随着医疗机构不断从运营管理、流行病学和个人医疗中获益，医疗行业的数字化转型正在加速推进。数字化的一个子集被证明是非常有用的，那就是将预测建模和分析整合到医疗保健中。
预测建模是指利用历史数据或现有数据对未来事件进行预测，从而帮助做出更好的决策。它还可利用多变量数据集或事件来排除故障或预测未来的行为模式或结果。
在医学领域，预测模型被用于预测未来，以确定个人和更大规模的运营管理和病人护理的预期趋势。而在制药实验室，预测模型正被用于预测未来需求、提高生产率以及高级规划和调度。
医疗保健数据的数字化为公众提供了获取大量医疗保健相关信息的途径。如今，只要有一部智能手机，任何人都可以在家中查询症状并寻求医疗建议。
数字化还让全世界的医疗服务提供者触手可及病人数据和教育资源。尽管这些都是数字化优势的绝佳例证，但预测性维护却更上一层楼。有了预测建模，就能以前所未有的方式加强运营管理。
其中一个例子就是使用预测模型来分析患者未就诊情况、治疗时间表以及优化医院资源。2018 年，埃尔蒙特教学健康中心引入了预测建模来跟踪病人的未就诊情况，因为未就诊使该中心损失惨重。为了更好地预测未预约情况并制定相应计划，该医疗中心转向了预测建模。
利用医院的历史数据，建立了一个最有可能不就诊病人的预测模型。然后根据医院资源对该模型进行模拟，目的是将这些资源重新分配给其他病人。结果，医院的缺席率降低了 14%，为医疗中心节省了数十万美元的病人费用。
预测模型和模拟帮助解决的另一个重要问题是优化急诊科的运营。首先，要理解预测模型的重要性，就必须确定急诊科内时间和资源可用性的重要性。
在美国，急诊室的医疗失误和设施分配不足每年造成约25 万人死亡，全球每年造成 150 万人死亡。虽然急诊相关问题的解决不能仅靠运营管理，但预测急诊数量、分配资源和制定功能时间表的能力可以缓解重要的挑战。这些挑战包括设施过度拥挤和急诊医疗服务提供者工作过度。
维克森林浸信会医疗中心的例子可以说明预测模型和模拟如何帮助应急响应。在这个案例研究中，该中心开发了病人流入量预测模型，用于分析病人流入量以及如何以最佳方式分配医院资源以满足急诊病人和其他病人的需求。
有了这个模型，医院就能够管理病人的流入和紧急情况。模拟结果还为医院管理层提供了可操作的情报，有助于制定更好的政策来处理急诊和过多的病人就诊。
预测建模在医疗保健领域的重要性的另一个例子是，它可用于制定处理复杂情况的策略。其中一种情况是在灾难期间疏散行动不便的病人。哈维飓风和卡特里娜飓风期间医院的经验促使约翰-霍普金斯大学的研究团队将模拟和调度应用于简化疏散工作。
在这一案例研究中，基于代理的建模被用于在疏散模拟中模拟复杂的个人资产和病人的不同情况。模拟还整合了代理的微观模型和人口密度的中观模型，以了解疏散系统中不同代理的关系和行为模式。
研究结果表明，在基于代理的模型中，宏观和中观模型在多大程度上产生了系统级行为。
与所有以制造业为基础的行业一样，制药业依赖于管理物流链、优化车间操作和制造工作站来满足客户需求。因此，预测建模与仿真的整合在提供可操作的智能和洞察力以优化生产方面发挥着重要作用。
利用仿真或数字孪生软件，可以开发出制药生产设施的综合模型。这种预测模型可用于引入需求增加和排产延迟等外部现象，以了解它们对生产流程的影响。
在这个使用 Simio 仿真软件开发的数字孪生模型中，可以看到生产设施的活动和产能，以及车间内发生的离散事件。在数字孪生中，可以运行预测模拟来优化设施供应链，从而达到优化生产率的目的。根据 RevCycle 的数据，包括大型制药公司在内的医疗机构每年可节省约 900 万美元的供应链管理成本。这些优势同样适用于与健康相关的制造领域，包括生物医学设备、牙科和正畸制造商。
医疗保健行业是围绕人与人之间的关系而建立的，这意味着仅靠数据分析是不够的。德勤认为，将数字技术融入医疗保健行业会带来风险，如道德风险、隐私问题和监管缺失。
这里的道德风险指的是在复杂的情况下将医疗保健应用得像机器一样。通过预测分析，危重病人可能会被忽视，以确保医护人员有更多时间照顾其他病人。缺乏监管也会导致有害政策潜入医疗保健领域，以达到管理资源和获取最大利润的目的。
隐私问题也是数字化带来的重大挑战。一个例子是，由于勒索软件攻击，英国国家医疗服务系统（NHS）丢失了患者数据。在这次事件中，英国全国有 30 多万病人受到安全漏洞的影响。因此，在医疗保健领域整合预测建模和仿真时，必须考虑到网络安全问题。
预测建模与仿真在医疗保健领域的重要性及其风险将在 Simio Sync 数字化转型活动中得到更详细的讨论。约翰-霍普金斯大学的 Dean O'Neil 将发表题为 "医疗建模与仿真能力建设 "的演讲。
他将深入介绍他在约翰-霍普金斯大学应用物理实验室工作期间的模拟应用情况。与会者将了解可用于优化医疗设施的建模和仿真策略。Simio Sync 会议将于 5 月 4 日至 5 日在匹兹堡举行。您可以在此观看重播并查看往届同步会议。