Datenanalyse im Gesundheitswesen während der COVID-19-Pandemie

Fortschrittliche Gesundheitsdatenanalysen haben im weltweiten Kampf gegen das Coronavirus eine wichtige Rolle gespielt. Durch die Nutzung von Daten während der Pandemie war der Gesundheitssektor in der Lage, die Ausbreitung der Pandemie zu verfolgen, die Gesundheit der Bevölkerung zu überwachen, den Schweregrad der Krankheit und die daraus resultierende Nachfrage vorherzusagen und der Öffentlichkeit optimierte medizinische Lösungen anzubieten. 

Als Vorreiter einer intelligenten, datenbasierten Reaktion auf die Gesundheitskrise sind Datenverwaltungstechnologien wie Data Warehousing zu wichtigen Vorteilen für die Gesundheitsbranche geworden. 

Was ist Gesundheitsdatenanalyse? 

Gesundheitsdatenanalyse bezieht sich auf eine Reihe von Prozessen, die verwendet werden, um Daten zu analysieren, um medizinische Trends vorherzusagen, Erkenntnisse zu gewinnen und sowohl klinische als auch operative Aktivitäten zu verwalten. Gesundheitsdaten liegen in verschiedenen Formen vor, wie z. B. elektronische Patientenakten (EHRs), Krankenakten (EMRs), Rezepte, radiologische Berichte, Ansprüche usw. 

Diese Analysen werden von verschiedenen Interessengruppen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen eingesetzt. Hier sind ein paar Beispiele: 

•  Ärzte können Patientenakten analysieren, um Best Practices für die Behandlung verschiedener Krankheiten abzuleiten. 
• Administratoren können Daten verwenden, um die Nachfrage nach bestimmten Gesundheitsdiensten zu prognostizieren und ihre Abläufe entsprechend zu optimieren.  
• Versicherungen Setzen Sie fortschrittliche Analysen ein, um Vergleichsfälle zu bewerten, bestehende Ansprüche zu verfolgen, Chancen zu identifizieren und betrügerische Handlungen zu reduzieren. 
• Beamte des öffentlichen Gesundheitswesens und medizinische Anbieter können Analysen einsetzen, um die geografische Ausbreitung von Krankheiten zu verfolgen und maßgeschneiderte Maßnahmen zu entwickeln. 

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Arten von Analysen

Es gibt vier Haupttypen von Analysen: deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen, die zur Unterstützung dieser Ergebnisse verwendet werden.  

1. Beschreibende Analytik   

Es ist die Verwendung historischer Daten zur Entschlüsselung von Mustern und Trends. Historische Gesundheitsdaten können analysiert werden, um die Ausbreitung ansteckender Krankheiten in geografischen Regionen zu überwachen.  

     2. Diagnostische Analytik 

Diese dienen, wie der Name schon sagt, der Diagnose der Ursache eines gesundheitsbezogenen Ereignisses. Hier können Kliniker und Ärzte die Krankheit eines Patienten bestimmen, indem sie diagnostische Analysen ihrer Symptome durchführen.   

     3. Vorausschauende Analytik 

Bei Predictive Analytics geht es darum, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, indem vergangene Trends und Muster analysiert werden. Durch die Vorhersage des Schweregrads einer Viruserkrankung wie COVID-19 können Gesundheitsbehörden vorbeugende Maßnahmen ergreifen, um ihre Symptome zu kontrollieren.

     4. Präskriptive Analytik 

Prescriptive Analytics nutzt klinische Daten, um die Maßnahmen zu bestimmen, die zum Erreichen eines bestimmten Ziels erforderlich sind. Prescriptive Analytics im Gesundheitswesen kann helfen, einen optimalen Behandlungsweg zu entwickeln, indem alle bereits bestehenden Erkrankungen eines Patienten untersucht werden. 

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Nutzung von Healthcare Analytics während Covid-19

  Die akuten Phasen des Coronavirus haben den Bedarf an Datenanalysen im Gesundheitswesen beschleunigt. Mit einer jährlichen Wachstumsrate von 29.7 % würde der Markt für Gesundheitsanalysen erwartungsgemäß eine Größe erreichen 70.2 Milliarden US-Dollar von 2027.  

Gesundheitsbeamte haben die Dat genutzta zu COVID-19-Fällen gesammelt, um ihre kritische Reaktion auf die Pandemie zu optimieren. Gemäß a aktuelle Umfrage der Angehörigen der Gesundheitsberufe gaben 88 % der Befragten an, dass sie während der Pandemie Analytik deutlich häufiger nutzten. 

