Big Data Analytics im Gesundheitswesen – Beispiele die Menschen retten können

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Last Updated on Juni 20, 2022 by Ben Lesser

Big Data hat die Art und Weise, wie wir Daten verwalten, analysieren und nutzen, in allen Branchen verändert. Einer der bemerkenswertesten Bereiche, in denen die Datenanalytik große Veränderungen bewirkt, ist das Gesundheitswesen.

Die Analytik im Gesundheitswesen hat das Potenzial, die Behandlungskosten zu senken, den Ausbruch von Epidemien vorherzusagen, vermeidbare Krankheiten zu verhindern und die Lebensqualität im Allgemeinen zu verbessern. Die durchschnittliche Lebenserwartung der Menschen auf der ganzen Welt nimmt zu, was die heutigen Behandlungsmethoden vor neue Herausforderungen stellt. Gesundheitsexperten sind ebenso wie Unternehmer in der Lage, große Datenmengen zu sammeln und nach den besten Strategien zur Nutzung dieser Zahlen zu suchen.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Notwendigkeit von Big Data im Gesundheitswesen und mit Big Data im Krankenhaus: Warum und wie können sie helfen? Welche Hindernisse gibt es bei der Einführung von Big Data? Anschließend werden wir uns 21 Beispiele für Big Data im Gesundheitswesen ansehen, die bereits existieren und von denen medizinische Einrichtungen profitieren können.

Doch zunächst wollen wir das Kernkonzept der Big-Data-Analytik im Gesundheitswesen untersuchen.

Was ist Big Data im Gesundheitswesen?

Big Data im Gesundheitswesen ist ein Begriff, der für riesige Datenmengen verwendet wird, die durch die Einführung digitaler Technologien zur Erfassung von Patientendaten und zur Verwaltung der Krankenhausleistung entstehen, die ansonsten zu groß und zu komplex für herkömmliche Technologien wären.

Die Anwendung von Big-Data-Analysen im Gesundheitswesen hat viele positive und auch lebensrettende Auswirkungen. Im Wesentlichen bezieht sich der Begriff „Big Data“ auf die riesigen Informationsmengen, die durch die Digitalisierung von allem entstehen und die durch spezifische Technologien konsolidiert und analysiert werden. Auf das Gesundheitswesen angewandt, werden spezifische Gesundheitsdaten einer Population (oder einer bestimmten Person) genutzt und können möglicherweise dazu beitragen, Epidemien zu verhindern, Krankheiten zu heilen, Kosten zu senken usw.

Da wir heute länger leben, haben sich die Behandlungsmodelle geändert, und viele dieser Änderungen sind datengestützt. Ärzte wollen so viel wie möglich über eine Person wissen, und zwar so früh wie möglich, um Warnzeichen für ernsthafte Krankheiten zu erkennen, sobald sie auftreten – die Behandlung einer Krankheit in einem frühen Stadium ist viel einfacher und weniger kostspielig. Durch den Einsatz von Leistungsindikatoren im Gesundheitswesen und der Datenanalyse im Gesundheitswesen ist Vorbeugen besser als Heilen, und wenn es gelingt, sich ein umfassendes Bild von einer Person zu machen, kann die Versicherung ein maßgeschneidertes Paket anbieten. Dies ist der Versuch der Branche, das Problem der Datensilos zu lösen: Überall werden Daten häppchenweise gesammelt und in Krankenhäusern, Kliniken, Arztpraxen usw. archiviert, ohne dass eine ordnungsgemäße Kommunikation möglich ist.

