Die Vorteile der Big-Data-Analyse

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Schließlich ist die prädiktive Analyse ein weiteres Beispiel für den wichtigen Einsatz von Big-Data-Analysen.

Seit einiger Zeit experimentieren beispielsweise vier Krankenhäuser der Assistance Publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP) mit dem Einsatz von Big Data und maschinellen Lernsystemen für diesen Zweck.

Das von AP-HP entwickelte System, das auf der Verwendung von Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen basiert (einschließlich Krankenhausaufnahmeaufzeichnungen, administrative und klinische Daten, biologische und bildgebende Untersuchungen von über 13 Millionen Patienten in den letzten 10 Jahren), wurde ebenfalls verwendet um die tägliche Homepage Anzahl von Patienten und die Ankunftszeit mithilfe.

Zeitreihenanalysetechniken vorherzusagen

Zu den Vorteilen, die von einem System dieser Art erwartet werden, gehören die effizientere Nutzung von Ressourcen und bessere Ergebnisse für die Patientenversorgung.

Mit geeigneten Archivierungs- und Analysewerkzeugen können alle Akteure im Gesundheitssystem, vom Krankenhaus bis zum Patienten, vom medizinischen Personal bis zur pharmazeutischen Industrie, zahlreiche Vorteile erzielen. Zwischen diesen:

Verbessern Sie die Gesundheitsversorgung.

Die große Menge an Wissen und Informationen, die aus der Interaktion zwischen Big Data und dem Gesundheitswesen gewonnen werden, ermöglicht den verschiedenen Bedienern ein tieferes Wissen und ein besseres klinisches Verständnis.

  1. Mithilfe von Gesundheitsdatenbanken können Ärzte wirksame Behandlungen verschreiben und genauere klinische Entscheidungen treffen.
  2. Identifizieren Sie die Patienten mit dem höchsten Risiko.
  3. Mit den aggregierten Daten können Sie leicht das Patientensegment mit dem höchsten Krankheitsrisiko in einer bestimmten Region oder Stadt identifizieren.

Darüber hinaus können aus Big Data proaktive Interventionsvorschläge zum Schutz der Patienten abgeleitet werden. Diese Art der Vorhersage ist bei chronischen Erkrankungen sehr effektiv.

Patientendiagnostik vereinfachen.

Es ist eine der häufigsten Anwendungen von Big Data im Gesundheitswesen. Wenn ein Patient über eine eigene elektronische Krankenakte (EHR) verfügt, kann eine effiziente Diagnose leicht erstellt werden.

  • Dazu gehören Anamnese, Allergien, Diagnoseplan, Behandlung von Vorerkrankungen und viele weitere Details.
  • Ärzte können einfach auf Patientenakten zugreifen und aktuelle Informationen zu Krankheiten oder Therapiedetails hinzufügen.

Gesundheitskosten senken. Betreiber, die aggregierte Daten im Gesundheitswesen verwenden, können Muster erkennen, die zu einem besseren und tieferen Verständnis der Gesundheit des Patienten führen.

Dies ermöglicht Kosteneinsparungen und Ressourcenoptimierung, da die Mittel nicht für unnötige Leistungen oder Krankenhausaufenthalte ausgegeben werden.

Die Daten können Ärzten auch sagen

Wie sie Patienten besser und effektiver behandeln können, in einigen Fällen mit weniger Krankenhausaufenthalten oder Wiederaufnahmen.

Darüber hinaus lassen sich die Kosten für die individuelle Behandlung von Patienten abschätzen, was durch eine detaillierte Behandlungsplanung dazu beiträgt, die Effizienz der Gesundheitsversorgung deutlich zu steigern.

Mehr Informationen für Patienten. Big Data kann auch verwendet werden, um Patienten zu informieren und aufzuklären, damit sie Verantwortung für ihr eigenes Wohlergehen übernehmen.

Darüber hinaus trägt die Kombination klinischer Daten in einer einzigen „Big Data“-Umgebung dazu bei, die Wirksamkeit von Therapien zu verbessern und bessere Ergebnisse zu erzielen.

KI und Big Data: „datengetriebene“ Medizin und Gesundheitsversorgung

Die Covid-19-Pandemie hat das Potenzial des Einsatzes von Technologie zur Effizienzsteigerung bei der Fernversorgung von Patienten und Telemedizin deutlich gemacht.

Angesichts der Popularität der virtuellen Gesundheit und der vom PNRR geplanten Investitionen wird sich der Gesundheitssektor zunehmend auf künstliche Intelligenz und Big Data verlassen, um die Lücken in unserem Gesundheitssystem zu schließen.

Die Umstellung auf elektronische Patientenakten in Krankenhäusern hat die Möglichkeit eröffnet

Datenmodelle anzuwenden, um diese Informationen aktiv zu nutzen, um eine proaktive Gesundheitsversorgung bereitzustellen. Daher gewinnt das Konzept des „datengesteuerten Arztes“ an Bedeutung, da Ärzte heute Zugriff auf mehr klinische Daten haben als je zuvor.

Sie werden daher in der Lage sein, wichtige Gesundheitsinformationen im Voraus zur Verfügung zu haben, die es ihnen ermöglichen, ihren klinischen Zustand zu bewältigen, bevor eine Krise eintritt, wodurch eine schlechte Prognose abgemildert wird.