Prädiktive Analytik im Gesundheitswesen: Die Zukunft der medizinischen Prognose

Die Entscheidungen von Ärzten sind von lebenswichtiger Bedeutung und haben direkten Einfluss auf das Wohlergehen der Patienten. Um die besten Behandlungsmöglichkeiten auszuwählen, müssen medizinische Fachkräfte umfangreiche Datenmengen sichten und auswerten, wobei sie jedes kleinste Detail berücksichtigen müssen. Leider sind menschliche Fehler in diesem Prozess unvermeidlich, selbst bei erfahrenen und gut qualifizierten Experten. In diesem Zusammenhang erweist sich die prädiktive Analytik als äußerst hilfreich. Sie unterstützt Ärzte dabei, Risiken zu minimieren, was durch verfügbare Statistiken gestützt wird. Laut Acumen Research and Consulting belief sich der weltweite Markt für prädiktive Analyse im Gesundheitswesen im Jahr 2021 auf 9,5 Millionen US-Dollar, und bis 2030 wird ein Wert von 87,5 Milliarden US-Dollar prognostiziert. Beeindruckende Nutzungsraten von vorausschauenden Analysen werden auch von Statista bestätigt:

• globaler Durchschnitt – 56 %;
• Singapur – 92 %;
• China – 79 %;
• USA – 66 %;
• Indien – 59 %;
• Australien – 55 %.

In diesem Beitrag erläutern die Experten von Andersen die wichtigsten Gründe für das zunehmende Interesse an prädiktiver Analyse. Unsere umfangreiche und vielfältige Expertise in diesem Bereich bekräftigt zweifellos unsere Glaubwürdigkeit als verlässliche Informationsquelle.

Was ist prädiktive Analytik im Gesundheitswesen?

Prädiktive Analytik im Gesundheitswesen ist der Prozess der Analyse von sowohl aktuellen als auch historischen Daten, um neue Möglichkeiten zur Verbesserung klinischer und betrieblicher Entscheidungsfindung zu identifizieren, Trends vorherzusagen, Pandemien zu bekämpfen und die Gesundheit von Menschen zu fördern. Die erforderlichen Datenquellen können elektronische Patientenakten (ePA), Verwaltungsdokumente, Versicherungsarchive, medizinische Bildsammlungen und mehr umfassen. Unabhängig von den verwendeten Datenquellen bleiben die Endziele gleich: die Entwicklung eines Vorhersagemodells auf Grundlage empirischer Informationen. Daher ergibt sich typischerweise diese Reihenfolge bei der Implementierung solcher Lösungen:

• Data-Mining und Strukturierung;
• Anwendung von sowohl vorhandenen statistischen Modellen als auch ML-Tools auf diese Daten;
• Spezifizierung und Beschreibung des resultierenden Musters, um die bestmöglichen Ergebnisse sicherzustellen.

Die Bedeutung prädiktiver Analytik in der Präzisionsmedizin

Die Präzisionsmedizin markiert einen bahnbrechenden Fortschritt im Gesundheitswesen, indem sie die transformative Kraft prädiktiver Analysen nutzt, um medizinische Therapien zu revolutionieren. Statista prognostiziert, dass der globale Markt für Präzisionsmedizin bis 2026 voraussichtlich 140 Milliarden US-Dollar erreichen wird.

Präzisionsmedizin berücksichtigt individuelle genetische, umweltbedingte und Lebensstilfaktoren in Bezug auf die Gesundheit. Dieser innovative Ansatz ermöglicht Ärzten und Forschern, genauere Vorhersagen darüber zu treffen, welche Behandlungs- und Präventionsstrategien für bestimmte Bevölkerungsgruppen mit spezifischen Gesundheitsproblemen am effektivsten sind. Im Gegensatz zur herkömmlichen Medizin, die Behandlungen und Präventionsmaßnahmen auf den Durchschnittsbürger zuschneidet und individuelle Unterschiede weniger berücksichtigt, passt die Präzisionsmedizin die Versorgung präzise an die individuellen Eigenschaften jedes Einzelnen an.

