ก้าวไปข้างหน้ากับความเสี่ยงของปัญญาประดิษฐ์ ผู้ใช้ AI ชั้นนำจะจัดการความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ก้าวไปข้างหน้ากับความเสี่ยงของปัญญาประดิษฐ์ ผู้ใช้ AI ชั้นนำจะจัดการความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

เว็บไซต์

ความกังวลเรื่องความเสี่ยงขัดขวางการนำ AI มาใช้ และการวิจัยชี้ให้เห็นว่าการจัดการความเสี่ยงด้าน AI อย่างแข็งขันจะช่วยเพิ่มประโยชน์ของเทคโนโลยีให้กับองค์กร
เมื่อสถานะของ AIล่าสุดของ Deloitte ในการศึกษาระดับองค์กรถามผู้ใช้ AI เกี่ยวกับความท้าทายสูงสุดในการปรับใช้องค์กรของพวกเขา “การจัดการความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับ AI” อยู่ในอันดับต้น ๆ ซึ่งเชื่อมโยงกับความท้าทายด้านข้อมูลและการบูรณาการ และเท่าๆ กับข้อกังวลด้านการใช้งาน 1และแม้ว่าความกังวลจะสูง แต่การดำเนินการเพื่อแก้ไขความเสี่ยงก็ยังล้าหลัง: น้อยกว่าหนึ่งในสามของการปฏิบัติมากกว่าสามกิจกรรมการจัดการความเสี่ยงด้าน AI 2และผู้ใช้น้อยกว่า 4 ใน 10 รายรายงานว่าองค์กรของพวกเขา “พร้อมอย่างเต็มที่” สำหรับความเสี่ยงด้าน AI ที่เกี่ยวข้องกับพวกเขา

การออกแบบเว็บไซต์

ในการตรวจสอบว่าการจัดการความเสี่ยงด้าน AI อย่างจริงจังมีประโยชน์ที่เป็นรูปธรรมหรือไม่ เราเปรียบเทียบกลุ่มผู้ใช้ AI สองกลุ่มที่เข้าถึงความเสี่ยงเหล่านั้นแตกต่างกัน: ผู้นำด้านการบริหารความเสี่ยง (11%) ดำเนินการในแนวทางปฏิบัติด้านการจัดการความเสี่ยงด้าน AI มากกว่า 3 แนวทาง และปรับการจัดการความเสี่ยงด้าน AI ให้สอดคล้องกับองค์กรที่กว้างขึ้น ความพยายามในการบริหารความเสี่ยงในขณะที่Dabblers ด้านการจัดการความเสี่ยง (51%) ดำเนินการแนวปฏิบัติด้านการจัดการความเสี่ยงด้าน AI มากถึงสามแนวทาง แต่ไม่ได้ปรับให้สอดคล้องกับความพยายามในการบริหารความเสี่ยงในวงกว้าง 3
บรรดาผู้นำเชื่อว่า AI มีความสำคัญเชิงกลยุทธ์ต่อธุรกิจมากกว่า โดย 40% มองว่า AI “มีความสำคัญอย่างยิ่งยวด” ต่อธุรกิจของพวกเขาในปัจจุบัน เทียบกับเพียง 18% ของ Dabblers และภายในสองปี ตัวเลขเหล่านี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 63% และ 36 % ตามลำดับ การให้ความสำคัญกับการจัดการความเสี่ยงด้าน AI อย่างจริงจังดูเหมือนจะได้ผลในหลายทาง ผู้นำด้านการบริหารความเสี่ยง:
รายงานความกังวลในระดับล่างเกี่ยวกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นของ AI เช่น ความล้มเหลวของ AI ที่ส่งผลกระทบต่อธุรกิจ ฟันเฟืองจากลูกค้า ปฏิกิริยาเชิงลบของพนักงาน การสูญเสียงานที่อาจเกิดขึ้น การขาดความโปร่งใส และประเด็นด้านจริยธรรม
มีแนวโน้มน้อยกว่าที่จะรายงานว่าองค์กรของตนชะลอการนำเทคโนโลยี AI มาใช้เนื่องจากความเสี่ยงที่เกิดขึ้นใหม่ ดังที่แสดงในภาพ 58% ของกลุ่ม Dabbler รายงานเรื่องนี้ เทียบกับเพียง 41% ของกลุ่มผู้นำ
กำลังสร้างลีดที่ใหญ่กว่าคู่แข่ง: 46% ของผู้นำรายงานว่า AI ช่วยให้พวกเขาสร้าง “ผู้นำที่สำคัญ” เหนือคู่แข่งของพวกเขา เทียบกับเพียง 20% ของ Dabblers
ความหมายสำหรับผู้บริหาร
