Anwendungen der Datenanalyse im Gesundheitswesen

Nikita N., freelance scientific writer on Kolabtree, outlines the top applications of data analytics in Gesundheitswesen. 

Unter dem Begriff "Datenanalytik" versteht man das Sammeln großer Datenmengen, die analysiert und aus den enthaltenen Informationen wesentliche Erkenntnisse gewonnen werden. Neue Software und Technologien erleichtern es heutzutage, große Datenmengen auf verborgene Details zu untersuchen.

Off late, the Gesundheitswesen industry has become increasingly demanding. The increase in the number of patients has made it difficult for doctors and staff members to manage work efficiently. According to a McKinsey analysis report, health-care expenses for the USA are 17.6% des BIP, was fast $600 Mrd. mehr ist als die Benchmark des Wohlstands und der Größe der Vereinigten Staaten. Angesichts des steigenden Bedarfs kann die Datenanalytik als vielversprechende Lösung für die Probleme im Gesundheitswesen dienen. Einer Marktanalyse zufolge wird der Datenanalysesektor voraussichtlich mehr als $68.03 Milliarden bis 2024. Zu den Zielsektoren des Gesundheitswesens, in denen die Datenanalytik einen bedeutenden Wandel bewirken kann, gehören die Bereiche Arzneimittelentdeckung, Krankheitsvorbeugung, Diagnose, Behandlung, Nachsorgeüberwachung und Krankenhausbetrieb. 

Anwendungen der Datenwissenschaft im Gesundheitswesen

Entdeckung von Medikamenten

Im Allgemeinen dauert der Prozess der Arzneimittelentdeckung sehr lange, etwa 12 Jahre, und kostet viel zu viel, etwa $2,6 Milliarden. Die Datenanalytik erhöht die Geschwindigkeit der Arzneimittelverabreichung in der Medizin und trägt dazu bei, dass die Zulassung durch die Food and Drug Administration schneller erfolgt und Patienten schneller geheilt werden. Eine ganze Reihe von Unternehmen entwickelt künstliche intelligente Maschinen für Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Zum Beispiel hat das Unternehmen BenevolentAI verschiedene künstliche intelligente Geräte entwickelt, wie zum Beispiel einen Biowissenschaft Maschine Gehirn and other model algorithms to create new medicines for hard to treat diseases. The organization is an example of a fully integrated AI company with clinical development and pharmaceutical discovering capabilities. The technology revolutionizes pharmaceutical industries by lowering costs, decreasing failure rates, and delivering medicines to the patients at a faster pace. 

Prävention von Krankheiten

Die Datenanalytik beugt Krankheiten vor, indem sie Risiken frühzeitig erkennt, und die Tools empfehlen auch Präventionspläne. Verschiedene intelligente Geräte, die Datenanalyse nutzen, verwenden die genetischen Informationen von Menschen und historische Muster, um Probleme zu erkennen, bevor sie aus dem Ruder laufen.

Verschiedene Unternehmen entwickeln intelligente Geräte, die mithilfe von Datenanalysen die verschiedenen Verhaltensweisen von Patienten frühzeitig analysieren und so dazu beitragen können, Krankheiten wie chronischen Erkrankungen wie Diabetes, Bluthochdruck und hohem Cholesterinspiegel frühzeitig vorzubeugen. 

Diagnose und Behandlung

Eine weitere nützliche Anwendung der Datenwissenschaft im Gesundheitswesen ist die medizinische Bildgebung, bei der die Algorithmen eine effiziente Interpretation Röntgenaufnahmen, MRTs, Mammographien und andere Arten von Bildern, die bei der Identifizierung von Mustern in den Daten und der Erkennung von Tumoren, Organanomalien, Arterienverengungen deutlicher helfen.  Algorithmusmodelle aus der Datenanalyse können unregelmäßige Herzrhythmen diagnostizieren aus EKGs schneller als ein Kardiologe und unterscheiden eindeutig zwischen Bildern von bösartigen Läsionen und gutartigen Hautstellen. 

Die heutige Behandlung im Gesundheitswesen ist durch die Verfügbarkeit von mehr Daten über individuelle Patientencharakteristika komfortabler geworden, was die Bereitstellung präziserer Verschreibungsdaten und personalisierter Pflege ermöglicht. Die Datenwissenschaft verbessert das aufstrebende Gebiet der Gentherapie. Das Einbringen von genetischem Material in Zellen und das Ersetzen herkömmlicher Medikamente ist leichter zu handhaben als früher. 

