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L’analyse prédictive est une technique statistique qui utilise des algorithmes et l’apprentissage automatique pour trouver des tendances dans les données et prévoir les futurs comportements.
Avec la demande croissante d’un retour sur investissement (ROI) pour l’intégration de l’analyse de l’apprentissage, il ne suffit plus pour une entreprise de démontrer simplement comment les apprenants se sont comportés ou se sont engagés avec le contenu de l’apprentissage. Au-delà de l’analyse descriptive, il est de plus en plus important de mieux comprendre si les efforts de formation sont efficaces et comment ils peuvent être améliorés.
L’analyse prédictive peut utiliser à la fois des données historiques et actuelles pour faire des prédictions sur ce qui pourrait se produire à l’avenir. Cette identification des dangers ou des possibilités potentiels aide les entreprises à prendre des mesures pour améliorer leurs futures initiatives d’apprentissage.
Alors que les entreprises de données de santé élaborent des solutions d’analyse plus complexes, les organisations de soins de santé personnalisées s’éloignent de l’analyse traditionnelle et se tournent vers des informations prédictives sur la santé afin de mieux comprendre les difficultés actuelles et les possibles résultats. Plutôt que simplement présenter à un utilisateur final les connaissances tirées d’événements antérieurs, l’analyse prédictive dans le domaine de la santé estime la probabilité d’une conclusion basée sur des résultats importants dans les données historiques – un énorme pas en avant dans la performance pour de nombreuses entreprises de santé personnalisées. Cela permet aux médecins, aux analystes financiers et aux employés administratifs d’obtenir un « avertissement » sur les conditions potentielles avant qu’elles ne se produisent, ce qui leur permet de prendre des décisions proactives sur la façon de procéder.
L’importance de la modélisation prédictive dans les soins de santé peut être observée dans les soins d’urgence, la chirurgie et les soins intensifs, où les résultats d’un patient sont directement liés à la réaction rapide du fournisseur de soins et à la prise de décision aiguë lorsque, ou si la situation prend une tournure imprévue pour le pire. Cependant, toutes les analyses prédictives dans le domaine de la santé ne nécessitent pas le déploiement d’une équipe expérimentée.
Mener des recherches exploratoires semble délicat, mais un guide efficace pourrait vous aider.
Lorsqu’il s’agit de comprendre comment améliorer les soins aux patients, la prédiction de la santé et la prévention sont inextricablement liées dans le domaine de la gestion de la santé de la population. La modélisation prédictive dans les soins de la santé et les futurs systèmes de paiement peut aider les entreprises à identifier les personnes qui présentent un risque plus élevé de contracter des maladies chroniques à un stade précoce de leur développement, ce qui permet aux patients d’éviter des problèmes de santé coûteux et difficiles à traiter. La création de scores de risque basés sur les conditions de la santé, ainsi que sur des facteurs démographiques tels que Medicaid et le statut d’invalidité, le sexe, l’âge et le fait qu’un bénéficiaire vive dans la communauté ou dans un établissement, peut permettre aux entreprises de données sur les soins de santé de savoir quelles personnes pourraient bénéficier de soins de santé personnalisés ou de programmes de bien-être afin de prévenir les problèmes.
La prise en charge des patients à haut risque est essentielle dans tous les modèles de paiement pour améliorer la qualité et les résultats en termes de coûts. À l’aide de l’analyse prédictive, les organismes de soins de santé peuvent identifier de manière proactive les personnes les plus exposées à un risque de maladie et qui bénéficieraient le plus d’une intervention ou d’une thérapie. Il s’agit d’une approche visant à améliorer la gestion des risques et à aider les fournisseurs à passer à des soins fondés sur la valeur.
Pendant leur séjour à l’hôpital, les patients peuvent être confrontés à des dangers pour leur santé, tels que le développement d’infections difficiles à traiter ou des détériorations rapides en raison de leurs maladies préexistantes. La modélisation prédictive dans le domaine des soins de santé peut aider les médecins à réagir aux changements dans les signes vitaux d’un patient aussi rapidement que possible, ainsi qu’à identifier une détérioration imminente des symptômes avant qu’ils ne deviennent évidents.
Les systèmes de santé peuvent faire face à des pénalités dans le cadre du Programme de réduction des réadmissions à l’hôpital (HRRP) de Medicare, offrant une incitation financière supplémentaire pour éviter les réadmissions fréquentes à l’hôpital. En plus d’optimiser les transitions de soins, l’analyse prédictive dans les soins de santé peut alerter les médecins lorsque les variables de risque d’un patient indiquent une forte probabilité de réadmission dans les 30 prochains jours.
Les systèmes d’analyse prédictive de la santé qui peuvent identifier les patients présentant des caractéristiques indiquant un risque élevé de réadmission peuvent aider les professionnels de la santé à décider s’il convient de concentrer ou non les ressources sur le suivi et comment élaborer des régimes de soins de santé individualisés pour réduire les réadmissions à l’hôpital.
