Im Gesundheitswesen gibt es keine Standardlösungen. Dies gilt umso mehr, wenn es um Patientendaten geht. Manche Menschen sind gesund, andere haben chronisch Krankheiten, einige sind akut erkranktFür die meisten hat die eigene Gesundheit hohe Priorität. Deshalb sind Patientendaten im Bereich der Gesundheitstechnologien ein so wichtiges Thema.
Gesundheitsakten und Patientendaten wurden jahrzehntelang in Form von Dateien, Diagrammen, Archiven, Mappen und Notizen aufbewahrt. Angesichts der zahlreichen Möglichkeiten, die digitale Lösungen inzwischen im Gesundheitswesen bieten, wie Computer, Apps, Telemedizin und sonstige Technologien, haben Daten entscheidenden Einfluss auf Behandlungsergebnisse und die Forschung. Allerdings befindet sich ein Großteil der Daten in Dokumenten und getrennten Systemen, die nicht verknüpft sind. Dadurch werden der Zugriff auf die gesamte Patientenhistorie und ein umfassender Überblick erschwert.
Mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen ist es nun möglich, solche Daten zum Vorteil der Patienten zu erschließen. Computer und Software vermitteln nur dann ein vollständiges Bild des Gesundheitszustands, wenn die Daten im richtigen Format verfügbar sind. Doch der Großteil der Daten – Gartner zufolge über 80 % – liegt in „unstrukturierter“ Form vor. Sie müssen daher entweder manuell in andere Systeme oder Datenbanken eingegeben oder mithilfe intelligenter Erfassung digitalisiert werden. Sobald die Daten in einem strukturierten, verwertbaren Format vorliegen, erhält das medizinische Fachpersonal ein umfassenderes Bild der Patientendaten.
Mithilfe von KI wird sogar Software entwickelt und verbessert, die wesentlich mehr erkennt als die bestehenden Patientendaten. Dies hat Dr. Poppy Crum, Chief Scientist bei den Dolby Laboratories, auf einer Konferenz kürzlich auf beeindruckende Weise dargelegt. Durch KI und maschinelles Lernen lassen sich mittels Spracherkennung und Sensorik Rückschlüsse auf den körperlichen und psychischen Zustand von Menschen schließen. So können neue Geräte, die das Hören und die Stimme analysieren, statistische Muster sowie Klang erfassen und Vorhersagen treffen. Dank der Algorithmen erkennen diese Geräte mehr als der Mensch. Hören und Spracherkennung in Verbindung mit den Längsschnittdaten unterschiedlicher Geräte ermöglichen, dass sich mithilfe von Algorithmen Erkrankungen, Psychosen, Schizophrenie, Diabetes und andere Zusammenhänge vorhersagen lassen. Diese Art von Technologie liefert noch mehr Kontext für die Patientendaten, zumal die Anbieter von Gesundheitstechnik weiterhin Neuerungen entwickeln.
Klingt das nicht beeindruckend? Doch aufgrund von Datenschutzgesetzen und anderen Vorgaben ist der Schutz sensibler Patientendaten wichtiger denn je. Kann man angesichts all der Risiken solche Daten also digitalisieren? Im Bericht „Healthcare Provider CIOs: Get Control of Patient Data Across All Partners” von 2019 rät Gartner den IT-Vorständen, rechtzeitig auf die wachsenden Datenrisiken zu reagieren. In den nächsten drei bis fünf Jahren müssen sich die IT-Vorstände im Gesundheitswesen weiterhin mit den steigenden Anforderungen beim Umgang mit Patientendaten auseinandersetzen, wie mit Privatsphäre, Integrität, Schutz und Austausch von Daten. Gartner geht davon aus, dass bis zum Jahr 2030 etwa 60 % aller Verbraucher Zugriff auf ihre Gesundheitsdaten haben werden und diese mithilfe einer Technologie ihrer Wahl kontrollieren können. Die Autoren des Berichts schreiben diesen Trend einer Zunahme der digitalen Prozesse zu. Hierzu gehört die Erfassung von mehr Daten, mehr Formularen, der Einsatz eigener elektronischer Endgeräte und ein Healthcare-Ökosystem, in dem Partner und Anbieter vernetzt sind, sodass Patientendaten aus immer mehr Quellen stammen. IT-Vorstände müssen daher mit vereinten Kräften Strategien entwickeln, um Patientendaten aller Art und an den unterschiedlichsten Stellen unter Kontrolle zu haben.
Die Zusammenarbeit mit bewährten Anbietern spielt dabei eine entscheidende Rolle, um Ihre Daten zu erschließen. Die Verwendung von innovativen Technologien, KI und maschinellem Lernen spielt im Bestreben nach besseren Behandlungsergebnissen ebenfalls eine wachsende Rolle. Auch gibt es keine Standardtechnologie – skalierbare, flexible Lösungen sind entscheidend. Dabei spielt es keine Rolle, ob sie in der Cloud oder On-Premises bereitgestellt werden oder es sich um die Hybrid Cloud handelt. Doch im dynamischen Umfeld der Gesundheitstechnik sehen sich Firmen gezwungen, ihre Daten zu analysieren und zu erschließen – seien es Anbieter neuer Apps, Entwickler von E-Health-Lösungen und Telemedizin oder Unternehmen, die an der Optimierung der Usability, der Interoperabilität und zahlreichen weiteren Möglichkeiten arbeiten, um Behandlungsergebnisse zu verbessern.
Sie möchten wissen, wie Sie mit KI und maschinellem Lernen Patientendaten sicher erschließen und bessere Behandlungsergebnisse erzielen? Dann kontaktieren Sie unter info.eu@ephesoft.com oder besuchen Sie unsere Website und erfahren Sie mehr über unsere Lösungen für das Gesundheitswesen.