6 Vorteile von Data Mining im Gesundheitswesen
Einblick in Data Mining im Gesundheitswesen
Die Gesundheitsbranche steht heute vor zahlreichen Herausforderungen. Anbieter muessen die Kosten senken, transparenter sein und das Kundenerlebnis verbessern. Mit dem Aufkommen von Big Data muessen Anbieter Analysen integrieren, um den Zugriff auf Verbraucherdaten zu optimieren. Es ist auch wichtig, dass Patientendaten sicher sind, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewaehrleisten. Die
Nichtbehaltung von Patienten mit einer Reihe von Best Practices fuehrt zu Klagen, betruegerischen Anspruechen und getrennten Beziehungen zwischen Patient und Anbieter. Experten hoffen, dass Verbesserungen bei der Datenerfassung und beim Mining die Gesundheitsbranche revolutionieren werden. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Gesundheitsorganisationen jetzt Data Mining nutzen, um die Versorgung zu verbessern, Betrug zu verringern und das Wissen der Aerzte zu erweitern.
6 Moeglichkeiten, wie Data Mining das Gesundheitswesen verbessert
Verschiedene Branchen profitieren von den vielen Vorteilen von Big Data- und Business Intelligence-Technologien. Waehrend Banken Data Mining nutzen, um Betrugsmissbrauch zu mindern, erfahren andere Unternehmen mehr ueber Kunden, um Marketingkampagnen zu verbessern.
Von allen Branchen, die von Bergbaudaten profitieren, tut dies die Gesundheitsbranche vielleicht am meisten. Diejenigen im medizinischen Bereich verwenden Mining-Methoden und Big-Data-Analysen, um die Patientenbeziehungen zu optimieren, Krankheiten vorzubeugen und vieles mehr. Hier sind die 6 wichtigsten Moeglichkeiten, wie Mining-Daten das Gesundheitswesen in der realen Welt verbessern.
1. Data Mining Verbessert Entscheidungsfindung von Aerzten
Gesundheitsdienstleister verwenden Labortests, um die Patientenversorgung zu verbessern. Analysten verwenden jetzt Vorhersagemodelle und Mining-Techniken, um Aerzten dabei zu helfen, Patientenprobleme zu identifizieren. Oft liefern die Laborergebnisse diese Art von Erkenntnis nicht selbst.
Zum Beispiel verwendeten Forscher Mining-Algorithmen, um Patientendaten von Urinproben zu ueberpruefen. Als Ergebnis der Verwendung von Data Mining koennten sie die Lebenserwartungsraten fuer diese Patienten abschaetzen. Dieser Ansatz bei der Datenanalyse ermoeglicht es Gesundheitsdienstleistern, zu bestimmen, wann Patienten kranker sind als sie scheinen.
Ein Arzt kann Erkenntnisse aus Data Mining-Algorithmen nutzen, um eine bessere klinische Entscheidung zu treffen und weitere Schaeden fuer den Patienten zu verhindern.
2. Data Mining Mindert potenzielle Arzneimittelinteraktionen
Gesundheitsorganisationen verwenden Mining-Tools, um Aerzten bei der Entscheidung zu helfen, wann sie Medikamente verschreiben. Damit ein Patient bestimmte Medikamente einnehmen kann, muss er moeglicherweise aufgrund potenziell toedlicher Wechselwirkungen die Einnahme eines anderen Medikaments einstellen. Analysten koennen Gesundheitsdaten verwenden, um diese Interaktionen zu mindern, bevor sie auftreten.
Da einige Interaktionen weniger haeufig sind, wissen nicht alle Aerzte ueber sie Bescheid. Big Data-Analysen koennen Wissenschaftlern helfen, diese weniger haeufigen Interaktionen zu finden, bevor sie Theorien generieren. Waehrend Data Mining hilft, Wechselwirkungen mit Herz-Kreislauf-Medikamenten zu verstehen, kann es auch Erkenntnisse ueber andere Medikamente gewinnen.
3. Data Mining Bestimmt Kaufmuster
Patienten nehmen die Medikamente, die ihr Arzt ihnen verschreibt, nicht immer richtig ein. Analysten verwenden Mining-Tools, um die Kaufgewohnheiten von Patienten in der Apotheke zu untersuchen. Sie verwenden weitere Analysen, um festzustellen, ob es eine Korrelation zwischen diesem Verhalten und der Einhaltung von Arztbefehlen gibt.
