Big Data im Gesundheitswesen erklärt

Was ist Big Data im Gesundheitswesen?

Big Data im Gesundheitswesen bezieht sich auf medizinische Praxen, die Daten sammeln, speichern und analysieren, um Patienten besser zu verstehen und ihnen einen höheren Standard an persönlicher Betreuung zu bieten.

Arztpraxen verfügen heute über mehr Daten als je zuvor, nicht zuletzt, weil digitale Programme, Apps und Tools weiter verbreitet sind und zunehmend genutzt werden.

Aus diesem Grund ist es für Menschen einfach nicht praktikabel, Informationen selbst durchzugehen. Stattdessen verwenden Krankenhäuser digitale Mittel, um Daten zu erfassen und auszuwerten, und liefern dann Ärzten und anderen Angehörigen der Gesundheitsberufe umsetzbare Erkenntnisse, um ihre Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Warum ist Big Data heute so wichtig?

Wenn wir sagen, dass Praxen mehr Daten als je zuvor haben, meinen wir nicht nur ein bisschen mehr, wir meinen eine branchenverändernde Menge mehr – in den letzten vier Jahren hat sich die Menge der von Gesundheitsdienstleistern gespeicherten Daten verneunfacht .

Laut von Dell EMC zusammengestellten Statistiken haben Gesundheitsorganisationen seit 2016 eine explosive Wachstumsrate von 878 % bei Gesundheitsdaten verzeichnet.

Auch wenn diese Zahl ein Schock sein mag, entspricht sie in Wirklichkeit größtenteils dem, was in praktisch jeder Branche in den letzten 10 Jahren passiert ist.

Ob Fertigung oder Einzelhandel, Unternehmen in allen Branchen sind von der massiven Zunahme von Big Data betroffen.

Wenn Sie dies mit der relativen Kosteneffizienz und einfachen Implementierung für Systeme kombinieren, die große Datenmengen nutzen können, über die Organisationen jetzt verfügen, dann haben Sie eine Geschäftslandschaft, die durch Big Data etwas auf den Kopf gestellt wird.

Das Gesundheitswesen ist nicht anders, und seine Bedeutung wird im Laufe des neuen Jahrzehnts zunehmen, genau wie in anderen Branchen.

Wie nutzen Gesundheitsdienstleister Big Data?

Mitarbeiterführung

Die Verwaltung von Personal und Schichten ist für Anbieter von entscheidender Bedeutung. Bei steigenden Kosten kann eine Überbesetzung erhebliche Auswirkungen auf Ihr Endergebnis haben.

Gleichzeitig wird ein unterbesetzter Anbieter von Patienten nicht positiv aufgenommen, wenn ihre Versorgung beeinträchtigt ist.

Durch die Einrichtung eines Systems, das historische Zulassungsraten bewerten kann, können große Datensätze automatisch analysiert werden, sodass Sie auf die Minute genau sehen können, wann Sie am meisten beschäftigt sind.

Krankenhäuser tun dies bereits – in einem Fall nutzte ein Anbieter maschinelles Lernen, um Aufnahmedaten aus 10 Jahren zu durchsuchen.

Die Analyse, die sie erhielten, zeigte den Schichtleitern die prognostizierten Zulassungsraten an jedem beliebigen Tag für die folgenden zwei Wochen, die sie dann nutzten, um die Schichten den Mitarbeitern effizienter zuzuweisen.

Patientenbindung

Die meisten von uns sind mit Wearables vertraut, aber die von ihnen bereitgestellten Informationen und ihre Verwendung im Gesundheitswesen als Mittel für Hausärzte zur Beurteilung ihrer Patienten sind eine weitere Art und Weise, wie Anbieter Big Data nutzen.

Verbrauchern stehen tragbare Geräte für eine Vielzahl von Anwendungen zur Verfügung. Hier ein paar Beispiele:

• Fitness-Tracker: FitBits sind wahrscheinlich das bekannteste Beispiel, ausgestattet mit Sensoren, die den Benutzern helfen, ihre körperliche Aktivität zu verfolgen und ihre Herzfrequenz zu überwachen
• EKG-Geräte: Helfen Benutzern, ihre Herzfrequenz, Herzfrequenzvariabilität, Atemfrequenz, Temperatur und Aktivität zu überwachen
• Blutdruckmessgeräte: Verwenden Sie oszillometrische Technologie, um den Blutdruck zu messen

Welche Bedeutung haben diese?

