Ertrinken Sie in Ihrem Datensee? Digitale Daten und Intelligenz können Ihr Leben retten

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Seit Unternehmen Daten nutzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, ist die Datenanalytik eine überwiegend lineare Annahme. A führt zu B, B führt zu C und so weiter. Das ist einfach, prozessorientiert und (je nach Format) relativ einfach zu handhaben. Als Unternehmen angefangen haben, Daten als strategische Ressource für Entscheidungen zu betrachten, hat die Datenanalytik einen wahren Boom erlebt. Alle Arten von Daten drangen jetzt in Unternehmen ein, darunter prädiktive Analyse, Big-Data-Analyse, kognitive Analyse, Unternehmensdatenmanagement und mehr.

Im Gesundheitswesen verlief die Einführung neuer Technologien und Methoden langsamer.  Dies liegt zum Teil daran, dass die Daten in großen Mengen aus vielen unterschiedlichen Quellen stammen, z. B. aus medizinischen Bildern, Schadensdaten, elektronischen Gesundheitsakten, Gesundheitsbefragungen und in jüngerer Zeit auch aus nicht-traditionellen Daten zu Einkauf, Transport und Geografie. All diese Quellen korrelieren direkt mit den sozialen Determinanten der Gesundheit. In der Gesundheitsbranche gibt es reichlich Daten. Diese Fülle hat aber ihre Nachteile. Das Potenzial der Gesundheitsdaten wird nicht optimal ausgeschöpft.

Daten, überall Daten

Gesundheitsorganisationen haben sich bemüht, eine solide Grundlage zu schaffen, die ihr Digital Enablement unterstützt. Es gibt heute mehr Quellen für Gesundheitsdaten als je zuvor – darunter EMR/EGA, Medizinprodukte, Schadenbearbeitungssysteme, Berechtigungssysteme und Wearables, um nur einige zu nennen.  Fortune schreibt, dass Gesundheitsdaten „in der Größenordnung von 750 Billiarden Byte pro Tag – also rund 30 % der weltweiten Datenproduktion“ generiert werden.  Während die meisten Gesundheitsorganisationen ein Enterprise-Data-Management-Programm besitzen, wachsen die Daten im Gesundheitswesen weiterhin so exponentiell, dass man sich allein beim Versuch, die aktuellen Möglichkeiten zu erhalten, völlig überrollt fühlen kann.

Navigation im Datensee

Gesundheitsorganisationen machen jedoch erhebliche Fortschritte. Viele Gesundheitsorganisationen haben begonnen, die Konzepte von Big Data durch die Implementierung eines Data Lake zu übernehmen. Dadurch können unstrukturierte und halbstrukturierte Daten akzeptiert werden. Allerdings führt das nicht immer zu einer verbesserten Datennutzung, obwohl erweiterte Analysefunktionen wie maschinelles Lernen, Automatisierung und andere Formen künstlicher Intelligenz eingesetzt werden. Auch die Interoperabilität stellt nach wie vor ein beachtliches Problem dar. Mit der jüngsten Veröffentlichung des FHIR® v4.0.0-Standards durch HL7.org und der Veröffentlichung der vorgeschlagenen Aktualisierungen des 21st Century Cures Acts am 11. Februar werden aber auch in diesem Bereich Fortschritte erzielt.

Seema Verma, CMS-Administratorin, erklärte in ihrem Grundsatzreferat im Rahmen der HIMSS 2019, dass das Blockieren von Informationen, das eines der Haupthindernisse für die Interoperabilität darstellt, nicht länger akzeptabel sei. Sie führte weiterhin aus: „Unsere Agenda besteht darin, eine Zukunft zu erschaffen, in der die zugrunde liegenden Datenbanken, auf denen unser Gesundheitssystem basiert, mithilfe von APIs und anderen modernen Technologien miteinander verbunden werden – nicht nur, um Daten gemeinsam zu nutzen, sondern um sie in einen einzigen Datensatz zu integrieren.” Die vom Office of the National Coordinator (ONC) vorgeschlagene Regel und die vom CMS vorgeschlagene Regel enthalten für Organisationen des Gesundheitswesens jeweils neue Überlegungen im Hinblick auf die Behandlung von Daten als strategischen Aktivposten. Die vom ONC vorgeschlagene Regel sieht die Streichung der Definition für das „Common Clinical Data Set“ (CCDS) und die Einführung der „United States Core Data for Interoperability“ (USCDIv1) vor. Die Herausforderung für Gesundheitsorganisationen besteht darin, die verfügbare gewaltige Datenmenge in die verschiedenen Datenklassen zu unterteilen, die in diesem neuen Standard enthalten sind.

