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Maximierung der Patientenversorgung: Die Vorteile der Datenanalyse im Gesundheitswesen

BI und Datenanalytik

Gesundheitswesen

Trends

Datenanalyse hat die Art und Weise geprägt, wie Branchen relevante Informationen in ihren jeweiligen Bereichen verwalten, analysieren und nutzen. Das Gesundheitswesen ist ein Sektor, in dem Datenanalyse besonders an Bedeutung gewonnen hat.

Prognosen zufolge wird die Gesundheitsbranche bis 2025 über 10.000 Exabyte an Daten‎ generieren, was einem jährlichen Wachstum von 36 % entspricht. Die Daten stammen aus einer Vielzahl von Quellen, darunter elektronische Gesundheitsakten, medizinische Geräte, tragbare Geräte, Patientenportale, soziale Medien, klinische Studien und Forschungsliteratur.

Während der Umgang mit Daten eine Herausforderung für das Gesundheitswesen darstellt, bietet die Nutzung von Datenanalysen eine hervorragende Gelegenheit, die Patientenversorgung zu verbessern und Probleme der öffentlichen Gesundheit durch fundierte Entscheidungen und proaktives Management anzugehen. Wie werden Big Data-Analysen im Gesundheitswesen eingesetzt? Wie hilfreich sind Big Data-Analysen für das Gesundheitswesen? Lassen Sie uns dies genauer analysieren.

Bedeutung der Datenanalyse im Gesundheitswesen

Datenanalyse, einschließlich Big Data-Analyse, umfasst eine Vielzahl unterschiedlicher Methoden zur Untersuchung und Gewinnung von Erkenntnissen aus Datensätzen. Dazu gehören Techniken zum Aufdecken von Mustern, Trends und Beziehungen innerhalb von Daten, um den Entscheidungsprozess zu verbessern.

Die Anwendung fortschrittlicher Datenanalysen hat in Bereichen des Gesundheitswesens bereits enorme Vorteile gezeigt, etwa in der Präzisionsmedizin, der klinischen Entscheidungsunterstützung, der Patientenüberwachung, der Rückfallprävention und dem Bevölkerungsgesundheit-Management.

Datenanalyse im Gesundheitswesen

Im größeren Maßstab können mithilfe von Analysen klinische Ergebnisse, Betriebskosten und Trends im öffentlichen Gesundheitswesen bewertet werden, sodass Interventionen und Richtlinien für eine maximale Wirkung maßgeschneidert werden können. Hier sind einige Beispiele für Datenanalysen im Gesundheitswesen, die ihr Potenzial veranschaulichen.

Elektronische Gesundheitsakten (EHRs)

Laborinformationssystem (LIS)

Diagnose- und Überwachungssysteme

Apps für Versicherungsansprüche und Abrechnungen

Pharmazie

Pharmakovigilanzsystem

Personalwesen

Lieferketten

Validierung von Computersystemen

Klinische und biomedizinische Forschung

Bearbeitung medizinischer Literatur

Patientenzentrierte Pflegeprinzipien

Elektronische Gesundheitsakten (EHRs)

Elektronische Gesundheitsakten sind Akten, die autorisierten Benutzern sofort detaillierte Informationen über den Gesundheitszustand von Patienten liefern. EHRs erleichtern die Datenanalyse und geben Gesundheitsdienstleistern die Möglichkeit, große Datenmengen zu analysieren, um Trends in der Patientenversorgung zu verstehen, Krankheiten zu behandeln und die Funktionalität des gesamten Gesundheitssystems zu verbessern.

Laborinformationssystem (LIS)

Ein Laborinformationssystem ist eine Art Software, die die täglichen Abläufe in medizinischen Laboren verwaltet und optimiert – von der Anforderung von Tests bis zur Durchführung von Datenanalysen auf Bevölkerungsebene. LIS sammelt umfangreiche Mengen an Labordaten und erstellt so ein umfangreiches Repository für detaillierte Analysen.

