Dr. Ali Tinazli ist der CEO von lifespin.health und verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung in der Unternehmensstrategie und im Unternehmertum der Fortune 100 (SONY, HP).
Zweifellos beherbergen die USA einige der besten medizinischen Einrichtungen der Welt. Das derzeitige Gesundheitssystem, das diese Krankenhäuser unterstützt, ist jedoch kompliziert und mit Hindernissen gespickt.
Komplexe und langsame Veränderungen in der Gesundheitspolitik verschärfen kritische Probleme wie steigende Kosten und überfüllte Kliniken. Hinzu kommt, dass Ärzte und Krankenschwestern nach dem Covid-19-Burnout in Scharen den medizinischen Bereich verlassen.
Glücklicherweise bietet die Technologie kosteneffiziente Lösungen für viele Probleme, die das US-Gesundheitssystem heute plagen. Maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Big Data können robuste und innovative Antworten auf uralte Probleme liefern.
Ein technologischer Fortschritt, der für die Zukunft des Gesundheitswesens sehr vielversprechend ist, ist die prädiktive Analytik. Sie hat das Potenzial, nicht nur das US-Gesundheitssystem, sondern sogar das globale System erheblich zu verändern, indem sie leistungsstarke Werkzeuge zur Identifizierung und Behandlung von Gesundheitsrisiken, zur Verbesserung der Patientenergebnisse und zur Senkung der Gesundheitskosten bereitstellt.
Durch die Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen kann die prädiktive Analytik Muster und Trends erkennen, die die Entwicklung gezielter Interventionen und Programme ermöglichen und Gesundheitsdienstleistern helfen, fundiertere Entscheidungen über die Patientenversorgung zu treffen. Darüber hinaus kann die Technologie Ärzten dabei helfen, personalisierte Behandlungspläne für einzelne Patienten zu entwickeln, was dazu beitragen kann, die Ergebnisse zu verbessern und die Kosten im Gesundheitswesen zu senken.
Die Rolle der prädiktiven Analytik in der Präzisionsmedizin
Die prädiktive Analytik spielt eine entscheidende Rolle in der Präzisionsmedizin, einem Ansatz für die Gesundheitsversorgung, der die genetischen Daten, den Lebensstil und die Umweltdaten einer Person nutzt, um personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln.
Einer der entscheidenden Vorteile der Präzisionsmedizin ist, dass sie es Gesundheitsdienstleistern ermöglicht, Personen mit einem hohen Risiko für bestimmte Krankheiten wie Krebs oder Herzerkrankungen zu identifizieren, lange bevor Symptome auftreten. Durch die frühzeitige Identifizierung dieser Personen können Gesundheitsdienstleister proaktiv Maßnahmen ergreifen, um das Fortschreiten der Erkrankung zu verhindern, was zu besseren Behandlungsergebnissen führt.
Ein weiterer Vorteil der Präzisionsmedizin besteht darin, dass sie es Gesundheitsdienstleistern ermöglicht, Behandlungen auf die spezifischen Bedürfnisse jedes einzelnen Patienten zuzuschneiden, basierend auf dessen einzigartigen Eigenschaften. Durch die Analyse der genetischen Daten einer Person können Gesundheitsdienstleister zum Beispiel herauszufinden, welche Medikamente bei diesem Patienten am ehesten wirksam sind und welche Nebenwirkungen verursachen können.
Durch die Analyse des Lebensstils und der Umweltdaten einer Person können Ärzte Risikofaktoren identifizieren und Empfehlungen für Änderungen des Lebensstils geben, die dazu beitragen können, die Entwicklung bestimmter Leiden oder Krankheiten zu verhindern.
Die weitreichenden Auswirkungen von Predictive Analytics auf die Zukunft des Gesundheitswesens
Die prädiktive Analytik ist ein Zweig der Datenanalyse und verwendet statistische Techniken, Algorithmen für maschinelles Lernen und Data Mining, um historische Daten zu analysieren und zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse genau vorherzusagen. Die Technologie umfasst viele Prozesse - das Sammeln und Bereinigen von Daten, die Datenexploration und -visualisierung, die Auswahl von Merkmalen, die Erstellung von Modellen, die Bewertung und den Einsatz.
Die Daten, die in der prädiktiven Analytik für das Gesundheitswesen verwendet werden, können aus verschiedenen Quellen stammen, z.B. aus elektronischen Gesundheitsakten (EHRs), Anspruchsdaten und tragbaren Geräten. Eine schnelle und hocheffiziente Datenerfassung wird die Art und Weise, wie Gesundheitsdienstleister komplexe Informationen verarbeiten, radikal verändern.
