कैसे भविष्य कहनेवाला चिकित्सा देखभाल में सुधार कर सकते हैं

विषय

• भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी क्या है?
• स्वास्थ्य देखभाल के चुनाव में भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी
• केस स्टडी 2: बेनाम: क्लिनिक में लाभप्रदता में सुधार
• आवश्यकता
• कार्य
• परिणाम
• याद रखने के लिए महत्वपूर्ण बिंदु
• सारांश

स्रोत: आंद्रेईपोवोव / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम

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चिकित्सा उद्योग मरीज की देखभाल, आवर्ती समस्याओं के कम उदाहरण और लाभप्रदता बढ़ाने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग कर रहा है।

भविष्य कहनेवाला विश्लेषण, यह कहा जा रहा है, स्वास्थ्य सेवा कैसे वितरित की जाती है, इसे फिर से परिभाषित करें। यह भविष्य में गंभीर बीमारियों और पुनर्मिलन की संभावना की घटनाओं की भविष्यवाणी करेगा। अन्य क्षेत्रों जैसे कि खाद्य और पेय, प्रकाशन और मनोरंजन ने पहले से ही भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग करने से लाभ उठाया है - कोई कारण नहीं है कि स्वास्थ्य देखभाल ऐसा नहीं कर सकती है।

हालांकि, पहले से ही भविष्य कहनेवाला विश्लेषण की परिभाषा और दायरे को स्वास्थ्य देखभाल के मामले में पूरी तरह से समझा जाना चाहिए। एक आकार-फिट-सभी मॉडल काम नहीं करने वाला है। यह भी महत्वपूर्ण है कि एनालिटिक्स देने के लिए बुनियादी ढांचा उपलब्ध कराया गया है और यह स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों को सही प्रारूप में आवश्यक जानकारी देने में सक्षम है। उचित और सक्रिय स्वास्थ्य देखभाल देने के लिए, स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों को सही चुनाव और मेटाडेटा दिए जाने की आवश्यकता है। इसलिए, जबकि भविष्य कहनेवाला विश्लेषण स्वास्थ्य देखभाल के लिए अच्छा है, इसे पहले अनुकूलित किया जाना चाहिए और सही प्रारूप में सही डेटा दिया जाना चाहिए। (स्वास्थ्य देखभाल में बड़े डेटा रोल के बारे में जानने के लिए, क्या बिग डेटा हेल्थकेयर में क्रांति लाएगा?)

भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी क्या है?

प्रिडेटिव एनालिटिक्स उन्नत एनालिटिक्स की एक शाखा है जो ऐतिहासिक डेटा, डेटा पैटर्न और अन्य इनपुट के आधार पर कुछ घटनाओं की भविष्यवाणियां प्रदान करता है। भविष्यवाणियों से उत्पन्न आवश्यकताओं को संबोधित करने के लिए सक्रिय कदम उठाए जा सकते हैं। भविष्यवाणियाँ करने के लिए, भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी डेटा खनन, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मॉडलिंग, मशीन सीखने और सांख्यिकी जैसी अन्य शाखाओं में उपयोग की जाने वाली तकनीकों का लाभ उठाता है और यह सूचना प्रौद्योगिकी, प्रबंधन और मॉडलिंग व्यवसाय प्रक्रियाओं को एकीकृत करता है। भविष्य में जोखिम और अवसरों की पहचान करने के लिए भविष्यवाणियों का उपयोग किया जा सकता है। भविष्य कहनेवाला व्यापार संगठनों को बहुत सी चीजें हासिल करने में मदद कर सकता है। कुछ उदाहरणों में शामिल हैं:

• छिपे हुए संघों और पैटर्न की पहचान करना
• ग्राहक प्रतिधारण में सुधार
• नुकसान और जोखिम को कम करने के लिए जोखिम को कम करना
• ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार

भविष्यवाणिय विश्लेषणों के उपयोग से व्यवसायों को कैसे लाभ हुआ है, इसके कई वास्तविक उदाहरण हैं। एक्सेंचर ने यह पता लगाने के लिए एक सर्वेक्षण किया कि विभिन्न व्यवसायों ने भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग करने से कैसे लाभ उठाया है। कुछ निष्कर्ष निम्न हैं:

• बेस्ट बाय ने पाया कि 7% से कम ग्राहकों ने इसकी बिक्री में 43% का योगदान दिया। इसने अपने ग्राहकों को तार्किक रूप से विभाजित किया और विशिष्ट ग्राहक समूहों की खरीद की आदतों को प्रतिबिंबित करने के लिए अपने स्टोर और इन-स्टोर अनुभव को फिर से डिज़ाइन किया।
• अमेरिकी कैजुअल डाइनिंग रेस्तरां, ऑलिव गार्डन, अपने मेनू को डिज़ाइन और नया स्वरूप देने के लिए डेटा का उपयोग करता है। इस तरह, यह खाद्य अपव्यय में काफी कटौती करने में सक्षम रहा है।

बहुत सारे डोमेन जैसे स्वास्थ्य देखभाल, ग्राहक संबंध प्रबंधन (CRM), धोखाधड़ी का पता लगाने और जोखिम प्रबंधन के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण लागू किया जा रहा है। प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स को अक्सर प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स के साथ भी जोड़ा जा रहा है। इस कॉन्फ्रेंस में प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स का मतलब है कि न केवल कुछ घटनाओं के संबंध में की गई भविष्यवाणियां हैं, बल्कि निश्चित कदम भी दिए गए हैं जो कि स्थिति को संभालने के लिए उठाए जाने चाहिए। ये चरण खुद एनालिटिक्स इंजन द्वारा प्रदान किए जाएंगे। (नेक्स्ट-जेनेरेशन फ्रॉड डिटेक्शन में मशीन लर्निंग एंड हैडॉप के साथ धोखाधड़ी का पता लगाने के बारे में और जानें।)

