Sisu
- Mis on ennustav analüüs?
- Ennustav analüüs tervishoiu kontekstis
- Juhtumianalüüs 2: Nimetu kliinik kasumlikkuse parandamine
- Nõue
- Tegevus
- Tulemus
- Olulised punktid, mida tuleb meeles pidada
- Kokkuvõte
Allikas: Andreypopov / Dreamstime.com
Ära võtma:
Meditsiinitööstus kasutab ennustavat analüütikat, et parendada patsientide ravi, vähendada korduvate probleemide esinemist ja suurendada kasumlikkust.
Ennustav analüütika kavatseb tervishoiuteenuste osutamist uuesti määratleda. See ennustab kriitiliste haiguste esinemist ja tagasivõtmise tõenäosust tulevikus. Teised sektorid, nagu toit ja jook, trükised ja meelelahutus, on ennustava analüüsi kasutamisest juba kasu saanud - pole põhjust, et tervishoiuga ei saaks sama teha.
Ennustava analüütika määratlust ja ulatust tuleb kõigepealt mõista üksnes tervishoiu kontekstis. Kõik kõigile sobiv mudel ei toimi. Samuti on oluline, et oleks olemas analüütika tarnimise infrastruktuur ja see suudaks tervishoiutöötajatele vajalikku teavet õiges vormis edastada. Nõuetekohase ja ennetava tervishoiuteenuse osutamiseks tuleb tervishoiutöötajatele anda õiged andmed ja metaandmed. Ehkki ennustav analüüs on tervishoiu jaoks hea, tuleb seda kõigepealt kohandada ja edastada õiged andmed õiges vormingus. (Tervishoius kasutatavate suurte andmete rolli kohta lisateabe saamiseks vaadake teemat Kas suurandmed muudavad tervishoiu revolutsiooniks?)
Mis on ennustav analüüs?
Ennustav analüüs on täiustatud analüütika haru, mis pakub ajalooliste andmete, andmemustrite ja muude sisendite põhjal ennustusi teatud sündmuste kohta. Ennustustest tulenevate nõuete käsitlemiseks võib võtta ennetavaid samme. Ennustuste tegemiseks kasutab ennustav analüütik tehnikat, mida kasutatakse teistes harudes, näiteks andmekaevandamine, tehisintellekt, modelleerimine, masinõpe ja statistika, ning see ühendab infotehnoloogia, juhtimise ja äriprotsesside modelleerimise. Ennustusi saab kasutada riskide ja võimaluste tuvastamiseks tulevikus. Ennustav analüüs võib aidata äriorganisatsioonidel saavutada paljusid asju. Mõned näited:
- Varjatud assotsiatsioonide ja mustrite tuvastamine
- Klientide hoidmise parandamine
- Riski vähendamine kaotuse ja kokkupuute minimeerimiseks
- Kliendirahulolu parandamine
On palju reaalse elu näiteid selle kohta, kuidas ettevõtted on ennustava analüütika kasutamisest kasu saanud. Accenture viis läbi küsitluse, et teada saada, kuidas erinevad ettevõtted on ennustava analüüsi kasutamisest kasu saanud. Mõned järeldused on järgmised:
- Best Buy avastas, et vähem kui 7% klientidest andis 43% oma müügist. Seejärel segmenteerib klient oma kliendid loogiliselt ning kujundas oma kauplused ja kauplusesisese kogemuse ümber nii, et see kajastaks konkreetsete kliendigruppide ostuharjumusi.
- Ameerika vabaaja söögikoht Olive Garden kasutab andmeid oma menüü kujundamiseks ja ümberkujundamiseks. Nii on see suutnud toidujäätmeid märkimisväärselt vähendada.
Ennustavat analüüsi rakendatakse paljudes valdkondades nagu tervishoid, kliendisuhete haldamine (CRM), pettuste tuvastamine ja riskijuhtimine. Ennustavat analüütikat kombineeritakse sageli ka ettekirjutava analüütikaga. Presinktiivne analüüs tähendab selles kontekstis seda, et mitte ainult ei tehta ennustusi teatud sündmuste kohta, vaid antakse ka kindlad sammud, mida tuleb olukorra lahendamiseks võtta. Neid samme pakub analüüsi mootor ise. (Lisateave masinõppe ja Hadoopi abil pettuste tuvastamise kohta järgmise põlvkonna pettuste tuvastamisel.)