Analyse von Genomdaten zur besseren Vorhersage von Patientenergebnissen
Wir können jetzt genomische Daten analysieren, um Patientenergebnisse vorherzusagen, z. B. die Wahrscheinlichkeit, dass ein Patient positiv auf eine bestimmte Behandlung anspricht. Die prädiktive Analyse ermöglicht es Ärzten, sich bei der Formulierung präziser Behandlungspläne für Patienten nur auf die entscheidenden und relevanten Datensätze zu konzentrieren.
Darüber hinaus kann die Technologie die personalisierte Medizin unterstützen, indem sie die genetischen Faktoren identifiziert, die Menschen anfälliger für bestimmte Krankheiten machen, und indem sie die spezifischen genetischen Marker identifiziert, auf die Medikamente abzielen können.
In Zukunft sollten Laborergebnisse zu genomischen Daten so einfach zu erhalten sein wie jeder andere übliche Bluttest.
Gezielte Interventionen zur Reduzierung von Patientenrückübernahmen
Vom 13. März bis 9. April 2020, 4.5% der mit Covid-19 hospitalisierten Patienten am New York-Presbyterian Queens erlebten einen unglücklichen Bumerang-Effekt: Sie kehrten innerhalb von 30 Tagen nach der Entlassung noch kränker zurück und wurden wieder aufgenommen. Von diesen Patienten starb 1 von 5 der Covid-19-Überlebenden bei der Wiederaufnahme.
Prädiktive Analysen können Personen identifizieren, bei denen das Risiko einer erneuten Krankenhauseinweisung besteht, und Anbietern helfen, gezielte Maßnahmen zu entwickeln, um die Wahrscheinlichkeit eines erneuten Krankenhausaufenthalts zu verringern.
Die Technologie steckt zwar noch in den Kinderschuhen, aber eine schnelle und genaue KI-gestützte Datenbereitstellung könnte sich als äußerst nützlich erweisen, um die Entlassungsbereitschaft von Patienten auf breiter Ebene für künftige globale und persönliche Gesundheitsnotfälle zu beurteilen.
Mit der Technologie der nächsten Generation die Dilemmas von heute lösen
Die prädiktive Analytik wird die Präzisionsmedizin erheblich beeinflussen. Die Technologie kann Personen, die ein hohes Risiko für bestimmte Krankheiten haben, schnell und genau identifizieren und Maßnahmen auf der Grundlage ihrer einzigartigen Merkmale auf bestimmte Personen zuschneiden.
Der Zugriff auf lebenswichtige Informationen aus genomischen Daten mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Analyse der großen Datenmengen, die durch die Genomsequenzierung erzeugt werden, kann ein leistungsstarkes Werkzeug für überforderte Ärzte im klinischen Umfeld sein. KI kann das Burnout von Ärzten lindern, indem sie ihnen die Arbeit durch schnellen Zugang zu genauen Daten erleichtert.
Technologie kann die Funktionsweise von Krankenhäusern und Kliniken weltweit erheblich verbessern, den Datenfluss und den Wissenstransfer verbessern - und letztlich auch den Kostendruck erhöhen. Am wichtigsten ist vielleicht, dass sie die Zusammenarbeit zwischen Arzt und Patient stärkt und so das Vertrauen, die Transparenz und die Erschwinglichkeit der Gesundheitsversorgung der Zukunft fördert.
Herausforderungen und Grenzen von Predictive Analytics
Predictive Analytics hat das Potenzial, das Gesundheitswesen zu revolutionieren, indem sie Erkenntnisse und Vorhersagen liefert, die die Entscheidungsfindung unterstützen und die Ergebnisse für die Patienten verbessern können. Allerdings müssen wir die Herausforderungen bei der Nutzung der Technologie angehen, um zuverlässige und vertrauenswürdige Ergebnisse zu gewährleisten.
Um die Grenzen der prädiktiven Analytik im Gesundheitswesen zu überwinden, bedarf es eines vielschichtigen Ansatzes, der eine sorgfältige Datenaufbereitung, Modellauswahl und Leistungsbewertung sowie einen starken Fokus auf Datenschutz, Sicherheit und Fairness beinhaltet.
Während diese Technologie im Gesundheitswesen vielversprechend ist, ist es entscheidend, die inhärenten Herausforderungen und Einschränkungen, die bei ihrer Anwendung auftreten, zu verstehen und anzugehen. Von der Datenqualität und der Modellauswahl bis hin zur Überanpassung, der Verzerrung von Algorithmen und der Erklärbarkeit - jede dieser Herausforderungen erfordert sorgfältige Überlegungen und ein gründliches Verständnis der zugrunde liegenden Methoden und Techniken.
Vor allem aber erfordert die komplexe und dynamische Natur der Gesundheitsdaten eine ständige Überwachung und Anpassung. Die prädiktive Analytik bietet ein enormes Potenzial für aussagekräftige und umsetzbare Erkenntnisse bei der Weiterentwicklung der modernen Medizin.