个性化和机器学习如何改善癌症外联ROI
研究者从德州农工大学,爱荷华州立大学,大米和德克萨斯大学西南医学中心发表的一篇新论文市场营销杂志检查病人的功效营销。
这项研究,即将在5月的问题市场营销杂志,标题是“改善癌症通过目标和经济评估推广效果:从一个随机领域实验”,是由宜兴Chen Ju-Yeon Lee Shrihari Sridha, Vikas Mittal,阿米特·g .信号。
在2018年,超过170万个新病例被诊断出癌症的美国和癌症治疗的成本超过1470亿美元。许多这样的情况下可以避免通过定期癌症筛查早期检测开门,更具成本效益的治疗方案,和更好的复苏预后。例如,常规筛查可以降低肺癌死亡率为28%,24%,乳腺癌和肝癌的37%。此外,癌症筛查可以减少每年为病人治疗费用将近5000美元。
医疗机构依靠营销干涉或direct-to-patient超越增加筛查高危患者中完成。作为一个例子,约翰霍普金斯医院的癌症中心使用电子邮件、信件、研讨会、和社区活动,鼓励筛查患者中完成。然而,据《洛杉矶时报》最近的一篇文章称,“在美国只有4.2%的病人肺癌高危得到筛查——图被人视为低得惊人的工作领域的预防。”Could it be that the 1.7 million outreach interventions launched in 2015 and $123 million spent on prevention and education efforts go to waste?
研究小组使用了一个多阶段随机现场试验与高危患者的肝细胞癌(HCC),最常见的原发性肝癌。病人被随机分配(比)三种不同conditions-usual保健,单独接触,或与病人导航推广。常规治疗是医生的基线条件提供预防保健建议在他们的自由裁量权在患者的常规治疗。单独推广和宣传病人导航提供了两个不同级别的直接营销努力推广邮件的基础上,拓展电话,和定制的励志教育病人由训练有素的航海家。病人的人口、健康状况、访问历史、卫生系统的可访问性,邻居们的社会经济地位,和之前检查合规是包含在数据。
通过使用因果森林,先进的机器学习的发展,研究人员发现,拓展项目的有效性随着时间的推移及患者有很大的差别。例如,外展项目一般来说更有效的患者是女性,少数,更好健康状况,有更频繁的访问历史,医疗救助保险,居住在更靠近诊所,驻留在一个更密集的街区。推广本身是为年轻患者更有效,通勤更快,居住在一个社区公共保险。相比之下,拓展与病人导航是老年患者更有效和驻留在一个高收入的社区。
通过使用这些患者的立场差异响应外展干预措施和行之有效的方案的成本效益计算,研究表明,有针对性的推广计划相匹配的每个病人的最佳外展型提高了回报率74% - -96%的推广计划,导致增加160万美元,至200万美元。
该项研究有助于医疗从业者在以下方式:
- 它提供了一个了解,推广效果随着时间的变化和病人特征理论上有关方便医生在病人数据库。
- 它提供了一个成本效益分析的方法来评估个体层面的营销投资回报率的肝癌筛查服务。
- 它提供了一个工具来为每个病人推荐最合适的干预。
研究结合了知名的营销原则,所有的客户都不同的先进机器学习显示个性化的癌症外联可以拯救生命和金钱。
3月中旬,作者团队提出了他们的研究在现场研讨会讨论的方法。作者甚至推断他们的研究可能会如何使用像COVID-19促进病毒测试。按需记录是免费的www.ama.org/jm-webinar-persona…oth-lives-and-money /。
