Vorbeugung des Vermeidbaren: Einsatz von prädiktiver Analytik im Gesundheitswesen

Prädiktive Analyselösungen im Gesundheitswesen

In diesem Abschnitt wird untersucht, wie Einrichtungen des Gesundheitswesens prädiktive Analysen in vollem Umfang nutzen können - von der Sicherstellung, dass Patienten die richtige Behandlung erhalten, über die Rationalisierung klinischer Arbeitsabläufe bis hin zu besser informierten strategischen Entscheidungen. Erfahren Sie, wie diese Tools eine neue Ära der datengesteuerten Gesundheitsversorgung einläuten.

• Integrierte Analyseplattformen

Diese Plattformen sind zentrale Knotenpunkte für Daten aus dem Gesundheitswesen, die Informationen aus elektronischen Patientenakten, Schadendatenbanken, Wearables und anderen Quellen integrieren. Diese Plattformen nutzen fortschrittliche Analysen und maschinelles Lernen, um Trends zu erkennen, zukünftige Ereignisse vorherzusehen und den Beteiligten Einblicke zu gewähren. Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann bei der Vorhersage künftiger Ereignisse helfen, indem sie nützliche Informationen in unstrukturierten klinischen Aufzeichnungen findet. Für eine verantwortungsvolle Nutzung dieser Plattformen sind jedoch Data Governance und Datenschutz wichtig.

• ML-basierte Diagnosewerkzeuge

Mit Hilfe von Deep Learning können diese Tools medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans und MRTs mit zunehmender Genauigkeit analysieren. Jüngste Studien haben vielversprechende Ergebnisse in Bereichen wie der Krebserkennung, der Diagnose von diabetischer Retinopathie und der Erkennung von kardiovaskulären Anomalien gezeigt, die die menschliche Leistung bei bestimmten Aufgaben oft übertreffen. Diese Tools werden zunehmend für die Triage in der Radiologie eingesetzt, um dringende Fälle zu priorisieren und die Effizienz der Arbeitsabläufe zu verbessern. Es sei darauf hingewiesen, dass die Tools den Arzt nicht ersetzen, sondern ihn unterstützen sollen.

• Systeme zur Optimierung des Patientenflusses

Diese Systeme sind von entscheidender Bedeutung für das Management der Überbelegung von Krankenhäusern und die Zuweisung von Betten. Durch die genaue Vorhersage von Faktoren wie der Aufnahme in die Notaufnahme, der Entlassungszeit von Patienten und der Ressourcennutzung können Krankenhäuser die Personalbesetzung optimieren, Wartezeiten verkürzen und die betriebliche Effizienz insgesamt verbessern. Außerdem beziehen diese Systeme jetzt Echtzeitdaten von IoT-Geräten ein, um noch genauere Vorhersagen zu ermöglichen und die Ressourcenzuweisung dynamisch zu optimieren.

• Plattformen für Präzisionsmedizin

Die Pharmakogenomik ist ein wichtiger Anwendungsbereich dieser Plattformen, da sie analysiert, wie die genetische Ausstattung einer Person ihre Reaktion auf Medikamente beeinflusst. Dies ermöglicht eine personalisierte Arzneimittelauswahl und Dosierungsoptimierung, was zu besseren Behandlungsergebnissen und weniger unerwünschten Arzneimittelwirkungen führt. Für einen umfassenderen Ansatz werden diese Plattformen nun über die Pharmakogenomik hinaus auf andere "omics"-Daten ausgeweitet - einschließlich Proteomik oder Metabolomik.

• Software für Pflegemanagement und -koordination

Das Management chronischer Krankheiten ist ein hervorragendes Beispiel für eine Situation, in der diese Software ein Gewinn ist. Durch die Identifizierung von Patienten, bei denen ein hohes Risiko für Komplikationen oder Krankenhausaufenthalte besteht, können Gesundheitsdienstleister proaktiv Maßnahmen ergreifen, Behandlungspläne koordinieren und die Einhaltung von Medikamenten ermutigen - und so letztendlich die Gesundheitskosten senken und die Ergebnisse der Patienten verbessern. Um einen ganzheitlicheren 360-Grad-Blick auf das Patientenrisiko zu ermöglichen, beziehen diese Systeme zunehmend auch Daten zu den sozialen Determinanten der Gesundheit mit ein.

• Systeme zur Unterstützung klinischer Entscheidungen

In Verbindung mit EHR-Systemen können klinische Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS) Ärzte in Echtzeit warnen und beraten, genau dann, wenn sie es brauchen. Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen digitalen Assistenten, der Sie auf potenzielle Wechselwirkungen zwischen Medikamenten hinweist, geeignete diagnostische Tests auf der Grundlage von Symptomen vorschlägt und evidenzbasierte Behandlungsrichtlinien empfiehlt - all dies, um den Ärzten zu helfen, an Ort und Stelle besser informierte Entscheidungen zu treffen. Moderne CDSS beginnen auch damit, die neuesten Techniken der künstlichen Intelligenz einzubeziehen - wie z. B. Reinforcement Learning -, um ihre Empfehlungen auf der Grundlage früherer Ergebnisse zu optimieren.

• Systeme zur Aufdeckung und Verhinderung von Betrug

Diese Systeme analysieren riesige Mengen von Antragsdaten, um ungewöhnliche Muster oder Unregelmäßigkeiten zu erkennen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können sie Ansprüche, die möglicherweise betrügerisch sind, für weitere Untersuchungen kennzeichnen - so sparen die Kostenträger im Gesundheitswesen jährlich Millionen von Dollar und das System bleibt fair und genau. Diese Systeme helfen auch dabei, unsachgemäße Kodierungen und Abrechnungsfehler zu erkennen und stellen sicher, dass alles mit rechten Dingen zugeht.

• Lösungen für die Verwaltung der Gesundheit der Bevölkerung und die Einbeziehung der Patienten 

Diese Instrumente verwenden Vorhersagemodelle, um gefährdete Bevölkerungsgruppen ausfindig zu machen und ihre Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit entsprechend zu optimieren. Sie können beispielsweise vorhersagen, in welchen Gebieten die Wahrscheinlichkeit von Krankheitsausbrüchen hoch ist, und so gezielte Impfkampagnen oder die Zuweisung von Ressourcen ermöglichen, um potenzielle Gesundheitskrisen zu entschärfen. Darüber hinaus können sie die Kommunikation mit den Patienten personalisieren und so die Einhaltung von Vorsorgeuntersuchungen und die Förderung gesunder Verhaltensweisen verbessern.