เราเชื่อว่าผู้ใช้ AI จะเลียนแบบผู้นำการบริหารความเสี่ยงได้ดี:
ใช้แนวทางเชิงรุกเพื่อรับมือกับความเสี่ยงด้าน AI พิจารณากิจกรรมการจัดการความเสี่ยงที่องค์กรของคุณดำเนินการสำหรับ AI และดูว่าคุณสามารถดำเนินการอื่น ๆ ได้หรือไม่
บูรณาการการจัดการความเสี่ยงของ AI พิจารณาปรับการจัดการความเสี่ยงของ AI ให้สอดคล้องกับความพยายามในการจัดการความเสี่ยงในวงกว้างขององค์กรของคุณ และขยายจุดสนใจของผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการความเสี่ยงของคุณให้ครอบคลุม AI
ในส่วนของพวกเขา ผู้ให้บริการโซลูชัน AI อาจสามารถปรับปรุงตำแหน่งในการแข่งขันโดยผสมผสานการจัดการความเสี่ยงเข้ากับข้อเสนอของพวกเขา เราแนะนำให้ปรับปรุงเกมการจัดการความเสี่ยงของคุณ: รับรองว่าคุณทำการตรวจสอบและทดสอบระบบ AI ของคุณเป็นประจำเพื่อช่วยให้มั่นใจในความถูกต้อง การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และไม่มีอคติ การลดความเสี่ยงให้กับลูกค้าของคุณ ทำให้คุณอยู่ในตำแหน่งที่ดีขึ้นในการสร้างความไว้วางใจจากลูกค้า 4
ด้วยการจัดการความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจาก AI อย่างแข็งขัน ผู้ใช้และผู้ให้บริการควรเพิ่มโอกาสในการก้าวไปข้างหน้าและใช้ประโยชน์จาก AI
ในขณะที่อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพเริ่มใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ หน่วยงานด้านสุขภาพของรัฐบาล แพทย์ และผู้ให้บริการด้านสุขภาพเบื้องต้นจะต้องตระหนักถึงความเสี่ยงและยอมรับในมาตรฐาน
บทคัดย่อ
TECHNOLO G Y มีบทบาทสำคัญในการดูแลสุขภาพทั่วโลกเป็นการวิเคราะห์ทำนายได้กลายเป็นประโยชน์มากขึ้นในการจัดการการดำเนินงานการแพทย์ส่วนบุคคลและระบาดวิทยา บทความนี้จะเจาะลึกถึงประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในภาคสุขภาพ ความเอนเอียงที่อาจเกิดขึ้นในการพัฒนาอัลกอริธึม (รวมถึงตรรกะ) และแหล่งที่มาของความเสี่ยงใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้นเนื่องจากขาดการรับรองในอุตสาหกรรมและไม่มีกฎระเบียบที่ชัดเจน
การดูแลสุขภาพมีประวัติอันยาวนานของการปฏิบัติทางคลินิกตามหลักฐานและมาตรฐานทางจริยธรรมในการวิจัย อย่างไรก็ตาม การขยายสิ่งนี้ไปสู่เทคโนโลยีใหม่ เช่น การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ อัลกอริธึมที่อยู่เบื้องหลัง และจุดที่กระบวนการของเครื่องจักรควรถูกแทนที่ด้วยกระบวนการทางจิตของมนุษย์นั้นไม่ได้ควบคุมหรือควบคุมโดยมาตรฐานอุตสาหกรรมอย่างชัดเจน หน่วยงานด้านสุขภาพของรัฐบาล แพทย์ และผู้ให้สาธารณสุขมูลฐานจำเป็นต้องตระหนักถึงความเสี่ยงที่เกิดขึ้นและเห็นด้วยกับระดับของการรับประกันในขณะที่สังคมยังคงก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ของการตัดสินใจที่เสริมและบางครั้งก็ถูกแทนที่ด้วยหลักฐานจากเทคโนโลยีดิจิทัล โดยเฉพาะอย่างยิ่ง,
การวิเคราะห์เชิงทำนายสามารถอธิบายได้ว่าเป็นสาขาหนึ่งของการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ใช้ในการคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตที่ไม่รู้จักหรือกิจกรรมที่นำไปสู่การตัดสินใจ