Nun, sie können Daten direkt an ein Patientenprofil melden, das Ihr Hausarzt gespeichert hat.

Wenn etwas anormal ist, wie Herzfrequenz, Temperatur oder Blutdruck, kann der Arzt benachrichtigt werden, und er kann wiederum den Patienten kontaktieren und einen Beratungstermin vereinbaren.

Dies ist besonders nützlich für ältere oder Risikopatienten und wird noch wichtiger, da die alternde Bevölkerung weiter wächst.

Frühe Prävention

Big Data stützt sich in erster Linie auf strukturierte Daten, um automatisierte Crawls durchzuführen.

Das Problem dabei ist natürlich, dass das Gesundheitswesen (wie viele Branchen) mit unstrukturierten Daten überschwemmt wird, die es dem Menschen erschweren, diese optimal zu nutzen.

80 % der medizinischen Daten bleiben nach ihrer Erstellung unstrukturiert und ungenutzt (z. B. Text, Bild, Signal usw.). Da es schwierig ist, diese Art von Daten für elektronische Patientenakten oder die meisten Krankenhausinformationssysteme zu handhaben, werden sie tendenziell ignoriert , ungespeichert oder in den meisten medizinischen Zentren für lange Zeit aufgegeben.

Aus diesem Grund wenden sich Anbieter dem maschinellen Lernen zu, das Ihre Daten durchgehen und Ihnen umsetzbare Erkenntnisse für Ärzte liefern kann.

Im Wesentlichen bedeutet dies, dass ungenutzte Daten, die möglicherweise zuvor übersehen wurden, jetzt verfügbar sind und verwendet werden können, um Erkrankungen zu identifizieren, die zuvor nicht offensichtlich waren.

Fehlerreduzierung

Einer der größten Vorteile der Implementierung von Datenanalysen ist die Reduzierung menschlicher Fehler, wo immer dies möglich ist.

Viele administrative Aufgaben, die für den Betrieb eines Gesundheitsdienstleisters von entscheidender Bedeutung sind, wie z. B. die Dokumentation von Rechnungen, Aufzeichnungen und Kontoauszügen, sind anfällig für menschliche Fehler.

Die meisten Gesundheitsorganisationen verwenden menschliche Überprüfung, um Daten aus Medicaid-Dokumentationen wie Krankenhausrechnungen, Steuerformularen und Kontoauszügen manuell zu klassifizieren und zu extrahieren. Dies ist ein kostspieliger und zeitaufwändiger Prozess mit Fehlerquoten bei der Dateneingabe von bis zu 4 %. Das ergibt 400 Fehler pro 10.000 Datenpunkte, eine beträchtliche Zahl, die die Versorgung gefährden könnte.

Es ist kein Geheimnis, dass Gesundheitsorganisationen selbst die kleinste Möglichkeit von Fehlern ausschließen möchten; Tatsächlich räumen 91 % der Führungskräfte der Reduzierung medizinischer Fehler im Vergleich zu anderen klinischen Initiativen in ihrem Gesundheitssystem eine hohe oder sehr hohe Priorität ein.

Anbieter setzen zunehmend auf Digitalisierungslösungen, um dies zu lindern, indem sie Dokumentenerfassungsprozesse verwenden, die Formulare und andere Datenträger lesen und die Informationen automatisch in Ihre Datenbank eingeben, anstatt sie manuell von einem Menschen verarbeiten zu lassen.

KI und maschinelles Lernen unterstützen diese Dokumentenprozesse, indem sie das menschliche Element entfernen und eine genauere digitale Dokumentenextraktion implementieren. Maschinelles Lernen verbessert sich mit jeder Erfassung, da es lernt, mit der Validierung von Daten umzugehen, indem es aus einem immer umfangreicheren Pool früherer Erfassungen schöpft.

Hindernisse für die Nutzung von Big Data im Gesundheitswesen

Während es keinen Zweifel gibt, dass Big Data im Gesundheitswesen in mehreren Aspekten wieder auflebt – insbesondere in Bezug auf die Akzeptanz und die relative Kosteneffizienz im Vergleich zu den Vorjahren –, gibt es auch Hindernisse für seine Implementierung sowie Skepsis hinsichtlich seines Nutzens.

Wie wir bereits festgestellt haben, haben die Investitionen in Big Data von Anbietern in den letzten Jahren enorm zugenommen, die Nutzung von Daten als Ganzes hinkt jedoch anderen Branchen hinterher, da eine Reihe von Bedenken angegangen werden müssen.

