Markt-Trends von Europa-Gesundheitsanalytik Industrie
Klinische Datenanalyse wird im Prognosezeitraum ein deutliches Wachstum verzeichnen
- Immer mehr Gesundheitsinstitute und -unternehmen möchten klinische Analysen in ihren Betrieb integrieren, um durch eine effektive Überwachung von Patientendaten und individuelle Aufmerksamkeit für die Steigerung der Effektivität und Effizienz ihrer Dienste präventive Pflege anzubieten.
- Die Analyse klinischer Daten wird mit Sicherheit zu einem unverzichtbaren Instrument werden, das medizinische Echtzeitdaten aus eHealth nutzt, um Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen, Ergebnisse vorherzusagen und Kosten zu senken, indem frühzeitige Interventionen bei potenziellen klinischen Komplikationen ermöglicht werden. Klinische Datenanalysen helfen Gesundheitsdienstleistern, ihre Daten zu analysieren und einen Wandel von der Erstattung leistungsbezogener Gebühren hin zu wertbasiertem Einkauf, verantwortungsvollen Pflegeorganisationen und wertbasiertem Versicherungsdesign (VBID) einzuleiten.
- Krankenhäuser in Italien verfügen größtenteils über voll funktionsfähige Track Trace-Plattformen für die computergestützte ärztliche Auftragserfassung (CPOE), die elektronische Krankenakte (EMR) und die Radiofrequenz-Identifizierung (RFID) im Land. Die Krankenhausinformationssysteme und EMRs in der Lombardei sind eine der Investitionen der italienischen Regierung.
- Die zunehmende Einführung digitaler Patientenakten als elektronische Krankenakten in der Region nimmt zu, was Organisationen dabei hilft, eine bessere Pflege anzubieten und die verschiedenen Zustände der Patienten zu analysieren. Dadurch können Daten von Patienten mit Bluthochdruck, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und anderen chronischen Erkrankungen besser analysiert werden.
- Die Analyse klinischer Daten ist derzeit Teil der Reaktion auf COVID-19, bei der Gesundheitsorganisationen und die Regierung Patientendaten nutzen, um Krisen zu bewältigen und sie besser bewältigen zu können. Beispielsweise nutzte die britische Regierung Patientendaten, um die Situation zu analysieren, indem sie die Daten an maschinelles Lernen und KI-Algorithmen weiterleitete, um Regierungsdatenbanken zu stärken und Minister und Beamte bei der Bekämpfung der Pandemie zu unterstützen.
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Reduzierte Pflegekosten und Vorhersage möglicher Notfalldienste
- Der Einsatz von Big Data im Gesundheitswesen senkt die Gesamtkosten, unterstützt Forscher bei der Analyse von Bevölkerungsgesundheitsdaten und verringert die Wahrscheinlichkeit von Ausbrüchen bei der Behandlung von Krankheiten. Einige Beispiele für diese Art großer Datenmengen sind Krankenakten, Daten von medizinischen Testgeräten, Krankenhausakten, Informationen über Rezepte, Krankengeschichte der Familie, persönliche Identifikationsdaten und Versicherungsinformationen.
- Ärzte und andere medizinische Fachkräfte nutzen Big-Data-Analysen, um effektiv über Behandlungen und Leistungen zu entscheiden. Somit hilft es Ärzten, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und sie dann kostengünstiger behandeln zu können. Es wird erwartet, dass die Nutzung von Gesundheitsanalysen aufgrund der oben genannten Faktoren zunehmen wird.
- Eine erneute Aufnahme ins Krankenhaus ist mit hohen Kosten verbunden. Laut HealthcareDive gibt Medicare mehr als 26 Milliarden US-Dollar pro Jahr für Rückübernahmen aus. Das Hospital Returnmission Reduction Program von Medicare, das finanzielle Anreize zur Bekämpfung von Rückübernahmen bietet, sieht für Krankenhäuser ebenfalls hohe Geldstrafen vor. Prädiktive Analysen im Gesundheitswesen können Patienten identifizieren, deren Merkmale auf eine hohe Wahrscheinlichkeit einer Wiederaufnahme hinweisen, sodass Ärzte mehr Zeit für die Nachsorge aufwenden und die Entlassungsverfahren so anpassen können, dass eine schnelle Genesung vermieden wird.
- Dank prädiktiver Analysen können Gesundheitsorganisationen Patienten identifizieren, bei denen das Risiko besteht, an chronischen Krankheiten zu erkranken, und ihnen vorbeugende Maßnahmen anbieten, bevor sich die Krankheit verschlimmert. Durch Analysen erhalten Patienten Bewertungen basierend auf ihrer Demografie, ihrem Gesundheitszustand, ihrem Alter und früheren Pflegemustern. Diabetes Care hat eine Studie durchgeführt, die zeigte, wie prädiktive Analysemodelle für das Gesundheitswesen die Lebenserwartung einer älteren Person mit Diabetes auf fünf bis zehn Jahre schätzen können, was es Ärzten ermöglicht, personalisierte Behandlungspläne zu erstellen.
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