เป็นสาขาวิชาที่ใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลอง การทำเหมืองข้อมูล และสถิติ ตลอดจนปัญญาประดิษฐ์ (AI) (เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง) เพื่อประเมินข้อมูลในอดีตและตามเวลาจริง และคาดการณ์เกี่ยวกับอนาคต การคาดคะเนเหล่านี้ให้โอกาสพิเศษในการมองไปสู่อนาคตและระบุแนวโน้มในอนาคตในการดูแลผู้ป่วยทั้งในระดับบุคคลและในระดับกลุ่มประชากรตามรุ่น

เว็บแอพพลิเคชั่น

การวิเคราะห์เชิงทำนายขึ้นอยู่กับตรรกะที่ดึงมาจากทฤษฎีที่มนุษย์พัฒนาขึ้นเพื่อให้เข้ากับสมมติฐาน (การเรียนรู้ภายใต้การดูแล) ชุดของกฎและกระบวนการได้รับการพัฒนาเป็นสูตรที่ดำเนินการคำนวณและเรียกว่าอัลกอริธึม การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังสามารถใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลซึ่งไม่มีสมมติฐานที่เป็นแนวทาง และใช้อัลกอริธึมเพื่อค้นหารูปแบบและโครงสร้างในข้อมูล และจัดกลุ่มเป็นกลุ่มหรือข้อมูลเชิงลึก ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล เครื่องอาจไม่ทราบว่ากำลังค้นหาอะไร แต่ในขณะที่ประมวลผลข้อมูล เครื่องจะเริ่มระบุกระบวนการและรูปแบบที่ซับซ้อนซึ่งมนุษย์อาจไม่เคยระบุมาก่อน ดังนั้นจึงสามารถเพิ่มคุณค่าที่สำคัญให้กับนักวิจัยที่กำลังมองหาสิ่งใหม่
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพิ่มขึ้นในแอปพลิเคชันและมีประโยชน์มากในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงการผลิต การตลาด กฎหมาย อาชญากรรม การตรวจจับการฉ้อโกง และการดูแลสุขภาพ ภาคการดูแลสุขภาพซึ่งมีผู้มีส่วนได้ส่วนเสียจำนวนมากถือเป็นผู้รับประโยชน์หลักของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ด้วยเทคโนโลยีขั้นสูงที่ได้รับการยอมรับว่าเป็นส่วนสำคัญของการให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ เอกสารนี้จะกล่าวถึงอันตรายทางศีลธรรมและจริยธรรมต่างๆ ที่หน่วยงานของรัฐ แพทย์ และผู้ดูแลหลักต้องตรวจสอบเมื่อใช้ประโยชน์จากศักยภาพที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มี
ด้วยเทคโนโลยีใหม่มาพร้อมความเสี่ยงใหม่ๆ เอกสารนี้จะประเมินสถานการณ์ต่างๆ ในการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์โดยเน้นที่การให้บริการภายในการดูแลสุขภาพโดยเฉพาะ
การดูแลสุขภาพในยุคดิจิทัล
ปัจจัยที่ก่อกวนที่สุดสองประการในช่วงล่าสุดคือการเพิ่มขึ้นของอินเทอร์เน็ตและสมาร์ทโฟน พวกเขาร่วมกันช่วยให้ผู้คนทั่วโลกสามารถเข้าถึงคลังความรู้และข้อมูลขนาดใหญ่เพียงปลายนิ้วสัมผัส สิ่งเหล่านี้ได้เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ ซึ่งรวมถึงอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมและตามประเพณีนิยมมากที่สุด นั่นคือ การดูแลสุขภาพ ซึ่งกำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่
