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EXASOL AG

Governikus GmbH & Co. KG

Ein Krankenhausbetreiber in den USA, der jedes Jahr zwei Millionen Menschen behandelt und fast 90.000 Operationen durchführt, konnte mithilfe von Data Analytics sein Geschäft ebenfalls entscheidend weiterentwickeln. Das EHR-System (Electronic Healthcare Record) des Betreibers umfasst insgesamt über 15 TB an klinischen, betrieblichen und Finanz-Daten. Hinzu kommen ERP (Enterprise Resource Planning)- und CRM (Customer Relationship Management)-Daten, Patientenbefragungen und Informationsströme aus Callcentern. Ziel des Betreibers war es, der Krankenhausleitung belastbare Ergebnisse für datengestützte Entscheidungen zu liefern, Fehler weitestgehend zu vermeiden, die Patientenzufriedenheit zu steigern und letztlich die Versorgung auf mehr Patienten auszuweiten. Möglich wurde dies durch eine auf In-Memory-Technologie basierende Data Analytics Lösung, die ein umfassendes Metrik-Framework mit Anomalie-Erkennung aufstellt und die Wartezeit von Datenabfragen von mehreren Minuten auf wenige Sekunden minimiert hat.

Zukünftige weitere Entwicklungen

Künftig wird dank des Einsatzes von Data Analytics und Künstlicher Intelligenz eine noch effizientere Nutzung der Daten im Gesundheitswesen möglich sein, um Prozesse zu überwachen, Trends frühzeitig zu erkennen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Durch die Integration und Analyse von umfänglichen medizinischen sowie außermedizinischen Datenbeständen können Entscheidungen effizienter und logisch fundierter getroffen werden. Zudem ermöglicht der Einsatz dieser modernen und hochleistungsfähigen Technologien eine maßgeschneiderte Therapiegestaltung und das frühzeitige Erkennen von Krankheitsbildern.

Die Begriffe Big Data, Data-driven und Künstliche Intelligenz werden eine zentrale Rolle in der zukünftigen Entwicklung der Medizin einnehmen. Die Fähigkeit der KI, umfangreiche Datenmengen in kürzester Zeit zu kombinieren und zu analysieren, in Echtzeit verlässliche Ergebnisse sowie belastbare Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu liefern, eröffnet neue Perspektiven in verschiedenen medizinischen Bereichen:

• Bei der klinischen Entscheidungsfindung kann KI die Ärzte durch Bereitstellung von präzisen Patientendaten und prognostischen Modellen unterstützen und so zu einer verbesserten Patientenversorgung führen.

• KI-gestützte Datenanalysen können in der Planung und im Management von Krankenhausbetten und -ressourcen eingesetzt werden, um die Verfügbarkeit zu optimieren und Engpässe zu reduzieren. Dies kann insbesondere in Zeiten hoher Nachfrage, wie z.B. während einer Pandemie, von entscheidender Bedeutung sein.

• Im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung und Diagnostik trägt KI dazu bei, Bilddaten schneller und genauer auszuwerten, wodurch Diagnosen präziser und Behandlungspläne individueller gestaltet werden können.

• Im Krankenhausdatenmanagement trägt KI durch die effektivere Verarbeitung und Nutzung von Daten zur Steigerung der organisatorischen Effizienz bei, kann Prozesse automatisieren und verschlanken und entlastet das Gesundheitspersonal, das sich verstärkt auf die direkte Patientenbetreuung konzentrieren kann. Gerade in Zeiten des weiter zunehmenden Fachkräftemangels kann die Technologie so dazu beitragen, eine umfassende Versorgung der Patienten sicherzustellen und gleichzeitig das Bestandspersonal zu entlasten.

In Anbetracht dieser Entwicklungen wird klar, dass Datennutzung und Künstliche Intelligenz wegweisend für die Fortschritte in der medizinischen Versorgung sind und das Potenzial haben, Behandlungsmethoden sowie das Gesundheitswesen insgesamt grundlegend zu transformieren.

Trend 2024

KI im Gesundheitswesen: Potenziale optimieren, Risiken minimieren

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