Der Griff nach dem Rettungsring

Im Rahmen einer wertorientierten Versorgung sind Gesundheitsorganisationen verpflichtet, die Kosten zu senken und die Qualität und den Zugang zur Versorgung zu verbessern. Eine Lösung wie die Business Insights Engine (BIE) von NTT DATA Services bietet einen klaren Plan, wie dieser Bedarf mit digitalen Daten und Intelligenz gedeckt werden kann – einen Plan, der viele der in der Rede von Administratorin Verma angesprochenen Punkte erfüllt. Er legt die Macht der Daten in die Hände des Unternehmens. Die Business Insights Engine unterstützt Unternehmen bei der erfolgreichen Verwaltung und Analyse der riesigen Datenberge innerhalb des gesamten Gesundheitswesens.

Die Business Insights Engine erleichtert die Einführung von Big-Data-, KI- und ML-Strategien durch die Aufnahme, Speicherung und Verwendung von Daten mehrerer Quellen und Typen, einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten, in einem einzigen Repository. Die API-Bereitschaft der Lösung ermöglicht die Verwendung der BIE für Analyseaufgaben. Tools für maschinelles Lernen verwenden Rest-APIs, um auf Daten zuzugreifen und prädiktive und/oder präskriptive Modelle zu erstellen, die umsetzbare Erkenntnisse ausgeben, die dann an nachgelagerte Anwendungen wie Pflege-/Fallmanagement, Mitgliederportale, Anbieterportale usw. gesendet werden. Durch die von Lösungen wie dem BIE gebotene Flexibilität, Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit verfügen Gesundheitsorganisationen über die notwendige Grundlage, um das zukünftige Wachstum und die Transformation zu ermöglichen.

Das Ufer erreichen

Sobald Gesundheitsorganisationen nach dem Rettungsring gegriffen haben, sind eine breitere Nutzung und ein breiterer Zugriff auf die Daten möglich. Stellen Sie sich dieses realistische Szenario vor: Eine Person mit Asthma erscheint mindestens dreimal im Jahr in der Notaufnahme. Untersuchungen zeigen, dass das Asthma durch Staub ausgelöst wird und der Person werden entsprechende Inhalatoren verschrieben. Dies verhindert jedoch nicht, dass die Person im folgenden Jahr wieder mehrmals die Notaufnahme aufsucht. Hier erweist sich das Konzept des Einblicks und des einzigen Datensatzes als wertvoll. Durch die Einbeziehung von Schadensdaten, Apothekendaten, sozialen Gesundheitsdeterminanten und anderen nicht traditionellen Datenquellen wie Wetterdaten und Wearables wird Folgendes festgestellt:

  • Das Asthma dieser Person wird durch Staub ausgelöst.
  • Die Person lebt in einem Gebiet, in dem häufig Staubstürme auftreten.
  • Es gibt wenige öffentliche Verkehrsmittel, und die nächste Apotheke ist acht Kilometer entfernt.
  • Schadensbearbeitungsdaten zeigen, dass die Person vor sechs Monaten zum letzten Mal ein Rezept abgeholt hat und dass die Chargennummer des Inhalators abgelaufen ist.
  • Ein weiterer Staubsturm wird in drei Tagen vorhergesagt.

Durch die Nutzung all dieser Datenquellen kann ein neuer Inhalator direkt an die Person gesendet werden. Gleichzeitig nehmen der Anbieter oder der Pflegedienstleiter Kontakt auf und informieren die Person über die Lieferung und deren Grund. Das ist vorausschauende, präventive, personalisierte und partizipative Versorgung. Lösungen wie die Business Insights Engine nutzen die Macht der strukturierten oder unstrukturierten Daten, um wertbasierte, kostensparende und für Mitglieder personalisierte Entscheidungen zu treffen. Damit können Gesundheitsorganisationen sicher ans Ufer schwimmen.

Erfahren Sie mehr über die Business Insights Engine von NTT DATA.

Beitragsdatum: 21.02.2019

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