En raison d’interruptions imprévues dans l’emploi du temps quotidien, le flux de travail quotidien d’un clinicien peut facilement être perturbé, ce qui entraîne des ramifications financières importantes pour l’entreprise. Dans le domaine de la santé, l’analyse prédictive permet de détecter les patients susceptibles de manquer un rendez-vous sans avertissement.
Les DSE peuvent divulguer des données prédictives sur les patients qui sont les plus susceptibles de manquer leur rendez-vous. Une étude de l’Université Duke a révélé que la modélisation prédictive dans les domaines de la santé utilisant les données de DSE au niveau clinique pourrait détecter plus de 5 000 patients supplémentaires qui ne se présentent pas par an avec une plus grande précision que les tentatives précédentes d’estimation des comportements des patients. Les fournisseurs peuvent utiliser ces données de soins de santé individualisées pour envoyer des rappels réguliers aux patients qui risquent de manquer leurs rendez-vous, leur proposer un moyen de transport ou d’autres services pour les aider à se rendre à leurs rendez-vous, ou recommander d’autres moments le cas échéant.
L’analyse prédictive dans le domaine des soins de santé peut permettre aux patients de rester impliqués dans divers aspects de leurs soins de santé, en plus d’aider les techniques de gestion des maladies chroniques et d’adapter les médicaments afin d’obtenir de meilleurs résultats.
Le comportement relationnel des patients est devenu essentiel pour les médecins, les entreprises de médecine prédictive et les sociétés de données sur la santé qui cherchent à promouvoir le bien-être, tout en réduisant les dépenses à long terme. Le développement de méthodes de communication et de conformité efficaces nécessite la capacité de prédire le comportement des patients.
Anthem a utilisé la modélisation prédictive dans le domaine de la santé pour générer des profils de consommateurs qui leur permettent de fournir des communications personnalisées et de déterminer quelles techniques sont les plus susceptibles d’être efficaces pour certains patients. Les prestataires utilisent également des modèles de comportement pour créer des plans de santé personnalisés et tenir les patients informés de leurs engagements financiers et cliniques.
L’importance de l’analyse prédictive sur le secteur de la santé ne peut être surestimée. Ce ne sont là que quelques-uns des nombreux avantages de l’analyse prédictive dans les soins de santé et de la façon dont les organisations peuvent réduire les risques associés aux maladies chroniques, renforcer la gestion de la santé de la population, informer de meilleures décisions en matière de soins et améliorer les relations entre les patients et les fournisseurs – ce qui contribue à de meilleurs résultats dans l’espace des soins fondés sur la valeur.
L’analyse prédictive peut aider les patients à chaque étape de leur parcours, y compris le diagnostic, le pronostic et la thérapie. L’analyse prédictive peut également être utilisée pour améliorer la surveillance à distance des patients et réduire les événements indésirables. L’analyse prédictive, à plus grande échelle, peut améliorer la qualité des soins tout en réduisant les coûts.
L’analyse prédictive peut aider à répondre à des problèmes tels que :
Voici quelques exemples majeurs d’analyse prédictive dans le domaine de la santé à différentes étapes du parcours du patient :
Diagnostic : Dans une cohorte de patients, l’analyse prédictive a été utilisée pour prédire le diagnostic de mésothéliome malin. Les patients qui sont détectés à un stade précoce peuvent commencer le traitement immédiatement, ce qui augmente leurs chances de survie, faisant de la prédiction un outil vital.
Pronostic : Les chercheurs ont utilisé l’analyse prédictive sur les données physiologiques des patients souffrant d’insuffisance cardiaque congestive (ICC) pour identifier les personnes les plus susceptibles d’être réadmises après un séjour à l’hôpital. En utilisant ces données, les cliniciens pourraient intervenir rapidement pour prévenir les réadmissions prévues.
Thérapie : Pour sélectionner le traitement le plus efficace pour les patients souffrant de douleurs chroniques, les cliniciens ont utilisé des modèles analytiques prédictifs basés sur l’apprentissage automatique.
Plus important encore, l’analyse prédictive peut fournir une aide à la décision clinique en temps réel au point du traitement, maximisant ainsi l’efficacité des soins de santé personnalisés.
Il ne s’agit là que d’une petite partie des recherches menées dans le domaine de la santé à l’aide de l’analyse prédictive. D’autres possibilités d’améliorer les soins aux patients à l’aide d’approches prévisionnelles seront sans aucun doute découvertes à mesure que la technologie et les modèles analytiques évolueront.
L’analyse prédictive peut fournir une valeur énorme partout où il y a des données. L’analyse prédictive est utilisée par les grandes entreprises pour obtenir des résultats concrets. Voici un exemple frappant d’un acteur du secteur de la santé qui a utilisé l’analyse prédictive à son avantage :
Exemple : Détection précoce des symptômes de détérioration du patient dans l’unité de soins intensifs et le service de soins généraux.
