Kurs
Fallstudie: Analyse von Gesundheitsdaten in Power BI
4 Std.
8K
Daten verschwinden nicht, und unsere Fähigkeit, große Datensätze zu managen und zu analysieren, wird mit der Zeit weiter zunehmen. Das führt letztlich zu tieferen Einsichten – zu neuen Zusammenhängen und Erkenntnissen, die die Versorgungsqualität, die Verfügbarkeit von Personal und Ressourcen sowie Entscheidungsprozesse im Gesundheitsmanagement verbessern können.
Alex Duman, Data Analyst at Aptive Resources
Anwendungsfelder von Data Science im Gesundheitswesen
Data Science lässt sich in nahezu allen Bereichen des Gesundheitswesens einsetzen. In einigen hat sie bereits besonders großen Einfluss.
Einsatz von KI im Gesundheitswesen
Prädiktive Analytik in der Versorgung
Früherkennung beeinflusst Behandlungsergebnisse maßgeblich. Prädiktive Analytik ist hier ein mächtiges Werkzeug. Modelle analysieren Patient:innendaten und sagen die Wahrscheinlichkeit für chronische Erkrankungen wie Diabetes oder Herzleiden voraus. Diese proaktive Herangehensweise ermöglicht frühzeitige Interventionen und besseres Management.
Bildgebung und Diagnostik
Machine Learning hat die medizinische Bildgebung und Diagnostik grundlegend verändert. Algorithmen analysieren Röntgenbilder, MRTs und mehr, erkennen Auffälligkeiten mit hoher Präzision und beschleunigen Diagnosen. Das steigert nicht nur die Geschwindigkeit, sondern auch die Genauigkeit – und verbessert so die Versorgung. Sieh dir den Biomedical Image Analysis in Python Kurs an, um tiefer einzusteigen.
Genomik und Präzisionsmedizin
Data Science treibt die Genomforschung voran und ebnet den Weg für Präzisionsmedizin. Durch die Analyse genetischer Daten lassen sich Marker identifizieren, die mit Krankheiten zusammenhängen – Grundlage für präzisere Diagnosen und zielgerichtete Therapien.
Personalisierte Behandlungspläne auf Basis genetischer und Lifestyle-Daten werden immer üblicher. So können etwa Krebstherapien am genetischen Profil des Tumors einer Person ausgerichtet werden – mit höheren Erfolgsaussichten.
Solch personalisierte Medizin gilt seit Langem als Zukunft der Medizin.
Wearable-Technologie
Der Einsatz medizinischer Wearables ist in den letzten Jahren explodiert. Von Fitness- und Fertility-Tracking bis hin zu Krankheitsprognosen verlassen sich Patient:innen immer stärker auf Wearables im Alltag. Auch Ärzt:innen nutzen sie zunehmend, um Gesundheitsdaten in Echtzeit zu erfassen und Zustände kontinuierlich zu überwachen.
Diese Daten helfen, frühe Anzeichen von Problemen zu erkennen und rechtzeitig gegenzusteuern. Wearables können etwa den Puls überwachen, Unregelmäßigkeiten erkennen und das Behandlungsteam warnen, bevor es kritisch wird.
Elektronische Gesundheitsakten (EHR)
Elektronische Gesundheitsakten (EHR) sind das Rückgrat moderner Versorgung. Datengetriebene Verwaltung und Analyse von EHRs ist ein schneller Hebel für bessere Versorgung und effizientere Abläufe. Durch die Analyse von EHR-Daten erkennen Teams Trends, verfolgen Outcomes und treffen datenbasierte Entscheidungen.
Wirkstoffforschung und -entwicklung
Data Science ist seit jeher Teil wissenschaftlicher Arbeit und daher zentral für die Wirkstoffentwicklung – zuletzt verstärkt durch Big Data.
Durch die Analyse großer Datensätze identifizieren Forschende potenzielle Kandidaten. Moderne ML-Algorithmen prognostizieren, wie Verbindungen mit biologischen Zielstrukturen interagieren – und beschleunigen so neue Therapien.
Operations
Die operative Effizienz im Gesundheitswesen lässt sich mithilfe von Data Science stark verbessern. Dieser Bereich ist zudem ein guter Einstieg in Datenanalytik, da Planungs- und Prozessdaten oft weniger reguliert sind als sensible Gesundheitsdaten.
Die Analyse interner Klinikdaten deckt Ineffizienzen auf und verschlankt Abläufe – für besseren Ressourceneinsatz, geringere Kosten und bessere Versorgung.
So lassen sich etwa Dienstpläne optimieren, Bestände steuern und Wartezeiten reduzieren – und das Gesamterlebnis deutlich verbessern.
Curren Katz, Senior Director für Data Science und Projektmanagement bei Johnson & Johnson, hat das im DataFramed Podcast so zusammengefasst:
Es geht darum, Patient:innen zu verstehen – ihre Wege, ihre Hürden, ihre Erfahrungen mit dem System und wo wir vielleicht nicht so versorgen, wie wir sollten. Daten machen das sichtbar und helfen uns, ein besseres, individuelleres Erlebnis zu liefern – biologisch personalisiert und zugleich auf persönlicher Ebene: Präferenzen, Interaktionen und die Art, wie wir Versorgung suchen.
Curren Katz, Senior Director for Data Science and Project Management at Johnson & Johnson
Die Vorteile von Data Science im Gesundheitswesen sind enorm: bessere Ergebnisse für Patient:innen, effizientere Kliniken und schnellere Forschung. Es gibt aber auch Hürden: Datenschutz, die Zusammenführung unterschiedlichster Datenquellen und der Mangel an qualifizierten Data Scientists zählen zu den größten Herausforderungen.
Adam Baker, CEO at Perspectives Behavioral Health Management LLC
Wir müssen Datenqualität im Gesundheitswesen immer im Kontext aller geplanten Use Cases denken – nicht nur eines Segments. Wenn wir z. B. Produkte für Care Navigation bauen, zählen für Kund:innen Metriken wie Genauigkeit und Abdeckung. Gleichzeitig brauchen wir Ausgaben, die für die letztendlichen Nutzer:innen – Menschen auf der Suche nach Versorgung – wirklich handlungsleitend sind. Ein weiterer Blickwinkel und eine größere Perspektive helfen uns, wirksame Lösungen für die Probleme zu entwickeln, die den Zugang zur benötigten Versorgung heute noch verhindern.
Sunna Jo, Senior Data Scientist at Ribbon Health
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Unser Product Assurance Manager hat einen Track erstellt und die relevantesten Kurse ausgewählt – etwa 49 Stunden. Er hat den Data Analyst Track genommen, einige SQL-Module entfernt, weil wir sie nicht nutzen, und dafür zusätzliche Inhalte zu Statistik und Visualisierung ergänzt, da unsere Wissenschaftler:innen Daten häufig visuell präsentieren.
Faye Wakefield, Senior HR Specialist at LumiraDx
Wir wollen uns nicht auf zentrale Analytics-Teams verlassen, wo Anfragen und Tickets einen Stau verursachen und Entscheidungen hängen bleiben. Wir streben eine Self-Serve-Kultur an, in der alle ihre eigene Datenstory erzählen können.
Benjamin Taylor, Data Enablement Lead at Specsavers
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