Der Erfolg der heutigen Präzisionsmedizin hängt in erheblichem Maße von der effektiven Anwendung prädiktiver Analytik ab. Es gibt zahlreiche Szenarien, in denen sich diese Methode als nützlich erweist:

• Frühzeitige Erkennung von Risikopersonen

Ein wesentlicher Vorteil der Präzisionsmedizin besteht darin, dass sie Personen mit einem erhöhten Risiko für bestimmte Krankheiten und Beschwerden lange vor dem Auftreten von Symptomen identifizieren kann. Diese proaktive Erkennung ermöglicht es den Gesundheitsdienstleistern, frühzeitig zu intervenieren, was letzten Endes zu besseren Ergebnissen führt. Durch den Einsatz von prädiktiven Analysen können beispielsweise Personen mit einer genetischen Veranlagung für Krankheiten wie Krebs oder Herzerkrankungen identifiziert werden, wodurch das medizinische Fachpersonal präventive Maßnahmen ergreifen kann, um das Fortschreiten der Krankheit zu verhindern.

• Individuelle Therapiepläne

Ein wesentliches Merkmal der Präzisionsmedizin ist die Anpassung von Behandlungsplänen an jeden Patienten. In diesem Prozess spielen prädiktive Analysen eine Schlüsselrolle, indem sie genetische Informationen auswerten, um festzustellen, welche Medikamente für eine Person voraussichtlich am effektivsten sind und gleichzeitig potenzielle Nebenwirkungen vorhersagen. Auf diese Weise wird gewährleistet, dass Patienten Behandlungen erhalten, die nicht nur eine höhere Erfolgsrate aufweisen, sondern auch das Risiko unerwünschter Arzneimittelwirkungen minimieren und somit die Sicherheit und Zufriedenheit der Patienten steigern.

• Personalisierte Gesundheitsratschläge

Die Präzisionsmedizin geht über genetische Erkenntnisse hinaus und verwendet auch Daten zu Lebensstil und Umwelt, um umfassende Gesundheitsempfehlungen zu erstellen. Durch die Analyse der Lebensgewohnheiten und Umwelteinflüsse einer Person können Gesundheitsdienstleister spezifische Faktoren identifizieren, die das Risiko für bestimmte Krankheiten erhöhen. Mit diesen Informationen können Ärzte individuell angepasste Ratschläge für Lebensstiländerungen empfehlen, um diese Risiken zu reduzieren. Dies ermöglicht es den Patienten, fundierte Entscheidungen über ihre Gesundheit zu treffen, was die Prävention von Krankheiten und das allgemeine Wohlbefinden fördert.

Vorteile von prädiktiver Analytik im Gesundheitswesen

Die vorrangige Verantwortung der medizinischen Fachkräfte liegt in der Rettung von Menschenleben und der Heilung von Krankheiten. Ebenso wichtig ist es, die Gesundheit der Menschen zu fördern, um Behandlungen und Interventionen zu vermeiden. Gleichzeitig müssen Ärzte sicherstellen, dass das Gesundheitssystem erschwinglich, kosteneffizient und transparent bleibt. Prädiktive Analysen im Gesundheitswesen tragen dazu bei, diese Ziele zu erreichen, indem sie uns das Folgende ermöglichen:

• Erkennung von Patienten und Patientengruppen mit erhöhten Risiken

Obwohl es nicht beeindruckend ist zu schlussfolgern, dass Kettenraucher und schwere Trinker die offensichtlichsten Risikogruppen sind, kann medizinische KI-Software noch viel mehr. Zum Beispiel ist es bereits möglich, Gruppen von Diabetikern zu identifizieren, die aufgrund ihres Alters, Geschlechts, Lebensstils, begleitender Gesundheitszustände, Einhaltung medizinischer Routinen, Bewegungsgewohnheiten usw. am wahrscheinlichsten im Krankenhaus aufgenommen werden.