Diagnose- und Überwachungssysteme

Die kontinuierliche Überwachung durch tragbare Geräte und Sensoren liefert Gesundheitsdaten in Echtzeit und ermöglicht so rechtzeitige Warnmeldungen und personalisierte Behandlungspläne. In Kombination mit anderen Gesundheitsdaten kann dieser Ansatz zu besseren Patientenergebnissen, Ressourcenoptimierung und erheblichen Kostensenkungen führen.

Apps für Versicherungsansprüche und Abrechnungen

Datenanalyse verändert Versicherungsansprüche und -abrechnungen im Gesundheitswesen, indem sie die Prozesse für Ansprüche und Überprüfungen automatisiert – manuelle Fehler werden reduziert und Arbeitsabläufe beschleunigt, damit alle Angaben korrekt und vollständig bleiben. Außerdem hilft sie dabei, potenziellen Betrug zu erkennen, indem sie ungewöhnliche Muster und Anomalien erkennt und so Gesundheitsdienstleistern und Versicherern Geld spart.

Pharmazie

Die Integration von Datenanalysen in den Apothekenbetrieb kann das Bestandsmanagement optimieren, indem sie die Nachfrage vorhersagt und Fehlbestände oder Überbestände verhindert. Darüber hinaus können Verschreibungsmuster und mögliche Nebenwirkungen oder Unwirksamkeit von Medikamenten identifiziert werden – was die Patientensicherheit und das gegenseitige Vertrauen zwischen Patienten und Gesundheitsdienstleistern stärkt.

Pharmakovigilanzsystem

Durch die Nutzung von Datenanalysen verbessern Pharmakovigilanzsysteme die Überwachung, Erkennung und Prävention unerwünschter Arzneimittelwirkungen (UAW) erheblich. Fortschrittliche Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens können Muster und Zusammenhänge erkennen, die auf UAW und eine geringe Wirksamkeit von Arzneimitteln hinweisen können, und ermöglichen so ein frühzeitiges Eingreifen und eine Risikominderung.

Personalwesen

Mithilfe von Datenanalysen können Personalabteilungen fundiertere Entscheidungen über Einstellungen, Schulungen und Ressourcenzuweisung treffen und gleichzeitig den Bedarf des Personals decken und den Patienten die richtige Pflege zukommen lassen. Das einfachste Beispiel: Durch die Verfolgung der Patientenzufriedenheitswerte kann ein Krankenhaus bestimmte Bereiche identifizieren, in denen die Interaktion des Personals verbessert werden könnte, was zu einer gezielteren Personalentwicklung führen würde.

Lieferketten

Wenn es um medizinisches Material und Arzneimittel geht, hilft die Datenanalyse dabei, saisonale Trends zu erkennen und externe Faktoren wie Krankheitsausbrüche oder neue Vorschriften im Auge zu behalten. Durch die Erstellung dieser Prognosen können Unternehmen ihre Lagerbestände optimieren. Auf diese Weise haben sie wichtige Artikel immer vorrätig und vermeiden den Ärger und die Kosten für überschüssige Lagerbestände.

Validierung von Computersystemen

Die Validierung von Computersystemen im Gesundheitswesen bestätigt, dass alle für Patientendaten und medizinische Entscheidungen verwendeten Technologien zuverlässig sind und den Vorschriften entsprechen. Dabei geht es darum, Systeme zu testen, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktionieren, Daten sicher aufbewahren und den Standards entsprechen. Dieser Prozess ist von entscheidender Bedeutung, um die Patientensicherheit zu gewährleisten und kostspielige Fehler zu vermeiden.

Klinische und biomedizinische Forschung

Datenanalyse verändert die klinische und biomedizinische Forschung, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen wie klinischen Studien, elektronischen Patientenakten und Genomstudien zusammenführt. Diese Integration hilft Forschern, neue Krankheitsmuster zu erkennen, die medizinische Versorgung zu personalisieren und neue Wirkstoffziele für eine bessere Behandlung zu entdecken.

