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Die Top 8 Gesundheitsanalytik-Tools

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Das Datenmanagement im Gesundheitssektor kann aufgrund vieler Faktoren ein komplizierter Prozess sein. Es umfasst einige Bestandteile, darunter die allgemeine Governance, Integration, Speicherung und natürlich Analyse. Jedes Jahr bringen Technologieunternehmen neue Instrumente und Software für die Geschäftsanalyse im Gesundheitswesen auf den Markt, um die Qualität der Dienstleistungen zu verbessern. Viele von ihnen haben einen großen Einfluss auf das Datenmanagement im Gesundheitswesen in all diesen Phasen. Zum Beispiel wurden elektronische Gesundheitsakten (EHRs) und elektronische Patientenakten (EMRs) für eine schnellere und bequemere Speicherung geschaffen, um den Austausch von Gesundheitsinformationen zu beschleunigen. Viele MIoT-Geräte benötigen sofortigen Zugriff auf Datenbanken, um gesammelte Informationen zu speichern und zu analysieren. Deshalb sind praktische Analysetools für das Gesundheitswesen in der Branche von entscheidender Bedeutung. Erstens hilft Software für klinische Analysen Einrichtungen dabei, Patientendaten auf eine sicherere und effizientere Weise zu verwalten. Zweitens ist mit dem Aufstieg der Gesundheitstechnologien die Menge an gesundheitsbezogenen Informationen im Internet exponentiell gewachsen, sodass die Branche Instrumente benötigte, um diese nicht nur zu speichern, sondern auch Prognosen zu erstellen und Annahmen zu treffen. Der Sektor steht vor der Herausforderung, Statistiken in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, die die Patientenergebnisse verbessern (d.h. die Diagnose basierend auf den gesammelten EHR-Daten, sogar unter Verwendung von KI/ML-Algorithmen ohne menschliches Eingreifen). Darüber hinaus hat die Anzahl der Stellen für Gesundheitsanalysten auf dem Markt ebenfalls zugenommen – die Stellen für Managementanalysten, einschließlich Geschäftsanalysten, werden zwischen 2019 und 2029 voraussichtlich um 11 % wachsen. Das Bureau of Labor Statistics schätzt ein Wachstum der Berufe um 15 % in diesem Zeitraum, sodass Fachleute im Pflegebereich mehr Karrieremöglichkeiten haben würden. In diesem Artikel werden wir über Arten von Software für Gesundheitsanalytik sprechen und Ihnen Beispiele für effiziente Analysetools geben.

Überblick über Gesundheitsanalytik-Tools

Healthcare analytics tools got their start in the 1990s and early 2000s, when hospitals and clinics began shifting records into digital form. Back then, the capabilities were bare-bones — mostly simple reporting and data aggregation. Those early systems let providers pull together visit summaries, billing figures, and a handful of metrics. Pioneering solutions like SAS and IBM Cognos rolled out some of the first dashboards and visual reports which — let’s be honest — made tracking performance a bit less of a chore.
As electronic health records (EHRs) began to saturate the landscape, expectations underwent a noticeable shift. The appetite for simply archiving data waned, replaced by a pressing demand to distill intelligence from raw numbers. It was around then that analytics platforms started shedding their early limitations and evolving into more forward-looking engines. Gradually, predictive modeling and clinical decision support cemented themselves as de facto standards — or at least as serious areas of development.
By the 2010s, the healthcare world found itself newly populated by a trio of data visualization platforms — Tableau, Qlik, and Microsoft Power BI. Their main hook? Interactivity. Suddenly, end users could explore datasets on dashboards without writing a line of code or calling IT support. This shift gave clinicians and administrators the ability to move beyond static, paper-heavy reporting and start tapping into streams of actionable insight. Identifying high-risk patients, optimizing staff allocation, even managing costs — all of it became more realistic, and in many cases, far more efficient.

