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Prädiktive Analysen als Lebensretter auf dem OP-Tisch

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Bessere Gesundheit für Patienten dank Big Data-Analysen

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In den USA zieht sich in etwa jeder zwanzigste Krankenhauspatient eine Infektion zu. Big Data-Analysen versprechen, diese Zahl zu senken und sowohl die Gesundheit von Patienten als auch die Effektivität medizinischer Teams zu verbessern.

Dr. John W. Cromwell, Direktor der Abteilung für gastrointestinale, minimalinvasive und bariatrische Chirurgie der University of Iowa (UI), leitet die Übernahme von prädiktiven Analysemethoden in seiner Einrichtung, um den Umfang eines Problems zu reduzieren, das das US-amerikanische Gesundheitswesen im Jahr schätzungsweise 10 Mrd. US-Dollar kostet.

“Mit Big Data- und prädiktiven Analysen können wir praktisch alle Aspekte der Patientenversorgung verbessern“, so Cromwell.

„Anhand der Informationen aus elektronischen Patientenakten sowie anderen klinikinternen Quellen wie beispielsweise Echtzeitdaten aus dem Operationssaal können wir erkennen, mit welcher Wahrscheinlichkeit bei Patienten eine postoperative Wundinfektion auftritt.“

Big Data-Analysen über den OP hinaus

Prädiktive Analysen als Lebensretter auf dem OP-TischDie Vorteile von prädiktiven Analysen für das Gesundheitswesen gehen über den Operationssaal hinaus. In einer Welt, in der alle Geräte vom persönlichen Asthma-Inhalator bis hin zum Apparat für Magnetresonanztomografie Informationen erfassen, wird es nun möglich, eine riesige Menge von Datenpunkten zu ordnen.

Durch die Anwendung von Datenanalysen auf diese Masse von Daten können Administratoren Investitionen besser planen und Ressourcen besser zuweisen, während die Ärzte den einzelnen Patienten eine personalisierte Versorgung zukommen lassen können.

Allein durch die bessere Nutzung von Daten bei der Entscheidung, ob Blutprodukte erforderlich sind, konnte die UI im Jahr 2014 über neun Mio. US-Dollar einsparen. Gleichzeitig konnten die Unannehmlichkeit für die Patienten reduziert und die Behandlungserfolge verbessert werden.

Personalisierte Versorgung mit prädiktiven Analysen

„Das Ziel unseres Teams ist es, die Gesundheitsversorgung durch die Nutzung prädiktiver Analysen zu personalisieren und jedem einzelnen unserer Patienten eine effektive, rechtzeitige und angemessene Behandlung zu bieten“, erklärt Cromwell.

Die Ziele von Cromwells Team werden von der Technologie unterstützt, die seine Einrichtung übernommen hat. So gelten die Krankenhäuser und Kliniken der UI dank der hohen IT-Integration zu den am stärksten vernetzten Krankenhäusern der USA. Auch in europäischen Krankenhäusern zeichnet sich diese technologische Akzeptanz zunehmend ab.

Jose Maria Monestina ist leitender Anwendungsentwickler des Krankenhausverbands und zuständig für die Implementierung der Technologie, mit der die Einrichtung diese prädiktiven Analysetools anwenden kann. Für ihn ist die Kombination von historischen Daten und Big Data in Echtzeit der Schlüssel zur Verbesserung der Patientenversorgung.

„Dr. Cromwells prädiktiver Analyseansatz ist einzigartig“, so Monestina, „denn er verwendet zur Erstellung der prädiktiven Modelle neben Patienteninformationen und Daten aus der Vergangenheit auch Echtzeitdaten.“

Dank prädiktiver Analysen kann Dr. Cromwell im Voraus erkennen, bei welche Patienten ein erhöhtes Risiko für postoperative Wundinfektionen besteht, noch bevor sie erfolgen. Laut Cromwell ermöglichen diese Prognosen „noch präzisere chirurgische Entscheidungen“. Auf diese Weise konnte das Infektionsrisiko im Krankenhaus um 58 % gesenkt werden.

“Die Auswirkungen auf die Gesundheit der Patienten sind einfach unglaublich. Ich freue mich immer, wenn ich die Patienten nach einer gelungenen Operation in meiner Praxis sehe. Dank Big Data-Analysen konnte ich diese Erfahrung für mich selbst und für meine Patienten verbessern.“


Weiterführende Informationen zu diesem Thema:

  1. Customer Story Video – University of Iowa Hospitals and Clinics

 

Paul Wallbank

Paul Wallbank

Paul schreibt neben Beiträgen für private Publikationen regelmäßig für den Business Spectator und die IT News. Zu seinen Buchveröffentlichungen zählen „e-Business - Seven Steps to Online Success“ (erschienen bei John Wiley & Sons) und der „Small Business Guide to IT“ (erschienen bei Allen & Unwin). Pauls besonderes Interesse gilt der geschäftlichen und gesellschaftlichen Entwicklung in der vernetzten Wirtschaft. Zu seinen weiteren Schwerpunktthemen gehören IT-Sicherheitsaspekte, Big Data, die Cloud, Unternehmenstechnologie, das Internet der Dinge und die Zukunft von Unternehmenslösungen.

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Tags: Big Data