Datenanalysen im Hintergrund eines Spitals bleiben für den Patienten meist unsichtbar und unbemerkt obwohl sie einen grossen Einfluss auf seine Behandlung haben können. Aber wo kann Business Intelligence (BI) und Business Analytics ansetzen um die Patientenversorgung zu verbessern, oder sogar Leben zu retten?
Das Gesundheitswesen durchlebt momentan zahlreiche digitale transformative Veränderungen. Eine davon ist der Trend Predictive Analytics, zur Vorhersage von Krankheitsverläufen.
Predictive Analytics beschreibt die Vorhersage von zukünftigen Ereignissen oder Trends mittels mathematischer Modelle und Algorithmen abgeleitet aus historischen und/oder Echtzeit-Daten.
Der Mensch kann dazu neigen Entscheidungen subjektiv nach Bauchgefühl oder aufgrund persönlicher Erfahrungen zu treffen. Das birgt ein medizinisches Risiko und ist fehleranfällig. Moderne BI Tools können hier helfen Muster in Daten zu erkennen und aus Daten handlungsrelevante Informationen zu ermitteln und daraus faktenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Indem Ärzte über einen längeren Zeitraum Datenstrukturen analysierten und die Zusammenhänge zwischen Daten visualisieren, können sie vorhersagen, ob und welche Art von Komplikationen bei der Patientenbehandlung auftreten könnten.
Predictive Analytics zielt darauf ab, Ärzte und Pflegekräfte auf die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen und Ergebnissen aufmerksam zu machen, bevor sie auftreten, und ihnen dabei zu helfen, gesundheitliche Probleme zu verhindern und schnell zu behandeln.
Besonders in den ausgelasteten Intensivstationen, wo Patientenleben bei einer Verschlechterung unmittelbar von rechtzeitigen Interventionen abhängen können, sind vorausschauende Informationen überaus wertvoll. Auf den Intensivstationen wo Vitalparameter kontinuierlich überwacht werden, kann Predictive Analytics mit Vorhersage-Algorithmen helfen, Patienten mit der höchsten Wahrscheinlichkeit einer Zustandsverschlechterung, welche in den nächsten 60 Minuten eine Intervention erfordern, zu identifizieren. Damit können Pflegekräften und Ärzt*innen aufgrund subtiler Anzeichen einer Verschlechterung frühzeitig und proaktiv eingreifen.
Mit Predictive Analytics kann beispielsweise prognostizieren werden, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass Patienten innerhalb von 48 Stunden die Wiedereinweisung ins Spital oder den Tod riskieren, wenn sie von der Intensivstation entlassen werden. Dies Information hilft dem Behandlungsteam bei der Entscheidung, welche Patienten entlassen werden können.
Mit dem Trend von tragbaren Smart Devices und Biosensoren könnte es in Zukunft für Ärzte*innen einfacher werden, mit der Hilfe von Predictive Analytics frühzeitig Anzeichen einer Verschlechterung des Patienten zu erkennen.
Der Einsatz von Business Intelligence und Analytics gewinnt zunehmend an Bedeutung und sollte ein integraler Bestandteil der digitalen Geschäftsstrategie sein.
Letztendlich möchten Spitäler in der Lage sein, das Potential von BI und ihren Daten zu nutzen, um Entscheidungsträgern ausgefeilte Tools für die Entscheidungsfindung zu bieten. Ultimativ führen diese Modelle und Vorhersagen zu verbesserten Ergebnissen in den Bereichen Patientenversorgung, operativen Leistung und finanzieller Erfolg.
Vorteile von HealthCare analytics sind
- Schnellere Analysen, Berichterstellung oder Planung
- Qualitativ bessere und nachhaltigere Geschäftsentscheidungen
- Risikomitigation
Die Anwendungen sind vielfältig und umfassen nicht nur wirtschaftliche Aspekte. Der Aufbau von Analysekompetenzen kann helfen, Big Data zu nutzen, bei der Unterstützung von der Spitalführung im gesamten Managementprozess oder aber für die Unterstützung von Klinikern in der medizinischen Entscheidungsfindungen und um letzten Endes den Patienten und Mitarbeitern einen Mehrwert zu bieten.
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