Datenanwendungen im Gesundheitswesen

Datenanwendungen im Gesundheitswesen

Gesundheitswesen

Patientenvorhersagen für eine bessere Besetzung

Als erstes Beispiel für Big Data im Gesundheitswesen betrachten wir ein klassisches Problem, mit dem jeder Schichtleiter konfrontiert ist: Wie viele Mitarbeiter stelle ich in einem bestimmten Zeitraum ein? Wenn Sie zu viele Arbeitskräfte einstellen, laufen Sie Gefahr, dass sich unnötige Arbeitskosten summieren. Zu wenige Mitarbeiter führen zu schlechten Ergebnissen beim Kundenservice – was für Patienten in dieser Branche tödlich sein kann.

Elektronische Patientenakten

Es ist die am weitesten verbreitete Anwendung von Big Data in der Medizin. Jeder Patient hat seine eigene digitale Akte, die Demografie, Krankengeschichte, Allergien, Labortestergebnisse usw. enthält. Die Aufzeichnungen werden über sichere Informationssysteme ausgetauscht und stehen Anbietern aus dem öffentlichen und privaten Sektor zur Verfügung. Jeder Datensatz besteht aus einer veränderbaren Datei, sodass Ärzte Änderungen im Laufe der Zeit ohne Papierkram und ohne Gefahr der Datenreplikation durchführen können.

Echtzeit-Alarmierung

Andere Beispiele für Big-Data-Analysen im Gesundheitswesen haben eine wichtige Funktion gemeinsam: Echtzeit-Warnmeldungen. In Krankenhäusern analysiert die Software Clinical Decision Support (CDS) medizinische Daten vor Ort und berät Ärzte bei der Entscheidungsfindung.

Verbesserung der Patientenbindung

Viele Verbraucher – und damit potenzielle Patienten – haben bereits ein Interesse an intelligenten Geräten, die jeden ihrer Schritte, ihre Herzfrequenz, ihre Schlafgewohnheiten usw. permanent aufzeichnen. All diese wichtigen Informationen können mit anderen verfolgbaren Daten verknüpft werden, um potenzielle Gesundheitsrisiken zu identifizieren. Eine chronische Schlaflosigkeit und eine erhöhte Herzfrequenz können beispielsweise ein Risiko für zukünftige Herzerkrankungen anzeigen.

 Verhindern Sie Opioidmissbrauch in den USA

Unser viertes Beispiel für die Big-Data-Gesundheitsversorgung befasst sich mit einem schwerwiegenden Problem in den USA. Hier ist eine ernüchternde Tatsache: Ab diesem Jahr haben Überdosierungen von missbrauchten Opioiden in den USA mehr Unfalltodesfälle verursacht als Verkehrsunfälle, die zuvor die häufigste Unfalltodesursache waren.

 Verwenden von Gesundheitsdaten für eine fundierte strategische Planung

Der Einsatz von Big Data im Gesundheitswesen ermöglicht eine strategische Planung dank besserer Einblicke in die Motivation der Menschen. Pflegekräfte können die Ergebnisse von Kontrolluntersuchungen bei Personen aus verschiedenen Bevölkerungsgruppen analysieren und herausfinden, welche Faktoren Menschen davon abhalten, eine Behandlung aufzunehmen.

Big Data könnte Krebs heilen

Ein weiteres interessantes Beispiel für die Verwendung von Big Data im Gesundheitswesen ist das Cancer Moonshot-Programm. Vor dem Ende seiner zweiten Amtszeit hatte Präsident Obama dieses Programm ausgearbeitet, mit dem das Ziel verfolgt werden sollte, in der Hälfte dieser Zeit 10 Jahre Fortschritte bei der Heilung von Krebs zu erzielen.

Predictive Analytics im Gesundheitswesen

Wir haben Predictive Analytics bereits zwei Jahre hintereinander als einen der größten Business-Intelligence-Trends erkannt, aber die potenziellen Anwendungen reichen weit über das Geschäft hinaus und in Zukunft noch viel weiter. Optum Labs, eine US-amerikanische Forschungskooperation, hat EHRs von über 30 Millionen Patienten gesammelt, um eine Datenbank für Predictive Analytics-Tools zu erstellen, die die Versorgung verbessern.

Telemedizin

Die Telemedizin ist seit über 40 Jahren auf dem Markt präsent. Mit der Einführung von Online-Videokonferenzen, Smartphones, drahtlosen Geräten und Wearables ist sie jedoch erst heute in voller Blüte. Der Begriff bezieht sich auf die Bereitstellung von klinischen Ferndiensten unter Verwendung von Technologie.