Eines der größten Bedenken bei der Verwendung von Big Data im Gesundheitswesen ist natürlich die Patientensicherheit.

Vorschriften wie HIPAA müssen von Gesundheitsorganisationen eingehalten werden, aber es bleibt ihnen weitgehend überlassen, welche Richtlinien sie zum Schutz der Sicherheit und Privatsphäre ihrer Patientendaten einführen.

Darüber hinaus kann es eine entmutigende Aufgabe sein, sich mit der Nutzung von Big Data vertraut zu machen, für die Personal erforderlich ist, das Experten in Data Science, IT oder Statistik ist, und eine Kommunikationsrichtlinie festgelegt wird, die sicherstellt, dass angeforderte Anfragen und Berichte von Datenadministratoren dem Standard entsprechen notwendig für Ärzte zu verwenden ist wichtig.

Hauptvorteile von Big Data im Gesundheitswesen

Wie oben erwähnt, kann die Nutzung von Big Data in der Gesundheitsbranche große Auswirkungen haben und große Vorteile bringen.

• Verbesserung der Patientenversorgung: Der Hauptvorteil von Big Data im Gesundheitswesen besteht darin, wie sehr es die allgemeine Patientenerfahrung verbessert. Von der proaktiven Versorgung bis hin zu mehr Echtzeit-Gesundheitsinformationen – alle Daten, die durch die Big-Data-Technologie erfasst werden, helfen Anbietern dabei, schnellere und genauere Diagnosen zu stellen.
• Reduziert Kosten: Die in Big Data verwendete Technologie reduziert die mit dem Gesundheitswesen verbundenen Kosten durch die Digitalisierung von Aufzeichnungen und die Verbesserung der proaktiven Versorgung, wodurch die Gesamtkosten gesenkt werden. Genauer nachverfolgte Daten verbessern auch die Krankenhausversorgung und verkürzen die Zeit, die Patienten in Einrichtungen verbringen.
• Verbessert die Berichterstattung und Entscheidungsfindung: Mehr Daten bedeuten eine größere Fähigkeit, Daten bei der Entscheidungsfindung zu verwenden, was bedeutet, dass wichtige Entscheidungen zu Gesundheit und Geschäft anhand genauer, relevanter Informationen getroffen werden können.
• Verbindet Patienten mit Anbietern: Die Konnektivität von Big Data bedeutet eine bessere Verbindung zwischen Patienten und Gesundheitsdienstleistern durch die Berichterstattung von Gesundheitsgeräten. Dadurch können Anbieter durch Echtzeit-Warnungen auch schneller erkennen, wenn etwas nicht stimmt.

Die Aussichten für Big Data im Gesundheitswesen

Während die Nutzung von Big Data im Gesundheitswesen mit Hindernissen verbunden ist, helfen die Vorteile der Nutzung der riesigen Mengen ungenutzter Daten innerhalb der Anbieter Unternehmen auf verschiedene Weise. finanziell, in der Verwaltung und vor allem für die Gesundheitsversorgung selbst.

Mit dem Fortschritt der Branche werden Big Data weiterhin von Anbietern übernommen, da sie ihre Vorteile nutzen.

Für Organisationen, die müde oder unsicher sind, wie sie Big Data nutzen können, ist es wahrscheinlicher, dass sie klein mit Systemen für administrative Bürozwecke beginnen, bevor sie fortgeschrittenere Maßnahmen implementieren.

Nichtsdestotrotz können wir bereits Mitte der 2020er Jahre mit einer weit verbreiteten Einführung von Analytik und Automatisierung in der Gesundheitsbranche rechnen, und Anbieter sollten gründlich überlegen, wie sie in den kommenden Jahren mit Big Data umgehen werden.

Endeffekt

• Die Menge an Big Data, die in Gesundheitsorganisationen vorhanden ist, ist riesig und nimmt zu, aber viele Anbieter nutzen sie nicht.
• Einsatz und Nutzen von Big-Data-Analysen nehmen von Jahr zu Jahr zu, und die Akzeptanzrate deutet darauf hin, dass Praktiker allmählich darauf aufmerksam werden.
• Vor allem im Hinblick auf Datensicherheit und Compliance sind für Anbieter noch Hürden zu überwinden.
• Die Nutzung von Big Data wird im Laufe der Zeit zunehmen, da die gesundheitlichen und finanziellen Vorteile offensichtlicher und kostengünstiger zu implementieren sind.

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