Nel settore sanitario, le risposte contano e gli analytics diagnostici li aiutano a realizzarli. Monitorando i modelli e individuando le cause principali, questo approccio trasforma i dati complessi in chiarezza, aiutando i provider a capire non solo cosa è successo, ma perché.
Dalle note cliniche alle scansioni RM, dai risultati di laboratorio ai dati dei dispositivi indossabili, gli operatori sanitari stanno nuotando in informazioni strutturate e non strutturate. Gli analytics diagnostici li aiutano a dare un senso a tutto, non solo descrivendo cosa è successo, ma anche analizzando il perché. Considerala come un’analisi delle cause principali high-tech. Basati sempre più sull’AI, gli analytics diagnostici rivelano schemi nascosti e identificano i fattori che contribuiscono ai risultati clinici. Ad esempio, potrebbe rivelare perché un determinato trattamento si è dimostrato inefficace per alcuni pazienti o perché i nuovi ricoveri ospedalieri sono aumentati nell’ultimo trimestre.
Le moderne tecniche di AI potenziano gli analytics diagnostici elaborando dataset sanitari vasti e complessi che nessun essere umano può gestire da solo. Gli algoritmi di machine learning possono setacciare terabyte di cartelle cliniche dei pazienti, documenti di ricerca e letture dei sensori per rilevare anomalie, isolare schemi e determinare relazioni causali che altrimenti sarebbero nascoste. Molti ospedali di tutto il mondo stanno già utilizzando gli strumenti di AI e la ricerca suggerisce che un’adozione più ampia dell’AI nel settore sanitario potrebbe far risparmiare al settore fino a 360 miliardi di dollari all’anno solo negli Stati Uniti.
Vediamo cinque esempi che sottolineano il valore degli analytics diagnostici nel settore sanitario e perché il data storage moderno è cruciale per abilitarli.
5 esempi di analytics diagnostici nel settore sanitario
Da un punto di vista pratico, gli analytics diagnostici nel settore sanitario possono essere applicati a quasi tutti gli aspetti delle operazioni o della cura dei pazienti, ma questi sono alcuni esempi principali:
1. Identificazione dei pattern patologici e degli indizi diagnostici precoci
I team sanitari possono utilizzare gli analytics diagnostici per esaminare le cartelle cliniche elettroniche (EHR), le note cliniche e i dati sulla sanità pubblica per far emergere le cause e le caratteristiche comuni tra le malattie dei pazienti. Analizzando migliaia di record, un ospedale potrebbe determinare che lievi cambiamenti nei segni vitali, come una leggera febbre associata a una frequenza cardiaca elevata, tendono a precedere la sepsi nei pazienti delle sue unità di terapia intensiva (UTI), avvisando i medici di intervenire prima.
In un altro scenario, i modelli di machine learning potrebbero digerire anni di dati epidemiologici per spiegare perché comunità specifiche riscontrano tassi di malattia più elevati. L’analisi potrebbe portare alla scoperta di fattori ambientali o sociali precedentemente non identificati che contribuiscono a tali tassi, informazioni che potrebbero aiutare i team clinici a gestire in modo proattivo i pazienti a rischio, migliorando la diagnosi e il trattamento precoci.
2. Analisi del comportamento dei pazienti e dell’aderenza al trattamento
Non tutti i risultati sanitari dipendono esclusivamente da fattori clinici, ma il comportamento umano spesso svolge un ruolo significativo. Gli analytics diagnostici possono analizzare i dati demografici dei pazienti, i dati sul coinvolgimento e gli esiti per determinare perché alcuni pazienti rispondono bene ai piani terapeutici, mentre altri no. Ad esempio, potresti capire perché alcuni pazienti non seguono la terapia domiciliare. Forse i dati dimostrano che i pazienti che vivono da soli tendono a rinunciare facilmente al loro programma. O forse un fattore socioeconomico, come la mancanza di un trasporto affidabile, è la causa degli appuntamenti di follow-up saltati.
L’analisi dei dati di ricarica della farmacia può anche aiutare gli operatori sanitari a monitorare quali pazienti stanno assumendo i farmaci e quali no. Gli studi dimostrano che circa il 50% dei pazienti con patologie croniche non assume i farmaci prescritti. Capire perché i pazienti non si attengono ai farmaci, sia a causa dei costi, degli effetti collaterali o della confusione su come assumerli, consente di scegliere il tipo di supporto giusto, come la formazione dei pazienti o l’assistenza finanziaria. I team IT e di gestione dell’assistenza di un ospedale possono collaborare per estrarre i dati da EHR, sistemi farmaceutici e sondaggi dei pazienti in un’unica piattaforma, in modo che questi problemi possano essere individuati in anticipo.
