予測分析が医療を改善する方法

予測分析は、ヘルスケアの提供方法を​​再定義すると言われています。 重大な病気の発生と、将来の再入院の可能性を予測します。 飲食料品、出版物、エンターテイメントなどのその他のセクターは、予測分析を使用することですでにメリットを享受しています。ヘルスケアで同じことができない理由はありません。

ただし、予測分析の定義と範囲は、最初に純粋にヘルスケアのコンテキストで理解する必要があります。 One-size-fits-allモデルは機能しません。 また、分析を提供するためのインフラストラクチャが提供され、適切な形式で必要な情報を医療専門家に提供できることも重要です。 適切でプロアクティブなヘルスケアを提供するには、ヘルスケアの専門家に正しいコンテキストとメタデータを提供する必要があります。 そのため、予測分析はヘルスケアには適していますが、最初にカスタマイズし、適切な形式の適切なデータを提供する必要があります。 （ヘルスケアにおけるビッグデータの役割については、「ビッグデータがヘルスケアに革命をもたらすか？」を参照してください。）

予測分析とは何ですか？

予測分析は、履歴データ、データパターン、およびその他の入力に基づいて特定のイベントの予測を提供する高度な分析のブランチです。 予測から生じる要件に対処するために、事前対策を講じることができます。 予測分析では、予測を行うために、データマイニング、人工知能、モデリング、機械学習、統計などの他のブランチで使用されている手法を活用し、情報技術、管理、モデリングビジネスプロセスを統合します。 予測は、将来のリスクと機会を特定するために使用できます。 予測分析は、ビジネス組織が多くのことを達成するのに役立ちます。 以下に例を示します。