As organizações de saúde estão recorrendo cada vez mais à análise de dados para extrair insights a partir de conjuntos de dados médicos complexos e em constante expansão. Esses insights aprimoram o atendimento ao paciente e impulsionam a inovação médica. Com o IBM® SPSS Statistics, hospitais, clínicas e instituições de pesquisa clínica podem atender às crescentes demandas por tratamentos médicos personalizados, gerenciamento crítico de recursos e prevenção proativa de doenças. Órgãos de saúde pública podem acompanhar padrões de doenças e prever surtos usando dados epidemiológicos, enquanto pesquisadores médicos e empresas farmacêuticas podem acelerar a descoberta de medicamentos e os ensaios clínicos com dados clínicos e bioestatística. Ao integrar diversas fontes de dados, como prontuários médicos, pedidos de reembolso de seguros e análise em tempo real, é possível ter uma visão coesiva da jornada de saúde de um paciente.
Utilize a análise de regressão na pesquisa clínica para examinar em detalhes as relações entre variáveis independentes e dependentes. Isso ajuda a quantificar como diferentes preditores, como tipos de tratamento ou dados demográficos dos pacientes, influenciam os resultados de saúde. Ao aplicar técnicas como regressão linear e logística, pesquisadores clínicos podem identificar fatores significativos que afetam taxas de recuperação ou prevalência de doenças.
Implemente a análise de sobrevivência para prever a probabilidade de readmissões de pacientes com base em dados médicos históricos, como tempo de internação hospitalar, histórico médico e planos de atendimento pós-alta. Essa técnica estima o tempo até que um evento específico (como readmissão) ocorra, permitindo que os prestadores de serviços de saúde identifiquem pacientes em risco precocemente. Ela permite intervenções direcionadas, reduzindo as chances de readmissão ao melhorar o planejamento da alta e o acompanhamento médico, em última instância diminuindo os custos de prestação dos serviços.
Aplique a análise comparativa para avaliar a qualidade da assistência médica, comparando vários indicadores de qualidade, como resultados dos pacientes, eficácia do tratamento e consistência do atendimento em diferentes hospitais ou departamentos. Técnicas como ANOVA ou testes t ajudam a determinar diferenças estatisticamente significativas na qualidade do atendimento entre os grupos. Essa análise destaca áreas em que os prestadores de serviços de saúde podem melhorar o atendimento e implementar iniciativas direcionadas de melhoria da qualidade.
Use a análise de cluster para examinar dados demográficos e geográficos a fim de detectar surtos de doenças em regiões específicas. Agrupando áreas com taxas de infecção semelhantes ou fatores demográficos comuns, essa técnica ajuda as autoridades de saúde pública a identificar surtos localizados e entender sua propagação. Os métodos k-means ou agrupamento hierárquico podem apontar áreas de maior risco e permitir uma resposta mais rápida e direcionada, incluindo alocação de recursos e intervenções para evitar uma infecção generalizada.