3. Miglioramento delle operazioni cliniche e dell’efficienza
Gli analytics diagnostici possono anche essere uno strumento potente per ottimizzare le operazioni sanitarie. Un esempio è l’utilizzo dei dati per capire perché alcuni workflow o provider specifici subiscono costantemente ritardi.
Immagina di notare che le procedure di un chirurgo sembrano sempre superare i tempi programmati. Puoi analizzare i registri della sala operatoria, le pianificazioni del personale e i dati sulla complessità dei casi per cercare di individuare la causa principale. Forse scoprirai che il primo caso di questo chirurgo inizia quasi sempre in ritardo a causa di ritardi nella preparazione, che poi si verificano durante il giorno. (Un recente studio di 788 interventi chirurgici ha utilizzato l’analytics dei dati per identificare i fattori che causano ritardi e straordinari nella sala operatoria (OR) e ha riscontrato che il coordinamento del team chirurgico, come l’inizio tempestivo, ha avuto un impatto maggiore sui ritardi rispetto all’esperienza individuale del chirurgo).
Gli insight derivati dagli analytics diagnostici consentono di agire per correggere i colli di bottiglia, come la regolazione dei livelli di personale per accelerare i tempi di preparazione e consentire al chirurgo di rispettare i tempi previsti. Oltre alla sala operatoria, questo approccio può anche rivelare perché i tempi di attesa della clinica oscillano o perché il reparto di imaging deve affrontare frequenti arretrati. Con il supporto dell’IT, gli amministratori dell’ospedale possono approfondire i dati per apportare miglioramenti mirati che aiutano l’ospedale a semplificare le operazioni, utilizzare le risorse in modo più efficace e, in ultima analisi, fornire un’assistenza ai pazienti di qualità superiore.
4. Identificazione dei pazienti a rischio e prevenzione delle complicazioni
Gli operatori sanitari utilizzano sempre più gli analytics per individuare quali pazienti sono a rischio di complicazioni o esiti sfavorevoli, in modo da poter intervenire prima che si verifichino i problemi. Gli analytics diagnostici li aiutano a rispondere a domande come: Chi è più vulnerabile dopo l’intervento e perché?
Ad esempio, esaminando i dati postoperatori, un ospedale potrebbe scoprire che i pazienti con determinati fattori di rischio, come l’età avanzata, le condizioni sottostanti o gli interventi chirurgici più lunghi, hanno maggiori probabilità di sviluppare infezioni o essere nuovamente ricoverati. (La ricerca ha da tempo collegato tempi di intervento più lunghi a tassi di complicazioni più elevati, rendendo importante capire cosa causa questi ritardi). Grazie a queste informazioni approfondite, i medici possono modificare i piani di cura e offrire un monitoraggio più attento per i pazienti ad alto rischio o esplorare tecniche chirurgiche che riducono il tempo in sala operatoria.
5. Miglioramento della precisione diagnostica con l’AI (imaging e genomica) per il settore medico
Alcuni dei progressi più significativi negli analytics diagnostici derivano dall’analisi basata sull’AI di dati clinici complessi come le immagini mediche e le sequenze genomiche. In radiologia, ad esempio, gli algoritmi di AI possono esaminare migliaia di immagini (raggi X, TAC, RM) per determinare il motivo per cui alcuni risultati discreti sono stati tralasciati o interpretati in modo errato e per aiutare a formulare diagnosi. Questi strumenti sono in grado di identificare pattern nei dati di imaging correlati alle malattie, essenzialmente agendo da occhi diagnostici ultra-assistiti.
In pratica, gli analytics delle immagini basati sull’AI hanno ottenuto risultati straordinari: Uno studio ha riportato che un sistema di AI rileva il cancro ai polmoni nelle TAC a basso dosaggio con una precisione del 94%, superando l’accuratezza dell’88% di un team di radiologi. Questi sistemi possono anche funzionare molto più velocemente, riducendo in modo esponenziale il tempo di analisi delle immagini (ovvero ore di lettura manuale eseguite in pochi minuti).
