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Se dice que el análisis predictivo redefinirá la forma en que se brinda la atención médica. Predecirá la aparición de enfermedades críticas y la probabilidad de reingresos en el futuro. Otros sectores, como los alimentos y las bebidas, las publicaciones y el entretenimiento, ya han obtenido beneficios del uso de análisis predictivos; no hay razón para que la atención médica no pueda hacer lo mismo.
Sin embargo, la definición y el alcance de la analítica predictiva deben entenderse primero exclusivamente en el contexto de la atención médica. El modelo de talla única no va a funcionar. También es importante que se proporcione la infraestructura para entregar análisis y que pueda entregar la información requerida a los profesionales de la salud en el formato correcto. Para brindar la atención médica adecuada y proactiva, los profesionales de la salud deben recibir el contexto y los metadatos adecuados. Entonces, si bien el análisis predictivo es bueno para la atención médica, primero debe personalizarse y deben entregarse los datos correctos en el formato correcto. (Para conocer el papel de los grandes datos en la atención médica, consulte ¿Big Data revolucionará la atención médica?)
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¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo es una rama del análisis avanzado que proporciona predicciones de ciertos eventos basados en datos históricos, patrones de datos y otras entradas. Se pueden tomar medidas proactivas para abordar los requisitos que surgen de las predicciones. Para realizar las predicciones, el análisis predictivo aprovecha las técnicas utilizadas en otras ramas, como la minería de datos, la inteligencia artificial, el modelado, el aprendizaje automático y las estadísticas, e integra la tecnología de la información, la gestión y los procesos empresariales de modelado. Las predicciones pueden usarse para identificar riesgos y oportunidades en el futuro. El análisis predictivo puede ayudar a las organizaciones empresariales a lograr muchas cosas. Algunos ejemplos incluyen:
