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#Neues aus der Industrie
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Bewältigung der Folgen einer Pandemie mit Predictive Analytics im Gesundheitswesen
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Die Zahl der Arzttermine wird steigen, da die Patienten in die Einrichtungen zurückkehren, um sich wegen lange ignorierter Erkrankungen behandeln zu lassen. Erfahren Sie, wie Sie sich mit Predictive Analytics vorbereiten können.
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Wenn alte Patienten, die zuvor zu Hause blieben, um sich selbst und ihre Angehörigen vor Infektionen zu schützen, in die Pflegeeinrichtungen zurückströmen, werden sie Pflege für Zustände und Krankheiten benötigen, die sie seit Monaten nicht behandeln konnten. Während dies den angeschlagenen Einrichtungen ein wenig mehr Einnahmen bringen kann, indem sie diese Behandlungen in Angriff nehmen, müssen sie sich mit ihren wahrscheinlich sehr begrenzten Ressourcen auf diesen Überfluss an kranken Patienten vorbereiten. In ihren Bemühungen, dies zu tun, haben sich viele Krankenhäuser und Akutversorgungseinrichtungen der prädiktiven Analytik im Gesundheitswesen zugewandt.
Prädiktive Analytik definiert
Predictive Analytics im Gesundheitswesen bezieht sich auf die Verwendung von Gesundheits- und Patientendaten zur Vorhersage zukünftiger Entwicklungen des Zustands eines bestimmten Patienten und die Verwendung dieser Daten als Entscheidungsgrundlage für dessen Behandlung. Die gesundheitliche Vorgeschichte des Patienten, sozioökonomische Faktoren, Daten über andere Patienten mit ähnlichen Erkrankungen oder einer ähnlichen gesundheitlichen Vorgeschichte - all das sind Informationen, die ausgewertet werden können, um die Patientenversorgung zu verbessern, indem künftige Gesundheitsprobleme vorhergesehen werden
Nehmen wir zum Beispiel an, eine Einrichtung weiß, dass die von ihr betreute Patientenpopulation eine höhere Diabetesrate aufweist. Mithilfe von Predictive Analytics-Tools könnte das Krankenhaus etablierte Informationen über seine Patienten nutzen, wie z. B. die in der elektronischen Patientenakte gespeicherten Daten sowie den großen Pool an Informationen über Diabetes-Patienten und die Verschlimmerung ihrer Symptome, um vorherzusagen, welche Art von Behandlungen sie durchführen müssen
Die unverzichtbaren Predictive Analytics-Tools
Population Health Management
Besser als nur einen einzelnen Patienten zu verstehen, ist es, die Bevölkerung, die Ihre Einrichtung behandelt, als Ganzes vorausschauend zu verstehen. Durch den Aufbau von Informationen über eine Population, wie z. B. die sozioökonomischen Faktoren der Bewohner, häufige Krankheiten und sogar Erkenntnisse anderer Kliniker, die dieselbe Population behandeln, kann eine Einrichtung besser darüber informiert werden, welche Behandlungen ihre zukünftigen Patienten benötigen werden.
Mit dem Aufbau dieses Netzwerks kann begonnen werden, indem Sie sich zunächst an den HIE-Beauftragten Ihres Bundeslandes wenden, um Empfehlungen für Anbieter von Gesundheitsdatenaustausch und Systemen für die klinische Zusammenarbeit zu erhalten
Hardware zur Patientenüberwachung
Da die Telemedizin immer beliebter wird, haben einige Anbieter damit begonnen, die notwendigen Kommunikationsmittel für die Erfassung von Patientendaten aus der Ferne zu entwickeln. Mit Hilfe von Geräten zur Selbstanwendung, die in der Lage sind, Vitalwerte und Symptome zu erfassen, wie z. B. Oximeter, Blutdruckmanschetten und mehr, können Patienten ihre eigenen Symptome erfassen und aufzeichnen und den Ärzten mitteilen, wie sie sich täglich verbessert oder verschlechtert haben.
Anhand dieser Informationen können Krankenschwestern und Ärzte mit größerer Genauigkeit vorhersagen, wie sich andere Patienten mit ähnlichen Erkrankungen, Lebensstilen und sozioökonomischen Bedingungen entwickeln oder an ähnliche Behandlungsformen anpassen werden.
Diejenigen, die daran interessiert sind, mehr Daten von Patienten aus der Ferne zu sammeln, können ganz einfach damit beginnen, das Netzwerk dafür aufzubauen, indem sie in Patienten-Wearables, Tracking-Hardware und HIPAA-konforme Fernkommunikation investieren
Sichere Datenspeicherung
Natürlich müssen die Bemühungen, die Menge an wertvollen, hochgradig zielgerichteten Informationen zu sammeln, die für die Implementierung von Predictive Analytics im Gesundheitswesen notwendig sind, mit den Bemühungen der Gesundheitsbranche im Bereich der Cybersicherheit einhergehen, um die Daten sicher zu halten. Was diese Bemühungen anbelangt, so werden die meisten Patientendaten einer Einrichtung auf den Arbeitsstationen des Krankenhauses gespeichert
Glücklicherweise kann der Schutz einer Workstation auf verschiedene Weise angegangen werden, vor allem durch den Einbau von Hardware zur Identitätsauthentifizierung, wie z. B. CaC-Leser oder biometrische Scanner. RFID-Tablets können beispielsweise mit Scannern ausgestattet werden, die Personalausweise scannen können, um sicherzustellen, dass nur qualifiziertes Personal auf Patientendaten zugreift. M
Auf der Softwareseite des Schutzes können Anbieter auch imprivata Single-Sign-On-Lösungen in Betracht ziehen, die in der Lage sind, die Anmeldedaten eines Mitarbeiters über einen externen Server zu bestätigen.
Prädiktive Analysen im Gesundheitswesen erfordern Daten und zwar eine Menge davon
Ohne Daten werden Vorhersagen zu bloßen Vermutungen. Im Gesundheitswesen erfordert selbst der Blick in die Zukunft und die präventive Behandlung von Krankheiten, bevor sie offensichtlich werden, eine unglaubliche Menge an Informationen und Patientendaten. Jeder Entscheidungsträger, der Predictive Care in seiner eigenen Einrichtung einführen möchte, muss sicherstellen, dass diese Datenerfassungsprotokolle vorhanden sind. Für weitere Informationen darüber, wie diese Protokolle aussehen, kontaktieren Sie noch heute einen Experten von Cybernet.