Große Datenmengen effizient nutzen Drei Trends für die digitale Transformation des Gesundheitswesens

Ein Gastbeitrag von Jesse Cugliotta 6 min Lesedauer

Die Auswertung großer Datenmengen birgt viel Potenzial für den Healthcare-Bereich: Unser Gastautor zeigt auf, welche Möglichkeiten sich durch die Einbindung zusätzlicher externer Daten und die Auswertung unstrukturierter Daten ergeben – für die Behandlung, aber auch für die klinische Forschung.

Der größere Kontext, der sich durch Einbindung externer Daten ergibt, kann zur Auswahl  individueller und ressourcenschonender Behandlungsmethoden genutzt werden
Der größere Kontext, der sich durch Einbindung externer Daten ergibt, kann zur Auswahl individueller und ressourcenschonender Behandlungsmethoden genutzt werden
(© chiew – stock.adobe.com)

Während Branchen wie Maschinenbau und Einzelhandel bereits seit Langem massiv auf die Auswertung großer Datenmengen setzen, um konkurrenzfähig bleiben zu können, hinken andere Bereiche hinterher. Ganz besonders ist das beim deutschen Gesundheitswesen der Fall, wie eine Bitkom-Studie nahelegt: Hier gab mit 78 Prozent der Großteil der Ärzt:innen an, dass es Deutschland nicht gelinge, im internationalen Vergleich mitzuhalten.

Dabei ist die Anwendung moderner Technologien längst gewünscht, wie die Ergebnisse weiterhin belegen. So kommt Virtual Reality, um zum Beispiel den Ablauf einer OP zu trainieren, erst bei acht Prozent der Kliniken zum Einsatz, dabei geben fast zwei Drittel der Befragten an, dies als sinnvoll zu erachten. Ähnliches gilt für den Einsatz Künstlicher Intelligenz: 54 Prozent der Ärzt:innen wünschen sich, etwa Röntgen- oder MRT-Bilder mithilfe der neuen Technologie schneller und präziser auswerten zu können, aber bis heute ist dies nicht einmal in einem von zehn Krankenhäusern möglich. Diese Ergebnisse werden auch durch eine von Snowflake durchgeführte Studie gestützt, in der fast die Hälfte (48 Prozent) der Befragten angab, dass ein großer Bedarf an der Entwicklung digitaler Anwendungen für Patienten bestehe, dicht gefolgt von der Nutzung unstrukturierter Daten.

Wo Theorie und Praxis auseinanderklaffen

Medizinisches Fachpersonal ist sich der zahlreichen Vorteile, die neue, digitale Methoden für ihre tägliche Arbeit bedeuten würden, also längst bewusst. Schon kleinste Veränderungen wie beispielsweise die Einführung von Video-Sprechstunden oder digitalen Fragebögen hätten das Potenzial, sie massiv zu entlasten und den Patient:innen darüber hinaus eine schnellere Behandlung zu ermöglichen. Und es gibt gute Nachrichten: Die technologische Grundlage, die notwendig ist, um den Rückstand aufzuholen, ist bereits verfügbar und wartet bloß darauf, in Praxen und Kliniken zum Einsatz zu kommen.

Dass im Gesundheitswesen generell weniger Zeit und Geld in den Aufbau effizienter Dateninfrastrukturen gelegt wurde, ist historisch bedingt. Für Ärzt:innen und Pfleger:innen steht das Wohl ihrer Patient:innen seit jeher an oberster Stelle, deshalb wurde die digitale Transformation im Vergleich zu anderen Branchen nicht priorisiert. Dieses Versäumnis fällt allen Beteiligten nun umso schwerwiegender auf die Füße, denn tatsächlich ist der Mehrwert, den die effiziente Speicherung und Auswertung großer Datenmengen bewirken kann, enorm. Das Gute: Auch jene, die für die Freigabe finanzieller Mittel verantwortlich sind, haben endlich begriffen, dass kein Weg an einer digitalen Transformation vorbeiführt. Dabei werden vor allem drei Trends eine wichtige Rolle spielen:

1. Nachhaltige Behandlungsstrategien dank zusätzlicher Datenquellen

Es gibt Statistiken, die besagen, dass rund 80 Prozent der Gesundheit eines Menschen durch nicht-medizinische Faktoren bestimmt werden. Dazu gehören zum Beispiel das Konsumverhalten genauso wie das Umfeld, in dem diese Person lebt. Wie gut ist die Luftqualität in der jeweiligen Nachbarschaft? Wie viel Stress ist sie dort täglich ausgesetzt? Und wie weit sind Restaurants und Einkaufsmöglichkeiten entfernt, die eine bessere gesunde Ernährung ermöglichen? All diese externen Informationen spielen für medizinisches Personal eine zentrale Rolle, wenn über die besten Behandlungsmöglichkeiten entschieden werden soll.

Durch das Einbeziehen solcher zusätzlicher Datenquellen wird es in Zukunft möglich sein, individuellere Behandlungsstrategien zu erarbeiten. Wie genau das aussehen kann, wird anhand eines simplen Beispiels deutlich: Während eine Person sich nach einem Beinbruch am besten im Kreis ihrer Familie erholt, könnte bei einer anderen das genaue Gegenteil der Fall sein. Weil sie vielleicht weder über eine barrierefreie Wohnung noch über Angehörige, die ihr im Alltag zur Hand gehen können, verfügt, macht es für sie mehr Sinn, in einer speziellen Einrichtung zu genesen. So können nicht nur knappe Ressourcen zielgerichteter zum Einsatz kommen, vor allem die Gesundheit der Patient:innen wird profitieren, da keine One-fits-all-Lösungen mehr nötig sind, sondern jeder Mensch entsprechend seiner einzigartigen Lebenssituation behandelt werden kann.

Auf der nächsten Seite: Unstrukturierte Daten & resilienten Lieferketten.

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