Gesundheitssysteme auf der ganzen Welt nutzen die Daten zunehmend, um die Patientenergebnisse zu verbessern, den Betrieb zu optimieren und die Kosten zu senken. Die von Daten angetriebene Echtzeit-Intelligenz verändert die Gesundheitslandschaft, indem sie umsetzbare Erkenntnisse liefert, die die Entscheidungsfindung beeinflussen und die Versorgung verbessern können.
Aber wie leistet die Daten an Echtzeit-Intelligenz In Gesundheitssystemen? In diesem Artikel werden einige der Konzepte untersucht, die zu diesen Faktoren beitragen.
Elektronische Gesundheitsakten (EHRs) und Datenintegration
Die Grundlage von Echtzeit-Intelligenz in Gesundheitssystemen liegt in der Integration elektronischer Gesundheitsakten (EHRs). EHRs enthalten Informationen, darunter Anamnese, Medikamente, Allergien und Testergebnisse. Umfangs würden solche Daten von a überwacht Gesundheitsinformatische Staff, das sich von einer Abteilung für Gesundheitsinformatik unterscheidet.
Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen wie Laborergebnissen, Bildgebungsstudien und tragbaren Geräten können Gesundheitsdienstleister ein vollständigeres Bild des Gesundheitszustands eines Patienten erhalten.
Diese Integration ermöglicht die Echtzeitüberwachung der Patientenbedingungen, wodurch Gesundheitsdienstleister frühzeitig eingreifen und Komplikationen verhindern können. Beispielsweise kann ein Affected person mit Diabetes auf den Blutzuckerspiegel überwacht werden, und es können Warnungen erzeugt werden, wenn die Spiegel außerhalb eines bestimmten Bereichs fallen. Dieser proaktive Ansatz kann dazu beitragen, Krankenhausaufenthalte zu verhindern und die Patientenergebnisse zu verbessern.
Prädiktive Analytics und maschinelles Lernen
Prädiktive Analytics und Algorithmen für maschinelles Lernen können große Datensätze analysieren, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Im Gesundheitswesen können diese Techniken verwendet werden, um Patientenergebnisse zu prognostizieren, den Ressourcenbedarf zu antizipieren und Patienten mit hohem Risiko zu identifizieren.
Beispielsweise können Vorhersagemodelle entwickelt werden, um Patienten mit dem Risiko einer Rückübernahme nach der Entlassung aus dem Krankenhaus zu identifizieren. Durch die Vorhersage, welche Patienten am wahrscheinlichsten zurückkehren, können Gesundheitsdienstleister gezielte Interventionen wie Observe-up-Termine oder Hausbesuche umsetzen, um die Rückübernahmequoten zu senken.
Echtzeitüberwachung und Frühwarnsysteme
Echtzeitüberwachungssysteme können die Ausbreitung von Infektionskrankheiten überwachen und Ausbrüche identifizieren, sobald sie auftreten. Diese Systeme stützen sich auf Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Krankenhauseinweisungen, Laborergebnissen und Berichten über öffentliche Gesundheit. Durch Erkennung von Mustern und Anomalien in den Daten können Frühwarnsysteme die Gesundheitsdienstleister auf potenzielle Ausbrüche aufmerksam machen, sodass sie schnell Maßnahmen ergreifen können, um die Ausbreitung von Krankheiten zu verhindern.
Im Zusammenhang mit der Covid-19-Pandemie haben Echtzeitüberwachungssysteme eine entscheidende Rolle bei der Verfolgung der Ausbreitung des Virus und der Data der Reaktionen der öffentlichen Gesundheit gespielt. Durch Analyse Massive Knowledge im Gesundheitswesen In bestätigten Fällen, Krankenhausaufenthalten und Todesfällen können Gesundheitssysteme Bereiche mit hohen Übertragungsraten identifizieren und Ressourcen entsprechend zuweisen.
Telegesundheit und Fernüberwachung der Patienten
Die Covid-19-Pandemie hat die Einführung von Telemedizin- und Fernüberwachungstechnologien beschleunigt. Diese Instruments ermöglichen es den Gesundheitsdienstleistern, die Gesundheit der Patienten aus der Ferne zu überwachen, die Notwendigkeit persönlicher Besuche zu verringern und das Risiko einer Exposition gegenüber dem Virus zu minimieren.
Echtzeitdaten von Fernüberwachungsgeräten wie Blutdruckmanschetten und Glukosemonitoren können in EHRs integriert werden, sodass Gesundheitsdienstleister die Patientenbedingungen verfolgen und nach Bedarf eingreifen können. Dieser Ansatz kann besonders für Patienten mit chronischen Erkrankungen wertvoll sein, die eine kontinuierliche Überwachung und Behandlung benötigen.
Bevölkerungsgesundheitsmanagement
Echtzeit-Intelligenz kann auch Strategien für das Gesundheitsmanagement von Bevölkerung beeinflussen, die darauf abzielen, die Gesundheit ganzer Gemeinschaften zu verbessern, indem sie soziale Determinanten der Gesundheit wie Zugang zu Pflege, Bildung und Wohnungsbau befassen. Durch die Analyse von Daten zu Gesundheitstrends der Bevölkerung können Gesundheitsdienstleister gesundheitliche Unterschiede identifizieren und gezielte Interventionen entwickeln, um diese Probleme anzugehen. Durch die Bekämpfung der Grundursachen für gesundheitliche Probleme können Strategien für das Gesundheitsmanagement von Bevölkerung die Gesundheitsergebnisse verbessern und die Kosten für die Gesundheitsversorgung langfristig senken.
Datensicherheit und Datenschutz
Da Gesundheitssysteme zunehmend auf Daten angewiesen sind, um Echtzeit-Intelligenz zu fördern, werden Datensicherheit und Privatsphäre von größter Bedeutung. Gesundheitsdienstleister müssen sicherstellen, dass Patientendaten vor unbefugtem Zugriff, Diebstahl oder Verlust geschützt sind. Dies erfordert robuste Richtlinien für die Datenregierung, Verschlüsselungstechnologien und die Schulung von Mitarbeitern zu Greatest Practices der Datensicherheit. Darüber hinaus müssen Gesundheitsdienstleister strikte Datenschutzbestimmungen wie das Gesetz zur Portabilität und Rechenschaftspflicht (HIPAA) in den Vereinigten Staaten für Krankenversicherung und Rechenschaftspflicht einhalten.
Abschluss
Echtzeit-Intelligenz, die von Daten betrieben werden, transformiert die Gesundheitssysteme auf der ganzen Welt. Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen können Gesundheitsdienstleister ein umfassenderes Bild der Patientengesundheit erlangen, wodurch proaktive Interventionen und verbesserte Ergebnisse ermöglicht werden. Vorhersageanalyse, maschinelles Lernen und frühe Warnsysteme können dazu beitragen, Patienten mit hohem Risiko zu identifizieren und die Ausbreitung von Infektionskrankheiten zu verhindern.