Big Data hat die Art und Weise, wie wir Daten verwalten, analysieren und nutzen, in allen Branchen ver\u00e4ndert. Einer der bemerkenswertesten Bereiche, in denen die Datenanalytik gro\u00dfe Ver\u00e4nderungen bewirkt, ist das Gesundheitswesen.<\/p>\n
Die Analytik im Gesundheitswesen hat das Potenzial, die Behandlungskosten zu senken, den Ausbruch von Epidemien vorherzusagen, vermeidbare Krankheiten zu verhindern und die Lebensqualit\u00e4t 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, gro\u00dfe Datenmengen zu sammeln und nach den besten Strategien zur Nutzung dieser Zahlen zu suchen.<\/p>\n
In diesem Artikel befassen wir uns mit der Notwendigkeit von Big Data im Gesundheitswesen und mit Big Data im Krankenhaus: Warum und wie k\u00f6nnen sie helfen? Welche Hindernisse gibt es bei der Einf\u00fchrung von Big Data? Anschlie\u00dfend werden wir uns 21 Beispiele f\u00fcr Big Data im Gesundheitswesen ansehen, die bereits existieren und von denen medizinische Einrichtungen profitieren k\u00f6nnen.<\/p>\n
Doch zun\u00e4chst wollen wir das Kernkonzept der Big-Data-Analytik im Gesundheitswesen untersuchen.<\/p>\n
Big Data im Gesundheitswesen ist ein Begriff, der f\u00fcr riesige Datenmengen verwendet wird, die durch die Einf\u00fchrung digitaler Technologien zur Erfassung von Patientendaten und zur Verwaltung der Krankenhausleistung entstehen, die ansonsten zu gro\u00df und zu komplex f\u00fcr herk\u00f6mmliche Technologien w\u00e4ren.<\/p>\n
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 k\u00f6nnen m\u00f6glicherweise dazu beitragen, Epidemien zu verhindern, Krankheiten zu heilen, Kosten zu senken usw.<\/p>\n
Da wir heute l\u00e4nger leben, haben sich die Behandlungsmodelle ge\u00e4ndert, und viele dieser \u00c4nderungen sind datengest\u00fctzt. \u00c4rzte wollen so viel wie m\u00f6glich \u00fcber eine Person wissen, und zwar so fr\u00fch wie m\u00f6glich, um Warnzeichen f\u00fcr ernsthafte Krankheiten zu erkennen, sobald sie auftreten – die Behandlung einer Krankheit in einem fr\u00fchen 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 ma\u00dfgeschneidertes Paket anbieten. Dies ist der Versuch der Branche, das Problem der Datensilos zu l\u00f6sen: \u00dcberall werden Daten h\u00e4ppchenweise gesammelt und in Krankenh\u00e4usern, Kliniken, Arztpraxen usw. archiviert, ohne dass eine ordnungsgem\u00e4\u00dfe Kommunikation m\u00f6glich ist.<\/p>\n
Die Zahl der Quellen, aus denen Angeh\u00f6rige der Gesundheitsberufe Erkenntnisse \u00fcber ihre Patienten gewinnen k\u00f6nnen, nimmt jedoch st\u00e4ndig zu. Diese Daten liegen in der Regel in unterschiedlichen Formaten und Gr\u00f6\u00dfen vor, was f\u00fcr den Nutzer eine Herausforderung darstellt. Heute geht es jedoch nicht mehr darum, wie „gro\u00df“ die Daten sind, sondern darum, wie intelligent sie verwaltet werden. Mit Hilfe der richtigen Technologie k\u00f6nnen Daten aus den folgenden Quellen von Big Data im Gesundheitswesen auf intelligente und schnelle Weise extrahiert werden:<\/p>\n
Jahrelang war das Sammeln gro\u00dfer Datenmengen f\u00fcr medizinische Zwecke kostspielig und zeitaufw\u00e4ndig. Mit den heutigen, sich st\u00e4ndig verbessernden Technologien wird es nicht nur einfacher, solche Daten zu sammeln, sondern auch umfassende Berichte \u00fcber das Gesundheitswesen zu erstellen und sie in relevante kritische Erkenntnisse umzuwandeln, die dann f\u00fcr eine bessere Versorgung genutzt werden k\u00f6nnen. Das ist der Zweck der Datenanalyse im Gesundheitswesen: datengest\u00fctzte Erkenntnisse zu nutzen, um ein Problem vorherzusagen und zu l\u00f6sen, bevor es zu sp\u00e4t ist, aber auch, um Methoden und Behandlungen schneller zu bewerten, eine bessere \u00dcbersicht \u00fcber die Best\u00e4nde zu erhalten, die Patienten st\u00e4rker in ihre eigene Gesundheit einzubeziehen und ihnen die daf\u00fcr erforderlichen Instrumente an die Hand zu geben.<\/p>\n
