Im Gesundheitswesen sind Antworten wichtig – und Diagnoseanalysen helfen dabei, sie zu liefern. Durch das Aufspüren von Mustern und das Erkennen von Grundursachen verwandelt dieser Ansatz komplexe Daten in Klarheit und hilft Anbietern dabei, nicht nur zu verstehen, was passiert ist, sondern auch warum.
Von klinischen Notizen und MRT-Scans bis hin zu Laborergebnissen und Daten von Wearables schwimmen Gesundheitsdienstleister sowohl in strukturierten als auch in unstrukturierten Informationen. Diagnoseanalysen helfen ihnen, alles zu verstehen – nicht nur, indem sie beschreiben, was passiert ist, sondern indem sie sich mit dem Warum befassen. Betrachten Sie dies als High-Tech-Grundursachenanalyse. Die Diagnoseanalysen werden zunehmend von AI unterstützt und decken verborgene Muster auf und identifizieren die beitragenden Faktoren hinter den klinischen Ergebnissen. So könnte beispielsweise aufgedeckt werden, warum sich eine bestimmte Behandlung für einige Patienten als unwirksam erwiesen hat oder warum die Krankenhauswiedereinweisungen im letzten Quartal in die Höhe geschnellt sind.
Moderne AITechniken beschleunigen Diagnoseanalysen, indem sie riesige, komplexe Datensätze im Gesundheitswesen verarbeiten, die kein Mensch allein verarbeiten kann. Mithilfe maschineller Lernalgorithmen können Terabytes an Patientenakten, Forschungspapieren und Sensorablesungen durchsucht werden, um Anomalien zu erkennen, Muster zu isolieren und kausale Zusammenhänge zu ermitteln, die ansonsten verborgen bleiben würden. Viele Krankenhäuser weltweit setzen bereits AI-Tools ein, und Untersuchungen deuten darauf hin, dass eine breitere Einführung von AI im Gesundheitswesen allein in den USA der Branche jährlich bis zu 360 Milliarden US-Dollar einsparen könnte.
Sehen wir uns fünf Beispiele an, die den Wert von diagnostischen Analysen im Gesundheitswesen unterstreichen und erklären, warum moderner Daten-Storage entscheidend für deren Ermöglichung ist.
5 Beispiele für diagnostische Analysen im Gesundheitswesen
Aus praktischer Sicht können diagnostische Analysen im Gesundheitswesen auf fast jeden Aspekt der Operationen oder der Patientenversorgung angewendet werden, aber dies sind einige der wichtigsten Beispiele:
1. Krankheitsmuster und frühe diagnostische Hinweise erkennen
Teams im Gesundheitswesen können Diagnoseanalysen verwenden, um elektronische Patientenakten (EHRs), klinische Aufzeichnungen und öffentliche Gesundheitsdaten zu überprüfen, um Ursachen und Gemeinsamkeiten bei Patientenkrankheiten aufzudecken. Durch die Analyse Tausender Datensätze kann ein Krankenhaus feststellen, dass geringfügige Veränderungen der Vitalzeichen, wie leichtes Fieber in Verbindung mit einer erhöhten Herzfrequenz, bei seinen Patienten auf der Intensivstation (ITS) einer Sepsis vorausgehen und Ärzte darauf hinweisen, früher einzugreifen.
In einem anderen Szenario könnten maschinelle Lernmodelle jahrelange epidemiologische Daten verarbeiten, um zu erklären, warum bestimmte Gemeinschaften höhere Krankheitsraten erleben. Die Analyse könnte zur Entdeckung bisher unbekannter Umwelt- oder sozialer Faktoren führen, die zu diesen Raten beitragen – Erkenntnisse, die klinischen Teams helfen könnten, sich proaktiv bei gefährdeten Patienten zu Hause zu befinden und die frühe Diagnose und Behandlung zu verbessern.