Analytik-Beratungsunternehmen wie Bain oder WissenschaftSoft kann Datenanalysesoftware für verschiedene Branchen entwickeln, unter anderem für das Gesundheitswesen.  Bei Patienten mit verschiedenen chronischen Krankheiten wie Diabetes, Asthma und Herz-Kreislauf-Erkrankungen mangelt es an der Kommunikation zwischen Patient und Betreuer zwischen den Terminen und an der Beteiligung der Patienten. Die Software, die von der elektronischen Patientenakte und dem Patienten empfangen wird, analysiert die Gesundheitsdaten und verändert die Mitglieder des Pflegeteams oder den Patienten, um effektive Lösungen zu finden. Es ist mobile Patientenanwendung und eine EMR-integrierte Desktop-Anwendung ermöglichen es, festzustellen, ob die verschriebenen Medikamente mit dem aktuellen Zustand und der Krankheit des Patienten in Konflikt stehen. Die Datenanalysesoftware hilft beim Kostenmanagement, indem sie die Ausgaben für die Behandlung einer Krankheit über den gesamten Behandlungszyklus hinweg verfolgt. Sie findet Möglichkeiten, die Kosten erheblich zu senken, ohne die Ergebnisse zu beeinträchtigen, und vergleicht die Kosten für die Behandlung einer Krankheit mit den Ergebnissen.

Companies such as NextBio are developing data analytics models to customize patient’s treatment as well and provide more available options by examining previous clinical and genomic data. For example, radiation therapy is the only form of treatment for cancer patients. Data analytics models provide customized treatment and offer alternative treatment methods. 

Nachsorge-Überwachung

Ein weiterer Bereich, in dem die Datenanalytik interessante Anwendungen findet, ist die Behandlung von Patienten zu Hause. Nach Operationen klagen die Patienten in der Regel über Komplikationen und wiederkehrende Schmerzen, die für die Ärzte beim Verlassen des Krankenhauses schwer zu bewältigen sind. Die Anwendung der Datenanalyse bei der Fernüberwachung zu Hause erleichtert es den Ärzten, mit den Patienten in Kontakt zu bleiben. Dadurch wird der Bedarf an teuren Krankenhausressourcen gesenkt. Zum Beispiel auf der Grundlage der EMR-Daten, Die Krankenhäuser können vorhersagen, wann die Patienten in den nächsten 30 Tagen wieder aufgenommen werden müssen, 

Krankenhausbetrieb

Data analytics help to enhance the workforce of the staff members at Hospitals by assigning them certain hours, ensuring enough hospital beds are available, enhancing utilization in the operating room. Another data analytics tool, i.e., Predictive analytics, can optimize scheduling. 

Die Zukunft der Datenwissenschaft im Gesundheitswesen

Wie jede Branche hat auch der Einsatz von Data Science im Gesundheitswesen seine Vor- und Nachteile. Die Daten in Krankenhäusern und Verwaltungseinheiten befinden sich im Allgemeinen in einem desolaten Zustand. Es ist eine Herausforderung, die Datenanalyse in das Gesundheitssystem zu integrieren. Die Patienten sind besorgt über die Privatsphäre und den Schutz ihrer Gesundheitsdaten. Es besteht kein Zweifel daran, dass die Datenwissenschaft den Ärztemangel beheben kann. Viele Menschen sind jedoch besorgt, dass die Beziehung zwischen Patient und Arzt durch Computeralgorithmen beeinträchtigt wird. Dennoch wird erwartet, dass die Verschmelzung von Datenanalytik und Gesundheitswesen in den kommenden Jahren weiter zunehmen wird. Marktanalysen zeigen, dass die Datenanalytik im Gesundheitswesen einen $34,27 Milliarden bis 2022 mit einer CAGR von 22,07%.

Tatsächlich ist die Datenwissenschaft eine Möglichkeit, die Qualität des Gesundheitswesens zu verbessern, indem sie Anwendungen für die Frühdiagnose von Krankheiten, die medizinische Bildgebung, die schnellere Entdeckung von Medikamenten und die Abwicklung komplexer Krankenhausoperationen auch in ländlichen Gebieten bietet und dazu beiträgt, schwere Krankheiten wie AIDS, Krebs und Ebola zu heilen. 

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