- Elektronische Gesundheitsakten (EHRs)
- Laborinformationssystem (LIS)
- Diagnostik- und Überwachungssysteme
- Anwendungen für Versicherungsansprüche und Rechnungsstellung
- Apotheke
- Pharmakovigilanz-System
- Personalwesen
- Lieferkette
- Validierung von Computersystemen
- Klinische und biomedizinische Forschung
- Bearbeitung medizinischer Literatur
- Grundsätze der patientenzentrierten Pflege
Elektronische Gesundheitsakten (EHRs)
Elektronische Gesundheitsakten sind Unterlagen, die autorisierten Benutzern sofort detaillierte Informationen über
den Gesundheitszustand von Patienten für autorisierte Benutzer bereitstellen. EHRs erleichtern die Datenanalyse und geben Gesundheitsdienstleistern die Möglichkeit
die Möglichkeit, große Datenmengen zu analysieren, um Trends in der Patientenversorgung zu verstehen, Krankheiten zu verwalten und die
Funktionalität des gesamten Gesundheitssystems zu verbessern.
Laborinformationssystem (LIS)
Ein Laborinformationssystem (LIS) ist eine Art von Software, die die täglichen Abläufe in medizinischen Labors verwaltet und optimiert - von der Bestellung von Tests bis zur Durchführung von Datenanalysen auf Bevölkerungsebene. LIS sammeln umfangreiche Mengen an Labordaten und bilden so ein reichhaltiges Repository für tiefgreifende Analysen.
Diagnostik- und Überwachungssysteme
Die kontinuierliche Überwachung durch tragbare Geräte und Sensoren liefert Gesundheitsdaten in Echtzeit und ermöglicht rechtzeitige Warnungen und personalisierte Behandlungspläne. In Kombination mit anderen Gesundheitsdaten kann dieser Ansatz zu besseren Patientenergebnissen, zur Optimierung der Ressourcen und zu einer erheblichen Kostenreduzierung führen.
Anwendungen für Versicherungsansprüche und Rechnungsstellung
Die Datenanalyse verändert die Versicherungsansprüche und die Rechnungsstellung im Gesundheitswesen, indem sie die Anspruchs- und Überprüfungsprozesse automatisiert, manuelle Fehler reduziert und die Arbeitsabläufe beschleunigt, damit alle Details korrekt und vollständig sind. Außerdem hilft sie bei der Erkennung von potenziellem Betrug, indem sie ungewöhnliche Muster und Anomalien aufspürt, wodurch Gesundheitsdienstleister und Versicherer Geld sparen.
Apotheke
Die Integration von Datenanalysen in den Apothekenbetrieb kann die Bestandsverwaltung optimieren, indem die Nachfrage vorhergesagt und Fehl- oder Überbestände vermieden werden. Außerdem können Verschreibungsmuster und potenzielle unerwünschte Arzneimittelwirkungen oder Unwirksamkeiten erkannt werden, was die Patientensicherheit und das gegenseitige Vertrauen zwischen Patienten und Gesundheitsdienstleistern stärkt.
Pharmakovigilanz-System
Durch den Einsatz von Datenanalysen verbessern Pharmakovigilanzsysteme die Überwachung, Erkennung und Vorbeugung von unerwünschten Arzneimittelwirkungen (UAW) erheblich. Fortschrittliche Algorithmen und maschinelle Lernmodelle können Muster und Korrelationen erkennen, die auf unerwünschte Arzneimittelwirkungen und eine geringe Wirksamkeit von Arzneimitteln hindeuten, was ein frühzeitiges Eingreifen und eine Risikominderung ermöglicht.
Personalwesen
Die Datenanalyse hilft den Personalabteilungen, fundiertere Entscheidungen über Einstellungen, Schulungen und Ressourcenzuweisungen zu treffen und gleichzeitig den Bedürfnissen der Mitarbeiter gerecht zu werden und den Patienten eine angemessene Versorgung zu bieten. Das einfachste Beispiel: Durch die Verfolgung der Patientenzufriedenheitswerte kann ein Krankenhaus bestimmte Bereiche identifizieren, in denen die Interaktion mit dem Personal verbessert werden könnte, was zu einer gezielteren Personalentwicklung führt.
Lieferkette
Bei medizinischem Bedarf und Arzneimitteln hilft die Datenanalyse, saisonale Trends zu erkennen und externe Faktoren wie Krankheitsausbrüche oder neue Vorschriften im Auge zu behalten. Anhand dieser Prognosen können Unternehmen ihre Lagerbestände genau abstimmen. Auf diese Weise haben sie wichtige Artikel immer vorrätig und vermeiden den Ärger und die Kosten von Überbeständen.
Validierung von Computersystemen
Die Validierung von Computersystemen im Gesundheitswesen bestätigt, dass die gesamte für Patientendaten und medizinische Entscheidungen verwendete Technik zuverlässig ist und den Vorschriften entspricht. Es geht darum, Systeme zu testen, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktionieren, die Daten sicher sind und den Normen entsprechen. Dieser Prozess ist für die Aufrechterhaltung der Patientensicherheit und die Vermeidung kostspieliger Fehler unerlässlich.
Klinische und biomedizinische Forschung
Die Datenanalyse verändert die klinische und biomedizinische Forschung, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen wie klinischen Studien, elektronischen Patientenakten und genomischen Studien zusammenführt. Diese Integration hilft Forschern, neue Krankheitsmuster zu erkennen, die medizinische Versorgung zu personalisieren und neue Angriffspunkte für eine bessere Behandlung zu entdecken.
Bearbeitung medizinischer Literatur
Datenanalysetools können die umfangreiche medizinische Literatur schnell durchsuchen und den Forschern helfen, die wichtigsten Studien, Artikel und Abhandlungen zu finden. Sie können auch automatisch Daten aus mehreren Studien extrahieren und so umfassende Meta-Analysen und systematische Überprüfungen ermöglichen. Die Analytik kann Bereiche mit Forschungslücken aufzeigen und so die Grundlage für künftige Studien und Finanzierungsentscheidungen bilden.
Grundsätze der patientenzentrierten Pflege
Die Kombination von patientenzentrierter Pflege und Datenanalyse bietet einige beeindruckende Vorteile. Sie hilft dabei, die Behandlungen an die Bedürfnisse jedes einzelnen Patienten anzupassen, so dass sich die Patienten stärker in ihren Pflegeplan eingebunden fühlen. Darüber hinaus hilft die Nutzung von Daten, Ressourcen effektiver zu verwalten und die Kommunikation zwischen Patienten und Anbietern transparenter und produktiver zu gestalten.