การย้ายไปสู่การนำเทคโนโลยีมาใช้ในภาคการดูแลสุขภาพมีผลกระทบเชิงบวกอย่างมากต่อกระบวนการทางการแพทย์พร้อมกับแนวทางปฏิบัติที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพมีส่วนร่วม 1
เหตุการณ์สำคัญบางประการ ได้แก่ การแปลงข้อมูลบันทึกสุขภาพให้เป็นดิจิทัล การเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่และการจัดเก็บข้อมูลในระบบคลาวด์ ซอฟต์แวร์ขั้นสูง และเทคโนโลยีแอปพลิเคชันมือถือ เหตุการณ์สำคัญทั้งหมดเหล่านี้ได้นำเสนอข้อได้เปรียบที่หลากหลายในภาคการดูแลสุขภาพ ซึ่งรวมถึงขั้นตอนการทำงานที่ง่ายขึ้น การเข้าถึงข้อมูลที่รวดเร็วขึ้น ค่าใช้จ่ายในการดูแลสุขภาพที่ลดลง การสาธารณสุขที่ดีขึ้น และคุณภาพชีวิตโดยรวมที่ดีขึ้น
พวกเขายังช่วยในการลดการสูญเสียการดูแลสุขภาพอย่างมีนัยสำคัญและในการพัฒนายาและการรักษาใหม่พร้อมกับช่วยหลีกเลี่ยงการเสียชีวิตที่ป้องกันได้ 2นับจากนี้ไป เทคโนโลยีจะยังคงมีบทบาทพื้นฐานในการปรับปรุงสุขภาพของผู้คนและลดอัตราการเสียชีวิตของคนทุกกลุ่มอายุ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะมีบทบาทสำคัญในเรื่องนี้
ความเสี่ยงที่เกิดขึ้นสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นั้นรวมถึงการรวมศูนย์ข้อมูลซึ่งมีความเสี่ยงอย่างมากในแง่ของความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของข้อมูล เนื่องจากปริมาณข้อมูลที่มักถูกจัดเก็บไว้ในระบบคลาวด์หรือเข้าถึงได้ทางอินเทอร์เน็ตเพิ่มมากขึ้น จึงมีภัยคุกคามอย่างต่อเนื่องจากการแฮ็คจากบุคคลที่มีเจตนาร้าย นอกจากนี้ยังมีประเด็นด้านจริยธรรมที่ต้องพิจารณา เนื่องจากเทคโนโลยีคลาวด์มีบทบาทในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และผลลัพธ์โดยรวม 3ในบทความนี้ เราเน้นประเด็นด้านจริยธรรมและปล่อยให้การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและระบบคลาวด์ไปอีกขั้น
ความสำคัญของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ในการดูแลสุขภาพ
เพื่อให้เข้าใจถึงความเป็นไปได้ต่างๆ ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพได้ดียิ่งขึ้น สิ่งสำคัญอันดับแรกคือต้องรับทราบวิธีต่างๆ ที่การดูแลสุขภาพจะได้รับประโยชน์จากวินัยนี้ ซึ่งรวมถึงการจัดการการปฏิบัติงาน เช่น การปรับปรุงการดำเนินธุรกิจโดยรวม ยาประจำตัวเพื่อช่วยเสริมความแม่นยำในการวินิจฉัยและรักษา และการรักษาตามรุ่นและระบาดวิทยาเพื่อประเมินปัจจัยเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นต่อสุขภาพของประชาชน
ประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
การปรับปรุงประสิทธิภาพการจัดการการดำเนินงานของการดำเนินธุรกิจด้านการดูแลสุขภาพ
ความแม่นยำในการวินิจฉัยและการรักษาในการแพทย์ส่วนบุคคล personal
เพิ่มข้อมูลเชิงลึกเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการรักษาตามรุ่น
ประสิทธิภาพสำหรับการจัดการการปฏิบัติงาน
