データを活用して一歩先を行く

医療費の高騰により、医療従事者は治療法としての予防に重点を置いています。彼らは予防医療の不可欠な利点を理解しています。

危険因子を予測して病気を予防することが健康を維持する鍵となります。診断が終わるまで待つと治療がより複雑になり、医療機関の財政的責任が増大します。

事後対応的な医療サービスから予期的な医療サービスへの移行には、データと デジタル技術。それが慢性疾患の負担を軽減し、患者全体の転帰を改善する鍵となります。データ分析により、効率を最適化し、医療提供システムを強化できます。

重要なのはトレンドです

予防医学により、病気の予防や早期治療が可能になります。予測分析が鍵となります。これにより、研究者はパターンを特定し、出現する傾向を確認できるようになります。

傾向を特定することで、医師は特定の慢性疾患のリスクがある患者を特定し、十分な情報に基づいて治療法を決定することもできます。予測分析を通じて、医師は病気をより正確に診断し、患者とその診療のためのリソースの必要性を判断できます。

このプロセスの基礎となるのは、 電子健康記録 (EHR)。予測分析における主要なデータ ソースとして徹底的な情報収集を提供します。このデータを分析することで、将来の健康リスクを予測し、潜在的な合併症を予防し、包括的な治療オプションを確立できます。

多くの場合、プロバイダーにとって、広範なデータへのアクセスが障壁となります。しかし、EHR と技術の進歩により、医療提供者とケアチームメンバーの間でのデータ共有と分析が可能になりました。全員が同じ情報を持っていると、より適切に調整し、冗長性を減らし、実行可能なタスクを割り当てることができます。

予測分析では次のことが可能です。

• 患者の衰弱を早期に発見し、その原因についての洞察を提供します。
• リスクスコアを患者の健康記録に統合します。
• ライフスタイル要因、遺伝学、環境を考慮して、医療現場や患者のニーズに合わせたインテリジェントなレポートを作成します。
• 臨床医が糖尿病や心臓病などの慢性疾患のリスクがある患者を特定し、予防措置を講じられるようにします。

データ分析はコストを削減し、効率を向上させるために医療を変えています。

データの種類

データは、遺伝学をはじめとしてさまざまな形で提供されます。遺伝情報を分析することで、研究者は誰かが病気を発症する確率を予測する検査を開発できます。遺伝データは、病気の個々のバイオマーカーを特定するのにも役立ちます。このアプローチにより、研究者は年齢、人種、環境、健康状態、性別などの要素を使用して高リスクグループを特定できるため、スクリーニング検査が改善されます。

データ収集も個別化されています。医師は患者のウェアラブル デバイスを使用して、全体的な健康状態を測定し、診療ニーズを予測できるようにする可能性があります。たとえば、オフィスにどのような在庫を手元に置いておくべきでしょうか?患者ごとに平均して何分かかりますか?どのような患者に特定のスクリーニング検査が必要ですか?

データを活用して患者エンゲージメントを向上させる

データ分析は、患者を医療ニーズに関与させる上で重要な役割を果たします。患者が自分のデータにアクセスできるようにすると、患者は自分の健康に積極的に参加できるようになり、医療提供者とのコミュニケーションが向上します。

このアプローチを可能にするツールには次のようなものがあります。

• 患者ポータル – 患者はオンラインで検査結果を確認し、医療提供者とコミュニケーションをとり、健康教育リソースにアクセスできます。あ 2021年の調査 Journal of Medical Internet Research に掲載された論文では、患者ポータルが医師と患者の関係を強化することがわかりました。
• ウェアラブル デバイス – ウェアラブル デバイスは、毎日の歩数をカウントするだけではありません。薬の補充を自動化し、治療コンプライアンスを確保し、励ましを与えることができます。ウェアラブル デバイスはデータを医療提供者に直接送信し、医院外の患者を監視するのに役立ちます。
• チャットボットやブログなどのオンライン リソース

医師はデータを研究して患者の質問を理解し、健康管理に役立つより良い方法を決定できます。

機械学習 (ML) と人工知能 (AI) によるテクノロジーの進歩

AI は、医療従事者が患者データを分析し、改善を行うのに役立ちます。 AI と ML を使用した予測分析により、患者が特定の薬にどのように反応するかについての洞察が得られ、感染や入院のリスクがある患者を特定できます。

AI システムは、医師が患者データの分析に費やす時間を短縮することもできます。 Health Informatics 誌に掲載された 2021 年の研究では、医師の支出は次のとおりであることがわかりました。 時間の 62% 患者ごとに電子記録を確認します。 AI はその負担を軽減し、疲労を軽減し、より良い予防ケアを提供できます。このテクノロジーは文書を分析し、重要な情報を強調表示します。

AI により、より優れた自動化とより効率的なオフィス業務が可能になります。予約のスケジュール設定やチェックインなどのタッチポイントを自動化できます。チャットボットは質問を分析し、患者教育リソースを推奨できます。これらのプロセスからのデータは、患者の懸念事項や必要となる可能性のある追加リソースに関する情報を提供できます。

予測分析の役割の拡大

予測分析は、予防医学のすべての分野に共通の要素です。高度な統計分析、データマイニング、AI、機械学習の組み合わせは、患者と医療業界の将来を予測するのに役立ちます。

データを活用すると次のことが可能になります。

• リスクのある患者を特定し、早期介入を可能にすることで転帰を改善します。
• パーソナライズされた治療計画を提供することで、患者ケアの質が向上します。予測分析は個人の健康状態と過去の結果を調査し、より包括的なケア プランを作成します。
• 医療機関、雇用主、研究者、医療従事者によるデータ主導の意思決定を可能にします。
• 地域社会の福祉を強化し、水汚染などの健康リスクを特定します。

ヘルスケア業界は、変化する世界の複雑さに対処するためにデータを活用しています。その結果、データ分析は予防医学に革命をもたらし、患者ケアの未来を形作ります。