Predictive Analytics: cosa sono e cosa offrono alla sanità

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Nelle settimane precedenti abbiamo parlato di Big Data e visto quanto sono realmente importanti per tutti i settori. Ci basiamo sui dati per ottenere informazioni, per offrire servizi o per migliorare il nostro business. Abbiamo anche potuto constatare quanto la sanità moderna si trovi a gestire e organizzare tanti dati provenienti da fonti diverse e generati molto velocemente; basti pensare alla quantità delle persone che usano i wearable che forniscono informazioni digitali sulla base dell’andamento del loro stato di salute.

In un futuro non troppo prossimo i cittadini useranno i dispositivi mobili per registrare informazioni su salute e fitness, per tracciare la dieta e gli esercizi fisici o per tenere sotto controllo la pressione sanguina e la glicemia. Dall’altra parte gli HCP stanno incrementando l’uso della tecnologia mHealth per coinvolgere il paziente nelle procedure di cura. Il risultato di questa produzione e condivisione di dati sanitari è una maggiore collaborazione tra i medici e i pazienti per monitorare la terapia e valutarne i risultati.

Ma la raccolta di un elevato numero di dati rimane sterile e fine a se stessa se non vene seguita da un intervento appropriato di analisi ed elaborazione delle informazioni ed esistono tanti modi per farlo, al fine di migliorare i servizi sanitari.

“Predictive analytics” e “machine learning” applicate alla sanità sono diventate tematiche molto calde in questo settore

Un risultato ottimale che dimostra come la cooperazione e la contaminazione tra settori e mercati differenti possa comunque portare a risultati ottimali. Un esempio è proprio il Machine Learning, disciplina con diverse storie di successo in altre industrie. La sanità può sfruttare questa scia positiva e applicare anche i predictive analytics per migliorare il patient care, il disease management, l’hospital administration e l’efficacia della supply chain.

Predictive analytics significa usare la quantità di informazioni contenute nei big data per prevedere le complicazioni e i rischi sanitari

Tecnologia e metodi statistici sono utilizzati per cercare informazioni rilevanti tra la quantità enorme di dati per poi analizzarli e, appunto, prevedere i rischi possibili per ogni individuo.

Queste informazioni possono essere, per esempio, i dati provenienti da un trattamento passato fino alle ricerche scientifiche e cliniche pubblicate sulle riviste e nei database. Ad oggi esiste una mole di dati disponibili per ogni possibile esito clinico e dove esistono big data, esiste anche un potenziale algoritmo di prevenzione – fermo restando che, al giorno d’oggi, questi algoritmi si basano sui dati delle cartelle cliniche digitalizzate.

In medicina le previsioni possono variare in diversi modi, dalla risposta ad una terapia al tasso della riammissione in ospedale. Si può prevedere, per esempio, la probabilità di contrarre una malattia, il che permetterebbe al medico di effettuare una diagnosi preventiva più efficacie. A pensarci bene questa caratteristica potrebbe essere uno tra gli effetti più importanti: tante volte, infatti, l’incertezza dei medici nel prendere una decisione si tramuta in cure eccessive o, al contrario, insufficienti.

I predictive analytics possono aiutare:

  • Gli HCP ad aumentare l’accuratezza della diagnosi;
  • La medicina preventiva e la salute pubblica, rendendo possibile un intervento precoce efficace e prevenendo così eventuali malattie;
  • I ricercatori a sviluppare modelli predittivi facendoli diventare sempre più precisi nel tempo;
  • Le aziende farmaceutiche ad elaborare informazioni utili sia per la ricerca che per poter aiutare con più accuratezza i pazienti
  • I pazienti che potranno vedere risultati clinici migliori.

Nell’articolo precedente abbiamo visto che il settore  della sanità è un settore molto cauto e questo è dovuto al trattamento di dati sensibili. Ma nonostante queste “difficoltà” gli analytics – soprattutto quelli predittivi – sono cruciali per migliorare il mondo dell’healthcare. In uno studio di Research and Markets chiamato “Global Healthcare Analytics Market Analysis & Trends – Industry Forecast to 2025”, si prevede che il mercato globale degli healthcare analytics raggiungerà un valore di mercato pari a 95 milioni di dollari entro il 2025, con un tasso di crescita annuale di 24.1 percento.

I predictive analytics hanno già iniziato a potenziare la sanità aiutando gli HCP ad affrontare le difficoltà di identificazione dei pazienti e di stratificazione del rischio riguardo ad alcune malattie croniche

Insieme agli analytics clinici e amministrativi, gli HCP stanno iniziano ad esplorare le opportunità che offre l’IoT nel patient engagement e nella gestione della salute pubblica. La rapida crescita dell’IoT e dei dispositivi come i wearable, fitness tracker, le applicazioni di mobile health e ancora tanti altri, permettono ai pazienti di avere un livello alto di flessibilità durante la gestione della propria salute.

Anche se i predictive analytics non sono ancora totalmente integrati nella sanità, il 93% degli HCP e dei payer concordano che questa tecnologia avrà un impatto fondamentale sul futuro del business, soprattutto per il fatto che consente di prendere decisioni cliniche con più precisione e tempestività, permettendo di realizzare una cura personalizzata per ogni individuo. E tutto questo non può che aumentare la qualità del ‘patient care’ abbassando i costi e l’effort necessari.

Sources:

Harvard Business Review, Liaison, Elsevier, Becker’s Healthcare, Health IT Analytics;