Big Data, das sind große Datenmengen. Unternehmen und Wissenschaft nutzen Big Data, um ihre Produkte besser verkaufen zu können, Kosten zu senken und Lebensqualität und -standard zu verbessern. Besonders im Gesundheitswesen gewinnen große Datenmengen und ihre Auswertung immer mehr an Bedeutung – für Ärzte und Patienten.
Große Datenmengen gewinnen an Bedeutung im Gesundheitswesen
Medizinische Behandlungen und Diagnose werden heute zunehmend durch technische Geräte unterstüzt: Röntgen, CT, MRT, all diese Geräte produzieren Daten. Hinzu kommen noch Arztberichte, Krankenakten und persönliche Patientendaten. Sie alle können analysiert werden, in Korrelation gesetzt und für die Optimierung der Behandlung genutzt werden.
Predictive Analytics: Ein Schritt weiter
Auf der Analyse großer Datenmengen basiert Predictive Analytics. Predictive Analytics analysiert die Daten nicht nur, sondern antizipiert auf ihrer Basis auch künftige Ereignisse. Mittels Algorithmen und statistischen Berechnungen können Prognosen getroffen werden, die in Groß- und Einzelhandel, in der Finanzwirtschaft, im CRM oder eben im Gesundheitswesen eingesetzt werden können.
Wozu braucht das Gesundheitswesen Big Data?
Daten werden im Gesundheitswesen sehr fragmentiert erhoben: Bei verschiedenen Ärzten, in verschiedenen Krankenhäusern und mit verschiedenen Geräten. Die einzelnen Stationen sind dabei nur unzureichend miteinander vernetzt. Die Zusammenführung der Daten und Korrelationsanalyse kann dazu beitragen, die Behandlungsqualität für Patienten zu verbessern und Kosten zu senken.
Big Data Analysen erleichtern die Arbeit von Ärzten, verbessern die Heilungschancen für Patienten und senken die Kosten für Krankenhäuser und Versicherungen. Im Detail:
– Auf der Basis von Patientendaten mit ähnlichen Symptomen und Krankheitsbildern kann die Analyse von Big Data Ärzte dabei unterstützen, die richtige Behandlung zu finden. Fehldiagnosen können so vermieden werden. Zudem wird der behandelnde Arzt bei der Wahl der Medikation unterstützt.
– Die Analyse von Patientendaten dient der Senkung von Behandlungskosten und senkt die Dauer des Krankenhausaufenthalts, da Ähnlichkeitsanalysen individualisierte Behandlungspläne ermöglichen.
– Krankenhäuser und Ärzte können mittels Predictive Analytics Datenquellen verknüpfen, in denen Informationen über Medikamente, Heil- und Hilfsmittel gespeichert sind. So lassen sich Angebotsdaten von Lieferanten vergleichen, Dispositionsplanung erledigen und damit eine wirkstoff-, zeit- und kostenoptimierte Verschreibung erzielen.
– Big Data Analysen helfen Krankenkassen dabei, durch den Vergleich ähnlicher Krankheitsbilder Fehldiagnosen und daraus entstehende Kosten vorab zu erkennen. So lässt sich auch Abrechnungsbetrug bekämpfen.
Big Data und Predictive Analytics sorgen also nicht nur im unternehmerischen, sondern auch im Gesundheitsbereich für eine digitale Revolution.
