9 Wege, wie Big Data das Gesundheitswesen weiter verändert

Ärzte arbeiten mit Big Data auf Computern

Die 20th Jahrhundert erlebte ein beispielloses Wachstum im Gesundheitssektor, erlebte bahnbrechende Technologien und einen Übergang von mittelalterlichen Annahmen und Methoden zu modernen Techniken. Mit schnellen technologischen Fortschritten, von der künstlichen Intelligenz bis zur Genomik, hat sich die Gesundheitsbranche radikal in eine hochentwickelte und digital fortschrittliche Branche gewandelt. Internet of Things (IoT) und Big Data sind zwei revolutionäre Technologien, die das Ökosystem des Gesundheitswesens grundlegend verändern.

Dank dieser innovativen Technologien ist die Bereitstellung einer qualitativ hochwertigen Patientenversorgung weitaus effizienter geworden als früher. Es hat auch zu erheblichen Kosteneinsparungen und Qualitätsverbesserungen geführt. Insbesondere Big Data hat eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Diagnostik und Entscheidungsunterstützung gespielt, indem es menschliches Denken und Deep Learning kombiniert. Predictive Analytics entwickelt sich zu einem Gamechanger für die gesamte Gesundheitslandschaft.

Bevor wir 9 Möglichkeiten aufzählen, wie Big Data das Gesundheitswesen verändert, bleibt es zum besseren Verständnis unbedingt erforderlich, den gesamten Bereich von Big Data zu skizzieren. Big Data ist ein Fachbegriff, der die riesigen Datenmengen beschreibt, die täglich in Geschäftsprozesse einfließen. Diese Daten sind sowohl strukturiert als auch unstrukturiert und werden im Allgemeinen mit statistischen Methoden analysiert. Diese Big Data werden zur Analyse von Erkenntnissen verwendet, die schließlich zu einer besseren Entscheidungsfindung und strategischen Planung führen. Im Kontext der Gesundheitsbranche werden standardmäßig viele Informationen generiert. Dazu gehören klinische, administrative und finanzielle Daten, von Sensoren und Trackern generierte medizinische Informationen sowie Forschungsdaten. Das ultimative Ziel von Big Data bleibt die Verbesserung von Qualität und Effizienz sowie die Reduzierung von Kosten.

1. Elektronische Patientenakte (EHR)

Die amerikanische Gesundheitsbranche ist in Bezug auf die groß angelegte EHR-Implementierung anderen bereits voraus . Transformation des gesamten Prozesses von [BH1] Pflege von Patientendaten, von Papier- bis hin zu digitalen Aufzeichnungen, EHR hat den Zugriff auf Daten viel einfacher und schneller gemacht. Gesundheitspraxen können jetzt einfach mit einem Klick über ein Tablet oder sogar mit einem Smartphone auf die Patientenhistorie zugreifen. Dies hat es ihnen ermöglicht, auf frühere Erkrankungen zuzugreifen und die laufende Behandlung zu verfolgen. Falls der Patient den Arzt wechselt, muss der neue Arzt außerdem nicht den umfangreichen und umständlichen Prozess des erneuten Sammelns und Aufzeichnens seiner Krankengeschichte durchlaufen. Sie müssen nur die Patienten-IDs eingeben, und die gesamte Krankenakte kann problemlos von allen Orten, an denen Patientenakten vorhanden sind, mitgebracht werden. Dies ermöglicht Praxen dann, Patienten effektiver zu diagnostizieren, Behandlungsfehler zu reduzieren und eine bessere Versorgung zu gewährleisten. Da EHRs den Komfort im Gesundheitswesen erleichtern, ist auch eine zuverlässigere Verschreibung möglich.

2. Data Mining

Bereitstellen EMR-Software Als primäre Quelle für Patientenakten sind Ärzte in der Lage, Deep-Learning-Algorithmen für das Data Mining durchzuführen. Angesichts der Digitalisierung von Gesundheitsinformationen werden alle Patientendaten in einer Cloud gespeichert und bequem zwischen dem Pflegeteam in der medizinischen Gemeinschaft für verschiedene Zwecke – Diagnose, Wissenschaft, Forschung usw. – geteilt. In ähnlicher Weise verwenden die neuronalen Netze die EMR-Daten als Eingabe , scannen Sie Muster und Trends und enthüllen Sie im Wesentlichen zugrunde liegende Verbindungen sowie zukünftige Raubtiere. Dies spielt eine entscheidende Rolle bei der Früherkennung und rechtzeitigen Intervention. .

3. Vorausschauende Analyse

Untersuchungen legen nahe, dass Big Data die Vorhersageanalyse weitgehend erleichtert. Dies bezieht sich auf das Extrahieren wertvoller Informationen aus bestehenden Datensätzen, um Ähnlichkeiten und Muster zu identifizieren und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Identifizierte Trends helfen dabei, Labortests und medizinische Bilder zu verstehen, um die Bedenken der Patienten besser einschätzen zu können. Gleichzeitig können Risiken leicht aufgezeigt und rechtzeitig für eine wirksame Behandlung gewarnt werden. Beispielsweise war Big Data besonders nützlich bei der Suche nach einem Heilmittel für Krebs. Es hat sich auch als nützlich erwiesen, um zu Beginn des Wachstums bösartiger Zellen einen Alarm auszusenden, um zum Handeln aufzufordern.

