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Aufbau von Patientennähe mit Big Data Analytics

14. März 2021 - Parul Saini, Webmedy-Team


Ärzte sehen manchmal Dutzende von Patienten an einem einzigen Tag, was es schwierig macht, eine Beziehung zu ihnen aufzubauen. Da zu Beginn eines Termins Anstrengungen erforderlich sind, um detaillierte Patientendaten zu erhalten, können Ärzte und Pflegepersonal angesichts des Zustands und der Symptome eines Patienten verwirrt sein. Dies führt natürlich auch bei der Krankenhausverwaltung und anderen Führungskräften zu Unsicherheit. Da eine Gesundheitsorganisation bestrebt ist, die Ergebnisse und Zufriedenheit der Patienten zu verbessern, wirkt sich die Intimität der Patienten dramatisch auf die Zukunft der Organisation aus.

Um Patientennähe zu erreichen, ist ein sorgfältiger Einsatz von Patientendatenanalysen erforderlich, um ein klareres Bild der Patientenbedürfnisse zu zeichnen. Der Einsatz von Technologien wie der Big-Data-Analyse ist die einzige Möglichkeit, in einer Zeit, in der Patienten und Ärzte nur begrenzt Zeit haben, eine Beziehung zu Patienten aufzubauen.

Warum ist die Intimität des Patienten wichtig?

Die Intimität der Patienten spielt eine große Rolle für das Wachstum einer Gesundheitsorganisation. Während externes Marketing wichtig ist, empfehlen bestehende Kunden den Anbieter möglicherweise nicht weiter, wenn sie keine starke Beziehung zum Arzt oder zur Klinik haben. Noch wichtiger ist, dass die Intimität des Patienten Vertrauen zu Ärzten aufbauen kann, das in den letzten Jahren im Allgemeinen abgenommen hat. Dies kann die Compliance der Patienten mit geführten Behandlungsplänen erhöhen, was besonders für Personen mit chronischen Erkrankungen von entscheidender Bedeutung ist.

Was ist Big Data Analytics im Gesundheitswesen?

Big Data Analytics im Gesundheitswesen ist die Methode zum Sammeln, Kuratieren, Anreichern und dynamischen Bestimmen von Mustern und Erkenntnissen aus riesigen Mengen von Verbraucher- und Patientendaten. Die daraus resultierenden Informationen können von Gesundheitssystemen verwendet werden, um das Management und den Betrieb zu verbessern, kontinuierliches Wachstum voranzutreiben und eine höhere Versorgungsqualität zu erzielen.

Was sind einige Hürden bei der Datenanalyse im Gesundheitswesen?

Die Herausforderungen bei Gesundheitsdaten haben mit ihrer Menge, Geschwindigkeit, Vielfalt, Wahrhaftigkeit und ihrem Wert zu tun – nichts davon sollte auf die leichte Schulter genommen werden. Das Sortieren von Zettabytes an Daten ist teuer und ressourcenintensiv: Es ist einfach eine Frage des Volumens. Darüber hinaus haben diese Daten eine Haltbarkeit und erfordern daher, dass Datenexperten im Gesundheitswesen sicherstellen, dass sie zeitnah verarbeitet werden.

Die unglaubliche Datenvielfalt ist auch eine mögliche Herausforderung: Bei so vielen Informationsformaten (alphanumerischer Text, Audio, Video, Bild) ist es schwierig, Daten effektiv und einheitlich zu verarbeiten. Wenn Daten unsachgemäß gesammelt oder analysiert werden, sind die daraus resultierenden Erkenntnisse natürlich möglicherweise weder genau noch vertrauenswürdig – daher ist es unglaublich wichtig, sorgfältige Schritte zu unternehmen, um die Formatierung, Sammlung, Pflege und Anreicherung von Daten zu standardisieren.

Warum ist Data Analytics im Gesundheitswesen wichtig?

Die Datenanalyse im Gesundheitswesen kann verwendet werden, um die Beziehung zwischen Patient und Arzt zu fördern und eine patientenzentrierte Versorgung zu ermöglichen. Obwohl die Analyse von Big Data nicht immer unmittelbare Auswirkungen auf den Umsatz hat, hat sie viele Anwendungen, von der Information über Marketingstrategien im Gesundheitswesen bis hin zur Personalisierung der klinischen Erfahrung.

Kliniker können Personen mit einer chronischen Krankheit genau bestimmen, warum sie sie kontaktieren sollten, basierend auf erwarteten und prognostizierten Anforderungen, welche Probleme sie möglicherweise mit ihrer aktuellen Pflege haben und wie sie ihre Nachricht an diese bestimmte Person formulieren können. Diese Möglichkeit besteht auch außerhalb von chronischen Krankheiten – solange ein medizinisches Fachpersonal weiß, wer Aufmerksamkeit benötigt, was seine Probleme sein könnten und wie er eine Botschaft formulieren kann, die für den Patienten relevant ist.

