Unser Team kann einen Entwicklungsansatz für die Datenanalyse verfolgen, der zu den Zielen des jeweiligen Unternehmens, den verfügbaren Ressourcen und dem Budget passt.
schnellere Testläufe
Wir haben eine Reihe von Analyselösungen für das Gesundheits- und Pharmasektor auf den neuesten Stand gebracht und führen Entwicklungs-, QA- und DevOps-Services durch, um die Benutzererfahrung zu verbessern und die App-Leistung zu steigern.
schnellere Datenverarbeitung
Wir haben die Infrastruktur des Kunden in die Cloud migriert und seine Datenanalyselösungen, die von Pharmakonzernen auf der ganzen Welt genutzt werden, neu entwickelt.
Im Gesundheitswesen werden fünf Arten der Datenanalytik eingesetzt, die sich in Bezug auf Rechenleistung, Datenanforderungen und potenzielle Auswirkungen unterscheiden.
Was könnte passieren? (Was könnte den Zustand verschlimmern?)
Warum ist das passiert? (Was hat den Zustand verursacht?)
Was ist passiert? (Wie sieht der Zustand aus?)
Was sollte geschehen? (Wie sollten wir den Zustand behandeln?)
Woher wissen wir, dass es passiert ist? (Welche der Vitaldaten des Patienten sollten verwendet werden, um die Ursache/die Art/das Ergebnis des Zustands zu bestimmen?)
Hier sind die zehn beliebtesten Anwendungen der Datenanalytik im Gesundheitswesen.
Analytische Lösungen ermöglichen es Organisationen des Gesundheitswesens, die verfügbaren Daten zu ihrem Vorteil und zum Vorteil der Patienten zu nutzen.
Die Analyse der Krankengeschichte von Patienten kann dazu beitragen, eine Reihe von Gesundheitsrisiken im Voraus zu erkennen und aufkommende Krankheiten zu verhindern. Dadurch können Krankenhausaufenthalte vermieden, die Notaufnahme und die Intensivstation entlastet und die Genesung der Patienten beschleunigt werden.
Ein ganzheitlicheres Verständnis aller Gesundheitsfaktoren des Patienten hilft bei der Erstellung von Behandlungsplänen, die am besten auf den individuellen Fall, die Bedürfnisse und die gesundheitlichen Besonderheiten des Patienten abgestimmt sind. Dies verbessert die Patientenzufriedenheit, steigert den Behandlungserfolg und macht die Versorgung umfassender.
Die Leistungsanalyse hilft, redundante Arbeitsabläufe, Bereiche mit unproduktivem Ressourcen- und Personaleinsatz und schlechte Managementansätze aufzudecken. Sie hilft auch dabei, kosteneffiziente betriebliche Strategien festzulegen, erfolgreiche Marketingkampagnen zu erstellen und Möglichkeiten zur Erweiterung des Patientenstamms zu entdecken.
Predictive-analytics erkennt Anzeichen für eine bevorstehende Krise, wie z. B. eine Epidemie, Personalengpässe und überfüllte Einrichtungen, und findet effektive Managementansätze, wie z. B. die Umverteilung von Ressourcen und Aufgaben, Datensicherung oder die Umleitung von Patientenströmen.
In der Pharmaindustrie können Big-Data-Analysen und -Modellierung die Verarbeitung von Forschungs- und Studiendaten beschleunigen und gleichzeitig die Kosten immens senken, so dass neue Medikamente billiger und sicherer werden.
Obwohl Analyselösungen für das Gesundheitswesen den Leistungserbringern unbestreitbare Vorteile bieten, kann ihre Implementierung und Nutzung einige Herausforderungen mit sich bringen, insbesondere für nicht technisch versierte Fachleute.
Da die Software-Interoperabilität in vielen Organisationen des Gesundheitswesens noch nicht erreicht ist, liegen die Daten aus den verschiedenen Systemen oft in unterschiedlichen Formaten vor und lassen sich daher nur schwer verarbeiten und gemeinsam nutzen.
