Wenn wir über prädiktive Gesundheitsversorgung sprechen, meinen wir den Einsatz von Daten, Algorithmen und Techniken, um die wahrscheinliche Wahrscheinlichkeit zukünftiger Gesundheitsergebnisse basierend auf historischen oder Echtzeitdaten zu identifizieren.
Wie könnten Echtzeit-Analysen für die prädiktive Gesundheitsversorgung nützlich sein? Um dies zu veranschaulichen, geben wir Ihnen ein Echtzeitbeispiel: Die Notaufnahme wird über den möglichen Zustrom von Patienten informiert, der auf sie zukommt. Eine Umverteilung des Personals könnte nützlich sein, wenn das Krankenhaus vorhersagen kann.
Was wäre, wenn COVID-19 bereits während der ersten registrierten Fälle in Wuhan oder sogar davor als wachsende Krankheit erkannt worden wäre?
Wie wäre es mit Echtzeit-Datenanalysen, um unerwünschte Sicherheitsergebnisse in klinischen Studien neuer Medikamente früher zu erkennen?
In diesem Artikel werden wir reale Fälle untersuchen, in denen Echtzeit-Analysen für Patienten, Ärzte, Krankenhäuser und sogar Staaten einen großen Unterschied machen. Außerdem werden wir die Herausforderungen beleuchten, denen sich die prädiktive Gesundheitsversorgung stellen muss.
Beispiele für Echtzeit-Analytik Anwendungen im Gesundheitswesen
Frühzeitige Erkennung von Sepsis
Die meisten Menschen, die in US-Krankenhäusern sterben, tun dies aufgrund von Sepsis. Jedes Jahr liegt die Zahl bei etwa 270.000 Menschen.
Natürlich gilt: Je früher eine Sepsis erkannt wird, desto besser sind die Überlebenschancen. Mit anderen Worten, die Sterblichkeit bei Sepsis steigt mit jeder Stunde Verzögerung bei der Verabreichung von Antibiotika signifikant an. Nichts hat sich als so effektiv erwiesen wie die Kombination von KI und Echtzeit-Analysen zur Bewältigung des Problems der Früherkennung von Sepsis.
Erstens verwenden die meisten bekannten und genutzten Methoden zur Sepsisdiagnose und Früherkennung strukturierte Daten, die im elektronischen Krankenaktensystem (EMR) gespeichert sind. Gleichzeitig sind 80 % der Daten im EMR unstrukturiert (nicht in einem standardisierten Format gespeichert). Diese sollten als Datenquelle betrachtet werden, um bessere KI-Tools zu entwickeln, insbesondere für medizinische Zustände wie Sepsis, bei denen frühe Symptome schwer zu erkennen sind.
Die Wissenschaftler haben den Algorithmus zur Sepsis-Früherkennungsbewertung (Sepsis Early Risk Assessment, SERA) entwickelt. Die vollständige Prinzipbeschreibung ist im Quelllink verfügbar und zu komplex, um hier beschrieben zu werden, aber das Flussdiagramm sollte Ihnen eine grobe Vorstellung davon geben, wie es funktionieren soll.
Algorithmus zur Sepsis-Früherkennungsbewertung (SERA)
SERA-Algorithmus
Quelle: nature.com
Nach einer Reihe von Berechnungen kamen die Forscher zu dem Schluss, dass der SERA-Algorithmus die Anzahl der frühen Sepsis-Erkennungen um 21–32 % steigern kann, verglichen mit der alleinigen Berücksichtigung der Einschätzungen von Krankenhausärzten. Das ist Echtzeitanalytik in Aktion.
Verwaltung der Krankheitsausbreitung
Echtzeit-Analysen sind besonders nützlich, um Trends zu identifizieren, wie sich eine bestimmte Krankheit ausbreiten könnte, und ermöglichen es den Vertretern der Gesundheitsinfrastruktur, entsprechend zu handeln.
Das offensichtlichste Beispiel für Echtzeit-Analysen zur Identifizierung einer wachsenden Krankheit ist COVID-19. Gesundheitsorganisationen auf der ganzen Welt folgten einer Reihe von Anweisungen und nutzten verschiedene Techniken, um die Ausbreitungswege des Virus in Echtzeit zu untersuchen.
Einige dieser Techniken nutzten KI in vollem Umfang. Ein Beispiel ist die InferRead-Software: ein Tool, das Daten von CT-Scannern sammelte, um die Auswirkungen von COVID-19 auf die Lunge zu analysieren. Das sparte viel Zeit bei der Diagnose.