Bearbeitung medizinischer Literatur

Mithilfe von Datenanalysetools können Forscher schnell in der umfangreichen medizinischen Literatur surfen und die relevantesten Studien, Artikel und Aufsätze finden. Sie können auch automatisch Daten aus mehreren Studien extrahieren und so ausführliche Metaanalysen und systematische Übersichten erstellen. Mithilfe von Analysen können Bereiche mit Forschungslücken identifiziert und so zukünftige Studien und Finanzierungsentscheidungen gesteuert werden.

Patientenzentrierte Pflegeprinzipien

Die Kombination patientenzentrierter Pflege mit Datenanalyse bietet einige beeindruckende Vorteile. Sie hilft dabei, Behandlungen an die Bedürfnisse jedes einzelnen Patienten anzupassen, sodass sich die Patienten stärker in ihren Behandlungsplan eingebunden fühlen. Darüber hinaus hilft die Verwendung von Daten dabei, Ressourcen effektiver zu verwalten und die Kommunikation zwischen Patienten und Anbietern transparenter und produktiver zu gestalten.

Elektronische Gesundheitsdaten (EHRs)

Laborinformationssystem (LIS)

Diagnose- und Überwachungssysteme

Apps für Versicherungsansprüche und Abrechnungen

Pharmazie

Pharmakovigilanzsystem

Personalwesen

Lieferketten

Validierung von Computersystemen

Klinische und biomedizinische Forschung

Bearbeitung medizinischer Literatur

Patientenzentrierte Pflegeprinzipien

Datenanalyse kann jeden Aspekt des Gesundheitssystems verbessern.

Möchten Sie sehen, was sie für Sie tun kann?

Arten der Datenanalyse im Gesundheitswesen

Datenanalysen helfen bei der Interpretation komplexer Gesundheitsdaten und bieten wertvolle Einblicke in den Zustand von Patienten, die Wirksamkeit von Behandlungen und potenzielle Risikofaktoren. Sehen wir uns an, wie verschiedene Arten von Gesundheitsanalysen spezifische Einblicke in historische und aktuelle Daten bieten und Anbietern dabei helfen können, Muster und Trends in der Patientenversorgung zu erkennen.

Deskriptive Analyse

Bei der deskriptiven Analyse geht es darum, vergangene Ereignisse zu verstehen. Dazu werden historische Trends und Kennzahlen analysiert, beispielsweise persönliche Gesundheitsdaten oder epidemiologische Daten. Sie bietet Einblicke in Muster der Patienten- und öffentlichen Gesundheit und dient als Grundlage für andere Arten der Analytik.

Präskriptive Analyse

Präskriptive Analyse empfiehlt spezifische Maßnahmen zur Verbesserung und Optimierung der Ergebnisse in der Patientenversorgung, bei öffentlichen Gesundheitsmaßnahmen oder bei der Arzneimittelentdeckung, indem sie kombinierte Daten analysiert und die besten nächsten Schritte vorschlägt. Sie trägt auch zu einer besseren Ressourcenzuweisung und Prozessoptimierung bei.

Prädiktive Analyse

Prädiktive Analyse verwendet historische, aktuelle und Echtzeitdaten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Durch die Analyse von Mustern aus vergangenen Daten – wie persönlichen medizinischen Daten, epidemiologischen Daten und Daten aus klinischen Studien – können prädiktive Modelle potenzielle Gesundheitsrisiken identifizieren und zukünftige Ergebnisse medizinischer oder öffentlicher Gesundheitsinterventionen vorhersagen.

