医疗保健处方建模和深度学习正迅速成为医疗保健领域更具争议、可能也是最令人兴奋的主题。机器学习在许多行业中是一门研究得很好的学科，有着悠久的成功历史。医疗保健部门应该从过去的进展中吸取重要的经验教训，提高预测分析的有效性，以增强患者护理、慢性病管理、医院领导力和供应链效率。医疗机构面临的新挑战是确定“预测分析”对他们意味着什么，以及如何更成功地应用它来进行更改。

然而，纯粹为了进行预测而进行的预测是浪费时间和精力的。预测在医疗保健和其他领域最为有益，因为信息可以转化为经验。能够参与秘密利用实时和历史证据的影响。有针对性地，指标和干预必须纳入存在模式的同一结构和过程中，以更好地衡量有效性和效益。

是预测分析在耐心护理中最常见的用途。

目录

1预测分析在耐心护理中最常见的用途。  1.0.1 1. 评估从业者表现1.0.2。慢性病风险评分，人口健康1.0.3 3。抑制自伤患者并防止自杀1.0.4。患者费用1.0.5。避免30天的医院再入院1.0.6。检查并预测患者利用模式1.0.7 7。加强数据安全1.0.8 8。通过医疗保健1中的预测分析软件，提前预测患者病情恶化1.1的未来。评估从业者绩效随着从批量护理到基于价值的护理的巨大变化，医疗分析的实施为评估医疗从业者在交付点的绩效和有效性提供了新方法。通过持续的成功回顾，以及与患者福祉相关的临床数据，可以使用数据分析为护理从业者提供持续的输入。

这表明随着医疗保健见解开始得到更好的理解和应用，客户体验和治疗质量发生了重大变化。例如，McKesson继续临床实践评估通过收集来自直接观察、担忧、行为趋势、患者体验和资源使用的证据，不断衡量医疗保健专业人员的效率。除了诚信、健康治疗和人际交往技能等不同的成功指标外，还对结果进行了对比。

数据分析将在分发阶段持续实时评估医生，以监测和加强临床医生的更佳做法，并加强患者安全。

2。慢性病风险评分、人口健康预测和避免密切相关，可能在处理公共卫生领域最为常见。

组织能够在疾病过程中尽早发现感染慢性病机会增加的人，这是帮助患者预防昂贵且难以治疗的长期健康问题的更佳机会。

3。

数据分析可以防止自杀等极端事件的发生。早期识别易受自我伤害的人可能有助于快速反应。

您还应该结合电子健康记录（EHR）和建模软件来预防自杀风险。这些数据将有助于可靠地对刚刚自杀的高危人群进行分类。

4。患者的费用基于结果和价值的报销计划促进了医疗效率的变化。因此，成本核算与评估效率和确定更佳做法有关.

这意味着，支出取决于累积绩效，而不是根据具体情况依赖薪酬。医疗保健中的持续分析可能有助于认识广泛的趋势，并导致对公共卫生的更好理解。医生可以访问的集成电子病历系统允许他们提供准确的信息，并可以通过避免过度治疗来帮助降低成本。处方建模可以通过检测临床结果的变化来预测实际患者费用；有了这一点，医疗行业可以准确地分配员工和服务，以更大限度地减少重复并优化生产力。

5。根据医疗保险减少住院人数计划（HRRP），避免30天的医院再入院医院和医疗保健设施将被处以巨额罚款，这为避免意外就诊医院环境提供了经济激励。

除了优化护理转移和应用有组织的护理计划外，预测分析还会提醒临床医生。

6。检查并预测患者利用率模式假设您通过分析了解了利用率模型。这些数据可能是有益的，这些模型可以用于维持适当的人员配置水平。这可以显著减少暂停时间，并在优化系统时增加客户端体验。

您还可以期待使用可视化工具和策略。这种混合物可以帮助模拟患者的液体流动，同时改变工作流程或时间表。

7。随着技术进步，加强数据安全的网络攻击也在不断增加。预测分析在这里非常方便。

在网络安全、分析和人工智能方面可以发挥重要作用。这些工具可以帮助您确定数据访问、使用和交换趋势。所以，每当人们觉得攻击者刺穿了你的系统时，你总会得到证据。

8。在住院期间，为了防止患者病情恶化，，人们需要一系列对其健康的潜在攻击，例如脑膜炎生长、难以治疗的传染病获得，或由于其当前的医疗症状而突然下降。

大数据可以帮助供应商尽快对患者生命体征中的事件做出反应，并可以在症状明显出现在人眼之前定义即将到来的恶化。

未来在医疗保健中使用预测分析软件将进一步整合机器技能以开发医疗保健成果。基于类似情况，您将为高危患者制定良好的护理计划。埃森哲已经采用了这些方法，健康保险客户使用quest和分析来提高护理质量。

您将发现现有观测科学和临床医学的新数据集，这些数据集在改善人类生物学与外部因素的关系方面具有更高的重要性。此外，研究人员将致力于加强护理实践的重塑，以实现个性化护理。

如果您希望有效地采用预测分析来改善患者护理，您应该考虑与我们在 Technology合作。