4. Gesundheitsrisikomanagement

Fitness-Tracker und -Sensoren haben das Gesundheitsrisikomanagement in letzter Zeit radikal verändert. Dank Big Data ermöglichen personalisierte Versorgungspläne, die strikt patientenorientiert sind, eine bessere Patientenversorgung auf eine sehr kostengünstige Weise. Anstatt sich auf kostspielige Techniken zur Anwendung standardisierter Tests zu verlassen, um den Zustand des Patienten zu klären, ist das Management von Gesundheitsrisiken einfacher durch Fitness-Tracker zu erreichen, um Risiken zu erkennen, bevor sie zu Krankheiten werden.

5. Telemedizin

Obwohl es die Telemedizin schon seit geraumer Zeit gibt, hat sie im Zuge der COVID-19-Pandemie die dringend benötigte Anerkennung und Dynamik erlangt. Die hochmoderne technologische Innovation hat es medizinischem Fachpersonal ermöglicht, qualitativ hochwertige Versorgung mit ihrem optimalen Fachwissen über geografische Grenzen hinweg anzubieten. Durch die Einbeziehung von Sensoren, Trackern und Echtzeit-Datenflüssen hat die Telemedizin Ärzte und Fachärzte in die Lage versetzt, mit Leichtigkeit und Fachwissen sowohl eine Ferndiagnose als auch eine Fernbehandlung zu versuchen. Dadurch hat sich für viele auch der Zugang zu Gesundheitsdiensten deutlich erweitert.

6. Krankenhauseffizienz

Prädiktive Analysen sind besonders hilfreich, um den Personal- und Medikamentenbedarf für die Praxen sowie die Krankenhäuser zu antizipieren. Durch eine bessere Bestandsverwaltung und die Verarbeitung von Echtzeitalgorithmen und -daten zur Auslösung von Low-Level-Alarmen und -Warnungen zur frühzeitigen Vorbereitung sind die Angehörigen der Gesundheitsberufe gut auf saisonale Ausbrüche vorbereitet. Durch den Einsatz von Techniken wie Six Sigma und Lean Methodology sind Krankenhäuser in der Lage, die Bestandskosten zu senken und gleichzeitig ihren Patienten erfolgreich eine qualitativ hochwertige Versorgung zu bieten.

7. Vorhersage von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Minderung der Sterblichkeitsrate

Herz-Kreislauf-Erkrankungen bleiben die Todesursache Nummer eins in den USA. Nach Schätzungen der AHA sterben täglich durchschnittlich 2000 Menschen in den USA an Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Big Data hat die Herzüberwachung durch den Einsatz von Fernüberwachungstools und Smartphone-Apps erheblich unterstützt, wodurch die Notwendigkeit von Krankenhausbesuchen entfällt. Tragbare selbstklebende Geräte ermöglichen die Fernzensur und Übertragung wertvoller Daten an die Praxis, was die Reaktion im Falle eines Herznotfalls beschleunigt.

8. Entwicklung fortschrittlicher chirurgischer Geräte

Abgesehen von der Beschleunigung des Patiententrauens und dem einfachen Zugriff auf Patientendaten hat Big Data das Design und die Entwicklung fortschrittlicher chirurgischer Geräte weitgehend unterstützt. Durch den Einsatz von Vorhersagealgorithmen und maschinellem Lernen hat es die Gesundheitsbranche in die Lage versetzt, nicht nur riesige Datenpools effektiv zu handhaben, sondern auch den Prozess im Laufe der Zeit zu vereinfachen.

9. Weniger Betrug und verbesserte Sicherheit

Die Gesundheitsbranche ist anfällig für 200 % mehr Datenschutzverletzungen als jede andere Branche. Der Grund ist einfach die Tatsache, dass personenbezogene Daten sehr wertvoll und daher ebenso verwundbar sind. Da jede Verletzung dieser wertvollen Informationen schwerwiegende Folgen haben kann, verwenden Gesundheitsorganisationen Big Data, um Sicherheitsbedrohungen durch Verschlüsselungstechnologie, Firewalls, Antivirensoftware usw. zu verhindern. Darüber hinaus rationalisieren Analysen auch die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen, sodass die Patienten bessere Renditen für ihre Ansprüche erzielen können.

Alles in allem hat Big Data massive Anwendungen in der Gesundheitsbranche. Es hat sich bewährt, die Effizienz des medizinischen Personals zu steigern und gleichzeitig die Behandlungsqualität und die Zufriedenheit der Patienten zu verbessern.


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Alex tate

Alex Tate ist ein Health-IT-Autor für verschiedene Plattformen. Er bietet einfühlsame, engagierte und informative Beratung zu branchenweiten Themen. Er weiß, dass kein Ansatz für jede Praxis der richtige ist, und berät daher bedarfsgerecht.

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