Voyons ce qu'il faut faire pour prédire les résultats et les coûts en matière de santé. Et si nous pouvions utiliser l'apprentissage automatique dans votre organisation pour réduire le coût des soins à la fois pour l'organisation et pour les membres qui reçoivent ces soins ? Avez-vous réfléchi aux données que vous devez collecter ? À la manière dont vous pourriez enrichir ces données pour mieux comprendre ce qui détermine ces résultats et ces coûts ? Ou quels types d'algorithmes d'apprentissage automatique vous pourriez utiliser pour cibler le plus efficacement possible les patients susceptibles d'avoir des coûts élevés ? Nous allons examiner non seulement la technologie derrière les prédictions, mais aussi les relations entre les entreprises et les données au sein de l'industrie des soins de santé qui, en fin de compte, ont un impact sur votre capacité à fournir une solution efficace.

Maintenant que nous avons abordé les différents types de modèles prédictifs, examinons quels sont les modèles qui conviennent à l'analyse de rentabilisation que nous essayons de réaliser et comment nous pouvons évaluer leurs performances. Par exemple, est-il approprié d'utiliser la même mesure de performance pour faire des prédictions sur la santé d'un individu ou d'une population ? Dans ce module, nous verrons comment la superposition de méthodes d'aide à la décision appropriées à l'analyse prédictive et à l'apprentissage automatique peut jeter les bases d'une amélioration significative de la portée et de la productivité globales, ainsi que d'une réduction des coûts. Enfin, nous aborderons la question de l'intégration de l'aide à la décision dans l'écosystème existant de votre flux de travail et de votre infrastructure technologique.

Maintenant que nous connaissons l'importance de l'aide à la décision et de la modélisation prédictive, nous allons aller plus loin. Non seulement nous devons prédire, mais surtout nous devons prescrire. Il ne suffit pas de mettre en œuvre des alertes et des rappels - nous devons offrir des conseils et des recommandations aux professionnels de la santé. Voyons comment l'analyse peut améliorer l'expérience des patients et leur état de santé général.