Jetzt verändert sich der Markt mit atemberaubender Geschwindigkeit. KI, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung werden eingesetzt, um Bedeutung aus klinischen Notizen, Bilddaten und anderen unstrukturierten Quellen zu extrahieren. Außerdem hat der Boom in der Telemedizin und der Fernüberwachung seit der Pandemie völlig neue Datenströme geschaffen, die vor nur wenigen Jahren kaum existierten.

Vorteile der Verwendung von Analysetools im Gesundheitswesen

Zunahme des Patientenvolumens und Durchsatz

Unternehmer können die tägliche Patientenlast der Klinik analysieren und die Einschränkungen identifizieren, die sie begrenzen. Sie können auch die Dauer der Termine, die No-Show-Raten und die Zeitverteilung der Ärzte verfolgen. Dieser Ansatz hilft der Einrichtung, Zeitpläne anzupassen und Engpässe zu beseitigen. Statistiken beweisen es: Kleine, datengestützte Änderungen bei der Terminplanung erhöhen oft das Patientenaufkommen um 10–15%, ohne zusätzliches Personal oder zusätzliche Untersuchungsräume hinzuzufügen.

Höhere Einnahmen und Rentabilität

Analysen heben hervor, welche Dienstleistungen Gewinn generieren und welche Ressourcen verbrauchen. Die Überwachung des Umsatzes pro Patient, der Ablehnungsraten von Ansprüchen und der Rentabilität auf Serviceebene ermöglicht es, verlustbringende Verfahren zu entfernen und die Margen zu verbessern. Selbst gezielte Anpassungen in der Abrechnung und den Versicherungsprozessen können den Umsatz um 3–7 % steigern.

Bessere Mitarbeiterproduktivität und Kostenkontrolle

Arbeitskraft ist die größte Ausgabe im Gesundheitssektor. Die Nutzung von Analytik zur Verfolgung von Produktivität, Überstunden und der Arbeitslast des unterstützenden Personals hilft, Schichten abzustimmen, Burnout zu reduzieren und die Arbeitskosten um 8–12 % zu senken – oft ohne Kompromisse und manchmal sogar mit einer Verbesserung des Patientenaufkommens.

Warum Ihre Organisation Werkzeuge für Gesundheitsanalysen benötigt

Zu Ihrer Bequemlichkeit haben wir eine Tabelle zusammengestellt, die die häufigsten Engpässe aufzeigt, mit denen Kliniken konfrontiert sind, und wie ein modernes Analysetool diese aufdecken kann:

Warum das Management von Patientendaten wichtig ist?

Eine ordnungsgemäße Analyse hilft Ärzten, genauere Diagnosen schneller zu stellen und die Servicebereitstellung positiv zu beeinflussen, indem sie eine ordnungsgemäße Kommunikation zwischen den Anbietern im ganzen Land sicherstellt (d.h. zwischen denen, die möglicherweise mit demselben Klienten arbeiten, mit derselben Diagnose umgehen usw.). Durch die Nutzung solcher Instrumente können separate Krankenhausabteilungen reibungsloser zusammenarbeiten, was ihnen sowohl Zeit als auch Geld spart. Wenn Ärzte in der Lage sind, bereits vorhandene Ergebnisse innerhalb von Sekunden aus einer Datenbank abzurufen, entfallen unnötige Tests oder Verfahren. Darüber hinaus verwenden maschinelle Lernalgorithmen die Datenbank für Vorhersagen und bieten eine genaue Behandlung, indem sie Informationen analysieren, die über Jahrzehnte gesammelt wurden (was manuell sehr schwer zu bewerkstelligen wäre). Zum Beispiel hat die Einführung von ML es Forschern ermöglicht, präziser zu identifizieren, warum bestimmte Medikamente bei Männern und Frauen Nebenwirkungen haben. Durch das Filtern nach Unterschieden zwischen biologischen Geschlechtern sind sie in der Lage, ein besseres Verständnis für Komplikationen zu gewinnen, die innerhalb einer bestimmten Gruppe von Menschen auftreten können. Die Pharmaindustrie wurde ebenfalls revolutioniert. Die prädiktive Modellierung in der modernen Arzneimittelentwicklung ermöglicht es Spezialisten, mögliches Arzneimittelverhalten zu analysieren, ohne physische Tests an Objekten immer wieder durchzuführen – und ebnet den Weg für mitfühlendere/tierschonende Forschungspraktiken. Weitere Vorteile sind die folgenden.

