan dan mengurangi biaya, namun mereka belum mendapatkan semua jawabannya. Analisis prediktif dapat membantu mereka melakukan hal tersebut. Sulit untuk mengatakan secara pasti bagaimana hal ini akan terjadi dalam praktiknya; Ada banyak pertanyaan yang belum terjawab mengenai jenis data apa yang perlu dianalisis oleh perusahaan, berapa lama waktu yang diperlukan (dan apakah hal tersebut masuk akal), dan apakah teknologi tersebut terbukti cukup efisien dalam meningkatkan hasil pasien mengingat rasio biaya-manfaatnya.

Contoh dan Kasus Penggunaan Analisis Prediktif dalam Layanan Kesehatan

Sistem pencatatan kesehatan elektronik (EHR) dapat menunjukkan pasien mana yang paling mungkin tidak hadir pada janji temu mereka. Sebuah studi dari Duke University menemukan bahwa penggunaan data EHR tingkat klinik untuk pemodelan prediktif dalam layanan kesehatan dapat menangkap hampir 5,000 lebih pasien yang tidak datang setiap tahun dengan lebih akurat dibandingkan upaya sebelumnya untuk memprediksi pola pasien.

1. Harga dinamis

Dengan menggunakan analisis prediktif untuk layanan kesehatan, perusahaan dapat menetapkan harga dinamis, yang merupakan cara untuk memaksimalkan pendapatan. Penetapan harga dinamis dapat meningkatkan layanan pasien dengan memprediksi permintaan suatu produk atau layanan dan meningkatkan pendapatan. 

Misalnya: Jika Anda menjual rencana asuransi berdasarkan pola usia dan jenis kelamin pelanggan, Anda dapat menggunakan analisis prediktif untuk menentukan berapa banyak mereka harus membayar untuk cakupannya. Anda akan mengetahui jenis insentif keuangan yang mereka butuhkan—dan kemudian menyesuaikan harga Anda!

Model penetapan harga dinamis adalah contoh terbaik dari analisis prediktif dalam layanan kesehatan. Hal ini juga sering digunakan dengan data dari bidang lain dalam industri perawatan kesehatan—seperti kampanye pemasaran atau survei kepuasan pasien—untuk menghasilkan wawasan yang membantu memandu keputusan dalam menawarkan produk dengan harga berbeda bergantung pada siapa yang membelinya (atau tidak).

2. Membantu Analisis Penipuan Layanan Kesehatan

Analisis penipuan layanan kesehatan dapat mendeteksi dan melaporkan klaim palsu, kelebihan pembayaran, kekurangan pembayaran, dan praktik penagihan yang tidak tepat. Ini termasuk:

  • Pembayaran yang tidak tepat
  • Praktik penagihan yang tidak tepat (misalnya, penagihan untuk layanan yang tidak disediakan atau diberikan oleh personel yang tidak berkualifikasi)

Teknik yang ada saat ini untuk mendeteksi penipuan layanan kesehatan tidak efektif. Menemukannya sebelum klaim dibayar adalah cara yang lebih efisien untuk menghentikan penipuan dan penyalahgunaan. Dan karena sektor-sektor ekonomi lain telah membuktikan efektivitas analisis prediktif, para pembayar layanan kesehatan pun mulai melakukan hal yang sama.

3. Meningkatkan Pengobatan yang Dipersonalisasi

Dengan menggunakan analisis prediktif, petugas kesehatan juga dapat melakukan perbaikan di bidang pengobatan yang dipersonalisasi. Pengobatan yang dipersonalisasi menggunakan informasi dari DNA pasien untuk memandu perawatan mereka. Ini adalah cara baru untuk mengobati penyakit dan bidang kedokteran baru yang menggunakan informasi genetik untuk membuat keputusan pengobatan.

Analisis prediktif dapat membuat pengobatan yang dipersonalisasi menjadi lebih akurat dalam memberikan pengobatan yang tepat berdasarkan susunan genetik individu pada waktu yang tepat. Misalnya, beberapa pasien mungkin diberi resep obat yang bekerja lebih baik pada pasien lain yang memiliki sifat serupa. Dengan analisis prediktif, pengobatan yang dipersonalisasi dapat mengurangi efek samping atau bahkan menyembuhkan penyakit tertentu sama sekali.

4. Panduan Untuk Memberikan Perawatan Ideal 

Analisis prediktif dapat membantu mempersonalisasi pengobatan untuk beberapa kondisi, seperti kanker, dan mencapai hasil terbaik.

Teknologi analitik prediktif dapat menganalisis semua data yang diperlukan untuk membuat keputusan pengobatan karena tidak ada orang yang bisa melakukannya. Meskipun masih dalam tahap awal, teknologi ini telah mampu menganalisis, misalnya, genom kanker tertentu dan pasien yang didiagnosis mengidap penyakit tersebut untuk menentukan pengobatan terbaik. Kemampuan ini menjadi sangat penting untuk mengobati penyakit lanjut karena dokter tidak memerlukan lebih banyak waktu untuk menguji berbagai pilihan pengobatan sebelum memilih yang paling efektif.

