Die unbewussten visuellen Vorstellungen von Datenwissenschaftlern und -analysten im Gesundheitswesen bei der Arbeit umfassen ordentlich organisierte Tabellen, Algorithmen, Programmiersprachen zur Datenverarbeitung und Visualisierungstools, die farbenfrohe Grafiken und Diagramme und Ähnliches produzieren. Dies ist jedoch weit von der Realität entfernt.
In Wirklichkeit haben Datenwissenschaftler täglich mit einem Aspect zu kämpfen – unstrukturierten Daten. Der Huge-Knowledge-Growth hat die Gesundheitsbranche enorm beeinflusst. Berichte zeigen, dass technische Fortschritte in Bezug auf klinische Ausrüstung, tragbare Geräte, Elektronische Gesundheitsakten (EHR)und mehr haben zur Generierung enormer Datenmengen geführt.
Tatsächlich zeigen Statistiken, dass die Gesundheitsbranche quick 30% des gesamten Datenvolumens generiert. Außerdem produziert ein einzelnes Krankenhaus im Durchschnitt jedes Jahr über 50 Petabyte an Daten. Der Haken dabei ist jedoch, dass über 80 % der generierten Daten unstrukturiert sind.
Was ist das und welche Auswirkungen hat es auf datengesteuerte Entscheidungsfindung, bahnbrechende Revolutionen sowie Forschung, Entwicklung und Innovation im Gesundheitswesen? In diesem Artikel erfahren Sie es.
Strukturierte und unstrukturierte Daten: Zwei Hälften derselben Kapsel
Alle generierten Daten fallen in eine der beiden Kategorien. Lassen Sie uns nun verstehen, was die beiden bedeuten.
Strukturierte Daten im Gesundheitswesen
Alle Daten, die unkompliziert, übersichtlich organisiert, leicht zugänglich und in einem standardisierten Format vorliegen, sind strukturierte Daten. Zu den wichtigsten Merkmalen strukturierter Daten gehören:
- Universelle bzw. einheitliche Formate mit korrekten Zuordnungen zu Identify, Datum, medizinischen Codes und mehr
- Interoperabilitätwo ihre Standardisierung den Weg für alle Beteiligten im Gesundheitswesen ebnet, diese Daten für ihre Anforderungen zu nutzen
- Auffindbarkeit und Verarbeitbarkeit zur Förderung klinischer Entscheidungsfindung, Referenzierung, Berichterstattung und mehr
Beispiele für strukturierte Daten
| Klinische und medizinische Codes | ICD- und CPT-Codes, Berichte von Laborergebnissen |
| Demografische Informationen | Patientenname, Alter, Geburtsdatum, Geschlecht, Area und mehr |
| Körperliche Messungen und Vitalwerte | Größe, Gewicht, Herzfrequenz, Körpertemperatur und ähnliches |
| Medikamente | Verschriebene Medikamente, Dosierungen, Einnahmepläne, Allergien und mehr |
Unstrukturierte Daten im Gesundheitswesen
Alle Arten von Daten, die nicht in einem standardisierten Format vorliegen, sich an einem zugänglichen Ort befinden oder nicht verarbeitbar sind, fallen in die Kategorie der unstrukturierten Daten. Leider übersteigt im Gesundheitswesen das Volumen der generierten unstrukturierten Daten das der anderen Daten.
Während strukturierte Daten Symptome offenbaren, bringen unstrukturierte Daten die zugrunde liegenden Gründe und andere Nuancen ans Licht. Um unstrukturierte Daten am besten zu verstehen, müssen wir uns Beispiele aus der Praxis ansehen.
