Habilite la atención médica basada en evidencia y en datos
Las organizaciones de atención médica recurren cada vez más a analytics para obtener insights de conjuntos de datos médicos complejos y en constante expansión. Estos insights mejoran la atención al paciente e impulsan la innovación. Con IBM SPSS Statistics, los hospitales, clínicas e instituciones de investigación clínica pueden satisfacer las crecientes demandas de tratamiento médico personalizado, gestión de recursos críticos y prevención proactiva de enfermedades. Las agencias de salud pública pueden rastrear patrones de enfermedades y predecir brotes mediante 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. Mediante la integración de diversas fuentes de datos, como historiales de pacientes, reclamaciones de seguros y análisis en tiempo real, se puede ofrecer una visión cohesiva de la salud 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 diversos predictores, como los tipos de tratamiento o la demografía de los pacientes, influyen en los estados de salud. Mediante técnicas como la regresión lineal y logística, los investigadores clínicos pueden identificar factores significativos que afectan las tasas de recuperación o la prevalencia de la enfermedad.
Implemente análisis de supervivencia para predecir la probabilidad de reingresos de pacientes en función de datos médicos históricos, como la duración de la estadía en el hospital, el historial médico y los planes de atención posteriores al alta. Esta técnica estima el tiempo hasta que ocurre un evento específico (como el reingreso), lo que permite a los proveedores de atención médica identificar a los pacientes en riesgo de manera temprana. Permite intervenciones específicas, lo que reduce las posibilidades de reingreso al mejorar la planificación del alta y la atención de seguimiento, lo que, en última instancia, reduce los costos de atención médica.
Aplique el análisis comparativo para evaluar la calidad de la atención médica con respecto a varios indicadores de calidad, como los resultados de los pacientes, la eficacia del tratamiento y la coherencia de la atención en diferentes hospitales o departamentos. Las técnicas como ANOVA o pruebas t pueden ayudar a determinar diferencias estadísticamente significativas en la calidad de la atención entre grupos. Este análisis destaca las áreas en las que los proveedores de atención médica pueden mejorar la prestación de servicios e implementar iniciativas específicas de mejora de la calidad.
Utilice el análisis de clústeres para analizar datos demográficos y geográficos a fin de detectar brotes de enfermedades en regiones específicas. Al agrupar áreas con tasas de infección o factores demográficos similares, esta técnica ayuda a los funcionarios de salud pública a identificar brotes localizados y comprender cómo se propagan. Los métodos de agrupamiento de k-medias o jerárquico 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.