L’aspetto positivo è che questo approccio di analytics consente di ottenere risposte diagnostiche più rapidamente per i pazienti, che si tratti di segnalare un tumore a una scansione o di identificare un ictus a una TC di emergenza. Analogamente, nel campo della genomica, gli analytics avanzati aiutano a spiegare le cause genetiche della malattia. Un esempio all’avanguardia è il sequenziamento rapido del genoma per i neonati in terapia intensiva: L’analisi basata sull’AI può ora analizzare l’intero DNA di un bambino e individuare una mutazione che causa la malattia in meno di 24 ore, un processo che richiedeva settimane. Infatti, combinando i dati dell’intero genoma con l’AI, i ricercatori hanno dimostrato la capacità di fornire diagnosi genetiche per i disturbi rari in un solo giorno, risparmiando tempo critico per il trattamento.
Naturalmente, gli analytics diagnostici nel settore sanitario non sono limitati a questi cinque scenari. È inoltre utilizzato per il rilevamento delle frodi nella fatturazione, la previsione dei volumi dei pazienti, l’ottimizzazione delle risorse di personale non clinico e altro ancora. Ma questi esempi sono tra i più trasformativi in termini di cura e operazioni dei pazienti.
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In che modo il data storage moderno può aiutare gli ospedali a sfruttare al meglio gli analytics diagnostici
Gli esempi descritti sopra hanno una cosa in comune: Sono estremamente data-intensive. In media, l’ospedale genera circa 137 terabyte di dati al giorno e questo volume cresce di quasi il 50% su base annua. Che si tratti di immagini mediche ad alta risoluzione, sequenze dell’intero genoma o anni di dati EHR e di sensori, le organizzazioni sanitarie di oggi hanno a che fare con dataset enormi, diversificati e spesso non strutturati. Per estrarre informazioni approfondite, questi dati devono essere archiviati in modo sicuro, recuperati rapidamente e mantenuti accessibili per lunghi periodi per i modelli di AI di trend e addestramento.
Ecco perché molti ospedali leader stanno investendo in soluzioni di storage moderne. Hanno bisogno di piattaforme di data storage sicure, scalabili e a performance elevate, come gli array di storage all-flash e gli ambienti dati unificati, per raggiungere i loro obiettivi di AI e analytics avanzati. Il flash storage fornisce la velocità necessaria per gli analytics in tempo reale, come lo streaming dei parametri vitali o l’accesso ai file RM in pochi secondi. L’infrastruttura scalabile garantisce performance costanti man mano che i volumi di dati passano da terabyte a petabyte, soprattutto quando si addestrano modelli di AI su anni di scansioni storiche. Inoltre, funzionalità come crittografia, snapshot e immutabilità aiutano a proteggere le informazioni sensibili dei pazienti.
Anche le moderne soluzioni di storage sono fondamentali per supportare l’integrazione dei dati. Gli insight diagnostici spesso emergono collegando diverse fonti, come note cliniche, risultati di laboratorio, imaging e dati genomici, e individuando schemi tra di esse. Una piattaforma di storage unificata riunisce questi elementi, consentendo agli strumenti di AI di porre (e rispondere) domande più grandi. Ad esempio, gli analisti possono collegare le immagini dei vetrini patologici alle anamnesi dei pazienti per individuare le cause principali della malattia.
Anche le performance in tempo reale sono importanti. Gli strumenti di analytics predittivi, come i sistemi di allarme precoce per la sepsi, si basano su letture e scritture continue senza ritardi. L’AI che analizza le scansioni in pochi minuti, non in ore, può fornire questo tipo di velocità solo se il sistema di storage è in grado di tenere il passo. Grazie a una base di storage veloce e flessibile, la tua organizzazione sanitaria può trasformare i dati grezzi e non strutturati in una risorsa clinica che alimenta l’AI, semplifica le operazioni e aiuta i fornitori a fornire una migliore assistenza ai pazienti, più velocemente.
Pure Storage sta ridefinendo l’esperienza di data storage nel settore sanitario con soluzioni che supportano il lavoro delle organizzazioni sanitarie con l’AI e strumenti di analytics avanzati per trasformare i loro dati in preziose informazioni approfondite che migliorano la cura dei pazienti.Scopri di più sulle nostre soluzioni per il settore sanitario.
