Die unbewussten visuellen Vorstellungen von Datenwissenschaftlern und -analysten im Gesundheitswesen bei der Arbeit umfassen ordentlich organisierte Tabellen, Algorithmen, Programmiersprachen zur Datenverarbeitung und Visualisierungstools, die farbenfrohe Grafiken und Diagramme und Ähnliches produzieren. Dies ist jedoch weit von der Realität entfernt.
Tatsächlich kämpfen Datenwissenschaftler täglich mit einem zentralen Problem: unstrukturierten Daten. Der Big-Data-Boom hat das Gesundheitswesen enorm beeinflusst. Berichten zufolge haben technische Fortschritte bei Klinikgeräten, Wearables, elektronischen Patientenakten (EHR) und vielem mehr zu einer immensen Datenmenge geführt.
Tatsächlich zeigen Statistiken, dass das Gesundheitswesen fast 30 % des gesamten Datenvolumens verursacht. Darüber hinaus produziert ein einzelnes Krankenhaus durchschnittlich über 50 Petabyte Daten pro Jahr. Das Problem dabei ist jedoch, dass über 80 % dieser Daten unstrukturiert sind.
Was ist das und welche Auswirkungen hat es auf datengesteuerte Entscheidungsfindung, bahnbrechende Revolutionen sowie Forschung, Entwicklung und Innovation im Gesundheitswesen? In diesem Artikel erfahren Sie es.
Strukturierte und unstrukturierte Daten: Zwei Hälften derselben Kapsel
Alle generierten Daten fallen in eine der beiden Kategorien. Lassen Sie uns nun verstehen, was die beiden bedeuten.
Strukturierte Daten im Gesundheitswesen
Alle Daten, die unkompliziert, übersichtlich organisiert, leicht zugänglich und in einem standardisierten Format vorliegen, sind strukturierte Daten. Zu den wichtigsten Merkmalen strukturierter Daten gehören:
- Universelle bzw. einheitliche Formate mit korrekten Zuordnungen zu Name, Datum, medizinischen Codes und mehr
- Flexibel Kommunikation, wo ihre Standardisierung den Weg für alle Beteiligten im Gesundheitswesen ebnet, diese Daten für ihre Anforderungen zu nutzen
- Auffindbarkeit und Verarbeitbarkeit zur Förderung klinischer Entscheidungsfindung, Referenzierung, Berichterstattung und mehr
Beispiele für strukturierte Daten
| Klinische und medizinische Codes | ICD- und CPT-Codes, Berichte von Laborergebnissen |
| Demographische Information | Patientenname, Alter, Geburtsdatum, Geschlecht, Region und mehr |
| Körperliche Messungen und Vitalwerte | Größe, Gewicht, Herzfrequenz, Körpertemperatur und ähnliches |
| Medikamente | Verschriebene Medikamente, Dosierungen, Einnahmepläne, Allergien und mehr |
Unstrukturierte Daten im Gesundheitswesen
Alle Arten von Daten, die nicht in einem standardisierten Format vorliegen, sich an einem zugänglichen Ort befinden oder nicht verarbeitbar sind, fallen in die Kategorie der unstrukturierten Daten. Leider übersteigt im Gesundheitswesen das Volumen der generierten unstrukturierten Daten das der anderen Daten.
Während strukturierte Daten Symptome offenbaren, bringen unstrukturierte Daten die zugrunde liegenden Gründe und andere Nuancen ans Licht. Um unstrukturierte Daten am besten zu verstehen, müssen wir uns Beispiele aus der Praxis ansehen.