Erkenntnisanalyse

Erkenntnisanalyse ist hilfreich, um versteckte Zusammenhänge oder Trends in komplexen Gesundheitsdatensätzen aufzudecken. Durch die Anwendung fortschrittlicher Algorithmen wird das allgemeine Verständnis der Patientenpopulationen gefördert, was zu gezielteren Interventionen und besseren Ergebnissen führt.

Vorteile der Datenanalyse im Gesundheitswesen

Mithilfe von Datenanalysen können Gesundheitsdienstleister Risikopatienten schnell identifizieren, Behandlungspläne personalisieren, die Ressourcenzuweisung optimieren, die Entscheidungsfindung verbessern und durch die Nutzung datenbasierter Erkenntnisse und fortschrittlicher Algorithmen bessere Behandlungsergebnisse erzielen. Sehen Sie sich die Vorteile im Detail an.

Prädiktive Analyse für Patientenergebnisse

Prädiktive Analyse verwendet fortschrittliche Algorithmen und ML-Techniken, um die Wahrscheinlichkeit verschiedener Gesundheitszustände oder Ereignisse zu bewerten. Sie stattet medizinisches Fachpersonal mit den Informationen aus, die es benötigt, um präzise Entscheidungen zu treffen und gezielte Strategien zur Verbesserung der Versorgung und der Ergebnisse zu ergreifen.

Optimierte Abläufe und Ressourcen

Prädiktive Modelle und Echtzeitanalysen können Aufnahmeraten und Patientenprofile vorhersagen und so eine effektivere Personalbesetzung und optimale Ressourcennutzung ermöglichen. Dadurch können Einrichtungen den Personalbestand präziser anpassen und die mit Über- oder Unterbesetzung verbundenen Kosten vermeiden.

Verbesserte Ergebnisse in der Patientenversorgung

Die Datenanalyse kombiniert EHRs, tragbare Geräte in Echtzeit, Daten aus klinischen Studien und mehr, um einen vollständigen Überblick über den Gesundheitszustand des Patienten zu bieten. Dies ermöglicht eine frühzeitige Erkennung von Verschlechterungen, rechtzeitige Eingriffe, personalisierte Empfehlungen und eine schnelle Bewertung von Behandlungsstrategien.

Verbesserte Datensicherheit und Compliance

Bei der prädiktiven Analyse werden historische Daten genutzt, um Sicherheitsbedrohungen und Schwachstellen vorherzusehen. Auf diese Weise können potenzielle Datenschutzverletzungen wirksam verhindert und Datenschutzbestimmungen wie HIPAA eingehalten werden.

Erhöhte Arzneimittelsicherheit und Wirksamkeit

Die Überwachung sozialer Netzwerke und wissenschaftlicher Publikationsdatenbanken hilft dabei, frühe Anzeichen potenzieller Probleme zu erkennen, wie etwa neue schwere Nebenwirkungen oder eine erhöhte Anzahl unerwünschter Nebenwirkungen. Das bedeutet, dass neu auftretende Risiken identifiziert werden, bevor sie den Nutzen des Medikaments überwiegen.

Beschleunigte klinische und biomedizinische Forschung

Durch die Unterstützung von dezentralem Design, Echtzeitüberwachung und -analyse beschleunigt die Datenanalyse klinische Studien erheblich. Sie generiert Hypothesen über neue Behandlungen, neue diagnostische Ansätze sowie ein neues Verständnis bestehender medizinischer Zustände oder neuer Krankheiten oder Krankheitsphänotypen.

Früherkennung von Gefahren für die öffentliche Gesundheit

Datenanalysen können frühe Anzeichen von Epidemien oder Pandemien erkennen und wichtige Informationen über Ort, Geschwindigkeit, Ausbrüche und demografische Merkmale der Betroffenen vor Ort liefern. Dieser Ansatz ermöglicht rechtzeitige und fundierte Reaktionen auf neu auftretende Bedrohungen.