2. Analyse des Patientenverhaltens und der Behandlungstreue
Nicht alle Ergebnisse im Gesundheitswesen hängen allein von klinischen Faktoren ab; menschliches Verhalten spielt oft eine wichtige Rolle. Diagnostische Analysen können Patientendemografien, Engagementdaten und Ergebnisse analysieren, um festzustellen, warum manche Patienten gut auf Behandlungspläne ansprechen, während andere nicht. Sie könnten beispielsweise herausfinden, warum einige Patienten die Heimtherapie nicht durchmachen. Vielleicht zeigen die Daten, dass Patienten, die allein leben, dazu neigen, leicht auf ihr Programm zu verzichten. Oder vielleicht ist ein sozioökonomischer Faktor wie der Mangel an zuverlässigem Transport der Grund für verpasste Folgetermine.
Die Analyse von Daten zum Wiederauffüllen von Apotheken kann Gesundheitsdienstleistern auch dabei helfen, zu verfolgen, welche Patienten ihre Medikamente einnehmen und welche nicht. Studien zeigen, dass etwa 50 % der Patienten mit chronischen Erkrankungen Medikamente nicht wie verschrieben einnehmen. Indem sie herausfinden, warum Patienten sich nicht an ihre Medikamente halten – sei es aufgrund von Kosten, Nebenwirkungen oder Verwirrung darüber, wie sie sie einnehmen sollen – können Anbieter mit der richtigen Art von Unterstützung wie Patientenaufklärung oder finanzieller Unterstützung eingreifen. Die IT- und Pflegemanagementteams eines Krankenhauses können zusammenarbeiten, um Daten aus ePAs, Apothekensystemen und Patientenumfragen auf einer Plattform zu sammeln, sodass diese Probleme frühzeitig erkannt werden können.
3. Verbesserung des klinischen Betriebs und der Effizienz
Diagnostische Analysen können auch ein leistungsstarkes Tool zur Optimierung des Gesundheitswesenbetriebs sein. Ein Beispiel ist die Verwendung von Daten, um zu verstehen, warum bestimmte Workflows oder bestimmte Anbieter konsistent mit Verzögerungen konfrontiert sind.
Stellen Sie sich vor, Sie stellen fest, dass die Eingriffe eines Chirurgen immer über die geplante Zeit laufen. Sie können OP-Protokolle, Personaleinsatzpläne und Daten zur Fallkomplexität analysieren, um zu versuchen, die Ursache zu ermitteln. Vielleicht stellen Sie fest, dass der erste Fall dieses Chirurgen aufgrund von Vorbereitungsverzögerungen, die dann den ganzen Tag über Schneeball bilden, fast immer zu spät beginnt. (Eine kürzlich durchgeführte Studie mit 788 Operationen verwendete Datenanalysen, um Faktoren zu identifizieren, die Verzögerungen im Operationssaal (OP) und Überstunden verursachen, und stellte fest, dass die Koordination des OP-Teams, wie z. B. rechtzeitig zu beginnen, einen größeren Einfluss auf Verzögerungen hatte als die individuellen Erfahrungen des Chirurgen.)
Erkenntnisse aus Diagnoseanalysen ermöglichen es Ihnen, Maßnahmen zur Behebung von Engpässen zu ergreifen, z. B. die Anpassung der Personalausstattung, um die Vorbereitungszeit zu verkürzen, damit ein Chirurg den Zeitplan einhalten kann. Über den OP hinaus kann dieser Ansatz auch aufzeigen, warum die Wartezeiten in der Klinik schwanken oder warum die Bildgebungsabteilung mit häufigen Rückständen konfrontiert ist. Mit Unterstützung der IT können Krankenhausadministratoren die Daten durchsuchen, um gezielte Verbesserungen vorzunehmen, die dem Krankenhaus helfen, den Betrieb zu vereinfachen, Ressourcen effektiver zu nutzen und letztendlich eine qualitativ hochwertigere Patientenversorgung zu bieten.
