{"id":942,"date":"2020-06-17T15:21:25","date_gmt":"2020-06-17T13:21:25","guid":{"rendered":"https:\/\/gesundheit-digitalisieren.de\/?p=942"},"modified":"2023-03-07T16:46:02","modified_gmt":"2023-03-07T15:46:02","slug":"big-data-im-krankenhaus-chancen-fuer-patienten-und-medizin","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gesundheit-digitalisieren.de\/entscheidungsunterstuetzung\/big-data-im-krankenhaus-chancen-fuer-patienten-und-medizin\/","title":{"rendered":"Big Data im Krankenhaus – Chancen f\u00fcr Patienten und Medizin"},"content":{"rendered":"\n

Die Digitalisierung der Gesundheitsbranche<\/a> ist nicht zu stoppen. Damit einher geht natürlich die steigende Anzahl digitaler Daten in Krankenhäusern. Die gesammelten medizinischen Patientendaten und administrativen Krankenhausdaten – Big Data im Krankenhaus – können dafür genutzt werden, die Patientenversorgung zu verbessern. <\/p>\n

Bei der Auswertung der Diagnosedaten können die Verantwortlichen Wissen zur Prävention und Krankheitsentstehung gewinnen und dadurch eine individuell angepasste Therapie generieren. Die Analyse von administrativen Daten kann wiederum zu Prozessoptimierungen und Kostensenkungen führen.<\/p>\n

Doch bei der Umsetzung stellen u. a. das fehlende Knowhow und die Sensibilität der Daten Herausforderungen dar. In diesem Beitrag erfahren Sie mehr über Big Data in Krankenhäuser, den Umgang mit den Daten und welche Potenziale sich dahinter verbergen.<\/p>\n

Digitale Daten in Krankenhäusern<\/h2>\n

In einem Krankenhaus werden täglich medizinische Patientendaten gesammelt: Von der Diagnose über die Krankheitsgeschichte bis hin zu Daten eines Behandlungsverlaufs. Das Zusammenspiel solcher Informationen kann dazu beitragen, neue Erkenntnisse über Krankheiten und Behandlungsmöglichkeiten zu gewinnen.<\/p>\n

Big-Data-Anwendungen<\/a> analysieren die Datenmenge und finden Abhängigkeiten, die dazu beitragen können, eine personalisierte Behandlung zu ermöglichen. Je größer dabei die Datenmenge ist, desto genauer kann analysiert werden. Dabei können die Verantwortlichen nicht nur medizinische Daten analysieren – auch administrative Daten können ausgewertet werden, um interne Arbeitsprozesse zu optimieren.<\/p>\n

\"Big<\/p>\n

Supercomputer unterstützen Ärzte bald bei der Behandlungsentscheidung<\/h3>\n

Die Technologien rund um die Analyse von medizinischen Patientendaten werden heute erst genauer erforscht und nicht oft eingesetzt. Es werden Künstliche Intelligenzen entwickelt, die Abhängigkeiten zwischen unterschiedlichen Variablen finden.<\/p>\n

Ein Beispiel ist der Supercomputer Watson von IBM: Der Computer kann genaue Diagnosen stellen und macht Behandlungsvorschläge, die auf der Grundlage der Best Practices von Topzentren auf der ganzen Welt basieren. Dadurch hat der Computer das Potenzial, die Medizin präventiver und individueller zu gestalten.<\/p>\n

SAP BW wertet administrative Daten aus<\/h3>\n

Administrative Daten hingegen werden heute schon in Krankenhäusern ausgewertet. Die Daten für die Analyse werden aus verschiedenen Quellen im Krankenhausinformationssystem<\/a> gesammelt. Ein solches System ist SAP BW (SAP Business Warehouse)<\/a>. Es ermöglicht eine umfangreiche Auswertung und ausgiebige Reports von Unternehmensdaten. Das System besteht aus Datenbanken sowie Tools zur Analyse, zum Reporting und Datenbankmanagement. Da das System die Daten strukturiert, behalten Krankenhäuser stets einen Überblick über ihre Datenflut.<\/p>\n

In einem Krankenhaus kommen viele Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen. Für SAP BW stellt das keine Herausforderung dar, da das System Daten aus den verschiedensten Bereichen miteinander verknüpfen kann. Es können Daten aus Anwendungen von anderen Anbietern und unstrukturierte Daten verwendet werden. Zudem können Anwender Vergangenheitsdaten mit Live-Daten verknüpfen.<\/p>\n

SAP BW bietet Krankenhäusern eine technologische Infrastruktur, die einen zentralen und quellenunabhängigen Zugang auf administrative Informationen herstellt. Somit können Nutzer aus der enormen Datenmenge wichtige Informationen und Abhängigkeiten extrahieren und so Prozesse optimieren und Kosten und Zeit einsparen.<\/p>\n

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