Vermeidung unnötiger Eingriffe

Die Möglichkeit für Kliniken im ganzen Land, auf gemeinsame Patientenakten zuzugreifen, hilft den Pflegeanbietern, Tests basierend auf früheren Ergebnissen/Behandlungen durchzuführen, anstatt Interventionen zu wiederholen. Dies erhöht die Effizienz des Gesundheitssystems erheblich und bietet eine bessere Behandlung für Patienten, sodass sie vermeiden, zusätzliche Zeit oder Geld für unnötige Besuche/Tests auszugeben.

Wellness verfolgen

Neue Technologien geben den Menschen mehr Möglichkeiten, die Kontrolle über ihr Wohlbefinden zu übernehmen. Tragbare Geräte wie Smartwatches überwachen Vitalzeichen, d.h. die Qualität des Schlafs und dessen Muster, Trainingsroutinen oder die Herzfrequenz. Die Branche hat Möglichkeiten erkundet, um eine offene, ehrliche Kommunikation zwischen Patienten und ihren Ärzten zu fördern. Eine Möglichkeit, wie dies geschehen kann, ist die Nutzung von Wellness-Apps, die die Vitalzeichen oder das Trainingsprogramm eines Nutzers verfolgen und Details speichern, um ihnen mehr Einblick in den Zustand eines Patienten zu geben. Darüber hinaus haben solche Lösungen einen positiven Einfluss auf das Engagement der Patienten und schaffen eine gute Atmosphäre für eine bessere Zusammenarbeit zwischen Patienten und Ärzten.

Vorhersage und Erkennung von Krankheiten

Prädiktive Analysen werden erfolgreich in vielen Branchen wie Finanzen oder Sportwetten eingesetzt. Aber kürzlich erstreckt sich ihr Einfluss auf die Welt der Gesundheitsversorgung, wo Forscher in der Lage sind, Krankheiten zu erkennen und vorherzusagen, bevor sie auftreten (sogar so ernsthafte wie Herzkrankheiten oder Brustkrebs). Dank prädiktiver Modellierungsalgorithmen, die Risiken basierend auf riesigen Mengen gesammelter Forschungen berechnen. Die Nutzung von BD hat bereits es WHO-Forschern ermöglicht, genaue Vorhersagen zu treffen und neue Einblicke in Krankheiten und deren Muster zu gewinnen. Datengetriebene Methoden und KI-Algorithmen ermöglichen es Spezialisten, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und neue Behandlungen zu entwickeln, während sie gleichzeitig die Überwachung von Krankheiten und Entscheidungsprozesse mit Echtzeitstatistiken verbessern. Infolgedessen führt dies zu einem besseren Niveau der patientenzentrierten Gesundheitsversorgung, reduziert Ressourcenverschwendung und verbessert die Betrugserkennung.

Optimierung der Kundenerfahrung in der Notaufnahme

Die Notaufnahme wird oft als stressig und langsam angesehen, da die Besucher normalerweise stundenlang in einer langen Schlange auf ihre Papierunterlagen und Termininformationen warten. Mit digitalen Lösungen kann es angenehmer und effizienter sein. Durch die Implementierung von EHR (Elektronische Gesundheitsakten) sind Krankenhäuser in der Lage, ein besseres Kundenerlebnis zu bieten, da der Prozess schneller und bequemer wird. Darüber hinaus sind die Vorteile für Ärzte in diesem Fall zahlreich. Sie können jederzeit auf alle Informationen zugreifen und schnellere Entscheidungen darüber treffen, welche Behandlungsoptionen basierend auf allen gesammelten Details, die in einem System gespeichert sind, am besten funktionieren würden.

