Wie Daten und künstliche Intelligenz dazu beitragen können, die Gesundheitsversorgung zu verbessern

1. Verwalten Sie die Wiederaufnahmeraten

Die Pittsburgh Gesundheitsdatenallianz (PHDA), eine Kooperation dreier Universitäten im Bereich datenbasierter Gesundheitsfürsorge, nutzt Daten mehrerer Patienten, um gezielt diejenigen mit dem höchsten Risiko zu ermitteln. Sie berücksichtigen soziale Medien, Krankenakten und Aktivitätsdaten, um das Verhalten von Krebspatienten zu verstehen. Künstliche Intelligenz-Algorithmen analysieren diese Daten, um die Praktiken zu ermitteln, die zu mehr Wiedereinweisungen führen, damit Forscher die Patienten besser zu einem gesünderen Verhalten anleiten können.

2. Verbesserung der Patientenversorgung

Jeffrey Brenner, Gründer der Camden Healthcare Coalition, nutzte Datenanalysen, um Muster einer erhöhten Nutzung von Gesundheitsdiensten aufzudecken, die sich auf einen kleinen Prozentsatz von Patienten und Standorten konzentrierten.

Ähnlich wie Dr. John Snow sammelte Brenner Daten von Krankenversicherungsansprüchen bis hin zu Krankenwageneinsätzen und baute ein „Heatmap” der Gesundheitskosten. Er fand heraus, dass 1 Prozent der Patienten in der Region für 30 Prozent der Gesundheitskosten der Region verantwortlich waren. Bei der Arbeit mit diesen Patienten stellte Brenner fest, dass sie oft teure Notaufnahmedienste nutzten, um akute Symptome zu behandeln, anstatt die systemischeren zugrunde liegenden Ursachen anzugehen. Seine Arbeit verbesserte die Patientenversorgung und reduzierte gleichzeitig die Gesundheitskosten für die Region. 

3. Antizipieren Sie den Bedarf an medizinischem Personal

Einige der Pariser Krankenhäuser stützen sich bei der Entscheidung, wie sie ihr medizinisches Personal am besten einsetzen, auf diese Zahlen. Künstliche Intelligenzsysteme analysieren die aus verschiedenen Quellen zusammengetragenen Zahlen, darunter Krankenhauseinweisungsunterlagen aus einem Jahrzehnt, um die Anzahl der Patienten vorherzusagen, die stündlich medizinische Versorgung benötigen. Die Fähigkeit, den Bedarf vorherzusagen, ist bei der Planung der Schichten des medizinischen Personals von entscheidender Bedeutung, damit die Krankenhäuser ausreichend Personal haben, um den erwarteten Bedarf zu decken.

4. Krankheitsmuster besser verstehen

Während sich Brenners Projekt auf Gesundheitsprobleme auf lokaler Ebene konzentrierte, verfolgen andere Projekte wie HealthMap eine globale Perspektive. Dieses Projekt wurde von Forschern und Epidemiologen am Boston Children's Hospital ins Leben gerufen und greift auf öffentlich zugängliche Gesundheitsdaten zurück, um Berichte über Infektionskrankheiten zu dokumentieren. Zu den Quellen zählen Augenzeugenberichte, Online-Nachrichtenaggregatoren und offizielle Gesundheitsberichte, um die Benutzer in Echtzeit auf dem Laufenden zu halten. Das Endergebnis ist eine interaktive Analyse, die zeigt, wie sich ansteckende Krankheiten wie die Grippe verbreiten.

Ähnlich, Krankes Wetter nutzt eine Vielzahl von Quellen, darunter soziale Medien, und wendet diese auf Algorithmen der künstlichen Intelligenz an, um die Krankheitsrate bis zu 15 Wochen im Voraus mit einer angeblichen Genauigkeit von 91 Prozent vorherzusagen. Dank tragbarer Technologie kann dieser Wert jetzt auf Ihre Smartwatch übertragen werden.

5. Erhalten Sie skalierbare Einblicke in Echtzeit

In unserer Pionierarbeit Mit medizinischen Geräten, Medikamentenverabreichung sowie diagnostischer und medizinischer Ausrüstung arbeiten wir mit unseren Partnern an Gesundheitslösungen, die die Welt verändern, indem sie medizinische Daten in Echtzeit aggregieren und analysieren. Unsere medizinische digitale Gesundheitsplattform, Helle Einsichtist unsere schlüsselfertige Analyselösung für das Gesundheitswesen. Diese sichere Plattform sammelt Daten von medizinischen Geräten, Apps und Kombinationsprodukten und wendet künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen an, damit unsere Pharma- und Medtech-Kunden ihre Therapien optimieren und so eine bessere Therapietreue und ein besseres Engagement erreichen können.

Die Entwicklung eines neuen Medikaments kostet etwa $2,6 Milliarden und kann zwischen 10 und 15 Jahren dauern. BrightInsight ermöglicht nicht nur eine kontinuierliche Therapieoptimierung, sondern kann auch dazu beitragen, die Entwicklungskosten für Medikamente zu senken, indem es die Markteinführungszeit für Pharmaunternehmen verkürzt und die Skalierung über Produkte und Märkte hinweg ermöglicht.