5 Wege, wie ein Datenanalyst für das Gesundheitswesen Ihr Unternehmen verändern kann

Big data — the vast collection of digital information and insights — is transforming the world as we know it, especially Gesundheitswesen. A Datenanalyst im Gesundheitswesen can help to analyze the large amounts of data that is collected and generated from various sources. Gesundheitswesen data can come, for example, from medical devices and hardware, personal Wearables wie Smartwatches oder Fitness-Tracker - sogar datengesteuerte Sensoren. Herzfrequenzgeräte sind oft auf einen am Körper platzierten Knoten angewiesen, der wichtige Informationen über den Patienten weitergibt.

Es geht jedoch weit über die persönliche Gesundheit und Statistiken hinaus. Big-Data-Analysen können den Entscheidungsträgern auch Informationen über den Betrieb einer großen Einrichtung, z. B. eines Krankenhauses, liefern. Wartezeiten für Patienten, Pflegetrends, Vorräte und eine Vielzahl von Informationen können dazu beitragen, die Gesamtversorgung und die Erfahrungen in der Einrichtung zu verbessern. Außerdem können so wachsende Kosten, wie etwa unnötige Ausgaben für Ressourcen, eingedämmt werden.

Through what is often called business intelligence oder Datenanalytikkönnen Gesundheitsdienstleister tiefer in die Art von Informationen eintauchen, die für den normalen Betrieb unerlässlich sind. Wenn sie verarbeitet und extrahiert werden, können sie zunehmend wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung aller Aspekte einer Einrichtung oder eines Systems liefern.

An der Wurzel all dessen steht natürlich der Datenanalyst, der die meiste Zeit damit verbringt, Rohdaten zu durchforsten und zu verarbeiten, um daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Im Wesentlichen leitet er den gesamten Prozess der Datensammlung, -erkennung und -extraktion. Das wirft eine wichtige Frage auf: Wie kann ein Datenanalyst im Gesundheitswesen zur Verbesserung des Unternehmens beitragen?

1. Besser informierte Entscheidungsprozesse

The data flowing in from active devices and channels is often in its raw form. It is the easiest way to explain nearly unreadable datasets comprised of numbers and varying types of contents. Truly understanding the information and making it accessible requires organization, collation, and processing, which will return actionable insights like trends, behaviors, Statistik and the like.

Sehen Sie es also im Grunde so. Ein so einfaches Gerät wie ein Blutzuckermessgerät sammelt Informationen über den Blutzuckerspiegel eines Patienten. Diese Informationen werden digital in Form einer Reihe von Zahlen übermittelt - wie Sie es erwarten würden - nur sind sie nicht organisiert oder lesbar. Es ist nicht so, dass die Informationen in einer chronologischen Liste auf einem Blatt Papier stehen. Um diese digitalen Messwerte zu erfassen, sie verständlich zu formatieren und Muster zu erkennen - wie z. B. eine Vorgeschichte hoher Blutzuckerwerte -, wird ein Datenanalytiker die gesamte Sammlung von Rohdaten betrachten. Anschließend erstellt er einen Bericht, der an das medizinische Personal oder sogar an den Patienten weitergeleitet werden kann.

Auf diese Weise, Datenanalysten im Gesundheitswesen helfen dabei, Daten in nützliche Informationen umzuwandeln, die langfristig zu fundierteren Entscheidungsprozessen beitragen können.

2. Genaue Vorhersagen machen

In addition to more informed decision-making processes in the moment, healthcare professionals can also leverage the information far into the future, which is called prädiktive Analytik. In retail, this is something as simple as gauging whether a business process or decision is going to be successful. But in Gesundheitsfürsorge, predictive measures are much more complicated.

Denken Sie zum Beispiel an ein Krankenhaus oder eine Gesundheitseinrichtung, die den Bedarf der Patienten ständig im Auge behalten müssen. Sie müssen stets sicherstellen, dass die richtige Menge an Material, Zimmern und Personal für die ankommenden Patienten zur Verfügung steht. Mit Hilfe von Prognosewerkzeugen kann analysiert werden, wann Krankenhäuser am stärksten ausgelastet sind oder wann die Wartezeiten unverschämt hoch sind.

