Daten im Gesundheitswesen: Wie eine kluge Analyse dazu beitragen kann, das gesamte System zu stärken

Im Gesundheitswesen fallen immer mehr Daten bei der Behandlung von Patientinnen und Patienten an. Hier hilft die Datenanalyse in ganz unterschiedlichen Bereichen dabei, Prozesse zu optimieren und zu vereinfachen und dient dadurch der Verbesserung der Patientenversorgung. Gerade für die Zukunft bringen uns Daten wichtige Erkenntnisse und unterstützen zum Beispiel bei der Planung von personellen Ressourcen oder der Allokation von Lagerbeständen von Medikamenten. Hier wird natürlich auch der Datenschutz und die Sicherheit nicht außer Acht gelassen.

Der Begriff Data Analytics bezeichnet das Sammeln, die Analyse und die Interpretation von Gesundheitsdaten, um wichtige Erkenntnisse für eine bessere Entscheidungsfindung und das Erreichen einer höheren Effizienz zu unterstützen. Dies bewirkt eine bessere Patientenversorgung durch bessere Ergebnisse in den Unternehmen. Generell kann die Datenanalyse an allen Stellen des Gesundheitswesens helfen, so zum Beispiel bei der Entwicklung von Medikamenten, der Berechnung von Kranken-hausplätzen und zum Treffen von Vorkehrungen im Pandemiefall.

Um wertvolle Erkenntnisse gewinnen zu können, ist eine Vielzahl von Daten notwendig, die zur Betrachtung und Interpretation herangezogen werden können. Damit der volle Mehrwert erreicht werden kann, ist es wichtig, dass diese Daten relevant sind und vor allem sinnvoll interpretiert und in den richtigen Zusammenhang gebracht werden. Nur so können die Daten voll genutzt werden.

Data Analytics bringt verschiedene Vorteile für unterschiedliche Zielgruppen mit sich. Zum einen helfen sogenannte Real-World-Evidence-Studien dabei, die Patientenver-sorgung für teilweise sehr spezifische Indikationen und Versorgungsfelder für die Ver-sorgungsforschung zugänglich zu machen. Diese Echtzeit-Daten unterstützen zusätz-lich die Wissenschaft bei der Forschung und bieten der Politik eine Grundlage für die Entscheidungsfindung. Außerdem können gewonnene Erkenntnisse in der Industrie mit Analysen dabei helfen, Versorgungstrends und -dynamiken besser zu verstehen. Nicht zuletzt kann die Analyse der Patient Journey mit ihren verschiedenen Stationen bei einer besseren Versorgung der Patienten und ihrer Gesundheitsversorgung helfen. 

Die Datenanalyse ist im gesamten Produktlebenszyklus wichtig. Ob in der Forschung und Entwicklung, in der Markteinführung oder der Bevorratung des Handels und der Kontrolle von Supply Chains, die Nutzung von Daten hilft überall bei der Optimierung der Prozesse. Bei der Markteinführung eines neuen Produktes hilft die Analyse von Versorgungsdaten beispielsweise dabei, Produktvorteile zu konkretisieren und Ziel-gruppen anzupassen. Auch im Marketing hilft die Analyse von Wettbewerbern bei der erfolgreichen Entwicklung von Kampagnen.

Schon in den letzten Jahren hat sich der Bereich Data Analytics kontinuierlich weiter-entwickelt und so ist es aufgrund der aktuellen Investitionen in das Thema absehbar, dass in Zukunft die Möglichkeiten, die die Analyse bietet, auch weiterwachsen wer-den. Besonders das Thema „Data Science“ wird mit neuen Teams und Datenarchitek-turen und -prozessen weiter aufgebaut, um den Bedarf an Daten- und Ergebnisbereit-stellung für verschiedene Themen zu decken.

Im Gesundheitswesen ist Transparenz sehr wichtig, um eine valide Grundlage für fundierte Entscheidungen zu gewährleisten. Die Handlungsrelevanz von Daten wird daher von den meisten Verantwortlichen erkannt. Sie dienen als Schlüsselfaktor für wichtige Entscheidungen und helfen dabei, die Effizienz und Produktivität zu erhöhen und somit eine Kostensenkung herbeizuführen.

In diesem Kontext ist es uns wichtig darauf hinzuweisen, dass es einige ethische und rechtliche Regulatorien und Schranken im Hinblick auf Datenschutz und Sicherheit bei der Daten-Transparenz gibt. So muss zum Beispiel die Einhaltung sämtlicher Vorga-ben zum Schutz von personenbezogenen Daten zu jeder Zeit gewährleistet werden.  

In Zukunft werden neue Technologien immer größere Chancen bieten und bei viel komplexer werdenden Daten eine große Hilfe sein. So können Künstliche Intelligenz oder Machine Learning das Ordnen und Interpretieren von großen Datenmengen enorm erleichtern. Es werden zum Beispiel Datenmuster erkannt und als Handlungs-empfehlungen in die Zukunft projiziert. Auch bisher unerkannte komplexere Zusam-menhänge zwischen Daten können identifiziert und verlässlichere Modelle erstellt werden.

Insgesamt lässt sich feststellen, dass Data Analytics einen wichtigen Bestandteil des Gesundheitssystems darstellt. Die Datenanalyse unterstützt in ganz unterschiedlichen Bereichen und ihre Bedeutung wird in Zukunft immer weiter zunehmen.