Beispiele für unstrukturierte Daten
| Medizinische Hinweise | Offline-Krankennotizen, wie z. B. von medizinischen Experten aufgezeichnete Rezepte. |
| Medizinische Bilddaten | Jedes Bild, das von klinischen Geräten wie MRT-, CT- oder Ultraschallscannern erzeugt wird |
| Audiovisuelle Daten | Audio-, Video- oder Transkriptdaten als Teil von Patientenkonsultationen, Interviews oder chirurgischen Eingriffen |
| Vom Patienten generierte Daten | Verfügbar aus tragbaren Datensätzen, mündlich übermittelten Informationen und ähnlichem |
| Social Media- und Kommunikationsdaten | Wie zum Beispiel Patientenfeedbackanalyse von Patienten zur Konsultation oder von Gesundheitsexperten hochgeladene Informationen, ausgetauschte E-Mails, gesendete und empfangene Nachrichten und ähnliches |
| Genetische Daten | Einblicke in die DNA-Berichte und Analysen einer Individual, die Erbkrankheiten erkennen könnten |
Von Aktionen zu Erkenntnissen: So können Sie unstrukturierte Daten transformieren und nutzen, um klinische Entscheidungen zu unterstützen
Die Technologie, die als Quelle unzähliger Arten unstrukturierter Daten dient, bietet uns auch Lösungen und Techniken, um diese zu entschlüsseln. Durch den Einsatz neuer Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Analytik können wir diese Daten nicht nur organisieren, sondern auch nutzen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Schauen wir uns an, wie das möglich ist.
Nutzung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) im Gesundheitswesen
Einfach ausgedrückt kann NLP nicht nur die Handschrift eines Arztes lesen und verstehen, sondern sie auch verarbeiten, um Aspekte aufzudecken, die unbemerkt bleiben. Darüber hinaus kann es auch stundenlange Video- oder Audioinhalte analysieren und Daten nach Bedarf und Spezifikation organisieren, damit Laien sie bearbeiten können.
Predictive Analytics in der Medizin
- Verstehen Sie die Daten, um indikative Ergebnisse zu erhalten
- Daten mit aussagekräftigen Ergebnissen verstehen und Lösungen empfehlen
- Lösungen verstehen und empfehlen sowie mögliche zukünftige Ereignisse und Ergebnisse vorhersagen
Diese drei bilden deskriptiv, präskriptiv und prädiktiv Analytik bzw.
Im Gesundheitswesen kann prädiktive Analytik lebensverändernd sein, da sie auf ein zukünftiges Ergebnis hinweisen kann, das sehr wahrscheinlich ist. Der Einsatz von maschinelles Lernen im Gesundheitswesen hat es ermöglicht, dass solche Konzepte zur Realität werden. Mithilfe prädiktiver Analysen können Daten aus medizinischen Bildgebungsverfahren unter Berücksichtigung von Lebensstil, Alter, demografischen Merkmalen und mehr genau vorhersagen, ob sich ein gutartiger Tumor in einen bösartigen verwandeln könnte.
Ebenso kann prädiktive Analytik durch genaue Analyse genomischer Daten dabei helfen, festzustellen, ob eine Individual wahrscheinlich Diabetes, eine Herzkrankheit oder Alzheimer entwickelt. Dies ist die Analyse zwischen Leben und Tod, da Gesundheitsexperten Medikamente empfehlen, das Bewusstsein schärfen oder Änderungen des Lebensstils vorschlagen können, um das Risiko zu verringern.
Unzählige Möglichkeiten zur Diagnose und Behandlung von Krankheiten eröffnen sich, wenn wir sammeln und organisieren unstrukturierte Daten und setzen Sie sie in einen Kontext. Mit dem richtigen Einsatz der idealen Technologie ist auch die Verarbeitung reibungslos.
Wenn Sie diese Schritte jedoch überspringen und über verarbeitungsbereite Daten zum Trainieren Ihrer Gesundheitsalgorithmen und -lösungen verfügen möchten, können Sie sich an uns wenden. Wir bieten maßgeschneiderte und ethisch einwandfreie Gesundheitsdaten für alle Ihre gesundheitsspezifischen Anforderungen. Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf.