{"id":164928,"date":"2025-03-22T11:22:00","date_gmt":"2025-03-22T18:22:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=164928"},"modified":"2025-06-17T09:09:47","modified_gmt":"2025-06-17T16:09:47","slug":"how-hospitals-use-diagnostic-analytics-ai-in-healthcare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/de\/purely-technical\/how-hospitals-use-diagnostic-analytics-ai-in-healthcare\/","title":{"rendered":"Wie Krankenh\u00e4user Diagnoseanalysen und AI im Gesundheitswesen einsetzen"},"content":{"rendered":"\n
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Im Gesundheitswesen sind Antworten wichtig \u2013 und Diagnoseanalysen helfen dabei, sie zu liefern. Durch das Aufsp\u00fcren 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.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Von klinischen Notizen und MRT-Scans bis hin zu Laborergebnissen und Daten von Wearables schwimmen Gesundheitsdienstleister sowohl in strukturierten als auch in unstrukturierten Informationen<\/a>. Diagnoseanalysen helfen ihnen, alles zu verstehen \u2013 nicht nur, indem sie beschreiben, was passiert ist, sondern indem sie sich mit dem Warum<\/em> befassen. Betrachten Sie dies als High-Tech-Grundursachenanalyse. Die Diagnoseanalysen werden zunehmend von AI unterst\u00fctzt und decken verborgene Muster auf und identifizieren die beitragenden Faktoren hinter den klinischen Ergebnissen. So k\u00f6nnte beispielsweise aufgedeckt werden, warum sich eine bestimmte Behandlung f\u00fcr einige Patienten als unwirksam erwiesen hat oder warum die Krankenhauswiedereinweisungen im letzten Quartal in die H\u00f6he geschnellt sind.<\/p>\n\n\n\n

Moderne AITechniken beschleunigen Diagnoseanalysen, indem sie riesige, komplexe Datens\u00e4tze im Gesundheitswesen verarbeiten, die kein Mensch allein verarbeiten kann. Mithilfe maschineller Lernalgorithmen k\u00f6nnen Terabytes an Patientenakten, Forschungspapieren und Sensorablesungen durchsucht werden, um Anomalien zu erkennen, Muster zu isolieren und kausale Zusammenh\u00e4nge zu ermitteln, die ansonsten verborgen bleiben w\u00fcrden. Viele Krankenh\u00e4user weltweit setzen bereits AI-Tools ein, und Untersuchungen deuten darauf hin, dass eine breitere Einf\u00fchrung von AI im Gesundheitswesen allein in den USA der Branche j\u00e4hrlich bis zu 360 Milliarden US<\/a>-Dollar einsparen k\u00f6nnte.<\/p>\n\n\n\n

Sehen wir uns f\u00fcnf Beispiele an, die den Wert von diagnostischen Analysen im Gesundheitswesen unterstreichen und erkl\u00e4ren, warum moderner Daten-Storage entscheidend f\u00fcr deren Erm\u00f6glichung ist.<\/p>\n\n\n\n

5 Beispiele f\u00fcr diagnostische Analysen im Gesundheitswesen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Aus praktischer Sicht k\u00f6nnen diagnostische Analysen im Gesundheitswesen auf fast jeden Aspekt der Operationen oder der Patientenversorgung angewendet werden, aber dies sind einige der wichtigsten Beispiele:<\/p>\n\n\n\n

1. Krankheitsmuster und fr\u00fche diagnostische Hinweise erkennen<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Teams im Gesundheitswesen k\u00f6nnen Diagnoseanalysen verwenden, um elektronische Patientenakten (EHRs), klinische Aufzeichnungen und \u00f6ffentliche Gesundheitsdaten zu \u00fcberpr\u00fcfen, um Ursachen und Gemeinsamkeiten bei Patientenkrankheiten aufzudecken. Durch die Analyse Tausender Datens\u00e4tze kann ein Krankenhaus feststellen, dass geringf\u00fcgige Ver\u00e4nderungen der Vitalzeichen, wie leichtes Fieber in Verbindung mit einer erh\u00f6hten Herzfrequenz, bei seinen Patienten auf der Intensivstation (ITS) einer Sepsis vorausgehen und \u00c4rzte darauf hinweisen, fr\u00fcher einzugreifen.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

In einem anderen Szenario k\u00f6nnten maschinelle Lernmodelle jahrelange epidemiologische Daten verarbeiten, um zu erkl\u00e4ren, warum bestimmte Gemeinschaften h\u00f6here Krankheitsraten erleben. Die Analyse k\u00f6nnte zur Entdeckung bisher unbekannter Umwelt- oder sozialer Faktoren f\u00fchren, die zu diesen Raten beitragen \u2013 Erkenntnisse, die klinischen Teams helfen k\u00f6nnten, sich proaktiv bei gef\u00e4hrdeten Patienten zu Hause zu befinden und die fr\u00fche Diagnose und Behandlung zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n

2. Analyse des Patientenverhaltens und der Behandlungstreue<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Nicht alle Ergebnisse im Gesundheitswesen h\u00e4ngen allein von klinischen Faktoren ab; menschliches Verhalten spielt oft eine wichtige Rolle. Diagnostische Analysen k\u00f6nnen Patientendemografien, Engagementdaten und Ergebnisse analysieren, um festzustellen, warum manche Patienten gut auf Behandlungspl\u00e4ne ansprechen, w\u00e4hrend andere nicht. Sie k\u00f6nnten 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 sozio\u00f6konomischer Faktor wie der Mangel an zuverl\u00e4ssigem Transport der Grund f\u00fcr verpasste Folgetermine.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Die Analyse von Daten zum Wiederauff\u00fcllen 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<\/a>. Indem sie herausfinden, warum Patienten sich nicht an ihre Medikamente halten \u2013 sei es aufgrund von Kosten, Nebenwirkungen oder Verwirrung dar\u00fcber, wie sie sie einnehmen sollen \u2013 k\u00f6nnen Anbieter mit der richtigen Art von Unterst\u00fctzung wie Patientenaufkl\u00e4rung oder finanzieller Unterst\u00fctzung eingreifen. Die IT- und Pflegemanagementteams eines Krankenhauses k\u00f6nnen zusammenarbeiten, um Daten aus ePAs, Apothekensystemen und Patientenumfragen auf einer Plattform zu sammeln, sodass diese Probleme fr\u00fchzeitig erkannt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

3. Verbesserung des klinischen Betriebs und der Effizienz<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Diagnostische Analysen k\u00f6nnen 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 Verz\u00f6gerungen konfrontiert sind.<\/p>\n\n\n\n

Stellen Sie sich vor, Sie stellen fest, dass die Eingriffe eines Chirurgen immer \u00fcber die geplante Zeit laufen. Sie k\u00f6nnen OP-Protokolle, Personaleinsatzpl\u00e4ne und Daten zur Fallkomplexit\u00e4t analysieren, um zu versuchen, die Ursache zu ermitteln. Vielleicht stellen Sie fest, dass der erste Fall dieses Chirurgen aufgrund von Vorbereitungsverz\u00f6gerungen, die dann den ganzen Tag \u00fcber Schneeball bilden, fast immer zu sp\u00e4t beginnt. (Eine k\u00fcrzlich durchgef\u00fchrte Studie mit 788 Operationen<\/a> verwendete Datenanalysen, um Faktoren zu identifizieren, die Verz\u00f6gerungen im Operationssaal (OP) und \u00dcberstunden verursachen, und stellte fest, dass die Koordination des OP-Teams, wie z. B. rechtzeitig zu beginnen, einen gr\u00f6\u00dferen Einfluss auf Verz\u00f6gerungen hatte als die individuellen Erfahrungen des Chirurgen.)<\/p>\n\n\n\n

Erkenntnisse aus Diagnoseanalysen erm\u00f6glichen es Ihnen, Ma\u00dfnahmen zur Behebung von Engp\u00e4ssen zu ergreifen, z. B. die Anpassung der Personalausstattung, um die Vorbereitungszeit zu verk\u00fcrzen, damit ein Chirurg den Zeitplan einhalten kann. \u00dcber den OP hinaus kann dieser Ansatz auch aufzeigen, warum die Wartezeiten in der Klinik schwanken oder warum die Bildgebungsabteilung mit h\u00e4ufigen R\u00fcckst\u00e4nden konfrontiert ist. Mit Unterst\u00fctzung der IT k\u00f6nnen 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.<\/p>\n\n\n\n

4. Identifizierung gef\u00e4hrdeter Patienten und Vermeidung von Komplikationen<\/strong>\u00a0<\/h4>\n\n\n\n

Gesundheitsdienstleister nutzen zunehmend Analysen, um zu erkennen, bei welchen Patienten ein Risiko f\u00fcr Komplikationen oder schlechte Ergebnisse besteht, damit sie eingreifen k\u00f6nnen, bevor Probleme auftreten. Diagnostische Analysen helfen ihnen dabei, Fragen zu beantworten wie: Wer ist nach der Operation am anf\u00e4lligsten und warum?<\/em><\/p>\n\n\n\n

Durch die \u00dcberpr\u00fcfung postoperativer Daten kann ein Krankenhaus beispielsweise feststellen, dass Patienten mit bestimmten Risikofaktoren \u2013 wie z. B. h\u00f6herem Alter, zugrunde liegenden Erkrankungen oder l\u00e4ngeren Operationen \u2013 mit h\u00f6herer Wahrscheinlichkeit Infektionen entwickeln oder erneut aufgenommen werden. (Die Forschung<\/a> hat lange Zeit l\u00e4ngere Operationszeiten mit h\u00f6heren Komplikationsraten in Verbindung gebracht, weshalb es wichtig ist, zu verstehen, was diese Verz\u00f6gerungen verursacht.) Mit diesen Erkenntnissen k\u00f6nnen Kliniker Versorgungspl\u00e4ne anpassen und Patienten mit hohem Risiko genauer \u00fcberwachen oder chirurgische Techniken erforschen, die die Zeit im OP verk\u00fcrzen.<\/p>\n\n\n\n

5. Verbesserung der Diagnosegenauigkeit mit medizinischer AI (Bildgebung und Genomik)<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Einige der wichtigsten Fortschritte in der diagnostischen Analyse sind AI-gest\u00fctzte Analysen komplexer klinischer Daten wie medizinischer Bilder und genomischer Sequenzen. In der Radiologie k\u00f6nnen AIAlgorithmen beispielsweise Tausende von Bildern (R\u00f6ntgenaufnahmen, CT-Scans, MRTs) \u00fcberpr\u00fcfen, um festzustellen, warum bestimmte subtile Befunde verpasst oder falsch interpretiert wurden, und um bei der Diagnosestellung zu helfen. Diese Tools k\u00f6nnen Muster in Bilddaten erkennen, die mit Krankheiten korrelieren, und im Wesentlichen als sehr scharfe diagnostische Augen fungieren.<\/p>\n\n\n\n

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 %<\/a> erkennt und damit die Genauigkeit von 88 % eines Radiologenteams \u00fcbertrifft. Solche Systeme k\u00f6nnen auch viel schneller arbeiten und die Bildanalysezeit exponentiell verk\u00fcrzen (d. h. Stunden manueller Lesevorg\u00e4nge in nur Minuten).<\/p>\n\n\n\n

Der Vorteil besteht darin, dass dieser Analyseansatz Ihnen hilft, schneller diagnostische Antworten f\u00fcr Patienten zu erhalten, sei es beim Markieren eines Tumors auf einem Scan oder beim Identifizieren eines Schlaganfalls auf einem Notfall-CT. \u00c4hnlich helfen im genomischen Bereich fortschrittliche Analysen, genetische Ursachen von Krankheiten zu erkl\u00e4ren. Ein hochmodernes Beispiel ist die schnelle Genomsequenzierung f\u00fcr Neugeborene auf der Intensivstation: AI-gest\u00fctzte Analysen k\u00f6nnen jetzt die gesamte DNA eines Babys durchk\u00e4mmen und eine krankheitsverursachende Mutation in weniger als 24 Stunden<\/a> lokalisieren, ein Prozess, der fr\u00fcher Wochen dauerte. Tats\u00e4chlich haben Forscher durch die Kombination von Ganzgenomdaten mit AI gezeigt, dass sie in der Lage sind, genetische Diagnosen f\u00fcr seltene Erkrankungen an einem einzigen Tag zu liefern, was kritische Zeit f\u00fcr die Behandlung spart.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Nat\u00fcrlich sind Diagnoseanalysen im Gesundheitswesen nicht auf diese f\u00fcnf Szenarien beschr\u00e4nkt. Sie wird auch zur Betrugserkennung bei der Abrechnung, zur Prognose des Patientenvolumens, zur Optimierung von nicht klinischen Personalressourcen und mehr verwendet. Aber diese Beispiele geh\u00f6ren in Bezug auf die Patientenversorgung und den Betrieb zu den transformativsten.<\/p>\n\n\n\n

Erfahren Sie mehr<\/em><\/a> \u00fcber genomische Datenmanagement- und genomische Daten-Storage-L\u00f6sungen.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Wie moderner Daten-Storage Krankenh\u00e4usern helfen kann, das Beste aus Diagnoseanalysen herauszuholen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die oben genannten Beispiele haben eines gemeinsam: Sie sind extrem datenintensiv. Das durchschnittliche Krankenhaus generiert etwa 137 Terabyte an Daten pro Tag<\/a>, und dieses Volumen w\u00e4chst im Vergleich zum Vorjahr um fast 50 %. Ganz gleich, ob es sich um hochaufl\u00f6sende medizinische Bilder, Ganzgenomsequenzen oder jahrelange ePA- und Sensordaten handelt, Unternehmen im Gesundheitswesen von heute haben es mit massiven, vielf\u00e4ltigen und oft unstrukturierten Datens\u00e4tzen zu tun. Um Erkenntnisse zu gewinnen, m\u00fcssen diese Daten sicher gespeichert<\/a>, schnell abgerufen und \u00fcber lange Zeitr\u00e4ume f\u00fcr die Trenderstellung und das Training von AI-Modellen zug\u00e4nglich gemacht werden.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Deshalb investieren viele f\u00fchrende Krankenh\u00e4user in moderne Storage-L\u00f6sungen<\/a>. Sie ben\u00f6tigen leistungsstarke, skalierbare und sichere Daten-Storage-Plattformen wie All-Flash-Storage-Arrays und einheitliche Datenumgebungen, um ihre AI und erweiterten Analyseziele zu unterst\u00fctzen. Flash-Storage bietet die Geschwindigkeit, die f\u00fcr Echtzeitanalysen wie das Streamen von Vitalparametern oder den Zugriff auf MRT-Dateien in Sekundenschnelle erforderlich ist. Skalierbare Infrastruktur stellt sicher, dass die Performance mith\u00e4lt, wenn die Datenmengen von Terabyte auf Petabyte steigen, insbesondere beim Training von AI-Modellen auf jahrelange historische Scans. Und Funktionen wie Verschl\u00fcsselung, Snapshots<\/a> und Unver\u00e4nderlichkeit tragen zum Schutz sensibler Patientendaten bei.<\/p>\n\n\n\n

Moderne Storage-L\u00f6sungen sind auch f\u00fcr die Unterst\u00fctzung der Datenintegration von entscheidender Bedeutung. Diagnostische Erkenntnisse ergeben sich oft durch die Verkn\u00fcpfung verschiedener Quellen \u2013 wie z. B. klinische Notizen, Laborergebnisse, Bildgebung und genomische Daten \u2013 und durch das Erkennen von Mustern \u00fcber sie hinweg. Eine einheitliche Storage-Plattform vereint diese Teile und erm\u00f6glicht es KIAITools, gr\u00f6\u00dfere Fragen zu stellen (und zu beantworten). Analysten k\u00f6nnen beispielsweise Pathologie-Objekttr\u00e4gerbilder mit Patientenanamnesen verbinden, um die Grundursachen f\u00fcr die Erkrankung zu ermitteln.<\/p>\n\n\n\n

Auch die Performance in Echtzeit ist wichtig. Tools f\u00fcr vorausschauende Analysen wie Fr\u00fchwarnsysteme f\u00fcr Sepsis verlassen sich auf kontinuierliche Lese- und Schreibvorg\u00e4nge ohne Verz\u00f6gerung. 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 f\u00f6rdert, den Betrieb rationalisiert und Anbietern hilft, schneller eine bessere Patientenversorgung zu bieten.<\/p>\n\n\n\n

Pure Storage definiert die Erfahrung mit Daten-Storage im Gesundheitswesen neu mit L\u00f6sungen, die Gesundheitsorganisationen bei der Arbeit mit AI und fortschrittlichen Analysetools unterst\u00fctzen, um ihre Daten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln, die die Patientenversorgung verbessern.<\/em><\/strong>Erfahren Sie mehr \u00fcber unsere L\u00f6sungen in der Gesundheitsbranche<\/em><\/strong><\/a>.<\/em><\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Diagnostische Analysen sind ein datengesteuertes Feld, das dabei hilft, die Ursache daf\u00fcr aufzudecken, warum etwas so geschehen ist, wie es geschah. 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