5. Analisis Prediktif Dapat Meningkatkan Operasional Layanan Kesehatan

Analisis prediktif dapat membantu organisasi layanan kesehatan dengan berbagai proses. Salah satu proses ini adalah meningkatkan operasional layanan kesehatan secara umum. Ini adalah salah satu analisis prediktif terbaik dalam contoh layanan kesehatan yang telah membawa manfaat bagi organisasi layanan kesehatan. Misalnya, analisis prediktif dapat membantu organisasi layanan kesehatan dalam layanan pelanggan dan pemasaran. Ini dapat meningkatkan penjualan, pemasaran, dan manajemen rantai pasokan.

6. Menganalisis Risiko Penyakit Kronis

Penilaian risiko adalah cara untuk memprediksi kemungkinan pasien terkena penyakit atau kondisi tertentu. Hal ini dapat berfungsi sebagai bagian dari pendukung keputusan, yang mengidentifikasi pasien yang berisiko terkena penyakit dan kondisi tertentu.

7. Membantu Menghindari Masuk Kembali ke Rumah Sakit selama 30 Hari

Salah satu hal terpenting yang dapat dilakukan analisis prediktif untuk rumah sakit Anda adalah membantu Anda menghindari rawat inap kembali dalam 30 hari. Hal ini terutama terjadi karena diperkirakan pasien yang keluar dari rumah sakit dan kemudian kembali dalam waktu 30 hari memiliki kemungkinan meninggal tiga kali lebih besar dibandingkan seseorang yang tetap sehat setelah meninggalkan rumah sakit.

Dalam hal ini, analisis prediktif akan menggunakan data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk mengidentifikasi pasien yang mungkin memerlukan perawatan atau pemantauan tambahan agar berhasil menghindari perjalanan kedua mereka kembali ke sistem medis—sehingga mengurangi biaya yang terkait dengan kunjungan tersebut.

8. Alokasi Sumber Daya yang Lebih Baik 

Alokasi sumber daya menjadi tantangan bagi administrator karena ukuran, cakupan, dan kompleksitas organisasi layanan kesehatan. Pola pemanfaatan pasien, kapabilitas organisasi secara keseluruhan, dan sumber daya — yang dulunya merupakan dua hal yang berbeda, kini bersatu dalam cara yang sangat produktif untuk membantu organisasi mengelola operasi mereka. Analisis prediktif membantu organisasi dalam meningkatkan pengelolaan operasi mereka

Namun, dengan menggunakan analisis prediktif, administrator dapat memperoleh atau merelokasi sumber daya yang sesuai ke lokasi yang tepat pada waktu yang tepat dengan melihat pola alokasi sumber daya dan mengantisipasi kebutuhan di masa depan.

9. Membantu Penyedia Layanan Kesehatan Untuk Tetap Terdepan Dalam Kemunduran Pasien

Kemunduran pasien adalah kejadian umum dalam layanan kesehatan. Hal ini dapat terjadi karena beberapa hal, antara lain:

  • Penyakit atau cedera
  • Perubahan usia dan gaya hidup yang membuat pasien kurang mampu merawat dirinya sendiri (misalnya kehilangan mobilitas)
  • Diagnosis atau pengobatan baru untuk kondisi yang sudah ada

Diagnosis atau pengobatan baru untuk kondisi yang sudah ada dapat berdampak signifikan terhadap kemampuan pasien dalam merawat dirinya sendiri. Hal ini terutama berlaku jika mereka menghadapi berbagai kondisi kronis dan mengonsumsi banyak obat.

10. Mengurangi Ketidakhadiran Pada Janji Temu

Jika Anda seorang penyedia layanan kesehatan, penting untuk mengetahui kapan pasien Anda akan mangkir dari janji temu. Hal ini dapat mempengaruhi kualitas layanan dan menyebabkan kerugian finansial untuk praktik Anda. Ini juga penting bagi pasien itu sendiri. Jika mereka tidak datang pada saat janji temu, mereka mungkin kehilangan pengobatan yang berpotensi menyelamatkan nyawa atau layanan lain yang dapat membantu mereka mengelola kesehatan dengan lebih baik.

Jika ini terdengar menarik bagi Anda, pertimbangkan untuk melihat analisis prediktif sebagai cara memperkirakan ketidakhadiran pasien Anda. Duke University baru-baru ini menerbitkan penelitian yang menunjukkan bagaimana data EHR dapat membantu memprediksi janji temu di masa depan dengan mengidentifikasi janji temu yang paling mungkin tidak muncul pada saat yang paling penting (misalnya, selama musim flu).