• Früherkennung von Gesundheitskrisen und Ausbrüchen zur Risikoreduzierung in der öffentlichen Gesundheitsversorgung

Prädiktive Analytik zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, potenzielle Gesundheitskrisen und Pandemien lange im Voraus zu erkennen. Diese frühzeitige Identifizierung trägt dazu bei, die Verbreitung schwerwiegender Krankheiten einzudämmen und Situationen zu verhindern, in denen das Leben von Millionen von Menschen gefährdet ist. Durch die Überwachung und Analyse von aktuellen Daten-Trends können Gesundheitssysteme rasch auf neue Bedrohungen reagieren und auf diese Weise die Gesundheit und das Wohlbefinden ganzer Gemeinschaften schützen.

• Optimierung von Verwaltungsaufgaben

Prädiktive Analytik trägt zur Optimierung von Verwaltungsaufgaben bei, beschleunigt medizinische Reaktionen, fördert eine schnellere Entlassung aus dem Krankenhaus und optimiert Versicherungsprozesse. Dies steigert nicht nur die Effizienz der Gesundheitsversorgung, sondern ermöglicht auch eine effektivere Verteilung von finanziellen und personellen Ressourcen. Auf diese Weise wird die Gesundheitsversorgung kostengünstiger gestaltet, und es wird sichergestellt, dass die vorhandenen Ressourcen sinnvoll genutzt werden.

• Kosteneinsparungen bei wiederholten Terminen, Nichterscheinen und unnötigen Krankenhauseinweisungen

Durch die Nutzung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz prognostiziert prädiktive Analytik nicht nur die Gesundheitstrends, sondern erkennt auch Verhaltensmuster in verschiedenen Patientengruppen. Dies ermöglicht es den Kliniken und Krankenhäusern, sich auf mögliche Probleme vorzubereiten, wiederholte Termine zu reduzieren, das Nichterscheinen der Patienten zu minimieren und unnötige Krankenhauseinweisungen zu verhindern. Der Gesamteffekt ist eine erhebliche Senkung der Gesundheitskosten und verbesserte Ergebnisse für die Patienten.

• Förderung des Engagements der Patienten und der Therapietreue

Prädiktive Analysen tragen auch dazu bei, das Engagement der Patienten und die Einhaltung der Therapievorschriften zu steigern. Indem sie Behandlungspläne und -regimen basierend auf prädiktiven Erkenntnissen anpassen, können Ärzte eine wirksame und individuelle Betreuung sicherstellen. Dies führt nicht nur zu besseren Ergebnissen, sondern ermutigt auch die Patienten, sich aktiv an ihrer medizinischen Versorgung zu beteiligen, was letztendlich die Belastung des Gesundheitssystems verringert.

Tatsächlich können prädiktive Analysen in zahlreichen Bereichen äußerst hilfreich und effektiv sein, wie beispielsweise in der Prävention von Suiziden und Überdosierungen. Im Folgenden werden einige der vielversprechendsten Anwendungsfälle von prädiktiven Analytik näher beleuchtet.

Hauptanwendungsbereiche von prädiktiver Analytik im Gesundheitswesen

Unabhängig von der scheinbaren Komplexität bestimmter Modelle, sei es von Menschen entwickelte oder KI-Modelle, basieren sie auf grundlegenden Prinzipien, die recht verständlich sind:

• logistische Regression, die darauf abzielt, einen Datenwert auf Grundlage früherer Beobachtungen und Datensätze vorherzusagen;
• Entscheidungsbäume, die verschiedene Verzweigungsmethode verwenden, um die wahrscheinlichen Konsequenzen einer getroffenen Entscheidung darzustellen;
• Zeitreihenanalyse, die zeitbasierte Prognosen von Datenpunkten zu bestimmten Zeitpunkten durchführt.