Les informations prédictives peuvent être particulièrement utiles dans l’unité de soins intensifs, où la vie d’un patient peut dépendre d’une action rapide lorsque son état va se détériorer. Avant la pandémie de COVID-19, les unités de soins intensifs de plusieurs pays, dont les États-Unis, étaient déjà surchargées en raison du vieillissement de la population, du recours accru à des procédures d’interventions chirurgicales sophistiquées et de la pénurie de médecins en soins intensifs. Depuis l’épidémie de coronavirus, le nombre de patients nécessitant des soins intensifs dans les USI a augmenté, soulignant la nécessité d’une technologie pour aider les soignants à prendre des décisions rapides.
Les signes vitaux des patients étant surveillés et évalués en permanence, les algorithmes prédictifs peuvent aider à identifier les patients les plus susceptibles de nécessiter des soins dans les 60 minutes à venir. Cela permet aux soignants de réagir de manière proactive à un stade précoce, en fonction des signes mineurs de détérioration de la santé du patient. De même, l’analyse prédictive peut évaluer la probabilité que les patients meurent ou soient réadmis dans les 48 heures s’ils quittent l’unité de soins intensifs, aidant ainsi les soignants à déterminer quels patients sont habilités à sortir.
De tels algorithmes de prédiction sont désormais utilisés dans les télé-unités de soins intensifs, où les patients sont surveillés à distance par des intensivistes et des infirmières en soins intensifs qui communiquent régulièrement avec les équipes cliniques au chevet du patient.
En outre, l’analyse prédictive peut aider à détecter les signes avant-coureurs de mauvais événements dans le service général d’un hôpital, où la détérioration du patient reste généralement non diagnostiquée pendant de longues périodes. Sur les lieux de soins, l’évaluation automatisée des alertes précoces permet aux soignants de déclencher une réaction appropriée et opportune des équipes d’intervention rapide. En utilisant cette stratégie, un hôpital a observé une réduction de 35% des événements indésirables et une réduction de 86% des arrêts cardiaques.
Avec l’utilisation accrue de biocapteurs portables, les professionnels de la santé peuvent être en mesure d’identifier les premiers indicateurs de détérioration des patients lorsque ceux-ci passent par différents contextes d’acuité à l’hôpital. Ces biocapteurs sont discrètement attachés à la poitrine du patient, collectant, stockant, mesurant et transmettant la fréquence respiratoire et la fréquence cardiaque chaque minute – les deux principaux prédicteurs de détérioration – ainsi que des indicateurs contextuels tels que la posture, le niveau d’activité et la déambulation. Les biocapteurs portables se sont avérés particulièrement bénéfiques dans la surveillance clinique des patients atteints de COVID-19, car ils permettent une surveillance à distance sans que le personnel soignant n’ait besoin d’effectuer des contrôles physiques ponctuels.
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L’analyse prédictive deviendra de plus en plus courante et précise à mesure que nous recueillons davantage de données.
De nombreux modèles de prédiction utilisent maintenant des approches statistiques standard, telles que la régression logistique, qui sont efficaces et peuvent produire des résultats informatifs. Cependant, lorsqu’elles sont appliquées correctement, les approches d’IA et d’apprentissage automatique telles que les forêts aléatoires peuvent produire des prédictions plus précises. Enfin, à mesure que davantage de données riches en fonctionnalités seront acquises et que le processus de collecte lui-même s’améliorera, l’analyse prédictive pourra utiliser des algorithmes d’apprentissage en profondeur capables de mieux utiliser des ensembles de données vastes et complexes.
Les algorithmes d’apprentissage profond, par exemple, peuvent être utilisés pour reconnaître automatiquement des traits particuliers dans des images obtenues à partir d’IRM ou d’autres formes de technologies d’imagerie. En revanche, une technique basée sur l’apprentissage automatique nécessiterait que le radiologue extrait d’abord toutes les caractéristiques de l’image. L’apprentissage profond rationalise la procédure en détectant automatiquement toutes les caractéristiques, ce qui évite au radiologue d’effectuer un travail supplémentaire.
En d’autres termes plus simples, le Big Data et l’analyse prédictive dans le domaine de la santé sont inextricablement liés – plus de données implique de meilleures prédictions.
De plus, le domaine de l’analyse prédictive évoluera afin de dépasser ses limites. L’une des limites actuelles est que l’analyse prédictive ne peut pas prévoir ce qui se passera après une intervention ou un autre changement, ce qui peut être problématique pour les chercheurs et les médecins qui veulent savoir comment les patients s’en sortiront après une nouvelle thérapie ou à la suite d’une nouvelle procédure hospitalière. Nous pensons que l’analyse prédictive permettra de surmonter cet obstacle, permettant aux universitaires de prédire l’avenir de manière beaucoup plus large et plus complète.
L’analyse prédictive bénéficiera également d’énormes progrès dans la puissance du traitement des ordinateurs, ce qui lui permettra de traiter des algorithmes complexes.
Prédire l’avenir avec précision dans une série de scénarios deviendra bientôt la norme, et non plus un tour de passe-passe, diront les diseurs de bonne aventure.
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