4. Identifizierung gefährdeter Patienten und Vermeidung von Komplikationen
Gesundheitsdienstleister nutzen zunehmend Analysen, um zu erkennen, bei welchen Patienten ein Risiko für Komplikationen oder schlechte Ergebnisse besteht, damit sie eingreifen können, bevor Probleme auftreten. Diagnostische Analysen helfen ihnen dabei, Fragen zu beantworten wie: Wer ist nach der Operation am anfälligsten und warum?
Durch die Überprüfung postoperativer Daten kann ein Krankenhaus beispielsweise feststellen, dass Patienten mit bestimmten Risikofaktoren – wie z. B. höherem Alter, zugrunde liegenden Erkrankungen oder längeren Operationen – mit höherer Wahrscheinlichkeit Infektionen entwickeln oder erneut aufgenommen werden. (Die Forschung hat lange Zeit längere Operationszeiten mit höheren Komplikationsraten in Verbindung gebracht, weshalb es wichtig ist, zu verstehen, was diese Verzögerungen verursacht.) Mit diesen Erkenntnissen können Kliniker Versorgungspläne anpassen und Patienten mit hohem Risiko genauer überwachen oder chirurgische Techniken erforschen, die die Zeit im OP verkürzen.
5. Verbesserung der Diagnosegenauigkeit mit medizinischer AI (Bildgebung und Genomik)
Einige der wichtigsten Fortschritte in der diagnostischen Analyse sind AI-gestützte Analysen komplexer klinischer Daten wie medizinischer Bilder und genomischer Sequenzen. In der Radiologie können AIAlgorithmen beispielsweise Tausende von Bildern (Röntgenaufnahmen, CT-Scans, MRTs) überprüfen, um festzustellen, warum bestimmte subtile Befunde verpasst oder falsch interpretiert wurden, und um bei der Diagnosestellung zu helfen. Diese Tools können Muster in Bilddaten erkennen, die mit Krankheiten korrelieren, und im Wesentlichen als sehr scharfe diagnostische Augen fungieren.
In der Praxis haben AI-basierte Bildanalysen beeindruckende Ergebnisse erzielt: Eine Studie berichtete, dass ein AI-System Lungenkrebs bei niedrig dosierten CT-Scans mit einer Genauigkeit von 94 % erkennt und damit die Genauigkeit von 88 % eines Radiologenteams übertrifft. Solche Systeme können auch viel schneller arbeiten und die Bildanalysezeit exponentiell verkürzen (d. h. Stunden manueller Lesevorgänge in nur Minuten).
Der Vorteil besteht darin, dass dieser Analyseansatz Ihnen hilft, schneller diagnostische Antworten für Patienten zu erhalten, sei es beim Markieren eines Tumors auf einem Scan oder beim Identifizieren eines Schlaganfalls auf einem Notfall-CT. Ähnlich helfen im genomischen Bereich fortschrittliche Analysen, genetische Ursachen von Krankheiten zu erklären. Ein hochmodernes Beispiel ist die schnelle Genomsequenzierung für Neugeborene auf der Intensivstation: AI-gestützte Analysen können jetzt die gesamte DNA eines Babys durchkämmen und eine krankheitsverursachende Mutation in weniger als 24 Stunden lokalisieren, ein Prozess, der früher Wochen dauerte. Tatsächlich haben Forscher durch die Kombination von Ganzgenomdaten mit AI gezeigt, dass sie in der Lage sind, genetische Diagnosen für seltene Erkrankungen an einem einzigen Tag zu liefern, was kritische Zeit für die Behandlung spart.
Natürlich sind Diagnoseanalysen im Gesundheitswesen nicht auf diese fünf Szenarien beschränkt. Sie wird auch zur Betrugserkennung bei der Abrechnung, zur Prognose des Patientenvolumens, zur Optimierung von nicht klinischen Personalressourcen und mehr verwendet. Aber diese Beispiele gehören in Bezug auf die Patientenversorgung und den Betrieb zu den transformativsten.