Erfolgreiche Analysen hängen maßgeblich vom Vorhandensein eines robusten Data Warehouse (DWH) für das Gesundheitswesen ab. Vor der Nutzung von Daten müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie in einem zentralen Repository in analysebereiter Form vorhanden sind. Ein Gesundheits-DWH befreit Daten von  die verschiedenen isolierten Quellen und Transaktionssysteme im gesamten Unternehmen, wodurch es leicht zugänglich ist.   

Daher oNetzwerkanbieter füllen das Data Warehouse mit strukturierten und bereinigten Daten, deren Analyse durch Berichte und Dashboards wird einfacher.

Um eine robustere Reaktion auf den COVID-19-Notfall zu ermöglichen, haben Gesundheitsdienstleister die Gesundheitsinformatik auf verschiedene Weise genutzt.

• Prognosen zum Schweregrad der Krankheit

Gesundheitsbehörden haben prädiktive Analysen eingesetzt, um den Schweregrad des Virus vorherzusagen und der Pandemie einen Schritt voraus zu sein. Kürzlich medizinische Forscher vom Berg Sinai entwickelt ein Vorhersagemodell, das die Sterblichkeitsrisiko bei einzelnen Covid-Patienten. Ähnlich verwendeten Forscher der Cleveland Clinic Predictive analytics um die Wahrscheinlichkeit aufzuzeigen, dass eine Person positiv auf COVID-19 getestet wird.  

Vorhersagemodelle wurden auch verwendet, um die Ausbreitung von Covid-19 in der Bevölkerung vorherzusagen. Forscher der University of Chicago entworfen ein Vorhersagemodell zur genauen Vorhersage der Ausbreitung von COVID-19 und der daraus resultierenden wöchentlichen Fallzahlen.  

Solche Vorhersagen helfen den Gesundheitsbehörden, vorbeugende Maßnahmen gegen COVID-19 zu ergreifen. Ärzte können beispielsweise die richtige Behandlung empfehlen, indem sie die Schwere der Symptome bei einem Patienten vorhersagen. Darüber hinaus können Beamte durch die Vorhersage der Ausbreitung des Virus präventive Kontrollmaßnahmen auf Gemeindeebene empfehlen.  

Da die komplexen Daten im Zusammenhang mit dem Gesundheitswesen jedoch über unzählige verschiedene Quellen verteilt sind, ist es unerlässlich, sie zuerst in einem Data Warehouse zu speichern und dann historische Daten auf Trends und Erkenntnisse zu überwachen. Ein Enterprise Data Warehouse (EDW) wird benötigt, um Vorhersagetools mit den Daten auszustatten, die zum Generieren umsetzbarer Erkenntnisse erforderlich sind. Wir brauchen ein Enterprise Data Warehouse (EDW), um Vorhersagetools mit den notwendigen Daten bereitzustellen, um umsetzbare Erkenntnisse zu generieren.

 Die Lagerumgebung selbst bildet verschiedene Quellen ab und kombiniert sie, um das Vorhersagetool schließlich mit analysereifen Daten zu versorgen.  

• Bedarfsorientierte Ressourcenoptimierung im Gesundheitswesen

Der rasche Anstieg der Zahl der COVID-19-Fälle, insbesondere während der ersten Wellen der Pandemie, überlastete Krankenhäuser und Kliniken. Aufgrund eines unerwarteten Zustroms kritischer Patienten drohte den Gesundheitseinrichtungen der Mangel an physischen und personellen Ressourcen. Folglich präsentierte die Datenanalyse im Gesundheitswesen eine Lösung zur Optimierung der Ressourcen, um der sich schnell ändernden Nachfrage gerecht zu werden. 

Im Jahr 2020 nutzten Forscher der Cleveland Clinic Datenanalysen, um Prognosefaktoren wie Patientenvolumen, Verfügbarkeit von Intensivpflege, taubBettenzahl, Verfügbarkeit von Beatmungsgeräten usw. Ähnlich entwickelte ein Forscherteam der Universität zu Köln und der Bartz & Bartz GmbH a Werkzeug namens BaBSim.Hospital“, das Krankenhäusern hilft, lange zu tragen-Begriff Kapazitäts- und Ressourcenplanung. Im Fall von COVID-19 half es, den Bedarf an medizinischer Versorgung vorherzusagen und entsprechend zu planen.  