Effektivere tägliche Betriebsabläufe

Optimierte Terminplanung, kürzere Wartezeiten für Patienten und effektiv zugewiesene Ressourcen – all das ist mit der eingesetzten Datenanalyse möglich. Durch das Sammeln, Speichern und Analysieren dezentraler Daten können Sie eine reaktionsschnellere Gesundheitsversorgung schaffen.

Präzise Pflege und mühelose Operationen sind in Reichweite

Stellen Sie sich das Gesundheitswesen mit Datenanalyse anders vor.

Herausforderungen bei der Implementierung von Datenanalysen

Die Integration von Datenanalysen in das Gesundheitswesen und die Pharmaindustrie bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die zu erwarten sind. Aufgrund unterschiedlicher Quellen und inkonsistenter Verwaltung ist es schwierig, saubere Daten zu erhalten. Wachsende Datenmengen machen die Speicherung problematisch, während eine solide Sicherheit weiterhin ein großes Problem darstellt. Interoperabilitätsprobleme, wie unterschiedliche Standards und die langsame Einführung von Tools wie FHIR, erschweren den Datenaustausch zusätzlich. Diese Herausforderungen zeigen, wie schwierig es ist, von Datenanalysen im Gesundheitswesen/in der Pharmaindustrie zu profitieren, aber sie unterstreichen auch, warum es so wichtig ist, weiter an der Lösung dieser Probleme zu arbeiten.

"Das Potenzial von Big Data ist enorm – aber um sein volles Potenzial auszuschöpfen, ist mehr erforderlich als nur das Sammeln großer Datenmengen. Es erfordert einen durchdachten Ansatz für das Datenmanagement, skalierbare Speicherlösungen und die Einhaltung höchster Industriestandards. Es ist eine herausfordernde, aber lohnende Reise – und wir sind hier, um Sie bei jedem Schritt auf dem Weg zu unterstützen."

Philip Tihonovich

Leiter der Big Data-Abteilung

Der Einsatz von Datenanalyse im Gesundheitswesen: maßgeschneiderte Lösungen mit erstklassigen Open-Source- und kommerziellen Technologien

Wir entwickeln Lösungen von Grund auf und verwenden dabei die beste Open-Source- oder kommerzielle Software – oder eine Mischung aus beidem.

Müssen Sie schnell Informationen aus medizinischen Dokumenten wie Krankenakten oder Studienberichten extrahieren? Warum verwenden Sie nicht Amazon Comprehend Medical noch?

Möchten Sie einen Chatbot erstellen, um schnell mit Patienten zu chatten? Azure Health Bot ist die Lösung. Innowise kann mit dem Einsatz helfen.

Benötigen Sie hochgradig individuelle Lösungen? Kein Problem. Innowise kann medizinische Daten kommentieren und KI-Modelle entwickeln, indem es Best Practices befolgt, um Ergebnisse zu erzielen, die die Kunden zufriedenstellen.

Unsere Datenanalysepakete bringen außergewöhnliche Technologie in Ihre medizinischen Einrichtungen.

Wir machen die Integration einfach und effektiv.

Die Zukunft der Datenanalyse im Gesundheitswesen

Der Einsatz von Datenanalysen im Gesundheitswesen und in der Pharmaindustrie wird tiefgreifende Veränderungen mit sich bringen, bei denen sich Unternehmen entweder auf zukünftiges Wachstum ausrichten oder ihre aktuellen Entwicklungen beschleunigen können. Hier bieten fortschrittliche Technologien wie KI, maschinelles Lernen und Big Data der Branche einen Lichtblick, da sie das Potenzial haben, die Patientenversorgung zu verbessern, die Betriebseffizienz zu steigern und die medizinische Forschung zu beschleunigen, indem sie deskriptive, prädiktive, präskriptive und entdeckende Analysen ermöglichen. Während sich diese Technologien weiterentwickeln, werden ethische Überlegungen, Datenschutz und Sicherheit weiterhin wesentliche Aspekte bleiben, um weiterhin von Datenanalysen profitieren zu können.

