Allgemeiner gesagt wird das gesamte Gesundheitsuniversum

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Sobald geeignete Bedingungen vorliegen, die seine Einführung ermöglichen – mehr und mehr von der (enormen) Menge digitaler Daten aus der Gesundheitswelt profitieren, was das Gesundheitssystem dazu veranlassen wird, die sogenannten „datengesteuerten“ Daten zu akzeptieren die Gesundheit “.

Auch hierzulande ist die Sensibilität für die intelligente und effiziente

Nutzung digitaler Daten im Gesundheitswesen – wohl auch durch die Pandemie – stark gewachsen, nicht nur bei Fachleuten, sondern auch bei Politikern und Institutionen.

Gesundheitsminister Roberto Speranza – ist ein Rechenzentrum, das in der Lage ist, die große Menge an verfügbaren Daten zu verarbeiten, um umfassende und zeitnahe Informationen zu erhalten, die eine effektivere Steuerung des nationalen Gesundheitssystems und vor allem die Erstellung von Analysen und .

Szenarien unterstützen sollen: diese Monate haben uns gelehrt, wie wichtig Vorhersagemodelle für Entscheidungen sind, von denen das Leben aller abhängt.

Daher ist es notwendig, ein einziges Modell und ein nationales Netzwerk zu entwerfen, die es ermöglichen, die Archive der verfügbaren Daten zu verwalten und eine Masse von Informationen zu sammeln und zu organisieren, die exponentiell wachsen werden.

Big Data: Welche Hindernisse für CEOs und Gesundheitsorganisationen?

Big Data hat das Potenzial, die Gesundheitslandschaft maßgeblich zu verändern. Sie können Menschenleben retten, indem sie Krankheiten und medizinischen Folgen vorbeugen und Fehler reduzieren.

Darüber hinaus können sie die Qualität und die Kosten der Pflege verbessern.

Allerdings haben nicht alle Gesundheitsorganisationen Big Data in ihren täglichen Betrieb integriert, und in vielen Fällen fehlt es dem medizinischen Personal an Fähigkeiten, um die Ergebnisse der Datenanalyse auswerten zu können.

  1. Laut einer aktuellen PwC-Umfrage suchen 95 % der CEOs im Gesundheitswesen nach besseren Möglichkeiten zur Nutzung und Verwaltung von Big Data, aber nur 36 % haben diesbezüglich Fortschritte erzielt.
  2. All dies, weil es neben den vielen analysierten Vorteilen auch einige Hindernisse für die Einführung von Big Data im Gesundheitswesen gibt. Zwischen diesen:

Datenintegration, Archivierung und Qualität

Das Big-Data-Ökosystem wurde genau dafür geschaffen, um die Probleme zu lösen, nicht nur große Informationsmengen, sondern auch sehr unterschiedliche Daten zu erfassen und zu archivieren.

Durch den Einsatz von Data Lakes und Data Warehouses ist es möglich, unterschiedlichste Gesundheitsdaten (z. B. Bilder, Dokumentdateien, Exporte aus alten RDBMS-Systemen) so zu strukturieren, dass sie die Nutzung künstlicher Daten ermöglichen Intelligenz und maschinelle Algorithmen Lernen, die zuverlässige Eingabedaten ohne Duplizierung und Ungenauigkeit erfordern.

Wenn die Qualität der Informationen schlecht ist, können Ärzte einen Patienten falsch identifizieren oder die Homepage falsche Therapie verschreiben.

  1. Daher sollten Gesundheitsorganisationen an Data-Governance- und Datenmanagementlösungen arbeiten, um die Datenqualität zu verbessern.
  2. Sie sollten automatisierte Kontrollen für alle inkrementellen Pipelines implementieren und der Vorbereitung und Bereinigung von Daten besondere Aufmerksamkeit widmen.

Tools und Fähigkeiten zum Anzeigen und Interpretieren von Daten. Gesundheitsprojekte im Zusammenhang mit Big Data erfordern hohe Möglichkeiten der Visualisierung von Daten und deren Analyse.

Daher sind Echtzeitüberwachung und Dashboards für operative und regelmäßige Berichte unerlässlich.

Im Gesundheitswesen gibt es jedoch ein Problem: Oft verfügen die Mitarbeiter nicht über die richtigen Tools zur Visualisierung von Daten oder nicht einmal über die spezifischen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um Diagramme und Berichte interpretieren zu können.

Teilen und Datensicherheit. Aufgrund der fehlenden Standardisierung ist der Austausch von Gesundheitsdaten zwischen verschiedenen Organisationen eine der Hauptschwächen. Auch wenn das Gesundheitswesen eine stark regulierte Branche ist, die strenge Gesetze in Bezug auf die Speicherung und Weitergabe sensibler Daten hat, gibt es viele Beispiele für Verstöße und Lecks vertraulicher Daten.

Daher ist es wichtig, die erforderlichen Konfigurationen einzurichten, regelmäßige Audits durchzuführen, Risikobewertungen durchzuführen und Mitarbeiter in Best Practices für Sicherheit zu schulen.

Integration von Legacy-Systemen mit dem Big-Data-Ökosystem.

Es ist wichtig zu identifizieren, ob die Legacy-Systeme in die neue Pipeline integriert werden können und weiterhin einige Arbeit leisten oder ob sie „aufgerüstet“ werden müssen, um sich vollständig an das Big-Data-Ökosystem anzupassen, um Kosten- und Leistungsvorteile zu erzielen.