Ein Forschungsteam untersuchte beispielsweise Patientenanalysedaten aus einer Apotheke. Sie haben Gesundheitsdaten und Gesundheitsakten in einem Lager ueberprueft, um die Art von Patienten zu identifizieren, die sich nicht an Protokolle halten.
Es gab eine Verbindung zwischen denjenigen, die mehr ausgegeben und zum Zeitpunkt der Abholung mit schlechterer Einhaltung einen anderen Artikel als ein anderes Rezept gekauft hatten. Da diese Korrelation nicht ausreichte, um Assoziationsregeln zu generieren, konnten sie Kaufmuster nicht vorhersagen. Die gesammelten Anwendungsdaten haben ihnen jedoch dabei geholfen, die Interventionen bei Patienten mit geringen Adhaerenzraten zu erhoehen.
4. Data Mining Verbessert Patientenergebnisse und Sicherheitsvorkehrungen
Die Gesundheitsbranche findet weiterhin neue Wege, um die Kosten zu senken und die Leistung zu verbessern. Viele Analysten nutzen dafuer Data Mining. Waehrend es keinen richtigen Weg gibt, die Qualitaet zu verbessern und Ineffizienzen zu verringern, ist die Patientensicherheit an die Leistung gebunden.
In mehreren Fallstudien wissen die Forscher, dass die Aufenthaltsdauer und die Anzahl der Behandlungen mit der Patientensicherheit korrelieren. Gesundheitsdienstleister koennen diese Erkenntnisse nutzen, um Sicherheitsmassnahmen zu verbessern und Wiederaufrufe von Patienten zu reduzieren.
Beispielsweise koennen Gesundheitsdienstleister mithilfe von elektronischen Gesundheitsakten und Data Mining analysieren, ob zwei oder mehr unguenstige Umstaende gleichzeitig eingetreten sind. Dies kann Krankenhaeusern dabei helfen, Sicherheitsprobleme in der Zukunft zu beseitigen oder zu minimieren.
5. Data Mining Reduziert Betrug
Viele Anbieter im Gesundheitswesen verwenden Data-Mining-Techniken und maschinelles Lernen, um den Betrug bei der Krankenversicherung zu Traditionell pruefte die Schadensabteilung jedes Dokument, um nach Betrug zu suchen, hatte aber nicht genug Zeit, um nach Warnzeichen zu suchen.
Analysten haben herausgefunden, dass Anbieter Data-Mining-Tools verwenden koennen, um bestimmte Dokumente zu finden, die moeglicherweise unrechtmaessig sind. Dies spart Zeit und verhindert betruegerische medizinische Angaben, die Millionen von Dollar pro Jahr kosten.
6. Data Mining Matches Specialist to Patient
Patienten mit ungewoehnlichen Bedingungen kann nicht immer den Spezialisten finden, den sie fuer die Behandlung benoetigen. Dies ist sowohl fuer Gesundheitsdienstleister als auch fuer den Patienten frustrierend. Eine aktuelle Studie zeigt, dass Gesundheitsdienstleister Data-Mining-Methoden verwenden koennen, um die Faehigkeit eines Arztes zur Diagnose dieser Patienten zu verbessern.
Es kann auch die spezifischen Anbieter finden, die das medizinische Problem eher diagnostizieren. Dies eliminiert potenzielle Fehler, spart Zeit, senkt die Kosten fuer Anbieter und Patient und optimiert jede Kundenbeziehung.
Wichtige Erkenntnisse von Data Mining
im Gesundheitswesen Zusammenfassend ist Folgendes zu wissen, wie Anbieter Daten zur Optimierung der Versorgung nutzen -
- Data Mining optimiert die Entscheidungsfindung von Aerzten und prognostiziert Patientenprobleme. Es kann auch weniger haeufige und potenziell toedliche Arzneimittelwechselwirkungen bei Patienten verhindern.
- Data Mining kann ein gewisses Kundenverhalten und Kaufverhalten in Apotheken vorhersagen. Diese Erkenntnisse helfen Aerzten, Eingriffe durchzufuehren, um sicherzustellen, dass die Patienten ihre Medikamente wie verordnet einnehmen.
- Data Mining verbessert die Patientenergebnisse und Sicherheitsvorkehrungen, um die Kosten zu senken und die Leistung zu verbessern. Es traegt auch dazu bei, angemessene Sicherheitsmassnahmen zur Minderung von Katastrophen zu gewaehrleisten.
- Data Mining reduziert den Missbrauch von Gesundheitsbeamten und spart Zeit. Es kann auch einen Spezialisten mit einem Patienten abgleichen, wenn der Patient eine seltene Krankheit hat, die schwer zu diagnostizieren ist.
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