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานได้ ข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กำลังมีบทบาทสำคัญในกลยุทธ์ทางธุรกิจขององค์กรด้านการดูแลสุขภาพ การรายงานตามเวลาจริงค่อนข้างใหม่ แต่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกในเวลาที่เหมาะสม และสามารถใช้เพื่อปรับอัลกอริทึมการคาดการณ์แบบไดนามิกให้สอดคล้องกับการค้นพบและข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ
เทคโนโลยีนี้ช่วยให้สามารถกลั่นกรองอัตราการรับเข้าของผู้ป่วยในอดีตและตามเวลาจริงเพื่อระบุการขึ้นลงและการไหล ในขณะเดียวกันก็ให้ความสามารถในการประเมินและวิเคราะห์ประสิทธิภาพของพนักงานแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น ปัญหาไฟกระชากในโรงพยาบาลที่สร้างปัญหาการขาดแคลนเตียงอาจสามารถแก้ไขได้หากข้อมูลดังกล่าวให้ข้อมูลเชิงลึกซึ่งสามารถนำมาใช้เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดปัญหาขึ้นได้ตั้งแต่แรก อาจส่งพนักงานพิเศษไปที่วอร์ด หรือเหตุการณ์ตามฤดูกาลอาจทำให้มีการวางแผนล่วงหน้าเพื่อจัดการกับปัญหาก่อนที่จะเกิดขึ้น ในทางกลับกัน ช่วยให้มีการปรับปรุงโดยรวมของการให้บริการแก่ผู้ป่วย ช่วยให้มั่นใจว่าพวกเขาจะได้รับการดูแลที่มีคุณภาพดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ผู้ป่วยสามารถเพลิดเพลินกับการวินิจฉัยที่แม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งช่วยให้สามารถรักษาโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
[NPC4]เป็นตัวอย่างในการจัดการการปฏิบัติงาน ข้อมูลเชิงลึกของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพระดับพนักงาน เพื่อให้ผู้จัดการทราบจำนวนพนักงานที่พวกเขาควรวางแผนที่จะมีในสถานพยาบาลที่กำหนดเพื่อให้ได้อัตราส่วนผู้ป่วยต่อพนักงานที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้ข้อมูลในอดีต ข้อมูลล้นจากสถานที่ใกล้เคียง ข้อมูลประชากร ข้อมูลประชากร โรคที่รายงาน และรูปแบบการเจ็บป่วยตามฤดูกาลในรูปแบบการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
การจัดการการปฏิบัติงานยังสามารถได้รับประโยชน์เนื่องจากมีเทคโนโลยีนี้ในการประเมินรูปแบบสภาพอากาศ เช่น การอ่านอุณหภูมิโดยรอบ และตัวแปรปฏิทิน เช่น วันในสัปดาห์ เวลาของปี และวันหยุดนักขัตฤกษ์ เพื่อคาดการณ์ผู้ป่วยที่ต้องการการดูแล หนึ่งสามารถประมาณปริมาณของผู้ป่วยที่เดินเข้ามาที่สถานบริการสามารถจัดการได้ ทำให้พวกเขาสามารถรับสมัครและจัดบุคลากรตามนั้น5ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน
แบบจำลองการคาดการณ์ยังสามารถช่วยในการสรรหาและประเมินความสามารถของพนักงานใหม่ ด้วยความต้องการบริการดูแลผู้สูงอายุที่เพิ่มขึ้น ความกดดันจะเพิ่มขึ้นในองค์กรด้านการดูแลสุขภาพ และโดยเฉพาะอย่างยิ่งสถาบันดูแลผู้สูงอายุ เพื่อให้มั่นใจว่าพนักงานได้รับการฝึกอบรมอย่างเต็มที่ ตรงตามแบบอย่างความสามารถ และมีทักษะตลอดจนความสามารถทางอารมณ์ในการจัดการกับงานของตน สังคมที่มีประชากรสูงอายุ นี่อยู่ในบริบทของแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นในสถานพยาบาลโดยทั่วไป การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะต้องได้รับการจัดการอย่างระมัดระวังในสภาพแวดล้อมนี้ แต่สามารถนำไปใช้ในการสัมภาษณ์เพื่อสร้างแบบจำลองการถดถอยโลจิสติก ซึ่งสามารถคาดการณ์ประสิทธิภาพของผู้สมัครได้ สิ่งนี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อประมวลผลใบสมัครจำนวนมากสำหรับบทบาทใหม่ และพยายามจำกัดขอบเขตให้แคบลงเหลือเพียงรายชื่อผู้สมัครที่เหมาะสม