Die Datenanalyse im Gesundheitswesen hat sich als nützlich erwiesen, um Gesundheitsressourcen mit volatilen Anforderungen an Krankenhausaufenthalte in Einklang zu bringen. Um jedoch sicherzustellen, dass Analysen den sich ständig ändernden Bedarf an Gesundheitsressourcen verfolgen, benötigen Unternehmen ein agiles Data Warehouse, das skalierbar ist und Daten nahezu in Echtzeit für die Analyse aufbereiten kann.

Elektronische Data Warehouses und umfassende Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP) stehen ganz oben auf der Wunschliste der C-Suites im Gesundheitswesen, während sich Krankenhäuser auf eine bedarfsorientierte, wertorientierte Versorgung zubewegen.  

• Situationsbewusstsein durch Mapping von Covids Bewegung

Trotz der Neuheit des Coronavirus haben Gesundheitsbeamte wichtige Kenntnisse über das Virus gesammelt, indem sie seine Bewegung nachverfolgt haben. Die räumliche Ausbreitung des Virus, von seinem ersten Ausbruch in China bis zu den regionalen Ausbrüchen anderswo, zeigt, wie sich Covid-19 unter verschiedenen Umständen verhält.  

Durch die Überwachung der Virusbewegung und des Fallaufkommens konnten nationale und globale Gesundheitsorganisationen auf der Grundlage geografischer Trends Gesundheitsversorgung leisten.

Beispiel: Distrikt-Gesundheitsinformationssoftware (DHIS2) COVID-19-Paket der Universität Oslo wurde in mehr als 70 Ländern als nationale Plattform für Gesundheitsinformationssysteme für integriertes Datenmanagement und -analyse verwendet. Neben der Erleichterung der COVID-19-Überwachungs- und Reaktionsaktivitäten fungiert die Plattform als Data Warehouse, um eine integrierte Analyse der Bevölkerung zu gewährleisten.  

Zukunft der Datenanalyse im Gesundheitswesen nach der Pandemie

Das Aufkommen der Covid-19-Pandemie hat den Bedarf an Datenanalysen im Gesundheitswesen deutlich beschleunigt. 

In der Zukunft nach der Pandemie werden mehr Gesundheitsorganisationen versuchen, durch die effektive Anwendung von Datenanalysetechnologien positive Ergebnisse zu erzielen. Die Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen, die Versorgung und die Patientenbehandlung werden die Analytik im Gesundheitswesen als wesentlichen Bestandteil betrachten.

Der zunehmende Einsatz von Analytik wird mit dem Aufkommen von Gesundheit einhergehen Pflegedatenquellen. Selbst jetzt, Die Sensoren in modernen Wearables und Smartphones werden als Datenpunkte zum Sammeln wichtiger Gesundheitsdaten verwendet.

Außerdem,Es ist zwingend erforderlich, komplexe Gesundheitsdaten aus unzähligen verschiedenen Quellen in einem Data Warehouse zu speichern und historische Daten auf Trends und Erkenntnisse zu überwachen, um Vorhersagetools mit den erforderlichen Daten auszustatten, um umsetzbare Erkenntnisse zu generieren.

Entstehung neuer Healthcare-Analytics-Plattformen wie DHIS 2 und SORMA (Überwachung Outbreak Response Management and Analysis System) zeigen, wie Analytik als entscheidendes Instrument zur Verbesserung der Patientenversorgung eingesetzt werden kann.  

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Eine robuste Data-Warehouse-Architektur ist entscheidend für den Aufbau einer authentischen Datenanalyseplattform. Enterprise Data Warehouses bieten Analysetools mit einer integrierten Sicht auf die Daten, die für die Durchführung fortschrittlicher Analysen erforderlich sind.  

Astera DW Builder ist ein DWH-Automatisierungstool, das beim Aufbau moderner Data Warehouses für effektive Analysen hilft. Um die Gesundheitsanalyse zu erleichtern, Astera DW Builder kann verwendet werden, um eine agile Datenverwaltungsarchitektur zu entwickeln, die verschiedene Datenquellen integriert und eine ganzheitliche Sicht auf analysebereite Daten bietet.  

Darüber hinaus verbindet es das Data Warehouse mit Analysetools wie Power BI, Tableau, QlikView usw. für Visualisierungen und Berichte. Dies ermöglicht es Anbietern, auf einfache Weise Erkenntnisse zu gewinnen und analysegestützte Entscheidungen über eine einzige Plattform zu treffen.  

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