Die Zahl der Quellen, aus denen Angehörige der Gesundheitsberufe Erkenntnisse über ihre Patienten gewinnen können, nimmt jedoch ständig zu. Diese Daten liegen in der Regel in unterschiedlichen Formaten und Größen vor, was für den Nutzer eine Herausforderung darstellt. Heute geht es jedoch nicht mehr darum, wie „groß“ die Daten sind, sondern darum, wie intelligent sie verwaltet werden. Mit Hilfe der richtigen Technologie können Daten aus den folgenden Quellen von Big Data im Gesundheitswesen auf intelligente und schnelle Weise extrahiert werden:

  • Patientenportale
  • Forschungsstudien
  • EHRs
  • Wearable-Geräte
  • Suchmaschinen
  • Allgemeine Datenbanken
  • Regierungsbehörden
  • Aufzeichnungen von Kostenträgern
  • Personaleinsatzpläne
  • Wartezimmer für Patienten

Jahrelang war das Sammeln großer Datenmengen für medizinische Zwecke kostspielig und zeitaufwändig. Mit den heutigen, sich ständig verbessernden Technologien wird es nicht nur einfacher, solche Daten zu sammeln, sondern auch umfassende Berichte über das Gesundheitswesen zu erstellen und sie in relevante kritische Erkenntnisse umzuwandeln, die dann für eine bessere Versorgung genutzt werden können. Das ist der Zweck der Datenanalyse im Gesundheitswesen: datengestützte Erkenntnisse zu nutzen, um ein Problem vorherzusagen und zu lösen, bevor es zu spät ist, aber auch, um Methoden und Behandlungen schneller zu bewerten, eine bessere Übersicht über die Bestände zu erhalten, die Patienten stärker in ihre eigene Gesundheit einzubeziehen und ihnen die dafür erforderlichen Instrumente an die Hand zu geben.

Wie kann man Big Data im Gesundheitswesen nutzen?

Alles in allem haben wir anhand dieser 21 Beispiele für Analytik im Gesundheitswesen drei Haupttrends festgestellt: Die Patientenerfahrung wird sich drastisch verbessern, einschließlich der Behandlungsqualität und der Zufriedenheit, die allgemeine Gesundheit der Bevölkerung kann ebenfalls nachhaltig verbessert werden, und die Betriebskosten können erheblich gesenkt werden.

Werfen wir nun einen Blick auf konkrete Beispiele für den Einsatz von Datenanalysen im Gesundheitswesen:

a) Big Data im Gesundheitswesen angewandt auf ein Krankenhaus-Dashboard

Das nachstehende Dashboard für das Gesundheitswesen bietet Ihnen als Krankenhausdirektor oder Facility Manager den nötigen Überblick. Wenn Sie alle Daten über jede Abteilung des Krankenhauses, die Besucherzahlen, die Art der Patienten, die anfallenden Kosten usw. an einem zentralen Punkt zusammenfassen, erhalten Sie ein Gesamtbild Ihrer Einrichtung, das Ihnen bei der reibungslosen Führung des Krankenhauses eine große Hilfe sein wird.

Sie können hier die wichtigsten Kennzahlen zu verschiedenen Aspekten sehen: die Anzahl der Patienten, die in Ihrer Einrichtung aufgenommen wurden, wie lange sie sich wo aufgehalten haben, wie viel die Behandlung gekostet hat und die durchschnittliche Wartezeit in den Notaufnahmen. Eine solche ganzheitliche Betrachtung hilft den Verwaltungsleitern, potenzielle Engpässe zu erkennen, Trends und Muster im Zeitverlauf zu erkennen und die Situation allgemein zu bewerten. Dies ist wichtig, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die die Gesamtleistung des Betriebs verbessern, mit dem Ziel, die Patienten besser zu behandeln und die richtigen Personalressourcen zu haben.

b) Big Data-Anwendungen im Gesundheitswesen für die Patientenversorgung

Eine weitere praktische Anwendung der Big-Data-Analytik im Gesundheitswesen ist unser dynamisches KPI-Dashboard für Patienten, ein visuell ausgewogenes Tool zur Verbesserung des Serviceniveaus und der Behandlungsgenauigkeit in allen Abteilungen.