ในบทบาทเหล่านี้ การควบคุมตนเอง ความยืดหยุ่น และความเป็นผู้นำเป็นพฤติกรรมหลักที่อาจเป็นประโยชน์ในการประเมิน
อย่างไรก็ตาม การใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เชิงคณิตศาสตร์ประกันภัยที่ซับซ้อนกับพฤติกรรมของมนุษย์นั้นซับซ้อน มนุษย์ไม่ใช่เครื่องจักรและไม่สามารถวิเคราะห์ ประเมิน และคาดการณ์ได้ มีหลายสาขาวิชา เช่น จิตวิทยา สังคมวิทยา มานุษยวิทยา รัฐศาสตร์ และเศรษฐศาสตร์พฤติกรรม เป็นต้น ซึ่งมีรูปแบบและแนวทางในการพิจารณาที่หลากหลาย คณิตศาสตร์เป็นพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเอ็นจิ้นที่ขับเคลื่อนมัน—อัลกอริธึม เป็นส่วนสำคัญของสังคมศาสตร์และพฤติกรรมศาสตร์ร่วมสมัยที่มีข้อมูลเชิงลึกมากมายในปัจจุบันเกี่ยวกับพฤติกรรมของมนุษย์โดยใช้สูตรทางคณิตศาสตร์และข้อมูลเชิงลึก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถให้ประโยชน์กับประสิทธิภาพในการดำเนินงานด้านการดูแลสุขภาพสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและความเหมาะสมของบุคลากร แต่งานจำนวนมากยังคงต้องดำเนินการเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องเกี่ยวกับพฤติกรรมของมนุษย์แต่ละคน
จากมุมมองของกฎระเบียบ สามารถพัฒนาแบบจำลองโปรไฟล์ความเสี่ยงเชิงคาดการณ์เพื่อระบุโปรไฟล์ความเสี่ยงของบริการดูแลผู้สูงอายุตามข้อมูล เช่น การบาดเจ็บจากแรงกดดัน อัตราส่วนพนักงานต่อผู้ป่วย พนักงานที่มีคุณสมบัติเหมาะสม ค่าจ้าง การหมุนเวียนผู้ป่วย และสถิติความสามารถในการทำกำไร ข้อมูลนี้สามารถเน้นถึงความผิดปกติในระบบและพื้นที่ที่ต้องการการตรวจสอบ ตลอดจนช่วยคาดการณ์ว่าทรัพยากรและการฝึกอบรมใดบ้างที่จำเป็นสำหรับการให้บริการที่มีคุณภาพโดยยึดผู้ป่วยเป็นศูนย์กลางในอนาคต
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในภาคการดูแลสุขภาพยังช่วยให้สามารถวินิจฉัยผู้ป่วยได้ชัดเจนยิ่งขึ้น ตามด้วยการรักษาที่เหมาะสมของโรคที่ระบุ สำหรับโรงพยาบาล นี่อาจหมายถึงการเพิ่มประสิทธิภาพที่สำคัญในการดำเนินงานและการลดการอ่านซ้ำ เครื่องมือคาดการณ์ เช่น การติดตามผู้ป่วยระยะไกลและการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำงานร่วมกันเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในโรงพยาบาลผ่านการให้คะแนนความเสี่ยงและการแจ้งเตือนตามเกณฑ์ 6เทคโนโลยีนี้สามารถช่วยให้ฝ่ายที่เกี่ยวข้องสามารถป้องกันการกลับเข้ามาใหม่ และการเยี่ยมห้องฉุกเฉิน ตลอดจนเหตุการณ์เชิงลบอื่นๆ ในเชิงรุก