Verbesserung der psychischen Gesundheitsversorgung

Psychische Gesundheit ist ein Thema, mit dem viele Menschen kämpfen, aber es wurde erst kürzlich im digitalen Raum angesprochen. Forscher haben Geschäftsanalysen in Krankenhäusern zu Zwecken des psychischen Wohlbefindens verwendet: Durch die Nutzung ihres Wissens über Nutzerverhalten in sozialen Medien, d.h. auf Facebook oder Twitter, können Spezialisten ein kostengünstiges Instrument zur Erkennung von Depressionen in bestimmten Gruppen von Menschen bereitgestellt werden. Mit der Technologie des maschinellen Lernens ist es möglich, EHRs zu analysieren und mit einer ziemlich hohen Genauigkeit zu bestimmen, ob jemand Suizidgedanken hat oder nicht. Der Patient kann von einem ML-Algorithmus gebeten werden, ein Formular auszufüllen, das Fragen zu dunklen Suizidgedanken, Schlafproblemen, Beziehungsproblemen usw. enthält. Wenn sie depressive Symptome haben, kann das System auch bestimmen, welche Medikamente für sie basierend auf Faktoren wie Stimmungsschwankungen, Angstzuständen oder anderen Störungen geeignet sein könnten. Psychische Gesundheitsdienstleister sollten in Betracht ziehen, notwendige Details auf diese Weise zu sammeln, indem sie digitale Instrumente und KI/ML verwenden, anstatt einfach nach Symptomen zu fragen: Viele von uns möchten einfach nicht von Angesicht zu Angesicht über unsere psychischen Gesundheitsprobleme sprechen. Ärzte können die gesammelten Statistiken nutzen, um das Verhalten des Patienten zu analysieren und bestimmte Risiken in der Zukunft zu minimieren.

Gesundheitsdatenmanagement Bestandteile

Vor seiner Analyse sollten alle erhaltenen Daten durch einige Phasen gehen. Ein komplizierter Prozess wird in die folgenden Bestandteile unterteilt:

Datenverwaltung

Es ist das Rückgrat jeder medizinischen Organisation. Es stellt sicher, dass der Informationsaustausch zwischen mehreren Systemen innerhalb einer einzigen Institution oder separaten Kliniken nicht zu Verwirrung führt. Die Identifizierung der richtigen Standards ist entscheidend für eine erfolgreiche Zusammenarbeit: das richtige Vokabular, die Ontologie und die Dimensionen stellen sicher, dass alle an den Abläufen der Organisation beteiligten Parteien einander verstehen.

Datenintegration

Es ist ein komplizierter Prozess, der das Verbinden verschiedener Quellen umfasst. Das Ziel ist es, all diese Informationen an einem Ort verfügbar zu machen, damit sie effektiver analysiert und genutzt werden können. Für Krankenhäuser ist es entscheidend, sicherzustellen, dass die Laborergebnisse, EHRs oder sogar Versicherungsdetails entsprechend aggregiert werden. Besonders wenn sie versuchen, die Qualität der Dienstleistungen und die Koordination zwischen den Abteilungen zu verbessern. Neben der eigentlichen Aggregation müssen die gesammelten Informationen standardisiert und für die weitere Speicherung vorbereitet werden.

Datenanreicherung

Es ist der Prozess der Vorbereitung von Informationen für eine weitere Analyse, indem nützliche Informationen aus verschiedenen Arten von medizinischen IT-Quellen abgeleitet werden, unter Verwendung von natürlicher Sprachverarbeitung und Schlüsselwortextraktion. Die Statistiken stammen aus medizinischen Aufzeichnungen (oder Labortests), Umfragen, die von Anbietern ausgefüllt wurden, usw.

Datenspeicherung

Der letzte Schritt im Prozess ist die eigentliche Speicherung. Dies stellt sicher, dass die Institution alle notwendigen Informationen erhält, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten. Hier ist es entscheidend, dass die Informationen ordnungsgemäß gespeichert, leicht gefunden und dann analysiert werden. Es gibt verschiedene Werkzeuge für jede Phase, mit den besten Anbietern auf dem Markt.

