8 Beispiele für Data Science im Gesundheitswesen (mit Definitionen) • BUOM

2. September 2021

Datenwissenschaft spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung von Gesundheitsdienstleistungen und -technologie. Es findet breite Anwendung im medizinischen Bereich und kommt Patienten, Ärzten, Forschern und Personen in Verwaltungspositionen zugute. Das Studium der Datenwissenschaft im Gesundheitswesen kann Ihnen helfen, deren Anwendungen zu verstehen, sie besser zu nutzen oder zu entscheiden, ob eine Karriere in der Datenwissenschaft und Medizin das Richtige für Sie ist. In diesem Artikel erklären wir, was Gesundheitsdatenwissenschaft ist, und schauen uns acht Beispiele für ihre Anwendung im Gesundheitswesen an.

Was ist Data Science im Gesundheitswesen?

Gesundheitsdatenwissenschaft ist ein Studienbereich, der die wissenschaftliche Methode nutzt, um Datenmuster zu interpretieren und für den medizinischen Bereich anwendbares Wissen zu generieren. In der Datenwissenschaft nutzen Forscher Statistik, Informatik und verschiedene Datenanalysetechniken, um Informationen zu sammeln, zu verarbeiten und Schlussfolgerungen zu ziehen. Ein Datenwissenschaftler verfügt über die erforderlichen Fähigkeiten, um Algorithmen und andere Computersoftwaresysteme zu entwickeln, um unstrukturierte Datensätze für bestimmte Funktionen zu sammeln und zu interpretieren. Im Gesundheitswesen bietet die Datenwissenschaft eine Vielzahl von Anwendungen, die Patienten, Gesundheitsdienstleistern, politischen Entscheidungsträgern und Verwaltungsleitern zugute kommen.

Wie das Gesundheitswesen Datenwissenschaft nutzt

Hier sind acht Möglichkeiten, wie die Gesundheitsbranche Data Science nutzt:

1. Medizinische Bildgebung

Die erste Anwendung der Datenwissenschaft im Gesundheitswesen ist die medizinische Bildgebung. Ärzte verlassen sich häufig auf Scans wie Röntgen, MRT und CT, um das Innere des Körpers sichtbar zu machen und eine Diagnose zu stellen. Allerdings kann es selbst bei intensiver Vorbereitung schwierig sein, mikroskopische Details zu erkennen, die auf eine Verletzung, einen Zustand oder eine Krankheit hinweisen. Beispielsweise kann es für einen Arzt schwierig sein, beim Betrachten einer Röntgenaufnahme einen Mikroriss in einem Knochen zu erkennen, sodass er sich bei der Analyse der gescannten Bilder möglicherweise auf Technologien verlässt, die mithilfe der Datenwissenschaft entwickelt wurden. Diese Programme können Bilder segmentieren und auf Anomalien scannen.

2. Pharmazeutische Entwicklung

Die Entwicklung neuer Medikamente erfordert eine umfassende Analyse chemischer und biologischer Prozesse. Die Datenwissenschaft kann die Bemühungen von Pharmaforschern unterstützen, indem sie detaillierte Analysen und Vorhersagen darüber liefert, wie sich verschiedene chemische Verbindungen auf den menschlichen Körper auswirken können. Die Verarbeitung dieser Analysen kann weniger Zeit in Anspruch nehmen, die Möglichkeit menschlicher Fehler begrenzen und effizient mit großen Datensätzen arbeiten. Basierend auf den Berechnungen der Datenverarbeitungssoftware können Pharmaforscher wirksamere und präzisere Medikamente mit größerer Effizienz entwickeln als ohne die Technologie.

Beispielsweise können Forscher Software zur Entwicklung pharmazeutischer Arzneimittel verwenden, um historische Informationen über die Wirksamkeit eines Arzneimittels zu sammeln und diese Ergebnisse mit einer Vorhersage darüber zu vergleichen, wie gut ein neues Arzneimittel bei der Behandlung derselben Erkrankung wirken könnte. Die Ergebnisse könnten zeigen, dass das bisherige Medikament bei bestimmten Personengruppen gut wirkt, während das neue möglicherweise bei einer anderen klinischen Population besser wirkt. Auf der Grundlage dieser Informationen kann das Apothekerteam Entscheidungen über die Vermarktung des Arzneimittels treffen und Ärzte beraten, welche Medikamente sie entsprechend den individuellen Bedürfnissen ihrer Patienten verschreiben sollen.

3. Prädiktive Modellierung und Analyse

Predictive Analytics ist ein wichtiger Bereich der Gesundheitsforschung. Dies ermöglicht es medizinischen Forschern, Muster in der Genetik, der Umwelt, den Symptomen und Zuständen einer Person zu finden, um die Ursachen von Krankheiten und die Wirksamkeit verschiedener Behandlungen besser zu verstehen. Datenwissenschaftler können mit Gesundheitsforschern zusammenarbeiten, um Programme zu entwickeln, die die kurz- und langfristigen gesundheitlichen Folgen bestimmter Variablen vorhersagen, um Risikogruppen zu identifizieren, vorbeugende Maßnahmen zu ermitteln, den Bedarf an Langzeitpflege zu ermitteln und andere medizinische Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu unterstützen Analytik.