Die wichtigsten Aspekte der Datenanalyse, die die Gesundheitsbranche prägen werden

Künstliche Intelligenz KI-Algorithmen analysieren komplexe medizinische Daten, unterstützen bei der Diagnose und personalisieren Behandlungspläne. Verbessert die Diagnosegenauigkeit, die Patientenergebnisse und die Zufriedenheit.

Prädiktive Analyse Verwendung historischer und Echtzeitdaten zur Vorhersage von Patientenergebnissen und potenziellen Gesundheitsrisiken. Ermöglicht frühzeitiges Eingreifen und proaktive Versorgung und reduziert so erneute Krankenhauseinweisungen und Komplikationen.

Big Data-Integration Kombinieren Sie verschiedene Datenquellen (EHRs, Wearables, Genomik), um ausführliche Einblicke zu bieten. Ermöglicht eine ganzheitliche Patientenversorgung und fortgeschrittene Forschung durch die Nutzung eines breiten Datenspektrums.

Echtzeitüberwachung Kontinuierliche Gesundheitsüberwachung durch tragbare Geräte und IoT, die ein sofortiges medizinisches Eingreifen ermöglicht. Verbessert die Patientensicherheit und die Ergebnisse der medizinischen Versorgung, indem zeitnahe Reaktionen ermöglicht werden und die medizinische Versorgung bis nach Hause zum Patienten erfolgt.

Telemedizin und Fernbetreuung Verbesserung der Patientenfernüberwachung und der Telegesundheitsdienste durch Datenanalyse. Erweitert den Zugang zur Versorgung und unterstützt die kontinuierliche Einbeziehung der Patienten, insbesondere in abgelegenen Gebieten.

Betriebseffizienz Rationalisierung des Krankenhaus- oder Pharmabetriebs und der Ressourcenzuweisung durch datengesteuerte Entscheidungsfindung. Reduziert Kosten, minimiert Betriebszeiten und optimiert die Ressourcennutzung.

Bevölkerungsgesundheit-Management Analysieren Sie Gesundheitstrends innerhalb der Bevölkerung, um die Gesundheitsbehörden über gesundheitliche Probleme der Bevölkerung zu informieren. Verbessert die Gesundheitsergebnisse der Gemeinschaft und unterstützt Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit.

Datenmanagement Bereitstellung von Richtlinien und Grundsätzen zur Einhaltung von Sicherheitsvorschriften und gesetzlichen Standards auf lokaler und internationaler Ebene. Schafft Vertrauen zwischen Patienten, Anbietern, Aufsichtsbehörden und der Öffentlichkeit in Bezug auf die Verwendung von Gesundheits-/Pharmadaten.

Klinische Forschung und Studien Beschleunigung klinischer Forschung und klinischer Studien durch Datenanalyse. Beschleunigt die Entwicklung neuer Behandlungen und erhöht die Validität klinischer Forschung.

Patientenengagement Nutzen der Datenanalysen, um Patienten besser aufzuklären, ihnen dabei zu helfen, Behandlungspläne einzuhalten und sich im Gesundheitswesen leichter zurechtzufinden. Verbessert die Patientenzufriedenheit und die Gesundheitsergebnisse durch Förderung der aktiven Teilnahme an der Pflege.

Interoperabilität Sicherstellung eines nahtlosen Datenaustauschs zwischen verschiedenen Gesundheits- oder Pharmasystemen. Verbessert die Koordination und reduziert Fehler durch die Bereitstellung standardisierter Informationen.

Kostensenkung Identifizierung von Ineffizienzen und Reduzierung der Gesundheitskosten durch Datenanalyse. Senkt die Gesamtkosten für das Gesundheitswesen/Pharmaunternehmen bei gleichbleibender oder verbesserter Qualität.