Mit Hilfe von Echtzeit-Analysesoftware zur Aggregation und Verfolgung von Daten konnten Krankenhauskapazitäten, Testmöglichkeiten und die Verfügbarkeit von Ausrüstung im Voraus bewertet werden. Ein gutes Beispiel dafür ist die COVID-19 Echtzeit-Krisenmanagement-Plattform, die von Kitetika und Disaster Tech entwickelt wurde.
Was einst bei COVID-19 relevant war, kann für andere Krankheiten repliziert werden, und ähnliche Plattformen könnten der Menschheit helfen, sich auf zukünftige Krisen vorzubereiten.
Wenn Sie daran interessiert sind, eine Plattform zur Echtzeit-Datenanalyse zu entwickeln, haben wir einige Fachleute auf diesem Gebiet, die Ihnen bei dieser Aufgabe helfen können. Kontaktieren Sie uns für eine kostenlose Beratung.
Nutzung von Erkenntnissen aus kommerziellen Fitness-Trackern
Es muss nicht unbedingt ein riesiges Krankenhausnetzwerk und große Datenströme sein, damit Echtzeit-Analysen umsetzbare Erkenntnisse liefern. Selbst Daten von Ihrer Apple Watch oder Ihrem Fitbit-Armband könnten zumindest Denkanstöße geben.
So sieht eine Azure-basierte Lösung für die Echtzeiterfassung, -verarbeitung und -analyse von Fitnessdaten aus, die von Fitbit generiert werden:
Azure basierte Lösung von Fitbit
Source: medium.com
Fitness-Tracker würden einen Arztbesuch nicht ersetzen, könnten den Benutzer jedoch auf einige Gesundheitsrisiken aufmerksam machen, denen er bald ausgesetzt sein könnte. Einige Metriken, wie eine ungewöhnlich hohe Herzfrequenz, könnten als Anreiz dienen, Ihren Hausarzt aufzusuchen.
Es gibt dokumentierte Fälle, in denen die Apple Watch dazu beigetragen hat, herzbedingte Zusammenbrüche zu verhindern.
„Es hat mein Leben gerettet. Wenn ich die Warnung nicht erhalten hätte, hätte ich es nicht beim Arzt angesprochen. Jetzt trage ich die Apple Watch die ganze Zeit“, sagte Elaine Thompson in ihrem Interview mit Manchester Evening News.
Selbst ein Starterpaket für Echtzeit-Analysen könnte der prädiktiven Gesundheitsversorgung gute Dienste leisten und lebensrettend sein.
Herausforderungen der prädiktiven Gesundheitsversorgung
Auch wenn man nicht leugnen kann, dass Echtzeitdaten einen gewissen Wert für die Gesundheitswelt haben, stehen der prädiktiven Gesundheitsversorgung heutzutage eine Reihe von Herausforderungen gegenüber. Einige davon hängen mit der Qualität und Quantität der Daten zusammen, andere haben unterschiedliche Ursachen. Es wäre nur fair, alle diese Punkte in diesem Blogbeitrag zu behandeln.
Algorithmus-Bias und unreguliertes Umfeld
Prädiktive Analytik basiert auf Algorithmen, und diese Algorithmen können voreingenommen sein. Verzerrte Daten könnten durchdringen, Anbieter könnten es versäumen, sicherzustellen, dass die Algorithmen weiterhin relevant sind, was zu einer ganzen Welt von Problemen führen könnte.
Noch schlimmer ist, dass es keine Vorschriften für die Entwicklung von Algorithmen gibt, und selbst wenn es welche gäbe, wäre die Angelegenheit zu komplex. Selbst wenn Vorschriften eingeführt werden, könnten sie effektiv sein? Das bleibt lange ein Problem.
Erklärbarkeit des Modells
Wie man sich vorstellen kann, sind Modelle der prädiktiven Gesundheitsanalytik nicht einfach. Der zugrunde liegende Algorithmus ist normalerweise umfassend und komplex, da er schwierige mathematische Berechnungen umfasst. Selbst erfahrene Ärzte haben Schwierigkeiten, die Daten so zu übersetzen, dass sie zu einer praktikablen Modellvorhersage führen.
Der zugrunde liegende Algorithmus ist hochkomplex mit anspruchsvollen mathematischen Berechnungen. Daher ist es für selbst erfahrene Fachleute schwierig, das Modell mathematisch zu verstehen und in eine Begründung zu übersetzen, um Modellvorhersagen zu unterstützen.
