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Predictive analytics healthcare: come l’AI rivoluziona la medicina

Predictive analytics healthcare

Il mondo dell’healthcare è storicamente legato ai dati. Gli esami, le diagnosi, i successi degli interventi, l’efficacia delle terapie: tutti si basano sulle statistiche e le informazioni ottenute dai dati raccolti nel tempo. Per non parlare della diffusione di un virus o di altre forme di malattia. In questa situazione, l’uso della predictive analytics riveste un ruolo cruciale che può portare a una vera e propria rivoluzione.

Anzitutto perché la predictive analytics permette di migliorare l’efficienza dei servizi di cura e i risultati per i pazienti. In secondo luogo, perché, attraverso l’analisi dei dati storici, consente alle strutture sanitarie di anticipare future evoluzioni, sia dal punto di vista clinico sia gestionale.

Predictive analytics healthcare

Una crescita esplosiva di dati

Entro il 2025, la quantità totale di dati sanitari raccolti a livello globale raggiungerà i 10.800 exabyte, con un tasso di crescita annuo del 36%. Secondo questa previsione di LEK Consulting si tratta di un trend che sta progredendo più velocemente di quello dei settori che tradizionalmente sono i primi produttori di dati, come il manifatturiero, i servizi finanziari, media e intrattenimento.

Le ragioni di questa rapida crescita vanno principalmente ricercate l’esplosione dei dati registrati dal crescente uso delle cartelle cliniche, delle nuove tecnologie di imaging (tra cui l’acquisizione di video e la diagnostica digitale) e dall’aumento della quantità di informazioni raccolte nei dati omici. A questi si aggiungono i dati registrati dall’esterno della struttura sanitaria, per esempio attraverso i dispositivi digitali indossabili e le tecnologie di monitoraggio domestico.

La trasformazione in informazioni utili di questa enorme mole di dati per migliorare i risultati dei pazienti rimane una sfida. Che però, come detto, può essere efficacemente affrontata grazie alla predictive analytics.

Predictive analytics healthcare

I benefici per i pazienti

Grazie all’uso di tecniche di AI e apprendimento automatico, la predictive analytics permette di ottenere diversi benefici. Attraverso l’accesso a una vasta gamma di dati (come anamnesi, dati demografici ed economici), e alla loro analisi fornisce preziosi insight ai medici e agli operatori sanitari, consentendo di prendere decisioni migliori e basate sui dati per migliorare complessivamente l’assistenza ai pazienti.

La predictive analytics permette, poi, di passare da un approccio unico per tutti a trattamenti e farmaci personalizzati, adattati alle specifiche condizioni di salute di ciascun malato, migliorando così l’efficacia dei trattamenti stessi. Un metodo, questo, che non si applica solo a livello individuale, ma può essere utilizzato anche per gestire la salute della popolazione, identificando pazienti simili all’interno di una coorte e prevedendo epidemie, consentendo agli operatori sanitari di intervenire prontamente per migliorare le probabilità di sopravvivenza. Non solo. Le informazioni ricavate dai dati consentono di prevedere quali pazienti sono a rischio più elevato e di avviare interventi precoci per evitare complicazioni più gravi.

Un altro vantaggio che consente la predictive analytics è di permettere agli operatori sanitari di prendere decisioni informate e tempestive per fornire trattamenti più efficaci e ridurre i costi associati alla gestione delle malattie croniche, che, con l’invecchiamento della popolazione rappresentano una spesa sanitaria sempre più rilevante.

Dalle cure all’organizzazione

Predictive analytics healthcare

La predictive analytics può portare importanti benefici anche dal punto di vista organizzativo e operativo. Infatti, permette di prevedere i guasti delle apparecchiature mediche e pianificare la manutenzione in modo da ridurre al minimo le interruzioni del flusso di lavoro ospedaliero.

Inoltre, contribuisce alla trasformazione digitale del settore sanitario, consentendo un monitoraggio continuo della salute dei pazienti e una comunicazione più efficace tra pazienti e operatori sanitari.

Attraverso la predictive analytics si possono anche individuare potenziali errori umani e azioni fraudolente, contribuendo così a prevenirli e ridurre i rischi per pazienti e operatori.

Tutti questi aspetti permettono di ottimizzare l’utilizzo delle risorse e di prevedere le esigenze di personale e di trattamento. Il risultato è una riduzione dei costi complessivi.

Grazie all’AI e al machine learning, la predictive analytics può realmente rivoluzionare il mondo dell’healthcare, apportando grandi benefici in vari ambiti del settore sanità, sia per i pazienti sia per gli operatori.

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