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ヘルスケア分野におけるAsterの活用


殆どの業種でAsterを活用したアプリケーションを構築することができますが、特にヘルスケアの分野では、様々な活用方法が想定できます。このポストでは、予測モデルを活用して、一度退院した患者がブーメランのように再度入院する必要があるか評価するために開発したアプリケーションを紹介します。 ヘルスケア提供者と保険会社にとって、再入院はコストが高く、考慮すべき問題です。カイザー・ヘルス・ニュースによると、(米国では)2015年に入院したメディケアの患者のほぼ18%が1か月以内に再入院しています。これは、メディケアで約200万人、おおよそ260億ドルのコスト増に相当します。厳重な調査の結果、これらの再入院の65%が「回避可能」と分類されました。 再入院は、コスト増を招き、ケアの質と患者満足度を低下させる重大な問題です。過去3年間、病院再入院削減プログラムは高い再入院率を減らすために苦労していました。しかし、調査した病院の75%で改善が見られていません。再入院率は依然として高く、罰金や払い戻し拒否が発生しています。 Asterで作成したアプリケーションでは、診断、手術履歴、患者の人口統計学的プロファイルなど、様々な事実に基づいて収集・解析を行っています。利用可能なすべてのデータを取込、予測するための分類ツリーを構築、今日退院すると再入院することになるか予測をしています。

最初の予測モデルは糖尿病患者の再入院予測モデルでしたが、このアプローチは様々な他の病気や事象に適用することが可能です。現時点での制限事項は、予測モデルを構築および改善するために必要なデータの可用性です。

本ブログは、Aster Communityブログの抄訳版です。

原文はこちらをご覧ください。


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