Beispielsweise könnte ein Datenwissenschaftler mit einem Forscher im Bereich der öffentlichen Gesundheit zusammenarbeiten, um Informationen über den allgemeinen Gesundheitszustand einer bestimmten Gemeinschaft zu sammeln. Sie können Computersoftware speziell zur Analyse der Gesundheitsrisiken entwickeln, denen eine Gemeinschaft ausgesetzt ist. Basierend auf den Ergebnissen können sie der Gemeinde empfehlen, bestimmte Maßnahmen zur Reduzierung von Gesundheitsrisiken umzusetzen oder in den Bau weiterer Gesundheitseinrichtungen zur Behandlung der häufigsten Krankheiten in ihrer Region zu investieren.

4. Verfolgung und Prävention von Krankheiten

Predictive Analytics wird auch eingesetzt, um die Ausbreitung von Krankheiten zu verfolgen und zu verhindern. Datenwissenschaftler haben Systeme entwickelt, die die Ausbreitung von Infektionskrankheiten in Gemeinden verfolgen und modellieren. Mithilfe dieser Modelle können sie die langfristigen Auswirkungen dieser Krankheiten vorhersagen. Durch die Vorhersage der Ausbreitung einer Krankheit können Datenwissenschaftler und Gesundheitsforscher Interventionen entwickeln, die darauf abzielen, die Infektion auf verschiedenen Ebenen zu stoppen, zu verlangsamen oder zu kontrollieren.

Diese Forscher können beispielsweise vorhersagen, wie weit sich eine Krankheit über einen bestimmten Zeitraum ausbreiten wird, indem sie die Infektionsraten ermitteln und andere Faktoren berechnen, die ihre Ausbreitung unterstützen oder behindern können. Wenn ein Forscher den Ausbruch einer Infektionskrankheit in einer Gemeinde feststellt, kann er das Risiko einer Ausbreitung auf benachbarte Regionen berechnen und Maßnahmen zur Verringerung der Auswirkungen entwickeln.

5. Pflege der Krankenakte eines Patienten

Eine weitere Anwendung der Datenwissenschaft im Gesundheitswesen ist die Verwaltung von Patientenakten. Die meisten Patientenakten sind elektronisch, sodass Gesundheitsdienstleister Patienteninformationen problemlos weitergeben, speichern, aktualisieren und schützen können. Datenwissenschaftler können mit Spezialisten für Gesundheitsinformatik zusammenarbeiten, um diese Systeme zu entwickeln. Da Telegesundheitsdienste immer häufiger und für die Öffentlichkeit zugänglicher werden, nutzen außerdem immer mehr Patienten Online-Systeme, um ihre Arzttermine und Rezepte zu verwalten. Datenwissenschaftler nutzen ihre Designkompetenz, um Telegesundheitsdienste zu entwickeln, die Patienten und Ärzten zugute kommen.

6. Virtuelle Unterstützung

Datenwissenschaftler können Anwendungen entwickeln, die Patienten und Ärzten eine virtuelle Versorgung ermöglichen. Sie haben beispielsweise Apps entwickelt, die es Patienten ermöglichen, ihre Symptome einzugeben, um herauszufinden, welche gesundheitlichen Probleme sie verursachen könnten. Virtuelle Assistenten-Apps können Patienten auch dabei helfen, ihre Medikamente und Symptome zu verfolgen, sie an bevorstehende Termine zu erinnern und sie zu benachrichtigen, wenn sie Testergebnisse erhalten. Virtuelle Assistenten-Apps helfen nicht nur den Patienten, sondern können auch Anbietern helfen, indem sie ihre geplanten Termine verfolgen und ihnen dabei helfen, Patienteninformationen für Diagnosen und Behandlungsplanung zu sammeln.

7. Digitale Sicherheit

Digitale Sicherheit ist eine wichtige Anwendung der Datenwissenschaft im Gesundheitswesen. Die Wahrung der Vertraulichkeit der Patientenakten, die Betrugsprävention sowie die Vertraulichkeit der Versicherungs- und Rechnungsinformationen des Patienten sind wichtige Aspekte zum Schutz der Patienten und ihrer Informationen. Datenwissenschaftler legen bei der Entwicklung von Gesundheitsinformatiksystemen Wert auf Sicherheit und aktualisieren diese Technologien kontinuierlich, um die Sicherheit zu verbessern. Neben der Entwicklung von Systemen zur Verhinderung unbefugten Zugriffs auf Patienteninformationen überwachen Datenwissenschaftler verdächtige Aktivitäten und analysieren Sicherheitstrends, um Gesundheitssysteme auf dem neuesten Stand und sicher zu halten.

8. Interaktion mit Patienten

Schließlich kann die Gesundheitsbranche Datenwissenschaft einsetzen, um Patienten einzubeziehen und die Einhaltung von Behandlungsplänen zu fördern. Ähnlich wie virtuelle Assistenten-Apps gibt es digitale Apps, die Patienten dabei helfen, ihre Termine, Medikamente, Behandlungen und Laborarbeiten zu verfolgen und zu verwalten. Digitale Apps können es Patienten auch bequemer machen, sich bei Fragen an ihren Gesundheitsdienstleister zu wenden oder Termine zu vereinbaren.

Andere Apps zur Patienteneinbindung helfen Patienten, sich über medizinische Erkrankungen zu informieren, indem sie interaktive Plattformen bereitstellen. Diese Programme ermöglichen es den Patienten, Informationen über ihre Erkrankung in ihrem eigenen Tempo oder in der für sie am besten geeigneten Art zu erfahren, beispielsweise durch einfache Spiele oder kurze, informative Videos. Diese Apps können Kindern zugute kommen, indem sie ihnen Gesundheitsinformationen in einem einfachen Format bereitstellen.