Qu’est-ce que la modélisation prédictive et pourquoi est-elle critique?
Le cabinet de recherche Deloitte propose une définition simple: «L’analyse prédictive peut être décrite comme une branche d’analyse avancée utilisée pour faire des prédictions sur des événements ou des activités futurs inconnus qui mènent à des décisions.»
Contrairement à l’analyse prescriptive, qui utilise des ensembles de données pour aider à rationaliser les processus existants et à améliorer les performances opérationnelles, les cadres prédictifs utilisent des modèles d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour découvrir les corrélations entre des sources de données disparates et fournir des recommandations exploitables.
Comme le dit Phan, la puissance de la prédiction avec l’analyse des données est particulièrement critique en médecine. «Le traitement médical est un art», dit-il. «Bien qu’il y ait de la science derrière cela, la prise de décision est un art. Un modèle basé sur l’IA peut aider à soutenir les décisions des médecins – et pas seulement le modèle lui-même, mais aussi les capteurs et les appareils qui aident à collecter des données médicales. «
APPRENDRE ENCORE PLUS: Découvrez comment l’analyse prédictive peut améliorer la prestation des soins.
Cas d’utilisation potentiels de l’analyse prédictive dans le secteur de la santé
En pratique, l’analyse prédictive offre des avantages dans plusieurs cas d’utilisation, tels que:
- Amélioration des résultats pour les patients. En intégrant les dossiers des patients avec d’autres données de santé, les organisations de santé peuvent détecter les signes avant-coureurs d’événements médicaux graves et prévenir de manière proactive leur survenue.
- Prise en charge holistique de la santé. Les modèles évolutifs centrés sur le patient se concentrent sur la personne dans son ensemble plutôt que sur les résultats isolés. Les outils prédictifs permettent de collecter et d’intégrer des données sur le mode de vie, les symptômes et le traitement pour produire des plans de traitement holistiques.
- Opérations améliorées. Les outils prédictifs peuvent également être appliqués aux processus de soins de santé internes tels que la fourniture d’équipement ou les besoins en personnel pour aider à réduire les coûts globaux.
- Prestation de services personnalisés. La personnalisation des soins a occupé le devant de la scène à mesure que les pressions pandémiques évoluent. Les outils prédictifs permettent de créer des plans de traitement vraiment personnalisés adaptés aux besoins uniques des patients.
Prise en charge de l’analyse prédictive dans le secteur de la santé
Pour exploiter le potentiel de l’analyse prédictive, les prestataires de soins de santé ont besoin d’une combinaison de tactiques et de technologies.
Pour Phan, un déploiement efficace commence par un énoncé du problème: où les prestataires manquent-ils d’informations clés et quelles données pourraient aider à améliorer les résultats pour les patients? «Cela devrait fonctionner de la même manière que la construction d’un modèle informatique», déclare Phan. « Développez des théories sur la manière dont le problème pourrait être résolu, puis développez un ou plusieurs algorithmes que vous allez mettre en œuvre. »
Cela rejoint le deuxième pilier de l’analyse prédictive: les technologies avancées de ML et d’IA. En fournissant à ces outils des données de santé vérifiées, il est possible de développer des modèles fiables et réactifs capables d’analyser les données entrantes pour identifier les problèmes potentiels des patients, améliorer les opérations actuelles et prédire les tendances émergentes.
Phan note cependant qu’il s’agit d’un processus complexe. Les organisations «doivent prendre leurs meilleurs modèles et les faire passer par des études cliniques pour éliminer les données qui ne sont pas solides», dit-il. En outre, les données doivent être divisées en sous-ensembles spécifiques pour la formation, les tests et la validation afin de garantir que les facteurs prédictifs ne sont pas pondérés trop ou trop légèrement dans les résultats de l’analyse.
PLUS DE HEALTHTECH: Comment l’analyse prédictive aide les établissements de santé à anticiper les besoins.
Réduire les risques de sécurité potentiels pour les organisations de soins de santé
Les entreprises doivent également être conscientes des risques potentiels. Par exemple, le document de Deloitte note que des orientations réglementaires émergent encore autour de l’analyse prédictive dans les soins de santé, en particulier en ce qui concerne les interventions automatisées dans les soins centrés sur le patient; si les modèles prédictifs font une erreur, qui en porte la responsabilité?
En outre, Phan souligne des considérations plus pratiques concernant le contrôle et la sécurité des appareils, notamment:
- Étalonnage. «Lorsqu’il s’agit de capteurs électroniques», explique Phan, «nous devons nous occuper de l’étalonnage et des mises à jour logicielles intégrées.» La Food and Drug Administration établit des contrôles rigides pour les mises à niveau logicielles des dispositifs médicaux.
- Contrôle d’accès. «Certaines des préoccupations les plus importantes concernent le contrôle d’accès», déclare Phan. «Étant donné que l’analyse prédictive nécessite la transmission et le traitement continus des données, vous devez contrôler qui peut accéder à ces données.»
- Chiffrement. Un cryptage fort est également essentiel car «à un moment donné, les données devront être transmises sans fil ou sur Internet». Les données non chiffrées pourraient mettre en danger la vie privée des patients et les réseaux de soins de santé.
- Stockage de données. L’augmentation des volumes de données fait du stockage en nuage le choix logique pour les organisations de soins de santé, mais, dit Phan, des normes émergentes telles que le règlement général sur la protection des données de l’Union européenne et le California Consumer Privacy Act peuvent régir où ces données peuvent être stockées et comment elles peuvent être traitées.