และเช่นเคย สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาสิ่งที่สำคัญอย่างแท้จริงสำหรับผู้ดูแลและผู้ป่วย การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีศักยภาพที่ดี ไม่เพียงแต่สำหรับผู้ป่วยเท่านั้นแต่สำหรับผู้ดูแลด้วย นับจากนี้เป็นต้นไป บริการนี้จะกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของการให้บริการในภาคส่วนบริการสุขภาพ ซึ่งจะทำให้มีความจำเป็นและไม่ฟุ่มเฟือย การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าสถานพยาบาลสามารถให้บริการพิเศษได้เป็นเวลานานในสภาพแวดล้อมของการเติบโตของประชากร ในขณะเดียวกันก็จัดการกับปัญหาในการรักษาผู้ป่วยอย่างทันท่วงทีและให้การวินิจฉัยที่แม่นยำยิ่งขึ้นสำหรับผู้ป่วย
ยาประจำตัว
ในการแพทย์ส่วนบุคคล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถมีบทบาทสำคัญในระดับบุคคล และเปิดใช้งานการใช้การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์และข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้แพทย์และฝ่ายที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ สามารถหาวิธีรักษาโรคบางอย่างที่พวกเขาอาจไม่คุ้นเคยในเวลาที่กำหนด . การทำเช่นนี้จะเป็นการแนะนำแบบจำลองที่แม่นยำยิ่งขึ้นสำหรับอัตราการตายในแต่ละระดับ เป็นที่น่าสังเกตว่า เป็นที่ทราบกันมานานแล้วว่ายาบางชนิดดูเหมือนจะใช้ได้กับคนบางกลุ่มแต่ไม่เป็นผล นี่เป็นเพราะว่าผู้คนมีความซับซ้อนและมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว และมีหลายสิ่งหลายอย่างที่เราต้องพบเห็นใน DNA (จีโนม) ของแต่ละบุคคลและวิธีที่มันแสดงออก
แม้ว่าจะแทบเป็นไปไม่ได้เลยที่ผู้ปฏิบัติงานด้านสุขภาพรายหนึ่งจะวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดนี้โดยละเอียดด้วยตนเอง แต่บิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ฝ่ายที่เกี่ยวข้องเปิดเผยความสัมพันธ์ที่ไม่รู้จัก ข้อมูลเชิงลึก และรูปแบบที่ซ่อนอยู่ผ่านการตรวจสอบชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (ข้อมูลขนาดใหญ่) และการสร้างการคาดการณ์ กับพวกเขา สิ่งเหล่านี้สามารถใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพในระดับบุคคล และด้วยเหตุนี้ผู้ดูแลจึงมีแนวโน้มที่จะคิดวิธีการรักษาหรือยาที่ถูกต้องในการรักษาโรคเฉพาะ
[NPC5]การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ในการดูแลสุขภาพยังถูกนำมาใช้มากขึ้นเพื่อให้คำแนะนำเกี่ยวกับความเสี่ยงของการเสียชีวิตในการผ่าตัดโดยพิจารณาจากสภาพปัจจุบันของผู้ป่วย ประวัติการรักษาก่อนหน้านี้ และใบสั่งยา ตลอดจนช่วยในการตัดสินใจทางการแพทย์ ตัวอย่างเช่น เครื่องมือทางสถิติสามารถตรวจหาผู้ป่วยโรคเบาหวานที่มีโอกาสเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลสูงสุดในปีต่อไป โดยพิจารณาจากอายุ การเจ็บป่วยเรื้อรังที่อยู่ร่วมกัน การรับประทานยาสม่ำเสมอ และรูปแบบการดูแลในอดีต มหาวิทยาลัยเพนซิลวาเนียใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อระบุผู้ป่วยที่กำลังติดตามภาวะช็อกจากการติดเชื้อในกระแสเลือด 12 ชั่วโมงก่อนเกิดภาวะ9และบริษัทประกันสุขภาพมีความซับซ้อนมากขึ้นในการใช้แบบจำลองดังกล่าวเพื่อประเมินความเสี่ยง