Alles in allem haben wir anhand dieser 21 Beispiele f\u00fcr Analytik im Gesundheitswesen drei Haupttrends festgestellt: Die Patientenerfahrung wird sich drastisch verbessern, einschlie\u00dflich der Behandlungsqualit\u00e4t und der Zufriedenheit, die allgemeine Gesundheit der Bev\u00f6lkerung kann ebenfalls nachhaltig verbessert werden, und die Betriebskosten k\u00f6nnen erheblich gesenkt werden.<\/p>\n
Werfen wir nun einen Blick auf konkrete Beispiele f\u00fcr den Einsatz von Datenanalysen im Gesundheitswesen:<\/p>\n
Das nachstehende Dashboard f\u00fcr das Gesundheitswesen bietet Ihnen als Krankenhausdirektor oder Facility Manager den n\u00f6tigen \u00dcberblick. Wenn Sie alle Daten \u00fcber 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 F\u00fchrung des Krankenhauses eine gro\u00dfe Hilfe sein wird.<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen 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 Engp\u00e4sse 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.<\/p>\n
Eine weitere praktische Anwendung der Big-Data-Analytik im Gesundheitswesen ist unser dynamisches KPI-Dashboard f\u00fcr Patienten, ein visuell ausgewogenes Tool zur Verbesserung des Serviceniveaus und der Behandlungsgenauigkeit in allen Abteilungen.<\/p>\n
Durch die Bereitstellung eines perfekten Sturms oder patientenbezogener Informationen an einem zentralen Ort k\u00f6nnen 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 ben\u00f6tigt werden, w\u00e4hrend die Verfolgung abgesagter oder verpasster Termine den leitenden Angestellten die Daten liefert, die sie ben\u00f6tigen, um kostspieliges Nichterscheinen von Patienten zu reduzieren.<\/p>\n
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 gro\u00df oder klein.<\/p>\n
Die Branche befindet sich im Wandel, und wie in jeder anderen Branche beginnen auch hier Big Data die Branche zu ver\u00e4ndern – aber es gibt noch viel zu tun. Der Sektor \u00fcbernimmt langsam die neuen Technologien, die ihn in die Zukunft f\u00fchren und ihm dabei helfen werden, fundiertere Entscheidungen zu treffen, Abl\u00e4ufe zu verbessern usw. Im Folgenden finden Sie eine kurze Auflistung der Beispiele, die wir in diesem Artikel behandelt haben. Mit der Analyse von Gesundheitsdaten k\u00f6nnen Sie:<\/p>\n
Diese 21 Beispiele aus der Praxis der Datenanalyse im Gesundheitswesen beweisen, dass medizinische Anwendungen Leben retten k\u00f6nnen und f\u00fcr Experten in diesem Bereich oberste Priorit\u00e4t haben sollten. Schon jetzt erleichtert datengesteuerte Analytik die fr\u00fchzeitige Erkennung und Intervention bei Krankheiten und rationalisiert die Einrichtungen f\u00fcr eine schnellere, sicherere und genauere Patientenversorgung. Mit der Weiterentwicklung der Technologie k\u00f6nnen diese unsch\u00e4tzbaren Funktionen nur noch st\u00e4rker werden – die Zukunft des Gesundheitswesens ist da, und sie liegt in den Daten.<\/p>\n
Quellen:<\/strong><\/p>\n https:\/\/ahima.org\/media\/blfdriqj\/326_21_namingpolicywhitepaper_final.pdf<\/a><\/p>\n