Durch Anwendung dieser verfügbaren Techniken kann die prädiktive Analytik folgende Aufgaben bewältigen:

• Ermittlung von Risikobewertungen für chronische Erkrankungen

Diese Ergebnisse sind von unschätzbarem Wert für Kliniken, Versicherungsunternehmen und politische Entscheidungsträger. Sie sind unerlässlich bei der Identifikation von Personen mit erhöhtem Risiko für Krankheiten wie Diabetes oder Herzkrankheiten und ermöglichen die Umsetzung proaktiver Maßnahmen wie maßgeschneiderte Präventionsprogramme oder gezielte Gesundheitsrichtlinien.

• Vorbeugung von Selbstverletzungen bei Patienten

Prädiktive Analysen ermöglichen psychiatrischen Fachkräften den Zugang zu Frühindikatoren und Vorwarnungen bezüglich der Stabilität ihrer Patienten. Diese Technologie erkennt Signale, die zu Selbstverletzungen oder anderen gefährlichen Verhaltensweisen führen könnten. Mit diesen Informationen können Experten im Bereich E-Mental-Health effektiver eingreifen, rechtzeitig Unterstützung leisten und potenziell Leben retten.

• Früherkennung einer rapiden Verschlechterung des Gesundheitszustands

Prädiktive Analytik beschränkt sich nicht nur auf die Vorhersage von Fällen mit rapidem Gesundheitsverfall, sondern sie kann diesen auch vorwegnehmen. Durch die kontinuierliche Überwachung von Vitalfunktionen und -daten können Fachleute subtile Veränderungen erkennen, die auf eine Verschlechterung des Gesundheitszustands eines Patienten hindeuten. Dieses Frühwarnsystem ermöglicht es Ärzten, prompt zu reagieren und kritische Interventionen anzubieten, bevor schwere Symptome auftreten. Dies verhindert lebensbedrohliche Situationen.

• Beschleunigte klinische Entscheidungsfindung

In lebensbedrohlichen Situationen beschleunigt prädiktive Analytik die klinische Entscheidungsfindung. Wenn es um das Leben eines Menschen geht, können Ärzte auf automatisierte, datengesteuerte Unterstützungssysteme zurückgreifen. Diese Plattformen liefern Informationen und Behandlungsempfehlungen in Echtzeit und unterstützen medizinisches Fachpersonal dabei, entscheidende Schritte schnell und präzise zu unternehmen, um Leben zu retten.

• Betrugserkennung

Die Betrugserkennung im Gesundheitswesen ist ein weiterer Bereich, in dem zuverlässige Vorhersagetools von entscheidender Bedeutung sind. Sie dienen zur Identifizierung von Patienten, die falsche Ansprüche geltend machen. Sie decken betrügerische Versuche auf, die durch Faktoren wie psychische Erkrankungen, Unzufriedenheit am Arbeitsplatz oder Versicherungsbetrug motiviert sind. Dies trägt zur Sicherung der Integrität des Gesundheitssystems bei und gewährleistet, dass die Ressourcen den tatsächlich Bedürftigen zugutekommen.

• Optimierung von Behandlungsplänen und medizinischen Versorgungsabläufen

Prädiktive Analytik nutzt vorhandene Daten, um Behandlungsprotokolle und medizinische Versorgungsverfahren zu gestalten, die optimale Ergebnisse erzielen. Durch die Analyse umfangreicher Datensätze können personalisierte Behandlungspläne und passende Medikamentendosierungen empfohlen werden. Diese Optimierungen gewährleisten, dass Patienten die wirksamste und effizienteste Versorgung erhalten und somit ihre allgemeinen Gesundheitsergebnisse verbessern.

