A importância da análise preditiva em saúde

Em primeiro lugar, é importante sabermos que à medida que mais organizações de saúde investem em tecnologia e conhecimento necessários para coletar e analisar big data, a análise preditiva está se tornando um tema cada vez mais atual.

No entanto, como muitas empresas do setor da saúde têm experiência limitada com formas sofisticadas de análise de big data,  pode ser difícil fazer uma iniciativa tão avançada decolar.

Desta maneira, a  análise preditiva permite que as organizações antecipem a demanda do paciente, beneficiando as equipes, incluindo marketing, operações, finanças, prestação de cuidados dentre outros.

Vamos dar uma olhada mais de perto em como as organizações de saúde podem aproveitar a modelagem e análise preditiva e as vantagens que terão ao implementá-las.

O que é modelagem e previsão preditiva?

Em um primeiro momento, a análise preditiva deriva percepções de padrões e correlações em dados e usa essas informações para conduzir os resultados desejados.

Desta forma, a área da saúde, a análise preditiva pode ser aproveitada para criar ações mais estratégicas que resultarão em melhores resultados para os pacientes.

A modelagem preditiva é um subconjunto de análises simultâneas, que usa dois ou mais tipos de análises estatísticas (geralmente mineração de dados, aprendizado de máquina e estatísticas) simultaneamente.

Na área de saúde, esses conjuntos de dados são normalmente derivados de uma mistura de dados clínicos e dados de sinistros.

Embora muitos sistemas de saúde enriquecem o conjunto de dados para incluir dados demográficos de consumidores e pacientes, psicográficos, preferências e estilos de vida.

Ou seja, o objetivo da modelagem preditiva é antecipar um evento, comportamento ou resultado usando um conjunto multivariado de preditores.

No entanto, os profissionais de saúde podem aproveitar a modelagem preditiva para identificar os consumidores e pacientes com maior probabilidade de responder a uma determinada ação, e, em seguida, criar mensagens de alcance para públicos específicos nos canais que eles provavelmente irão frequentar.

Benefícios da análise preditiva em saúde

A análise preditiva e os modelos preditivos ajudam os profissionais  a reduzirem custos, aumentar as taxas de resposta e melhorar o ROI, concentrando gastos e recursos nos indivíduos com maior probabilidade de se envolver com a organização.

Esta é uma estratégia de aquisição e retenção muito mais eficaz do que as campanhas de alcance geral, porque as campanhas otimizadas incluem elementos hiperpersonalizados, como serviços específicos de localização.

Uma parte considerável do ROI envolve receita recorrente previsível e estável de campanhas baseadas em análises - não apenas o sucesso pontual de uma campanha específica.

A análise preditiva minimiza a rotatividade de clientes e cria fidelidade à marca, dois fatores importantes, uma vez que é três a sete vezes mais difícil vender para um paciente novo ou não paciente do que para um paciente existente.

A ideia aqui é adquirir novos pacientes com o menor custo possível, alocando assim mais recursos para os esforços de retenção do paciente.

Como implementar análises preditivas e modelagem em saúde

Em primeiro lugar, os sistemas de saúde precisam das ferramentas e tecnologias certas.

O principal deles é o CRM, que reúne fontes de dados como:

• dados demográficos,
• psicográficos,
• sociais,
• comportamentais,
• clínicos,
• financeiros,
• website,
• call center,
• credenciamento de fornecedores.

A plataforma analisa os dados  para fornecer visualizações completas de 360 ​º dos hábitos e atividades do paciente, tornando possível esta análise preditiva.

Os modelos preditivos são exclusivos para cada organização, portanto, os processos de análise de saúde também precisam ser.

Certifique-se de considerar o tempo para valorização de implementar uma plataforma de análise de saúde - com que rapidez ela precisa estar pronta e funcionando para atender às suas metas?

Que tipos de dados você deseja priorizar?

Como a análise preditiva é usada na área de saúde?