Beispiele für unstrukturierte Daten
| Medizinische Notizen | Offline-Krankennotizen, wie z. B. von medizinischen Experten aufgezeichnete Rezepte. |
| Medizinische Bilddaten | Jedes Bild, das von klinischen Geräten wie MRT-, CT- oder Ultraschallscannern erzeugt wird |
| Audiovisuelle Daten | Audio-, Video- oder Transkriptdaten als Teil von Patientenkonsultationen, Interviews oder chirurgischen Eingriffen |
| Vom Patienten generierte Daten | Verfügbar aus tragbaren Datensätzen, mündlich übermittelten Informationen und ähnlichem |
| Social Media- und Kommunikationsdaten | Wie Patientenfeedbackanalyse von Patienten zur Konsultation oder von Gesundheitsexperten hochgeladene Informationen, ausgetauschte E-Mails, gesendete und empfangene Nachrichten und ähnliches |
| Genetische Daten | Einblicke in die DNA-Berichte und Analysen einer Person, die Erbkrankheiten erkennen könnten |
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Von Aktionen zu Erkenntnissen: So können Sie unstrukturierte Daten transformieren und nutzen, um klinische Entscheidungen zu unterstützen
Die Technologie, die als Quelle unzähliger Arten unstrukturierter Daten dient, bietet uns auch Lösungen und Techniken, um diese zu entschlüsseln. Durch den Einsatz neuer Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Analytik können wir diese Daten nicht nur organisieren, sondern auch nutzen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Schauen wir uns an, wie das möglich ist.
Nutzung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) im Gesundheitswesen
Einfach ausgedrückt kann NLP nicht nur die Handschrift eines Arztes lesen und verstehen, sondern sie auch verarbeiten, um Aspekte aufzudecken, die unbemerkt bleiben. Darüber hinaus kann es auch stundenlange Video- oder Audioinhalte analysieren und Daten nach Bedarf und Spezifikation organisieren, damit Laien sie bearbeiten können.
Predictive Analytics in der Medizin
- Verstehen Sie die Daten, um indikative Ergebnisse zu erhalten
- Daten mit aussagekräftigen Ergebnissen verstehen und Lösungen empfehlen
- Lösungen verstehen und empfehlen sowie mögliche zukünftige Ereignisse und Ergebnisse vorhersagen
Diese drei stellen deskriptive, präskriptive bzw. prädiktive Analysen dar.
[Lesen Sie auch: Was ist Datenannotation in der KI im Gesundheitswesen? Definition, Techniken und Anwendungsfälle ]
Im Gesundheitswesen können prädiktive Analysen lebensverändernd sein, da sie auf ein mit hoher Wahrscheinlichkeit eintretendes zukünftiges Ergebnis hinweisen können. Der Einsatz von maschinellem Lernen im Gesundheitswesen hat dazu beigetragen, dass solche Konzepte Realität werden. Mithilfe prädiktiver Analysen können Daten aus der medizinischen Bildgebung präzise vorhersagen, ob sich ein gutartiger Tumor unter Berücksichtigung von Lebensstil, Alter, demografischen Merkmalen und weiteren Faktoren zu einem bösartigen entwickeln könnte.
Ebenso kann prädiktive Analytik durch genaue Analyse genomischer Daten dabei helfen, festzustellen, ob eine Person wahrscheinlich Diabetes, eine Herzkrankheit oder Alzheimer entwickelt. Dies ist die Analyse zwischen Leben und Tod, da Gesundheitsexperten Medikamente empfehlen, das Bewusstsein schärfen oder Änderungen des Lebensstils vorschlagen können, um das Risiko zu verringern.
Unzählige neue Wege zur Diagnose und Behandlung von Krankheiten eröffnen sich, wenn wir unstrukturierte Daten erfassen, organisieren und in einen Kontext setzen. Mit der richtigen Technologie verläuft auch deren Verarbeitung reibungslos.
Wenn Sie diese Schritte jedoch überspringen und über verarbeitungsbereite Daten zum Trainieren Ihrer Gesundheitsalgorithmen und -lösungen verfügen möchten, können Sie sich an uns wenden. Wir bieten maßgeschneiderte und ethisch einwandfreie Gesundheitsdaten für alle Ihre gesundheitsspezifischen Anforderungen. Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf.