Alternatively, the healthcare industry can use the data for more direct medical means like predicting potential health or disease issues based on a patient’s Genetik or history. Doctors can make more accurate predictions for possible health ailments or treatments. The healthcare startup Prognos, for example, has access to 13 billion patient records — a huge amount of data on which AI is applied to help predict diseases earlier.

3. Identifizierung neuer Unterstützungslösungen

Daten, vor allem in großen Mengen, können neue Möglichkeiten und Wege zum Erfolg eröffnen. Eines der ersten Dinge, die man in jeder Situation tut, die schief läuft, ist, einen Schritt zurückzutreten und zu bewerten, was falsch läuft und wie man es beheben kann. Das ist auch bei diesem Prozess der Fall, nur dass Datenanalysten ihren Zugang zu riesigen Informationsmengen nutzen, um bestehende Prozesse zu verbessern oder sogar neue einzuführen.

Plötzlich ist es möglich, die Effizienz in Abteilungen zu steigern, in denen Sie es nie für möglich gehalten hätten. Oder es wird viel einfacher, ein Problem zu lösen, das Sie schon seit Jahren in Ihrer Einrichtung haben.

Ein Datenanalyst im Gesundheitswesen interagiert ständig nicht nur mit Datenströmen, sondern mit der gesamten Organisation, einschließlich der einzelnen Mitglieder eines Teams. Sie können dabei helfen, Engpässe in Prozessen zu erkennen und wirklich zu ergründen, warum etwas passiert und wie Probleme behoben werden können.

4. Überbrückung der Kluft zwischen Management und Belegschaft

Vor allem in der Medizin- und Gesundheitsbranche haben Ärzte, Krankenschwestern und medizinisches Fachpersonal nicht immer die Zeit, sich mit der Geschäftsleitung oder Entscheidungsträgern zusammenzusetzen und Lösungen vorzuschlagen oder gemeinsame Probleme vorzutragen. Stattdessen sind sie damit beschäftigt, zu arbeiten, Leben zu retten und ihren Alltag zu bewältigen. Das führt oft zu einer Diskrepanz zwischen dem Management und der Art und Weise, wie sie an verschiedene Entscheidungen herangehen.

Ein Datenanalyst für das Gesundheitswesen kann dazu beitragen, die Kluft zwischen diesen beiden Seiten zu überbrücken, um die notwendigen Erkenntnisse und Details zu liefern, die weitere Maßnahmen auslösen.

5. Der Datenkurve einen Schritt voraus sein

Mit jeder neuen Technologie oder jedem neuen Verfahren, das Sie einführen, müssen Sie sich mit einem neuen Datenstrom auseinandersetzen. Dazu muss man wissen, wohin die Daten fließen, wie sie genutzt werden können und wie sie sich in rechtlicher Hinsicht auf das Unternehmen auswirken.

In einem datengesteuerten Umfeld wollen Sie nicht ständig gegen den Strom schwimmen. Das heißt, Sie müssen der Datenkurve voraus sein und ständig neue Informationen nutzen, um Prozesse zu informieren und Ihre Einrichtungen oder Prozesse effizienter zu gestalten. Stellen Sie die richtigen Datenanalysten ein, und sie werden dies möglich machen. Noch wichtiger ist jedoch, dass sie dazu beitragen, dass sich Ihre Ausgaben für Analysen und Daten lohnen.

Vorbereiten auf eine digitale Zukunft

Letztendlich liefern Datenanalysten und die von ihnen eingesetzten Tools jedem Unternehmen die richtigen Erkenntnisse und Informationen, um den Erfolg voranzutreiben. Das ist in der Welt des Gesundheitswesens nicht anders, auch wenn die Daten anders gehandhabt werden oder in unterschiedlichen Formaten vorliegen.

Sie sind bereits bestrebt, die Effizienz zu steigern, die Kosten zu senken und die Abläufe erheblich zu verbessern. Daten, insbesondere die richtigen Daten, die von denjenigen analysiert werden, die sie verstehen, können Sie schneller zu Ihren Zielen führen und Ihnen helfen, sichere Entscheidungen zu treffen.

-
Notwendigkeit hire a data scientist? Choose from thousands of freelance Datenwissenschaftler auf Kolabtree. Veröffentlichen Sie Ihr Projekt kostenlos!