A fim de tornar o entendimento mais claros, apresentamos abaixo 03 exemplos onde é possível entender a análise preditiva:

1. Análise preditiva para pacientes bariátricos

Digamos que você construa um modelo preditivo para direcionar os clientes potenciais para um procedimento de cirurgia  bariatria.

Primeiro, crie algumas células de teste para a campanha.

Por exemplo, tente uma mensagem para a persona de um cliente que descreva um homem com mais de 55 anos que está se submetendo à cirurgia bariátrica pela primeira vez.

Em seguida, crie uma mensagem para um grupo mais generalizado de candidatos a bariátricos e envie a eles a mesma mensagem.

Se a mensagem direcionada a um cliente específico supera a mensagem generalizada, então a estrutura da campanha é sólida.

Testes consistentes geralmente levam a taxas de resposta aumentadas ao longo do tempo.

Sem testar no mesmo esquema de campanha, é difícil saber qual mensagem ou canal foi mais eficaz.

Este método aumenta a probabilidade de taxas de resposta mais altas para a próxima versão da campanha.

Usando a análise de resposta e os resultados da célula de teste, você pode ter certeza de ter o melhor dos melhores para a próxima campanha.

Simplificando, você está restringindo a amostra e selecionando os pacientes que você não deve visar.

2. Análise preditiva multivariada para substituições de quadril

Os profissionais  de saúde também podem criar um modelo preditivo que ajude a identificar os consumidores que provavelmente precisarão de uma cirurgia de substituição do quadril no futuro.

Esse modelo seria baseado em variáveis ​​de saúde, demográficas e de estilo de vida que aumentam a probabilidade de um cliente em potencial ser candidato a esse procedimento.

Nesse caso, o número de visitas de radiologia, IMC e hábitos de leitura são variáveis ​​que afetam a probabilidade de um paciente precisar de uma prótese de quadril.

Cada uma dessas variáveis ​​tem um peso preditivo. A soma do peso preditivo de um paciente indica a probabilidade de ele precisar de um procedimento específico no futuro.

Se a soma dessas variáveis ​​for alta, esse paciente é um provável candidato à cirurgia de substituição do quadril.

3. Previsão avançada de demanda de mercado

A análise preditiva não apenas prevê a demanda, mas também informa às organizações por que ocorrerá uma mudança na demanda.

Como a maioria dos métodos de previsão fornece pouca explicação sobre o que influenciou a demanda, isso torna a modelagem preditiva um dos métodos quantitativos mais sofisticados para prever a demanda.

Por exemplo, considere um modelo preditivo para encontrar a demanda futura para sua linha de serviço de cardiologia em um mercado específico.

Ou seja, ao executar o modelo preditivo, você descobre que a probabilidade de os pacientes precisarem de cuidados cardíacos está aumentando.

Desta forma, quando você analisa os dados, descobre que isso se deve ao aumento do tabagismo e aumento das taxas de obesidade.

Então, seu sistema de saúde poderia colher alguns insights importantes para informar sua estratégia futura.

E talvez, administrando uma clínica para ajudar os pacientes existentes a perder peso e parar de fumar.

Obviamente, obter insights específicos como esse requer tecnologia avançada.

Modelos projetados para prever eventos muitos anos depois devem ser usados ​​apenas para orientação geral.

Embora avançados, eles dependem de dados históricos e não podem prever os eventos aleatórios que influenciam os sistemas de saúde.

Em outras palavras, para obter os melhores resultados, as organizações de saúde devem usar uma ferramenta desenvolvida especificamente para seu setor.

Considerações finais

Por fim, no cenário de saúde hipercompetitivo de hoje, não é suficiente coletar dados sobre pacientes e clientes potenciais - você deve analisar, interpretar e aplicar os dados para impulsionar o sucesso de suas ações.

Refinar a lista de clientes em potencial relevantes para qualquer campanha pode melhorar as taxas de resposta e, em simultâneo, reduzir os custos.

Desta forma, com a análise preditiva em vigor, sua organização está se preparando para aumentar a resposta do consumidor às suas ações, levando a melhores resultados  e maior retenção e fidelidade do paciente.