I sistemi sanitari stanno oggi esplorando modi diversi di utilizzare le piattaforme di big data e di Intelligenza Artificiale (IA) per l'analisi predittiva attraverso le nuove soluzioni digitali. Si sta così passando dal semplice utilizzo dei dati per analizzare avvenimenti già avvenuti all'utilizzo di queste informazioni per prevedere in modo più affidabile cosa accadrà.
Per analisi predittiva si intende per l’appunto lo studio dei dati e degli algoritmi statistici volti ad individuare la probabilità di risultati futuri basandosi sui dati storici. L’obiettivo è quello di andare oltre le analisi dei dati classici della Business Intelligence: con l’analisi predittiva si vuole quindi cercare di arrivare a una migliore valutazione di quello che accadrà in futuro in base a trend ed informazioni esistenti, per poterlo anticipare.
In ambito sanitario, l'analisi predittiva è diventata un elemento chiave di strategia poiché rappresenta uno strumento critico per la misurazione e l'aggregazione di dati comportamentali psicosociali dei pazienti che, fino a poco tempo fa, non erano disponibili o difficili da acquisire.
A livello individuale, l'analisi predittiva può aiutare i fornitori assistenziali ad offrire un servizio altamente personalizzato, mentre su larga scala può consentire ai sistemi sanitari di identificare e comprendere le tendenze ed i comportamenti più frequenti, portando a migliori strategie di vendita e, soprattutto, a strategie assistenziali di livello superiore.
Perché utilizzare l'analisi predittiva?
La digitalizzazione in sanità ha creato una mole enorme di nuovi dati. L'analisi predittiva in questo ambito raccoglie ed elabora queste informazioni che consentono di personalizzare la cura del paziente in modo che si tenga conto dei comportamenti passati, dei marcatori genetici e dei fattori ambientali, suggerendo ai centri medici un percorso di cura con i migliori risultati possibili.
Si tratta di modelli computerizzati che aiutano i fornitori di assistenza sanitaria a implementare un processo decisionale sulla cura del paziente che sia mirato ed efficace. Vengono quindi utilizzati la potenza dei moderni modelli informatici e i dati dei pazienti che sono stati acquisiti per prevedere potenziali eventi futuri e tendenze, individuando opportunità ma anche potenziali rischi per un'organizzazione. Ed il campo continua ad evolversi man mano che gli algoritmi alla base dei software di intelligenza artificiale migliorano e si raffinano.
Ma dal punto di vista pratico, quali sono impieghi e vantaggi dell’analisi predittiva nella pratica sanitaria?
Migliori risultati terapeutici. Gli operatori sanitari possono utilizzare l'analisi predittiva per determinare, ad esempio, i tipi di malattie che i pazienti hanno maggiori probabilità di sviluppare in un determinato contesto o assumendo dei comportamenti specifici. In questo modo, chi deve fornire assistenza può intervenire in maniera correttiva. Allo stesso modo, un aspetto molto importante dell'analisi predittiva include l'identificazione dei pazienti a rischio di condizioni croniche. I dati elaborati dalla modellazione predittiva possono aiutare i medici a rimanere un passo avanti rispetto agli eventi, offrendo assistenza proattiva ai pazienti prima che la loro salute si aggravi.
Assistenza patient-centered. La personalizzazione è alla base dell'assistenza patient-centered, vale a dire incentrata sul paziente. L’analisi predittiva è in grado di potenziare il servizio assistenziale adattando le modalità di trattamento agli individui, in base alle loro esigenze, anticipandole. Rappresenta inoltre un valido supporto nell'individuazione del miglior percorso paziente per il singolo attraverso l’elaborazione dei dati disponibili, consigliando così le strutture sulle modalità più adatte nell'offrire un determinato servizio. A loro volta, gli operatori sanitari possono indirizzare i pazienti più ricettivi ad opportuni cambiamenti dello stile di vita attraverso messaggi educativi personalizzati.
Riduzione dei costi. L'analisi predittiva non solo può migliorare l'assistenza medica, ma può anche ridurre notevolmente i costi. Ad esempio, può calcolare le probabilità che un paziente non si presenti ad un appuntamento. Una volta identificato, al paziente potrebbe essere ricordato l’appuntamento o tramite l’automatizzazione si potrebbe individuare un paziente alternativo disponibile all'ultimo minuto tramite una lista d’attesa virtuale, riducendo così l’impatto di eventuali no-show. Inoltre, modelli di previsione più accurati per la durata del ricovero dei pazienti e i tassi di riammissione consentono agli ospedali di evitare sanzioni e ridurre le spese operative.
Maggiore efficienza operativa. Un vantaggio dell'analisi predittiva è che questi strumenti possono identificare le aree di miglioramento operativo nell'erogazione dell'assistenza, analizzando le prestazioni del personale ed eventuali inefficienze del sistema che incidono sui profitti. In tale circostanza, l'analisi predittiva serve a supportare il processo decisionale tra i team clinici e amministrativi. Spesso, inoltre, le aziende ospedaliere utilizzano l'analisi predittiva per individuare con maggiore precisione la durata dei ricoveri. In questo modo si ha la possibilità di pianificare e organizzare in modo più efficiente il personale.
Calcolo del rischio. L’analisi predittiva viene inoltre utilizzata come supporto ai medici e i chirurghi per fornire consulenza sui rischi in caso di terapie farmacologiche o sul rapporto costi-benefici di un intervento, in base alle condizioni attuali del paziente, alla precedente storia medica e alla prescrizione di farmaci. Non solo gli operatori sanitari ma anche i contribuenti assicurativi sfruttano spesso l'analisi predittiva per calcolare i punteggi di rischio delle transazioni online, migliorando così la sicurezza informatica e riducendo le possibilità di frodi assicurative.
In conclusione, man mano che la tecnologia evolve, le organizzazioni sanitarie devono muoversi per impiegare al meglio i vantaggi di questi strumenti mitigando al contempo eventuali rischi. Un'analisi predittiva ben progettata e la creazione di un ecosistema digitale stanno aiutando i fornitori sanitari ad elaborare la vasta quantità di informazioni disponibili. Le soluzioni risultanti possono aiutare i fornitori ad aumentare la sicurezza dei pazienti, a migliorare l'efficienza operativa e, soprattutto, a migliorare i risultati dei pazienti.
