Mengaktifkan layanan kesehatan berbasis data berdasarkan bukti
Organisasi layanan kesehatan semakin beralih ke analisis data untuk mendapatkan insight dari kumpulan data medis yang kompleks dan terus berkembang. Insight ini meningkatkan perawatan pasien dan mendorong inovasi medis. Dengan IBM SPSS Statistics, rumah sakit, klinik, dan lembaga penelitian klinis dapat memenuhi tuntutan yang meningkat untuk perawatan medis yang dipersonalisasi, manajemen sumber daya penting, dan pencegahan penyakit proaktif. Badan kesehatan masyarakat dapat melacak pola penyakit dan memprediksi wabah menggunakan data epidemiologi, sementara peneliti medis dan perusahaan farmasi dapat mempercepat penemuan obat dan uji klinis dengan data klinis dan biostatistik. Dengan mengintegrasikan berbagai sumber data, seperti catatan medis pasien, klaim asuransi, dan analitik waktu nyata, dapat memberikan pandangan yang kohesif tentang perjalanan kesehatan pasien.
Aplikasi
Memanfaatkan analisis regresi dalam penelitian klinis untuk memungkinkan pengujian terperinci mengenai hubungan antara variabel independen dan dependen. Hal ini membantu mengukur bagaimana berbagai prediktor, seperti jenis perawatan atau demografi pasien, memengaruhi hasil kesehatan. Dengan menggunakan teknik seperti regresi linier dan logistik, peneliti klinis dapat mengidentifikasi berbagai faktor signifikan yang memengaruhi tingkat pemulihan atau prevalensi penyakit.
Menerapkan analisis kelangsungan hidup untuk memprediksi kemungkinan penerimaan kembali pasien berdasarkan data medis historis, seperti lama rawat inap, riwayat medis, dan rencana perawatan setelah pemulangan pasien. Teknik ini memperkirakan waktu hingga kejadian tertentu (seperti rawat inap) terjadi, sehingga memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk mengidentifikasi secara dini pasien berisiko. Hal ini memungkinkan intervensi tepat sasaran yang mengurangi kemungkinan masuk kembali dengan meningkatkan perencanaan pemulangan dan perawatan lanjutan, yang pada akhirnya menurunkan biaya perawatan kesehatan.
Menerapkan analisis komparatif untuk menilai kualitas perawatan kesehatan dengan membandingkan berbagai indikator kualitas, seperti hasil akhir pasien, keberhasilan pengobatan, dan konsistensi perawatan di berbagai rumah sakit atau departemen. Teknik seperti ANOVA atau uji t dapat membantu menentukan perbedaan yang signifikan secara statistik dalam kualitas perawatan antar kelompok. Analisis ini menyoroti berbagai area di mana penyedia layanan kesehatan dapat meningkatkan penyediaan layanan dan menerapkan inisiatif peningkatan kualitas yang tepat sasaran.
Manfaatkan analisis klaster untuk menganalisis data demografis dan geografis untuk deteksi wabah penyakit di wilayah tertentu. Melalui pengelompokan area dengan tingkat infeksi atau faktor demografis yang sama, teknik ini membantu petugas kesehatan masyarakat untuk menentukan wabah lokal dan memahami bagaimana penyebarannya. Metode k-means atau pengelompokan hierarkis dapat mengidentifikasi area yang berisiko lebih tinggi dan memungkinkan respons yang lebih cepat dan lebih tepat sasaran, termasuk alokasi sumber daya dan intervensi untuk mencegah infeksi yang meluas.