Durch die Bereitstellung eines perfekten Sturms oder patientenbezogener Informationen an einem zentralen Ort können medizinische Einrichtungen Harmonie zwischen den Abteilungen schaffen und gleichzeitig die Pflegeprozesse in einer Vielzahl wichtiger Bereiche rationalisieren. So bieten beispielsweise Metriken zur Bettenbelegungsrate einen Einblick in die Bereiche, in denen Ressourcen benötigt werden, während die Verfolgung abgesagter oder verpasster Termine den leitenden Angestellten die Daten liefert, die sie benötigen, um kostspieliges Nichterscheinen von Patienten zu reduzieren.

Hier finden Sie alles, was Sie brauchen, um Ihre Patientenversorgung sowohl in Echtzeit als auch langfristig zu verbessern. Dies ist eine visuelle Innovation, die das Potenzial hat, jede Art von medizinischer Einrichtung zu verbessern, ob groß oder klein.

Big Data im Gesundheitswesen – eine Zusammenfassung

Die Branche befindet sich im Wandel, und wie in jeder anderen Branche beginnen auch hier Big Data die Branche zu verändern – aber es gibt noch viel zu tun. Der Sektor übernimmt langsam die neuen Technologien, die ihn in die Zukunft führen und ihm dabei helfen werden, fundiertere Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu verbessern usw. Im Folgenden finden Sie eine kurze Auflistung der Beispiele, die wir in diesem Artikel behandelt haben. Mit der Analyse von Gesundheitsdaten können Sie:

  1. Vorhersage des täglichen Patientenaufkommens, um den Personaleinsatz entsprechend anzupassen
  2. Elektronische Gesundheitsakten (EHRs) verwenden
  3. Echtzeit-Warnungen für eine sofortige Versorgung nutzen
  4. Hilfe bei der Verhinderung des Opioidmissbrauchs in den USA
  5. das Engagement der Patienten für ihre eigene Gesundheit verbessern
  6. Nutzung von Gesundheitsdaten für eine besser informierte strategische Planung
  7. Umfassendere Forschung zur Heilung von Krebs
  8. Prädiktive Analytik nutzen
  9. Betrug eindämmen und die Datensicherheit erhöhen
  10. Telemedizin praktizieren
  11. Integration medizinischer Bildgebung für eine umfassendere Diagnose
  12. Unnötige Besuche in der Notaufnahme verhindern
  13. Intelligente Personalbesetzung und Personalverwaltung
  14. Lernen und Entwicklung
  15. Fortgeschrittenes Risiko- und Krankheitsmanagement
  16. Prävention von Selbstmord und Selbstverletzungen
  17. Verbessertes Management der Versorgungskette
  18. Entwicklung von neuen Therapien und Innovationen
  19. Verfolgung und Kontrolle von Massenkrankheiten
  20. Verbesserung des Verschreibungsprozesses
  21. Verringerung menschlicher Fehler
    „Der größte Teil der Welt trifft Entscheidungen, indem er entweder rät oder auf sein Bauchgefühl vertraut. Sie werden entweder Glück oder Unrecht haben.“ – Suhail Doshi, Chief Executive Officer, Mixpanel.

Diese 21 Beispiele aus der Praxis der Datenanalyse im Gesundheitswesen beweisen, dass medizinische Anwendungen Leben retten können und für Experten in diesem Bereich oberste Priorität haben sollten. Schon jetzt erleichtert datengesteuerte Analytik die frühzeitige Erkennung und Intervention bei Krankheiten und rationalisiert die Einrichtungen für eine schnellere, sicherere und genauere Patientenversorgung. Mit der Weiterentwicklung der Technologie können diese unschätzbaren Funktionen nur noch stärker werden – die Zukunft des Gesundheitswesens ist da, und sie liegt in den Daten.

Quellen:

https://ahima.org/media/blfdriqj/326_21_namingpolicywhitepaper_final.pdf

https://www.intel.com/content/dam/www/public/us/en/documents/white-papers/french-hospital-analytics-predict-admissions-paper.pdf

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