Unsere Experten prüfen und bereinigen die Datensätze einer Organisation des Gesundheitswesens und auditieren die Datenqualität, um sicherzustellen, dass alle Daten für die Verarbeitung bereit sind. Anschließend integrieren wir Analysetools in digitale Umgebungen und stellen ihre künftige Interoperabilität sicher.
Organisationen des Gesundheitswesens erzeugen große Datenmengen und müssen sich manchmal für billigere Speicheroptionen entscheiden, die den Zugriff auf die Daten erschweren.
Wir erstellen DWH-Architekturen und ETL-Prozesse, um eine nahtlose Datenkonnektivität, Systemstabilität und Skalierbarkeit zu erreichen, wobei wir die Anforderungen Ihres Unternehmens, das Datenvolumen und das Budget berücksichtigen.
Eine Data-Governance-Strategie ist der beste Weg, um Datenqualität und -schutz für zuverlässige Analyseergebnisse zu gewährleisten. Viele Anbieter sind jedoch mit solchen Praktiken nicht vertraut.
Unsere Berater arbeiten eng mit der IT-Abteilung des Unternehmens zusammen, um die Annahme und ordnungsgemäße Durchführung aller Aktivitäten sicherzustellen, die darauf abzielen, Daten zuverlässig, strukturiert, zugänglich und geschützt zu halten. Wir können Personalschulungen durchführen, die Systemleistung überwachen und Empfehlungen zur weiteren Verbesserung der Data Governance geben.
Wir bieten Software für die sichere Verwaltung, Speicherung und gemeinsame Nutzung von Patientendaten an, die es den Leistungserbringern ermöglicht, einen vollständigen und aktuellen Überblick über den Gesundheitszustand der Patienten zu erhalten.
Unsere CRM-Lösungen sind auf das Gesundheitswesen zugeschnitten und tragen dazu bei, die Erfahrungen der Patienten zu verbessern und den Servicebereich zu erweitern.
Wir liefern Lösungen, die alle Krankenhausabläufe digitalisieren und erleichtern, von der Lokalisierung der Stationsausstattung bis zur Aufgabenverteilung.
Unsere Lösungen unterstützen Pharmaunternehmen bei der Bewältigung komplexer Abläufe von der Lieferkette über das Bestell- und Pharmadatenmanagement bis hin zur Gefahrstoffkontrolle.
Wir entwickeln hochentwickelte Telehealth-Suiten, die Fernkonsultationen, -diagnosen und -behandlungen ermöglichen, um das Gesundheitswesen zugänglicher zu machen und die Einnahmen der Anbieter zu steigern.
Unsere Lösungen zur Einbindung von Patienten, einschließlich Patientenportalen und mHealth-Anwendungen, erleichtern die Kommunikation zwischen Anbietern und Patienten, erhöhen die Loyalität der Patienten und helfen ihnen, ihre Gesundheit proaktiv zu verwalten.
Hier sind einige Fragen, die man sich vor der Einführung von Analytik im Gesundheitswesen stellen sollte.
Abhängig von Ihrem IT-Ökosystem können analytische Algorithmen Umfragen, EHR/EMR, CRM, Versicherungsansprüche, Laborsysteme und Daten medizinischer Geräte nutzen.
Dieser Begriff wird häufig verwendet, um eine automatisierte Datenanalyse zu beschreiben, bei der Techniken und Werkzeuge eingesetzt werden, die komplexer sind als die herkömmliche Business Intelligence (KI, Maschinelles Lernen, Blockchain usw.).
Die "großen fünf" Algorithmen, die in der medizinischen Datenanalyse verwendet werden, sind lineare Regression, logistische Regression, Klassifizierungs- und Regressionsbäume, K-nearest neighbors und K-means clustering. Sie können jedoch den Anbieter fragen, welcher Algorithmus in einem bestimmten Fall verwendet wird.
Die Kosten variieren erheblich zwischen den einzelnen Lösungen, je nach Funktionsumfang und der Menge der zu verarbeitenden Daten. Am besten besprechen Sie die Kosten mit Ihrem Entwicklungsunternehmen, wenn Sie eine konkrete Vorstellung von Ihrer künftigen Analysesoftware haben.
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