Arten von Werkzeugen zur Verwaltung von Gesundheitsdaten

Datensammlungstools

Die Sammlung von Statistiken und die Zusammenarbeit sind ein Schlüsselkomponente für den Erfolg jeder Art von Gesundheitsorganisation. Darüber hinaus hängt die Leistung und Effektivität eines Tools maßgeblich davon ab, wie gut alle Abteilungen zusammenarbeiten, um qualitativ hochwertige Informationen über ihre Patienten bereitzustellen. Unternehmensdatenlager gehören zu den beliebtesten Optionen im Sektor: Sie aggregieren Informationen aus verschiedenen Quellen und machen sie leicht zugänglich und integriert. Hier sollten Unternehmen auch ihre Verantwortung für die Sammlung und Aufbewahrung von Gesundheitsinformationen verstehen, daher müssen sie in gute Sicherheitslösungen investieren.

Sofortige Dateneingabeanwendung (IDEA)

Ein leistungsstarkes, aber einfach zu bedienendes Werkzeug. Es läuft auf der EDW-Plattform und ermöglicht es Benutzern, beliebig viele Formulare zu entwerfen, die von Live-Reporting-Funktionen unterstützt werden. Es wird verwendet, um benutzerdefinierte Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen, um Informationen zu sammeln, die in ein EDW fließen. IDEA ermöglicht das Erfassen von benutzerdefinierten Listen und Hierarchien, die für das Reporting erforderlich sind, sowie das Sammeln von Statistiken für Forschungs- und Qualitätsverbesserungsinitiativen.

Datenintegrations- (DI) Werkzeuge

Für medizinische Fachkräfte ist der Umgang mit unstrukturierten Informationen real. Trotz der Implementierung von EHRs in vielen Krankenhäusern kann die Integration aus verschiedenen Quellen in der Branche, in der der Datenschutz am wichtigsten ist und Sicherheit immer an erster Stelle stehen sollte, weiterhin eine Herausforderung darstellen. Die besten Plattformen bieten eine Möglichkeit für Krankenhäuser, alle ihre Patientendaten sowie klinische und Arbeitsablaufdetails in einem System zu aggregieren.

Informatik

Diese Cloud-Plattform gehört zu den besten Optionen: Ein cloud-natives, KI-gestütztes System hilft Unternehmen, jede Kombination aus Cloud- und Hybrid-Infrastrukturen zu betreiben, zu interagieren und zu unterstützen. Es bietet auch Werkzeuge zur Optimierung der Leistung mit KI/ML-gesteuerten Betriebsüberwachungen und prädiktiven Einblicken.

SnapLogic

SnapLogic gehört ebenfalls zu den führenden Anbietern: Die Plattform ist bekannt im Bereich der Self-Service-Anwendungen und der Datenintegration. Die Lösung des Unternehmens ist eine einheitliche Plattform als Dienstleistung (iPaaS). SnapLogic ermöglicht es Benutzern, Anwendungen und Informationen schnell und einfach über die Organisation hinweg zu verbinden, damit sie Geschäftsprozesse verbessern können. Benutzer schätzen prädiktive, ML-basierte Algorithmen, eine bequeme API-Verwaltung und eine einfache B2B-Integration.

Attunity

Ein weiteres Beispiel ist Attunity, das Qlik kürzlich übernommen hat. Die neue Qlik-Plattform bietet effizientere Instrumente, stellt BI-Software für alle Arten von Gesundheitseinrichtungen zur Verfügung und bietet mehrere gesundheitspezifische Apps zur Verfolgung wichtiger Leistungskennzahlen.