11. Manfaat Dalam Klaim Asuransi

Dengan menggunakan analisis prediktif, organisasi layanan kesehatan dapat memeriksa dokumentasi pendukung yang mereka kirimkan kepada perusahaan asuransi untuk menemukan penolakan klaim dan hal-hal yang mungkin mengakibatkan pembayaran lebih tinggi. Teknologi ini mengoptimalkan kinerja keuangan dengan mencari kekurangan atau kekurangan pengembalian kode dan mengidentifikasi peluang untuk memperbarui kode.

12. Meminimalkan Bunuh Diri dan Menyakiti Diri Sendiri Pasien

Salah satu contoh layanan kesehatan analitik prediktif yang paling penting adalah bunuh diri dan pencegahan tindakan menyakiti diri sendiri. Penyedia layanan kesehatan dapat menilai risiko pasien untuk bunuh diri atau melukai diri sendiri menggunakan analisis prediktif. Dimungkinkan untuk menentukan pasien yang berisiko mengalami perilaku ini dan melakukan intervensi sebelum mereka mengambil tindakan.

Dalam hal ini, model prediktif dibangun dengan menggunakan data historis peristiwa masa lalu untuk memprediksi peristiwa masa depan berdasarkan variabel yang sama. Dokter kemudian dapat menggunakan model ini untuk mengidentifikasi potensi masalah kesehatan mental yang mengarahkan pasien ke jalur berbahaya untuk melakukan bunuh diri atau melukai diri sendiri saat menjalani perawatan di fasilitas Anda.

Proses ini juga berfungsi baik dengan alat lain, seperti analisis perilaku. Hal ini memungkinkan dokter untuk menangani kasus-kasus rumit seperti penyalahgunaan zat atau demensia. Saat ini, tidak diperlukan lebih banyak sumber daya untuk memantau perilaku pasien dari waktu ke waktu dengan baik. Namun, tetap perhatikan bagaimana kinerja orang-orang ini secara keseluruhan. Dengan bantuan pemantauan terus-menerus ini, Anda tahu kapan segala sesuatunya mulai tidak terkendali tanpa memerlukan pengawasan terus-menerus dari orang lain sepanjang hari!

13. Memperkuat Keterlibatan dan Kepuasan Pasien

Keterlibatan pasien telah menjadi inti kesuksesan bisnis layanan kesehatan, dan analisis prediktif dapat membantu Anda memanfaatkannya. Jika Anda ingin pasien Anda terlibat dengan organisasi dan layanan Anda, membuat mereka melihat manfaat dari apa yang Anda lakukan dapat menjadi salah satu faktor paling signifikan dalam proses pengambilan keputusan mereka.

Kepuasan pasien juga berperan sebagai faktor kunci lain yang memerlukan perhatian serius dalam kaitannya dengan keterlibatan pasien. Analisis prediktif juga memiliki peran integral di sini. Dengan menggunakan teknik analisis data cerdas seperti pembelajaran mesin atau kecerdasan buatan (AI), perusahaan dapat memperoleh wawasan tentang seberapa puas pelanggannya terhadap produk atau layanan tertentu yang mereka tawarkan. Hal ini kemudian akan memungkinkan mereka untuk meningkatkan penawaran tersebut seiring berjalannya waktu. Oleh karena itu, tidak hanya memenuhi permintaan tetapi juga menciptakan industri baru dalam diri mereka!

14. Bantuan Dalam Manajemen Rantai Pasokan 

Sama seperti bisnis di sebagian besar industri lainnya, organisasi layanan kesehatan menggunakan alat prediktif untuk meningkatkan pengelolaan rantai pasokan mereka. Rantai pasokan manajemen membantu organisasi mendapatkan visibilitas dalam industri perawatan kesehatan dan memberikan layanan yang efektif. Organisasi layanan kesehatan dapat mengetahui kebutuhan dan perkiraan pasokan mereka yang sangat besar dan kompleks. Analisis prediktif memandu mereka untuk menyederhanakan pembelian dan konsolidasi vendor sehingga menghasilkan penghematan biaya, pengurangan pemborosan, dan peningkatan efisiensi.

Membungkus!

Saya harap Anda menikmati pembelajaran tentang beberapa kasus penggunaan analisis prediktif dalam layanan kesehatan. Ini semua tentang panduan ini. Industri layanan kesehatan telah melihat semakin banyak organisasi yang mengadopsi teknologi ini, yang akan membantu mereka meningkatkan operasi mereka dan menghemat waktu dan uang. Nah, sekarang giliran Anda yang menggunakan teknologi ini.

Ditulis oleh Ashok Kumar
CEO, Pendiri, Kepala Pemasaran di Make An App Like. Saya Penulis di OutlookIndia.com, KhaleejTimes, DeccanHerald. Hubungi saya untuk mempublikasikan konten Anda. Profil

Tinggalkan Balasan

Translate »