Mit zunehmender Komplexität des Modells steigt auch seine Genauigkeit. Folglich bieten Black-Box-Modelle in der Regel genauere Vorhersagen, aber das geht auf Kosten der Interpretierbarkeit.
Akzeptanz bei Fachleuten in Krankenhäusern
Mit dem Aufkommen der prädiktiven Analytik müssen Ärzte nicht nur Dashboards nutzen, sondern auch kontinuierlich Patientendaten erfassen und verarbeiten. Das könnte viele Fachleute in diesem Bereich entfremden, und sie davon zu überzeugen, stellt eine Herausforderung dar.
Um dieses Problem anzugehen, können medizinische Einrichtungen ihr Personal in die Entwicklung prädiktiver Analytik-Tools einbinden, und derzeit gibt es nicht viele Möglichkeiten, dies zu tun.
Datenbezogene Probleme
Datenqualität und -verfügbarkeit, die Privatsphäre und Sicherheit der Patienten, Probleme mit der Datenintegration aus verschiedenen Quellen – das ist nicht die vollständige Liste der Herausforderungen, denen die prädiktive Gesundheitsversorgung gegenübersteht.
Hinzu kommt, dass wir von Echtzeitanalysen sprechen, was die Situation nicht einfacher macht.
Die Bewältigung so vieler Probleme und Herausforderungen erklärt gut, warum zuverlässige und ethische prädiktive Analytik-Lösungen in der modernen Gesundheitsversorgung schwer zu entwickeln sind.
Führende Unternehmen im Markt für prädiktive Gesundheitsversorgung
Der Markt für prädiktive Gesundheitsanalytik wird im Jahr 2023 auf 23,5 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis Ende 2030 62,0 Milliarden US-Dollar erreichen mit einem CAGR von 12,5 % im Prognosezeitraum 2023–2030
Wie Sie bereits verstanden haben, gibt es endlose Möglichkeiten für deren Anwendungen. Das Mount Sinai Health System hat prädiktive Modelle entwickelt, um COVID-19-Patienten mit einem hohen Risiko für Mortalität zu identifizieren. Asthmapolis nutzt Inhalatoren mit GPS-fähigen Trackern für Asthma, um Asthma-Trends in der Bevölkerung zu erkennen.
Doch die führenden Unternehmen im Bereich der prädiktiven Analytik sind riesige Unternehmen wie IBM oder Oracle. IBM hat sogar eine Partnerschaft mit Amazon geschlossen, um SaaS-Dienste in Kooperation anzubieten.
Laut Fortune Business Insights sind die Führer der Branche:
Führende Unternehmen im Markt für prädiktive Gesundheitsversorgung
Source: fortunebusinessinsights.com
Es ist jedoch wahrscheinlich, dass keine der bestehenden Produkte Ihre Bedürfnisse vollständig erfüllen wird. Wenn Sie auf der Suche nach einem maßgeschneiderten Produkt sind, ist es besser, sich an ein Software-Entwicklungsunternehmen zu wenden. Kontaktieren Sie uns, um das Potenzial unserer Zusammenarbeit zu besprechen, und vielleicht entwickeln wir gemeinsam ein Softwarestück, das das neue Beste in der Echtzeitanalyse-gesteuerten prädiktiven Gesundheitsversorgung wird.
Fazit
Echtzeitanalysen haben einen enormen Einfluss auf die prädiktive Gesundheitsversorgung. Dieser wird durch die Integration von Daten in moderne Lösungen erreicht. Dies hat wiederum einen positiven Einfluss auf die Gesundheitsergebnisse.
Manager medizinischer Einrichtungen suchen nach Möglichkeiten, prädiktive Analytik in ihre Organisationen zu integrieren. Es ist entscheidend, dass sowohl Ärzte als auch Führungskräfte mit diesen Technologien übereinstimmen und sie unterstützen, um eine erfolgreiche Implementierung in jedem Krankenhaus zu gewährleisten.
Der Weg zur vollständigen Realisierung der Vorteile der prädiktiven Gesundheitsversorgung ist jedoch voller Herausforderungen. Algorithmen sind komplex, insbesondere bei Echtzeitdaten, und deren Verarbeitung ist kaum reguliert.
Ärzte und Krankenhausverwalter müssen noch davon überzeugt werden, dass der Einsatz von Echtzeitanalysen den Aufwand wert ist. Aber trotz dieser Herausforderungen ist die Zukunft der prädiktiven Gesundheitsversorgung vielversprechend, und diejenigen, die diese Fortschritte annehmen, werden an der Spitze einer transformativen Ära in der Medizin stehen.
