组织机构在医疗保健领域使用预测分析，通过分析历史和实时数据来预测未来的事件或结果。这种方法帮助供应商做出明智的决策、改善患者护理并优化运营。预测模型处理来自电子健康记录 (EHR)、可穿戴设备、实验室结果和其他来源的数据，以识别模式。例如，机器学习算法可以通过分析患者的人口统计数据、治疗历史和生命体征来预测医院再入院风险。开发人员通常使用 Python 的 scikit-learn 或 TensorFlow 等工具构建这些模型，并通过 API 将其集成到医疗保健系统中以实现实时预测。
一个关键应用是早期疾病检测和干预。例如，预测分析可以通过监测心率和体温等实时生命体征来标记有脓毒症风险的患者。医院使用应用评分算法（例如，改良早期预警评分）的系统来触发临床医生的警报。另一个例子是管理糖尿病等慢性疾病：模型分析来自连接设备的葡萄糖水平、饮食和活动数据，以预测低血糖发作。开发人员可能会设计管道来预处理 EHR 数据，在 AWS 或 Azure 等云平台上训练模型，并将其部署到 EHR 系统以提供临床医生警报。
预测分析还可以提高运营效率。医院使用历史入院数据和季节性流感趋势等外部因素来预测患者入院率。这有助于有效地分配人员和床位。例如，基于 Python 的时间序列模型可能会预测急诊室就诊量，从而使管理者能够调整人员排班。同样，供应链系统使用预测模型通过分析使用模式和供应商提前期来预测药物短缺。开发人员通常使用 SQL 数据库来聚合此数据并为决策者构建仪表板。此外，欺诈检测系统会将异常检测算法应用于保险索赔数据，以识别不规则的账单模式。这些用例依赖于强大的数据工程来确保跨系统的清洁、安全和互操作的数据流。