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　　圖片來源：編譯：iothome 準確預測未來。這是無數不同公共和私營機構的愿望，有助于組織提高效率、節省成本并簡化運營。在醫療****領域，它可以幫助挽救生命。 預測性分析可以采取許多不同的形式。然而，它本質上涉

　　準確預測未來。這是無數不同公共和私營機構的愿望，有助于組織提高效率、節省成本并簡化運營。在醫療****領域，它可以幫助挽救生命。

　　預測性分析可以采取許多不同的形式。然而，它本質上涉及使用機器學習和人工智能技術來分析數據（歷史數據或持續收集的數據，或兩者兼而有之），并從中對未來可能發生的事件做出明智的預測。

　　物聯網技術的普及使得預測性分析能夠以多種不同的方式進行，因為物聯網傳感器可以收集大量數據，而這些數據在以前收集起來是非常昂貴或復雜的。在醫療****領域，新生成的物聯網數據和更傳統的健康數據(如患者的生命體征和結果)為預測性分析帶來了巨大的機遇。精算師協會在2017年的一份報告中稱，93%的醫療機構認為預測性分析對其業務的未來非常重要，而89%的醫療機構目前正在使用預測性分析，或者計劃在未來五年內使用預測性分析。

　　在醫療****中，預測性分析的一種“最簡單”形式是使用機器學習算法和人工智能來分析患者數據，而這是醫療****流程中最核心的基本機制。

　　例如，這些數據可能與患者在特定情況下的療效有關，或者與他們對特定藥物或干預的反應有關。隨著時間推移，當結合其他信息（如先天條件和生活方式因素）進行分析時，這些數據可能具有難以置信的洞察力。它可以幫助研究人員和醫療從業人員更好地預測結果，使他們能夠更好地定制護理，并更好地管理患者的期望。它還可以幫助主動識別那些可能會從特殊療法中受益最大的患者。

　　患者出院后再次入院治療可能特別危險，在許多情況下，這是醫療機構評估和排名的關鍵因素。

　　根據上述分析模型，預測性分析可以幫助醫療****組織了解哪些患者更可能需要再次入院。如果患者被送回家時有物聯網醫療設備來監測特定的生命體征，那么這種形式的預測性分析會變得更加主動，可以實時識別患者何時可能惡化到需要再次入院的程度。

　　杜克大學的一項研究發現，電子健康記錄（EHR）數據可用于準確預測哪些患者最有可能預約后不來看病。在醫療服務面臨“高度緊缺”，并鼓勵患者以負責任的方式使用服務的巨大壓力下，這些見解可能是無價的。它們能夠主動針對特定患者，以避免將來出現爽約的情況。

　　就像在工業和業環境中一樣，醫療****組織也可以從預測性分析中受益，以更好地管理其最復雜和最昂貴的實物資產。（來源物聯之家網）像核磁共振儀這樣的高科技設備，如果安裝了傳感器來監測關鍵信息，就可以在小問題升級之前主動進行維護和修理。這樣做可以延長關鍵設備的使用壽命，并提高組織的利潤。

　　預測性分析在醫療****領域有著無數不同的應用，以上這些僅是部分而已，它開啟了一個我們真正可以預測未來的時代。

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