Erfahren Sie mehr über genomische Datenmanagement- und genomische Daten-Storage-Lösungen.
Wie moderner Daten-Storage Krankenhäusern helfen kann, das Beste aus Diagnoseanalysen herauszuholen
Die oben genannten Beispiele haben eines gemeinsam: Sie sind extrem datenintensiv. Das durchschnittliche Krankenhaus generiert etwa 137 Terabyte an Daten pro Tag, und dieses Volumen wächst im Vergleich zum Vorjahr um fast 50 %. Ganz gleich, ob es sich um hochauflösende medizinische Bilder, Ganzgenomsequenzen oder jahrelange ePA- und Sensordaten handelt, Unternehmen im Gesundheitswesen von heute haben es mit massiven, vielfältigen und oft unstrukturierten Datensätzen zu tun. Um Erkenntnisse zu gewinnen, müssen diese Daten sicher gespeichert, schnell abgerufen und über lange Zeiträume für die Trenderstellung und das Training von AI-Modellen zugänglich gemacht werden.
Deshalb investieren viele führende Krankenhäuser in moderne Storage-Lösungen. Sie benötigen leistungsstarke, skalierbare und sichere Daten-Storage-Plattformen wie All-Flash-Storage-Arrays und einheitliche Datenumgebungen, um ihre AI und erweiterten Analyseziele zu unterstützen. Flash-Storage bietet die Geschwindigkeit, die für Echtzeitanalysen wie das Streamen von Vitalparametern oder den Zugriff auf MRT-Dateien in Sekundenschnelle erforderlich ist. Skalierbare Infrastruktur stellt sicher, dass die Performance mithält, wenn die Datenmengen von Terabyte auf Petabyte steigen, insbesondere beim Training von AI-Modellen auf jahrelange historische Scans. Und Funktionen wie Verschlüsselung, Snapshots und Unveränderlichkeit tragen zum Schutz sensibler Patientendaten bei.
Moderne Storage-Lösungen sind auch für die Unterstützung der Datenintegration von entscheidender Bedeutung. Diagnostische Erkenntnisse ergeben sich oft durch die Verknüpfung verschiedener Quellen – wie z. B. klinische Notizen, Laborergebnisse, Bildgebung und genomische Daten – und durch das Erkennen von Mustern über sie hinweg. Eine einheitliche Storage-Plattform vereint diese Teile und ermöglicht es KIAITools, größere Fragen zu stellen (und zu beantworten). Analysten können beispielsweise Pathologie-Objektträgerbilder mit Patientenanamnesen verbinden, um die Grundursachen für die Erkrankung zu ermitteln.
Auch die Performance in Echtzeit ist wichtig. Tools für vorausschauende Analysen wie Frühwarnsysteme für Sepsis verlassen sich auf kontinuierliche Lese- und Schreibvorgänge ohne Verzögerung. AI, die Scans in Minuten und nicht in Stunden analysiert, kann diese Art von Geschwindigkeit nur liefern, wenn Ihr Storage-System auch mithalten kann. Mit einer schnellen, flexiblen Storage-Grundlage kann Ihr Gesundheitsunternehmen Roh- und Unstrukturierte Daten in ein klinisches Gut verwandeln, das AI fördert, den Betrieb rationalisiert und Anbietern hilft, schneller eine bessere Patientenversorgung zu bieten.
Pure Storage definiert die Erfahrung mit Daten-Storage im Gesundheitswesen neu mit Lösungen, die Gesundheitsorganisationen bei der Arbeit mit AI und fortschrittlichen Analysetools unterstützen, um ihre Daten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln, die die Patientenversorgung verbessern.Erfahren Sie mehr über unsere Lösungen in der Gesundheitsbranche.
