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A análise preditiva, está sendo dito, vai redefinir como os cuidados de saúde são prestados. Preverá ocorrências de doenças críticas e probabilidade de reinternações no futuro. Outros setores, como alimentos e bebidas, publicações e entretenimento, já colheram benefícios ao usar a análise preditiva - não há razão para que os cuidados com a saúde não possam fazer o mesmo.
No entanto, a definição e o escopo da análise preditiva precisam primeiro ser entendidos puramente no contexto dos cuidados de saúde. O modelo de tamanho único não funciona. Também é importante que a infraestrutura para fornecer análises seja fornecida e seja capaz de fornecer as informações necessárias aos profissionais de saúde no formato correto. Para fornecer os cuidados de saúde adequados e proativos, os profissionais de saúde precisam receber o contexto e os metadados corretos. Portanto, embora a análise preditiva seja boa para os cuidados de saúde, ela deve primeiro ser personalizada e os dados corretos no formato certo devem ser fornecidos. (Para saber mais sobre o papel do big data na assistência médica, consulte O Big Data revolucionará a assistência médica?)
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O que é análise preditiva?
A análise preditiva é um ramo da análise avançada que fornece previsões de determinados eventos com base em dados históricos, padrões de dados e outras entradas. Etapas proativas podem ser tomadas para atender aos requisitos decorrentes das previsões. Para fazer as previsões, a análise preditiva utiliza técnicas usadas em outros ramos, como mineração de dados, inteligência artificial, modelagem, aprendizado de máquina e estatística, e integra processos de negócios de tecnologia da informação, gerenciamento e modelagem. As previsões podem ser usadas para identificar riscos e oportunidades no futuro. A análise preditiva pode ajudar as organizações comerciais a conseguir muitas coisas. Alguns exemplos incluem:
