Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analiz nedir?
Tahmine dayalı analiz; gelecekteki olaylar veya kararlar için öngörülerde bulunmak amacına yönelik olarak, geçmiş verilerin modellenmesi, veri madenciliği ve istatistik ile beraber yapay zeka kullanılarak yapılan analizlerdir.
Sağlıkta tahmine dayalı analiz, yazılım araçları ile kişinin geçmiş bilgilerinden, geleceği hakkında tahminler ile kişiselleştirilmiş tedavi yollarının geliştirilmesidir. Sağlık uzmanlarının deneyimi, kişinin tıbbi geçmişi, demografik bilgileri ve davranışları ile, gelecekteki durumu tahmin edilerek yapılır. Tahmine dayalı analiz, bir hipoteze uyması için, insanlar tarafından geliştirilen teorilerden elde edilen mantığa dayanır.
Dijital sağlık alanındaki girişimlere finansal destek sağlayan Rock Health Şirketi, sağlık hizmetinde tahmine dayalı analiz hakkındaki bir raporunda; geleneksel tıp ve sağlık hizmetlerinin çoğunun tahmine dayalı analiz yaparak çalıştığını belirtti. Tek fark, birkaç yıl önce, doktorların zihinlerinin uzmanlık ve deneyimlerine dayanarak bilinmeyeni tahmin etmeleriydi. (2)
Günümüzde, HBYS yazılımları dahil, tüm Sağlık Bilgi Sistemi Yazılımları her geçen gün daha fazla veriyi toplayacak şekilde yapıları genişliyor Tahmine dayalı analiz; operasyonel yönetim, kişisel tıp ve epidemiyolojide giderek daha kullanışlı hale geldiği için, her geçen gün sağlıkta bilişim teknolojilerinin etkisi artmaya devam edecektir.
Sağlıkta tahmine dayalı analizin getireceği faydalar
Hasta bakımının kalitesi ile verimliliğinin yanı sıra, sağlık personeli ve kuruluşlarının verimliliğini, etkililiğini artırır; hastanelerin ve diğer sağlık kuruluşlarının karlılığı için de olumlu etkileri vardır.
Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analizinden elde edilecek faydalardan bazıları,
Operasyonel yönetim için verimlilikler
Tahmine dayalı analitik, operasyonel verimliliğin iyileştirilmesine olanak tanır. Bunun yanı sıra, geçmiş ve gerçek zamanlı hasta kabul oranlarının belirlenmesini sağlarken , diğer taraftan personel verimliliğini değerlendirmemizi sağlayabilir. Bu da hastaların daha iyi hizmet almasını sağlayarak, tedavi başarısını olumlu etkileyecektir. Teşhislerin doğruluk oranlarındaki artış sağlanarak, tedavi kalitesi yükselecektir.
Baskı yaralanmaları, personel-hasta oranları, kalifiye personel, ücretler, hasta devir hızı ve karlılık istatistikleri gibi verilere dayalı olarak yaşlı bakımı hizmetlerinin risk profilini belirlemek için, öngörücü risk profili modelleri geliştirilebilir. Bu bilgiler, gelecekte hangi eğitimlerin gerekli olduğunu tahmin etmeye yardımcı olabilir. Sağlıkta tahmine dayalı analitik, doğru teşhis sonrasındaki rahatsızlıkların etkin şekilde tedavi edilmesini sağlar. Yeniden yatışları ve acil servis ziyaretlerini ve diğer olumsuz olayları önlemesine izin verebilir.
Tahmine dayalı analitik, sadece hastalar için değil aynı zamanda bakıcıların, sağlık tesislerinde yoğunluk olduğunda da hizmetlerin aksatılmadan yürütülmesine yardımcı olur.
Kişisel tıp
Tahmine dayalı analiz, kişisel tıp için öneriler getirecek, doktorların tahmin edemedikleri hastalıklar için ön bilgi içeren büyük verilerin kullanılmasını sağlayabilir. Bazı ilaçların belirli bir grup insan için işe yaradığı, ancak diğerleri için işe yaramadığı uzun zamandır bilinmektedir. Bunun nedeni, insanların karmaşık ve benzersiz olmaları olmasıdır. Bir sağlık pratisyeninin, tüm bu bilgileri manuel olarak ayrıntılı olarak analiz etmesi neredeyse imkansızdır. Büyük veri ve tahmine dayalı analitik, ilgili tarafların büyük veri kümelerini inceleyerek ve buna dayalı tahminler oluşturarak bilinmeyen ilişkilerin, iç görüleri ve gizli yapısal bilgileri ortaya çıkarmaya olanak tanır.
Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analiz; hastanın durumuna, önceki tıbbi geçmişine, kullandığı ilaçlara dayalı olarak ameliyat sırasında yaşanan ölüm riski hakkında tavsiyelerde bulunmak ve tıbbi kararlar vermede yardımcı olmak için her geçen gün daha fazla kullanılmaktadır.
İzleme araştırmaları
Hastane Bilgi Yönetim Sistemleri , “Aile hekimi Bilgi Sistemleri”, “Ulusal Hastane Enfeksiyonu Sürveyans Sistemi”, “Ulusal Tüberküloz Bilgi Sistemi”, “Ulusal Neonatal Topuk Kanı Sistemi”, “Halk Sağlığı Laboratuvar Bilgi Sistemi” gibi sistemler her geçen gün artan verileri nedeniyle, toplum sağlığına yönelik tahmin elde edebilmek için çok değerlidir.
Coğrafi, demografik ve tıbbi durum bilgileri dahil olmak üzere, sağlık sistemi verilerinin hacmini kullanan büyük halk sağlığı araştırmalarına ilişkin tahmine dayalı analiz , toplum ve diğer analizler, sağlık modellerinin profillerini oluşturabilir ve sağlık kuruluşlarını ve devlet kurumlarını ‘sigarayı bırakmak’ gibi müdahaleleri daha iyi hedefler konusunda da bilgilendirebilir veya ‘obezite’ kampanyaları, dolayısıyla etkinliği arttırır.
Tarihsel verilere dayanan hastalık ve kronik hastalık olasılığı ile ilgili tahminler, gelecekte halk sağlığı sistemi üzerindeki mali ve kaynak yükünü azaltmayı amaçlayan erken müdahaleleri yaratabilir.
İlaç sektöründen alınan veriler; hastalık ve rahatsızlık kümelerini vurgulamak, talebi daha doğru bir şekilde hedeflemenin yanı sıra, ilaç kıtlığını önlemek için tedarik zinciri gereksinimlerini, kaynaklarını tahmin etmek ve yeniden yönlendirmek için de kullanılabilir.
Epidemiyolojik çalışmalar, risk altındaki popülasyonlar için hastalıkları belirlemeyi ve önlemeyi amaçlayan risk değerlendirmelerine ve istatistiklere dayanmaktadır. Tahmine dayalı analitik, risk puanlarını kullanmak için hızlı ve doğru içgörüler sağlayabilir ve bugünün ötesinde ve gelecekte kolektif sağlık sorunlarına ilişkin içgörüler sağlayabilir. Bu, hastalık salgınları ve kanser kümeleri gibi sağlık sorunları için gelecekte risk altında olan insan gruplarının proaktif olarak belirlenmesine yardımcı olacaktır.
Yeni teknolojiler yeni riskler getirir.
Tahmine dayalı analitik; verilerin güvenliği ve bütünlüğü açısından çok büyük bir risk oluşturan verilerin merkezileştirilmesini içerir. Genellikle bulutta depolanan veya internet üzerinden başka bir şekilde erişilebilen artan veri miktarı göz önüne alındığında, kötü niyetli kişilerin sürekli olarak bilgisayar korsanlığı tehdidi için hedef olacaktır. Bulut teknolojisinin tahmine dayalı analizin etik bazı sakıncaları bulunmaktadır. Bulutta bulunan sağlık verilerin güvenliği, önemli bir risk içermektedir.
Tahmine dayalı analitiğin arkasındaki algoritmaların ve modellerin mükemmel olmadığını ve uygun olduğunda daha hesap verebilir ve şeffaf hale getirilmesi gerekir. Bütün bu risklere rağmen, tahmine dayalı analitik geleceğin teknolojisi olma yolunda emin adımlarla ilerlemektedir. Ayrıca, uygulamasında etik ve tarafsız olmasına yönelik gerekli yasaları, uygulama yönergeleri ile bir an önce hazırlanmaya başlanmalıdır.
(1)https://online.husson.edu/predictive-analytics-in-healthcare/#:~:text=Predictive%20analytics%20in%20healthcare%20uses,experience%20to%20predict%20the%20future.
(2)https://www2.deloitte.com/us/en/insights/topics/analytics/predictive-analytics-health-care-value-risks.html