Schließlich besteht das Ziel der Nutzung von Patientendaten darin, ein Patientenproblem vorherzusagen, bevor es auftritt, und eine Lösung oder Nachricht über den bevorzugten Kommunikationskanal zu übermitteln.

Wie wirkt sich Aig Data Analytics auf die Intimität und das Engagement der Patienten aus?

Die Aufrechterhaltung der Intimität des Patienten erfordert eine starke Beziehung zwischen Patienten und Gesundheitsdienstleistern. Die Etablierung eines gesunden bidirektionalen Kommunikationsflusses ist wichtig, um die Bedürfnisse der Patienten besser zu verstehen und die Loyalität zu fördern. Die Intimität der Patienten ist auch für eine effiziente Einbeziehung der Patienten in ihre Pflege von entscheidender Bedeutung. Das Problem ist, dass viele Kliniker frustriert sind, weil ihre engen Zeitpläne für eine wachsende und sich entwickelnde Beziehung zu ihren Patienten nicht hilfreich sind. Der durchschnittliche Besuch beim Arzt dauert nur 17 Minuten – und laut einer Studie haben 44 % der Patienten ihren Arzt im vergangenen Jahr nicht aufgesucht, und 13 % haben ihren Hausarzt in den letzten fünf Jahren nicht aufgesucht.

Mit Hilfe personenbezogener Daten können medizinische Fachkräfte die zukünftigen Probleme eines Patienten vorhersagen und Botschaften übermitteln, wie und wo immer sie für diese Person am relevantesten sind. Einige Patienten möchten beispielsweise, dass diese Nachricht per Handy oder SMS zugestellt wird, während andere eine E-Mail bevorzugen. Es ist wichtig, nicht nur Verbraucherdaten, sondern auch Kommunikationspräferenzen klar zu verstehen.

Durch die Nutzung von angereicherten prädiktiven Erkenntnissen neben einer EHR bietet das Mischen riesiger Mengen von Patientendaten mit den in der EHR verfügbaren Daten Ärzten bereits aggregierte Informationen, um die Bedürfnisse der Patienten vorherzusehen und sich an ihnen zu beteiligen.

Informationen zur Vorsorge geben

Viele Patienten besuchen ihren Hausarzt nicht jährlich und verpassen möglicherweise die Chance auf eine vorbeugende Behandlung. Vorsorgetermine sind sowohl medizinisch notwendig als auch eine großartige Gelegenheit, um Vertrauen und Intimität beim Patienten aufzubauen. Die Bereitstellung von maßgeschneiderten Vorsorgedaten für Patienten kann sie dazu motivieren, ihren Arzt erneut aufzusuchen, und die Chancen verbessern, dass sie die benötigte Versorgung erhalten. Diese Informationen könnten auf der Grundlage der Anzahl der Kinder im Haushalt, des Einkommens, des Alters und anderer Faktoren, die sich auf die Art der benötigten Pflege auswirken, zugeschnitten werden.

Zusammenfassung

Die Auswirkungen von Big-Data-Analysen auf das Gesundheitswesen sind vielfältig, und mit dem technologischen Wandel sehen wir möglicherweise noch mehr Möglichkeiten, Big-Data-Analysen einzusetzen. Gesundheitsdienstleister müssen so schnell wie möglich mit dem Prozess der Big-Data-Analyse beginnen, um die Patientenergebnisse und das Unternehmenswachstum zu verbessern.

Die Welt der Datenanalyse ist ein Marathon, und Ihre Mitarbeiter im Gesundheitswesen werden nicht über Nacht zu Innovatoren auf dem Gebiet der Analytik. Betrachten Sie Ihre Beschäftigung mit Analysen stattdessen als kontinuierlichen Lebenszyklus. Es beginnt mit der Erfassung und Integration von Daten und setzt sich mit der Aktualisierung von Patientenprofilen, der Bewertung von Risiken, der Identifizierung von Versorgungslücken und der Personalisierung eines Engagementplans fort.

Bei effizienter Nutzung hat Big Data ein enormes Potenzial, die Gesundheitsbranche positiv zu beeinflussen. Schließlich kommt die Infrastruktur eines Gesundheitsunternehmens der Investition in Datenaggregations-, Integrations-, Kurations- und Anreicherungslösungen zugute. Ärzte sind besser informiert, um ihre Arbeit zu erledigen und Patienten auf sinnvolle Weise zu erreichen – und die Pflege enger Beziehungen zu Patienten bedeutet, dass ein Gesundheitsunternehmen auf lange Sicht relevanter und wettbewerbsfähiger wird.

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