Analytik großer Gesundheitsdaten und Business-Intelligence-Tools

Die neuen Gesundheitsstandards haben Krankenhäuser und verwandte Institutionen dazu veranlasst, BD-Analysen zu übernehmen, um die Erwartungen und Anforderungen der Kunden zu erfüllen. Infolgedessen haben mehr Gesundheitsfachkräfte Qualitätsmesswerkzeuge genutzt, um bessere Entscheidungen zu treffen und das allgemeine Qualitätsniveau der Dienstleistungen zu verbessern. Die Branche sucht ständig nach Möglichkeiten, Kosten zu senken und die Abläufe effizienter zu gestalten. Um dies zu erreichen, benötigen sie ein besseres Verständnis der neuesten Zahlen, damit sie diese strategisch an den richtigen Stellen einsetzen können. Deshalb wird Business-Intelligence-Software überall im medizinischen Sektor implementiert, um medizinische, finanzielle, betriebliche und andere wichtige Informationen zu analysieren. BI-Tools sind eine großartige Möglichkeit, Bereiche mit Personalmangel zu identifizieren und zu priorisieren. Solche Lösungen können elektronische Gesundheitsakten, genetische Studien usw. analysieren, um effiziente Behandlungen entsprechend den individuellen Bedürfnissen jedes Patienten zu empfehlen, wobei deren aktuellen Zustand berücksichtigt wird.

Power BI

Power BI ist eine Analyse- und Visualisierungsplattform von Microsoft – eines der beliebtesten Tools zur Visualisierung von Gesundheitsdaten auf dem Markt. Es ermöglicht Benutzern, tiefere, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die die Lücke zwischen Daten und Entscheidungsfindung überbrücken. Power BI integriert sich nativ mit Microsoft-Lösungen, d.h. Excel, PowerPoint, SharePoint. Es analysiert, modelliert und visualisiert Statistiken in anpassbaren Berichten und Dashboards.

Sisense

Dies ist ein weiteres Beispiel für ein BI-Tool, das für mittelständische und große Unternehmen, einschließlich unabhängiger Krankenhäuser oder verwandter Organisationen mit mehreren Niederlassungen, entwickelt wurde. Sisense Fusion ist die KI-gesteuerte eingebettete Analyseplattform, die Intelligenz in die Arbeitsabläufe, Prozesse und Anwendungen eines Unternehmens integriert, um das Kundenerlebnis zu verbessern und Geschäftsprozesse zu transformieren. Sie haben ein praktisches Modul entwickelt, um unstrukturierte Gesundheitsinformationen zu analysieren. Es bietet auch Integrationsmöglichkeiten:

Tabelle

Noch ein Produkt ist Tableau. Ihre Unternehmensplattform macht visuelle Analysen einfach zu bedienen und ermöglicht es Klinikern, optimale Erfahrungen und Pflegeergebnisse zu liefern.

Gesundheitskatalysator

Diese gesundheitsbezogene Analyseplattform kombiniert klinische, betriebliche und finanzielle Daten aus mehreren Systemen.

Fazit

Der Markt ist ziemlich groß und es ist nicht einfach, schnell das zu finden, was man braucht. Es gibt zahlreiche Analyselösungen für verschiedene Zwecke sowie Software zur Patientenverwaltung und Werkzeuge zur Krankenhausdatenverwaltung, daher müssen Sie entscheiden, welche am besten für Ihr Unternehmen geeignet ist. Und es spielt keine Rolle, ob es sich um ein kleines Zentrum oder eine große Institution mit verschiedenen Abteilungen handelt. Definieren Sie die wichtigsten Kennzahlen, mit denen Sie Schritt halten möchten. Führen Sie dann Marktforschung durch: Finden Sie heraus, welche Software im Gesundheitswesen verwendet wird, und wählen Sie eine geeignete Option für Ihre Art/Menge an Daten. Lösungen zur Datenverarbeitung für Krankenhäuser können ein ziemlich teurer Aspekt sein, daher sind kostenlose Testversionen eine perfekte Möglichkeit, herauszufinden, welche unter den anderen am effektivsten ist. Wenn Sie mehr über aktuelle Trends im Krankenhausdatenmanagement oder eine spezifische Gesundheitstechnologie erfahren möchten, zögern Sie nicht, EDE zu kontaktieren – den Marktführer unter den Unternehmen für Gesundheitsanalytik-Software! Ein-des-ein ist ein Web- und App-Entwicklungsunternehmen, das sich auch auf die Entwicklung von mobilen Gesundheitsanwendungen spezialisiert hat; bitte schauen Sie sich unser Portfolio an, um mehr über die Projekte zu erfahren, an denen wir gearbeitet haben!