Tendencias del Mercado de Análisis sanitario en Europa Industria
Análisis de datos clínicos para presenciar un crecimiento significativo durante el período de pronóstico
- Un número creciente de institutos y empresas de atención médica buscan adoptar análisis clínicos como parte de sus operaciones para ofrecer atención preventiva mediante el monitoreo efectivo de los datos de los pacientes y brindando atención individual para aumentar la efectividad y eficiencia de sus servicios.
- Se garantiza que el análisis de datos clínicos se convertirá en una herramienta esencial que utiliza datos médicos en tiempo real de eSalud para generar conocimientos, tomar decisiones, predecir resultados y reducir costos al permitir intervenciones tempranas para posibles complicaciones clínicas. El análisis de datos clínicos está ayudando a los proveedores de atención médica a analizar sus datos e iniciar un cambio de reembolsos de pago por servicio a compras basadas en el valor, organizaciones de atención responsable y diseño de seguros basado en el valor (VBID).
- La mayoría de los hospitales en Italia tienen sus plataformas de seguimiento y localización computarizadas de ingreso de órdenes médicas (CPOE), registros médicos electrónicos (EMR) e identificación por radiofrecuencia (RFID) en pleno funcionamiento en el país. Los sistemas de información hospitalaria y los EMR de la región de Lombardía son una de las inversiones realizadas por el gobierno de Italia.
- La creciente adopción de registros digitales de pacientes como registros médicos electrónicos en la región está experimentando un aumento que ayuda a las organizaciones a ofrecer una mejor atención y analizar las diversas condiciones de los pacientes. De este modo, se pueden analizar mejor los datos de pacientes con hipertensión, enfermedades cardiovasculares y otras enfermedades crónicas.
- El análisis de datos clínicos es actualmente parte de la respuesta al COVID-19, donde las organizaciones de atención médica y el gobierno utilizan los datos de los pacientes para abordar y manejar mejor las crisis. Por ejemplo, el gobierno del Reino Unido utilizó datos de pacientes para analizar la situación introduciendo los datos en algoritmos de aprendizaje automático y de inteligencia artificial para fortalecer las bases de datos gubernamentales y ayudar a los ministros y funcionarios a contrarrestar la pandemia.
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Costo reducido de la atención y predicción de posibles servicios de emergencia
- El uso de big data en la atención médica reduce los gastos generales al tiempo que ayuda a los investigadores en el análisis de datos de salud de la población y reduce la probabilidad de brotes durante el tratamiento de enfermedades. Algunos ejemplos de este tipo de datos enormes son los registros médicos, datos de dispositivos de pruebas médicas, registros hospitalarios, información sobre recetas, historial médico de la familia, información de identificación personal e información de seguros.
- Los médicos y otros profesionales médicos utilizan el análisis de big data para decidir eficazmente sobre tratamientos y servicios. Por lo tanto, ayuda a los médicos a detectar enfermedades y dolencias de manera temprana, cuando pueden tratarse de manera más económica. Se prevé que el uso de análisis sanitarios aumente como resultado de los factores mencionados anteriormente.
- El reingreso hospitalario conlleva un precio elevado. Según HealthcareDive, Medicare gasta más de 26 mil millones de dólares al año en reingresos. El Programa de Reducción de Readmisiones Hospitalarias de Medicare, que añade incentivos financieros para luchar contra las readmisiones, también somete a los hospitales a severas multas. El análisis predictivo en la atención sanitaria puede identificar pacientes cuyas características apuntan a una alta probabilidad de reingreso, de modo que los médicos puedan dedicar más tiempo a los seguimientos y adaptar los procedimientos de alta para evitar una recuperación rápida.
- Gracias al análisis predictivo, las organizaciones sanitarias pueden identificar a los pacientes en riesgo de contraer enfermedades crónicas y brindarles atención preventiva antes de que la enfermedad empeore. A través de análisis, los pacientes reciben puntuaciones según su demografía, condiciones médicas, edad y patrones de atención anteriores. Diabetes Care realizó un estudio que mostró cómo los modelos de análisis predictivo para la atención médica podían estimar la esperanza de vida de una persona mayor con diabetes entre cinco y diez años, lo que permitía a los médicos elaborar planes de tratamiento personalizados.
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