Unabhängig von der spezifischen Art der Lösungen, die Sie in Betracht ziehen – und es gibt viele mehr als die oben genannten – lassen sich die Hauptdimensionen wie folgt zusammenfassen. Hier ist eine beispielhafte Liste von Anwendungsfällen für prädiktive Analysen im Gesundheitswesen:

• Diagnose von Erkrankungen und Prognose des Krankheitsverlaufs;
• Verbesserung der Qualität der medizinischen Versorgung bei gleichzeitiger Kostensenkung;
• Generierung von Behandlungsempfehlungen;
• Minimierung von Behandlungsrisiken und Nebenwirkungen bei gleichzeitiger Sicherstellung einer ordnungsgemäßen Fernüberwachung.

Herausforderungen der prädiktiven Analytik im Gesundheitswesen

Trotz vieler Gründe zur Zuversicht sieht sich die prädiktive Analytik auch mit einer Reihe von Herausforderungen konfrontiert. Das zentrale Problem besteht darin, dass im Gesundheitswesen Menschenleben auf dem Spiel stehen. Infolgedessen ist der Preis für Fehler, unabhängig von den potenziellen Vorteilen prädiktiver Analysen, immer sehr hoch. Daher sind in den folgenden Bereichen stets umfangreiche Vorsichtsmaßnahmen erforderlich:

• Sorgfältige Datenerfassung, -bereinigung und -speicherung

Hierbei ist eine präzise Datenerfassung durch effiziente Wearables und IoT-Geräte entscheidend. Die Daten müssen akkurat erfasst, organisiert und zuverlässig gespeichert werden, sei es auf klinikeigenen Servern oder in der Cloud-Infrastruktur. Fehler in diesen Prozessen können die Genauigkeit und Effektivität von Vorhersagemodellen erheblich beeinträchtigen.

• Krankenakten

Im Gesundheitswesen enthalten Krankenakten hochsensible Informationen, die durch zahlreiche Gesetze und Vorschriften geschützt sind. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass jeder Softwareentwickler, QS-Experte und Datenbankmanager, der mit diesen Akten arbeitet, über professionelle Zertifizierungen verfügt. Die strikte Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsprotokollen ist unerlässlich, um die Vertraulichkeit der Patienten zu wahren und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen.

• Adaption und Benutzerfreundlichkeit

Die Einführung neuer Technologien stellt im Gesundheitswesen eine bedeutende Herausforderung dar, da nicht alle Fachkräfte, einschließlich Ärzte und Krankenschwestern, über fortgeschrittene technische Fähigkeiten verfügen. Diese Herausforderung wird noch komplexer, wenn man die Bedürfnisse von Patienten, insbesondere älteren oder geistig beeinträchtigten Personen, berücksichtigt. Aus diesem Grund sollte bei der Entwicklung von Gesundheitstechnologieprodukten, insbesondere Wearables, höchster Wert auf Benutzerfreundlichkeit gelegt werden. Die Lösungen sollten intuitiv, leicht verständlich und für eine vielfältige Benutzerbasis zugänglich sein, um sicherzustellen, dass die Technologie den Zugang zur medizinischen Versorgung nicht behindert und von allen genutzt werden kann.

Fazit

Modernste medizinische Softwarelösungen von renommierten Softwareentwicklern setzen Standards. Bei Andersen haben wir ein Expertenteam aus Entwicklern, Designern und QS-Ingenieuren, das Ihnen gerne bei Ihren prädiktiven Analyseprojekten hilft. Wir unterstützen Sie bei der Entwicklung von KI-gestützten Tools und Lösungen im Bereich medizinischer Bildgebung.

Nehmen Sie Kontakt mit Andersen auf und vereinbaren Sie ein kostenloses Beratungsgespräch. Schildern Sie uns Ihre Anforderungen und wir beginnen sofort mit der Entwicklung maßgeschneiderter Produkte für Sie. Unsere langjährige Erfahrung in der Entwicklung medizinischer Softwarelösungen, positives Kundenfeedback und professionelle Fachberatung sind die besten Garanten für eine erfolgreiche Implementierung der prädiktiven Medizin.