Big Data zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung

Die COVID-19-Pandemie hat gezeigt, wie wichtig starke Gesundheitsinfrastrukturen sind. Was in Krankenhäusern und Gesundheitszentren geschah, wurde aufgezeichnet und half der Wissenschaft, lebensrettende Lösungen zu finden. Und während Labors und Forschungszentren daran arbeiteten, die Ausbreitung des Virus zu stoppen, tauschten sie auch Daten aus.

In diesem Beitrag erfahren Sie, warum big data so wichtig ist für die Fachkräfte im Gesundheitswesen, die jeden Tag daran arbeiten, unsere Lebensqualität zu verbessern, und für die Verwaltungen und Unternehmen, die mit ihnen zusammenarbeiten. Außerdem zeigen wir Ihnen einige Beispiele.

Wie wird die Medizin in der Zukunft aussehen?

In der Medizin der Zukunft werden Big Data eine große Rolle spielen. Ihre Analyse wird genutzt, um bessere Diagnosen zu stellen oder wirksamere Behandlungen zu entwickeln. Auf diese Weise wird sich die Medizin der Zukunft durch die Perfektionierung der Erkennung von Krankheiten auszeichnen. Und die Medizin der Zukunft wird nicht nur die Erkennung in einem früheren Stadium verbessern. Sie wird auch das Fortschreiten der Krankheit überwachen und entsprechend handeln, um die Krankheit zu stoppen oder eine Behandlung zu entwickeln.

Während die Lebensqualität der Patienten verbessert wird, werden hinter den Kulissen, in den Labors, Projekte zur Verbesserung der Wissenschaft entwickelt. Große Datenmengen ermöglichen eine Feinabstimmung der Projekte und ihre Durchführung in kürzerer Zeit, um neue Medikamente und Behandlungen zu entwickeln.

All dies wird es der Medizin der Zukunft ermöglichen, patientenorientierter und genauer zu werden, da mehr Lebensstil-, genetische oder historische Daten einbezogen werden.

Im Jahr 2019 fragte die Zeitschrift Nature Medicine Experten, wie ihrer Meinung nach die nächsten 25 Jahre der medizinischen Forschung aussehen werden. Unter anderem wiesen sie darauf hin, wie wichtig es ist zu wissen, wie man die Struktur und die Vorhersagekraft von Daten in genetischen Programmen nutzen kann: Die Präzisionsmedizin, die Informationen aus den Genen zur Vorbeugung oder Behandlung einer Krankheit nutzt, würde ihre Entwicklung verbessern. Sie wiesen auch auf die Notwendigkeit hin, nicht-intime Daten gemeinsam zu nutzen und gleichzeitig den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten.

Eric Topol, Executive Vice President des Scripps Research Institute, schlug vor, bis 2045 eine „planetarische Gesundheitsinfrastruktur“ zu schaffen, die auf Daten basiert, die für möglichst viele Menschen zugänglich sind. Die Infrastruktur würde künstliche Intelligenz mit neuronalen Netzen verwenden und könnte in Echtzeit genutzt werden.

Big Data im Gesundheitswesen: Beispiele

Big Data im Gesundheitswesen oder Big Data in der Medizin erreicht viele Abteilungen in einem Gesundheitszentrum, von der Personalabteilung (um herauszufinden, wie viele Mitarbeiter benötigt werden) bis hin zum Einkauf oder den Forschungsbereichen. Die Erfassung und Analyse der im Tagesgeschäft anfallenden Daten dient dazu, Schlussfolgerungen zu ziehen, die das Tagesgeschäft verbessern und, was noch interessanter ist, die Wissenschaft voranbringen und die Gesundheit der Bevölkerung verbessern.

Beispiele für Big Data im Gesundheitswesen lassen sich in zahlreichen Bereichen finden:

• Krankenakten von Patienten (wenn ihre Verwendung nicht gegen den Datenschutz verstößt)
• Krankenakten von Patienten (wenn ihre Verwendung nicht gegen den Datenschutz verstößt)
• Krankenakten von Patienten
• Die Betriebsdaten der Zentren: behandelte Patienten, verwendete Geräte, am häufigsten festgestellte Krankheiten…
• Die Ergebnisse der von den Zentren durchgeführten Untersuchungen.
• Ergebnisse der medizinischen Tests
• Sammlung der medizinischen Testergebnisse
• Zusammenstellung von wissenschaftlichen Artikeln und medizinischer Literatur

Big-Data- und Gesundheitsprojekte

Wenn es um konkretere Beispiele für Big Data im Gesundheitswesen geht, gab uns die COVID-19-Pandemie einen Einblick in das Potenzial von Big Data, Leben zu retten. Die von der Johns Hopkins University erstellte globale Karte der Infektionen in den Vereinigten Staaten wurde für zahlreiche Informations- und Forschungszwecke genutzt, begleitet von einigen ergänzenden Datenvisualisierungen: weltweite Impfungen, Kapazität der US-Krankenhäuser usw.

Doch schon lange vor COVID-19, im Jahr 2008, deutete sich an, welches Potenzial Big Data in den kommenden Jahren haben könnte. Damals brachte Google Flu Trends auf den Markt, ein Tool, das bis 2015 die Vorhersage von Grippeausbrüchen auf der Grundlage der Suchanfragen der Nutzer und historischer Daten über das Virus in der Region, in der die Suchanfragen gestellt wurden, ermöglichte.

Neben dem Auftreten und der Behandlung von Krankheiten können Big Data auch für die Verwaltung von Gesundheitseinrichtungen genutzt werden. In Paris beispielsweise haben die Notaufnahmen von vier Krankenhäusern Analyseplattformen genutzt, um die Zahl der Patientenbesuche und Krankenhauseinweisungen vorherzusagen und entsprechende Entscheidungen zu treffen.

Big Data und Gesundheitswesen bei Plain Concepts

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Plain Concepts unterstützt viele Unternehmen bei der Verwaltung und Analyse von Daten, damit sie das Beste daraus machen können. Unsere Arbeit deckt viele Sektoren ab, und das Gesundheitswesen ist keine Ausnahme.

Für den spanischen Krankenversicherer Grupo Asisa, der 2,2 Millionen Versicherte mit 40.000 Mitarbeitern betreut, haben wir mehr als 100 Datenbanken mit bis zu 3 TB an Daten nach Azure migriert. Die Datenbanken umfassten 2,3 Millionen Krankenakten und 7,5 Millionen jährliche Arztbesuche. Das System ist 24 Stunden am Tag, sieben Tage die Woche in Betrieb, und das auch während der Migration.

Die Operation ermöglichte es Asisa, seine Cybersicherheit zu verstärken und gleichzeitig die Vertraulichkeit der Daten und der Patienten zu verbessern. Darüber hinaus half diese Operation, Technologien wie Mixed Reality oder Blockchain in Zukunft leichter zu implementieren.

Mit diesem Verfahren optimiert Plain Concepts die Nutzung der strukturierten Informationen von Asisa. Es ist ein Beispiel für das Potenzial, das neue Big-Data-Technologien haben, um das Leben von Patienten zu verbessern oder Prozesse im Gesundheitssektor zu optimieren.