स्वास्थ्य देखभाल के चुनाव में भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी

सैद्धांतिक रूप से, स्वास्थ्य देखभाल में सुधार के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण की बड़ी भूमिका है। यद्यपि यह अभी भी स्वास्थ्य देखभाल प्रबंधन में एक नया प्रवेश है और इसके दायरे पर अभी भी काम किया जा रहा है, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण ऐतिहासिक रोगी डेटा का विश्लेषण कर सकता है और बीमारी के जोखिम, दिल के दौरे की संभावना स्कोर और रोगी प्रोफ़ाइल के आधार पर दमा के हमलों जैसी चीजों के लिए पूर्वानुमान प्रदान कर सकता है, और रीडमिशन की संभावना।

मानव मस्तिष्क एक समस्या को ठीक से समझने के लिए एक बार में छह से आठ से अधिक चर का गहराई से विश्लेषण नहीं कर सकता है। लेकिन, एक भविष्यवाणी मॉडल का एल्गोरिथ्म एक चिकित्सा समस्या का एक सटीक प्रोफ़ाइल बनाने के लिए एक समय में सैकड़ों चर का विश्लेषण कर सकता है। प्रोफाइल के आधार पर, सटीक निदान और जोखिम भविष्यवाणियों, यदि कोई हो, बनाया जा सकता है।

प्रिडिक्टिव मॉडलिंग चिकित्सा देखभाल से संबंधित लागत को नियंत्रित करने में मदद कर सकती है। अमेरिका में, पांच में से एक मेडिकेयर रोगियों को छुट्टी के 30 दिनों के भीतर अस्पताल में भर्ती कराया जाता है, जिसके परिणामस्वरूप प्रति वर्ष $ 17 बिलियन का खर्च होता है।

स्टीडमैन हॉकिन्स क्लिनिक एक साल में $ 20 मिलियन की अपनी शुद्ध लाभप्रदता बढ़ाने में सक्षम था। वे अपनी वित्तीय भविष्यवाणियों की सटीकता को 30 से 32 प्रतिशत तक सुधारने में भी सक्षम थे।

केस स्टडी 2: बेनाम: क्लिनिक में लाभप्रदता में सुधार

आवश्यकता

क्लिनिक रोगियों के लिए सेवाओं में सुधार करना चाहता था और अपने संसाधनों का बेहतर उपयोग करके उनकी लाभप्रदता में सुधार करना चाहता था जिसमें कर्मचारी, सुविधाएं और उपकरण शामिल हैं।

कार्य

क्लिनिक ने विभिन्न चर जैसे रोगियों की देखभाल, स्टाफ प्रोफाइल और योग्यता, रोगी प्रोफ़ाइल, सेवाओं की गुणवत्ता जैसे कि प्रतिक्रिया समय, परिणाम, रोगी अनुभव और रोगियों के लिए प्रतीक्षा समय जैसी विभिन्न चर पर प्रचुर मात्रा में डेटा एकत्र किया। एकत्र किए गए डेटा के आधार पर, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग करने के लिए रखा गया था। वे उपयोग में लाने के लिए ठोस विश्लेषण और कार्यों के पाठ्यक्रम की उम्मीद करते थे।

परिणाम

हालांकि क्लिनिक अभी भी अपनी भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी के आधार पर नीतियों को लागू करने की प्रक्रिया में है, ऐसे संकेत हैं कि वे पहले की तुलना में कम से कम 10 प्रतिशत अधिक लाभप्रदता प्राप्त करने के लिए निश्चित रूप से हैं।

याद रखने के लिए महत्वपूर्ण बिंदु

ऐसा नहीं है कि भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स को लागू करना तुरंत चमत्कार करना शुरू कर देगा। परिणाम दृष्टिकोण पर निर्भर करते हैं। सबसे पहले, उद्योग को यह निर्धारित करने की आवश्यकता है कि उसके अनुमान में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण क्या है और फिर इसका दायरा निर्दिष्ट करता है। इसके अलावा, स्वास्थ्य देखभाल उद्योग को अन्य उद्योगों से निम्नलिखित सबक याद रखने की जरूरत है:

• डेटा की मात्रा के लिए अंतर्दृष्टि की मात्रा सीधे आनुपातिक नहीं है। आप केवल डेटा संग्रह बढ़ाकर अधिक अंतर्दृष्टि प्राप्त नहीं करने जा रहे हैं।
• अंतर्दृष्टि आवश्यक रूप से मूल्य प्रदान नहीं करते हैं। आपको पहले अपने कोन में अंतर्दृष्टि को अनुकूलित करना होगा ताकि यह उपयोगी हो जाए।
• भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का कार्यान्वयन एक बड़ी चुनौती होने जा रहा है। आपको सही तकनीकों को अपनाने और सही प्रारूप में स्वास्थ्य सेवा पेशेवर के लिए अंतर्दृष्टि प्रदान करने की आवश्यकता है।

सारांश

सही परिणाम देने के लिए प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स को प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स के साथ मिलाने की जरूरत है, क्योंकि इंडस्ट्री को न केवल भविष्यवाणियों की जरूरत है, बल्कि कार्रवाई का भी जरिया है। जबकि यह अवधारणा अंत में पुरस्कृत हो रही है, व्यवसायों को सही निवेश करने और परिणामों के साथ धैर्य रखने की आवश्यकता है यदि वे लाभ प्राप्त करने की उम्मीद करते हैं।