Anomalieerkennung Verwenden von Analysen, um ungewöhnliche Aktivitäten in Gesundheits- oder Pharmasystemen zu erkennen und das Personal darüber zu informieren Spart Geld durch die Identifizierung und Eindämmung ungewöhnlicher Praktiken und Anomalien und gewährleistet Datenintegrität und Vertrauen zwischen Anbietern und Verbrauchern.

Abschluss

Mit Datenanalysen im Gesundheitswesen erleben wir echte Veränderungen: bessere Patientenversorgung, effizientere Abläufe und individuelle Behandlungspläne. Dabei geht es nicht nur darum, mitzuhalten – es geht darum, eine große Chance zur Transformation des Gesundheitswesens zu nutzen. Gehen Sie mit Innowise voran, denn wir sind immer da, um Ihre Ideen in erfolgreiche Projekte umzusetzen.

FAQ

Im Gesundheitswesen nutzt die Datenanalyse aktuelle und historische Daten, um Erkenntnisse auf Makro- und Mikroebene zu gewinnen und so den Entscheidungsprozess zu unterstützen. Durch die Verwendung von Datenanalysen im Gesundheitswesen und in der Pharmaindustrie können Anbieter die Patientenversorgung verbessern, schnellere und genauere Diagnosen stellen, vorbeugende Maßnahmen umsetzen, personalisiertere Behandlungen anbieten und neue Medikamente und Behandlungen schneller entdecken und vermarkten.

Datenanalyselösungen für das Gesundheitswesen ermöglichen eine bessere Patientenversorgung und verbessern die Behandlungsergebnisse durch die Analyse von Daten aus elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) und anderen Quellen wie Krankheitsregistern und klinischen Studien. Sie helfen dabei, gefährdete Personen zu identifizieren, die möglicherweise vorbeugende Maßnahmen benötigen, was Kosten senkt, Krankenhausaufenthalte minimiert und die Diagnose und Behandlung verbessert.

Eine der Herausforderungen bei der Datenanalyse und dem Daten-Mining im Gesundheitssektor ist die geschickte Verwaltung und anspruchsvolle Analyse unstrukturierter Daten. Dies erfordert den Einsatz fortschrittlicher Methoden wie Textanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache und Bilderkennungstechniken, um aus klinischen Notizen, Forschungspublikationen, medizinischen Bildern und mehr aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Durch die Bewertung von Kostenmustern und Ressourcennutzung können Gesundheitseinrichtungen Ineffizienzen aufdecken und Abläufe optimieren, was zu erheblichen Kostensenkungen führt. Beispielsweise kann die Verwendung von Datenanalysen zur Identifizierung von Engpässen in der Patientenversorgung oder zur Vorhersage des Gerätebedarfs Krankenhäusern dabei helfen, reibungsloser zu arbeiten und letztendlich eine bessere Versorgung zu bieten.

Datenanalysen unterstützen die klinische Forschung, indem sie verborgene Muster und Trends in Datensätzen aufdecken, die Daten aus verschiedenen Quellen wie klinischen Studien, Pharmakovigilanz-Datenbanken, EMRs, wissenschaftlicher Literatur und Omics-Datenbanken kombinieren. Sie ermöglichen die Generierung von Wirkstoffkandidaten oder die Umwidmung bereits vorhandener Medikamente.

Informationen aus elektronischen Gesundheitsakten, Versicherungsansprüchen und weiteren Quellen helfen dabei, potenzielle Gesundheitsprobleme wie Krankheitsausbrüche zu identifizieren und die Gesundheitsbehörden rechtzeitig zu informieren. Dieser Ansatz verbessert die Behandlungsergebnisse einzelner Patienten und unterstützt lokale Gemeinschaften bei der Bekämpfung sozialer Ungleichheiten.

Philip Tihonovich Leiter der Big Data-Abteilung

Datum: 27 November 2024

Philip Tihonovich Leiter der Big Data-Abteilung

Datum: 27 November 2024

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