Big Data im Krankenhauswesen
Immer mehr Daten generieren eine Menge Möglichkeiten und schaffen gleichzeitig eine Menge Verantwortung. Im Clinotel-Krankenhausverbund ist man sich dieser Herausforderung bewusst und setzt auf Expertenwissen im Zusammenspiel mit Methodenkompetenz. Der methodische Ansatz des Data Science (Expertenwissen in den Bereich Gesundheitswissenschaften, Statistik und Programmierung) hilft dabei, für die Entscheider im Krankenhaus zielgerichtete und strategisch sinnvolle Analysen zu generieren.
Mehrdimensional zwischen Mensch und Maschine
Einzelne Datenquellen werden im deutschen Gesundheitswesen häufig noch isoliert betrachtet und für die Steuerung von Krankenhäusern genutzt. Genau hier greift der Big-Data-Ansatz verknüpft mit den Methoden medizinischer und ökonomischer wissenschaftlicher Expertise. Die Verknüpfung von Datensätzen und Kompetenzen liefert den Mitgliedhäusern entscheidende Informationen für einen wesentlichen Wettbewerbsvorteil und höhere Patientensicherheit.
Technik und Methodik
Offene Datenmanagementarchitekturen, mehrdimensionale Cube-Strukturen unter Nutzung moderner Programmiersprachen wie Python dienen als Grundstrukturen unserer agilen Softwareentwicklung und der Nutzung von Methoden des maschinellen Lernens. Hochkomplexe Analysen werden gestützt durch einfache deskriptive Analysen und multivariater Statistiken, um aus dem Zusammenspiel der Experten in den Krankenhäusern relevante Informationen zu identifizieren. Neben dem kontinuierlichen Monitoring von Kennzahlen unterstützen immer mehr Prognosemodelle die Entscheider in den Kliniken, um auf mögliche schnell ändernde politische Rahmenbedingungen vorbereitet zu sein.
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