Haga posible una asistencia sanitaria basada en datos contrastados
Las organizaciones sanitarias recurren cada vez más al análisis de datos para obtener conocimientos a partir de conjuntos de datos médicos complejos y en constante expansión. Estos conocimientos mejoran la atención al paciente e impulsan la innovación médica. Con IBM SPSS Statistics, los hospitales, las clínicas y las instituciones de investigación clínica pueden satisfacer las crecientes demandas de tratamientos médicos personalizados, gestión de recursos críticos y prevención proactiva de enfermedades. Los organismos de salud pública pueden rastrear patrones de enfermedades y predecir brotes utilizando datos epidemiológicos, mientras que los investigadores médicos y las empresas farmacéuticas pueden acelerar el descubrimiento de fármacos y los ensayos clínicos con datos clínicos y bioestadísticos. La integración de diversas fuentes de datos, como historiales de pacientes, reclamaciones de seguros y análisis en tiempo real, puede proporcionar una visión cohesiva del recorrido sanitario de un paciente.
Aplicaciones
Utilice el análisis de regresión en la investigación clínica para permitir un examen detallado de las relaciones entre las variables independientes y dependientes. Esto ayuda a cuantificar cómo influyen en los resultados sanitarios diversos factores de predicción, como los tipos de tratamiento o los datos demográficos del paciente. Mediante el empleo de técnicas como la regresión lineal y logística, los investigadores clínicos pueden identificar factores significativos que afectan a las tasas de recuperación o a la prevalencia de la enfermedad.
Implemente análisis de supervivencia para predecir la probabilidad de reingresos hospitalarios de pacientes basándose en datos médicos históricos, como la duración de la estancia hospitalaria, el historial médico y los planes de atención posteriores al alta. Esta técnica estima el tiempo que transcurrirá hasta que se produzca un evento específico (como un reingreso), lo que permite a los proveedores sanitarios identificar con antelación a los pacientes de riesgo. Permite realizar intervenciones específicas, lo que reduce las probabilidades de reingreso mediante la mejora de la planificación del alta y la atención posterior, lo que en última instancia reduce los costes sanitarios.
Aplique el análisis comparativo para evaluar la calidad de la atención sanitaria comparando diversos indicadores de calidad, como los resultados de los pacientes, la eficacia de los tratamientos y la coherencia de la atención en distintos hospitales o departamentos. Técnicas como el análisis de la varianza o las pruebas t pueden ayudar a determinar diferencias estadísticamente significativas en la calidad de la atención entre los grupos. Este análisis pone de relieve las áreas en las que los proveedores sanitarios pueden mejorar la prestación de servicios y poner en marcha iniciativas específicas de mejora de la calidad.
Utilice el análisis de conglomerados para analizar datos demográficos y geográficos con el fin de detectar brotes de enfermedades en regiones específicas. Al agrupar zonas con tasas de infección o factores demográficos similares, esta técnica ayuda a los funcionarios de salud pública a localizar brotes localizados y comprender cómo se propagan. Los métodos de medias k o de agrupación jerárquica pueden identificar áreas de mayor riesgo y permitir una respuesta más rápida y específica, incluida la asignación de recursos e intervenciones para prevenir una infección generalizada.