Ennustav analüüs tervishoiu kontekstis
Teoreetiliselt on ennustaval analüüsil suur roll tervishoiu parandamisel. Ehkki tegemist on tervishoiukorralduse valdkonnas alles uue tulijaga ja selle ulatust alles arendatakse, suudab ennustav analüüs analüüsida patsientide ajaloolisi andmeid ja anda patsiendi profiilil põhinevaid prognoose näiteks haigusriskide, südameatakkide ja astmaatiliste rünnakute tõenäosuse skoori kohta ning tagasivõtmise tõenäosus.
Inimese aju ei suuda probleemi õigesti profiilimiseks sügavalt analüüsida rohkem kui kuus kuni kaheksat muutujat. Kuid ennustava mudeli algoritm suudab analüüsida sadu muutujaid korraga, et luua meditsiinilise probleemi täpne profiil. Profiili põhjal saab teha täpset diagnoosi ja võimalike riskide prognoose.
Ennustav modelleerimine aitab kontrollida arstiabiga seotud kulusid. USA-s võetakse iga viies Medicare'i patsient haiglasse tagasi 30 päeva jooksul pärast väljakirjutamist, mille tulemuseks on aastas 17 miljardit dollarit.
Steadman Hawkinsi kliinik suutis suurendada nende puhaskasumlikkust 20 miljoni dollari võrra aastas. Samuti suutsid nad parandada oma finantsprognooside täpsust 30 protsendilt 32 protsendile.
Juhtumianalüüs 2: Nimetu kliinik kasumlikkuse parandamine
Nõue
Kliinik soovis parandada nii patsientidele osutatavaid teenuseid kui ka parandada nende kasumlikkust, kasutades selleks ressursse, sealhulgas personali, rajatisi ja vahendeid, optimaalselt.
Tegevus
Kliinikus koguti palju andmeid erinevate muutujate kohta, näiteks patsientidele vajaliku hoolduse tüüp, personali profiil ja kvalifikatsioon, patsiendi profiil, osutatavate teenuste kvaliteet, näiteks reageerimise aeg, tulemus, patsiendi kogemus ja patsientide ooteaeg. Kogutud andmete põhjal võeti kasutusele ennustav analüütika. Nad eeldasid, et kasutusele võetakse konkreetne analüüs ja tegevuste käik.
Tulemus
Ehkki kliinikus on nende ennustaval analüütiikal põhinevate poliitikate rakendamine alles pooleli, on märke, et nad on kursil, et saavutada vähemalt 10 protsenti kõrgem kasumlikkus kui varem.
Olulised punktid, mida tuleb meeles pidada
Ei ole nii, et ennustava analüütika rakendamine hakkab imesid tegema kohe. Tulemused sõltuvad lähenemisest. Esiteks peab tööstusharu määrama, mida ennustav analüütika oma kokkuvõttes tähendab, ja seejärel täpsustama selle ulatuse. Samuti peab tervishoiutööstus meeles pidama järgmisi teiste tööstuste õppetunde:
- Ülevaadete arv ei ole andmete kogusega otseselt proportsionaalne. Te ei saa rohkem teadmisi lihtsalt andmete kogumise suurendamise kaudu.
- Sissejuhatused ei anna tingimata väärtust. Esmalt peate oma arusaamu kohandama, nii et see oleks kasulik.
- Ennustava analüütika rakendamine saab olema suur väljakutse. Peate omaks võtma õiged tehnoloogiad ja andma tervishoiutöötajale õiges vormingus ülevaate.
Kokkuvõte
Ennustav analüütika tuleb õigete tulemuste saavutamiseks ühendada ettekirjutatud analüütikaga, sest tööstus vajab lisaks ennustustele ka toimimisviisi. Ehkki kontseptsioon näib lõpuks rahuldust pakkuvat, peavad ettevõtted tegema õigeid investeeringuid ja olema tulemuste suhtes kannatlikud, kui nad loodavad eeliseid saada.