Video: Joel Selanikio: The surprising seeds of a big-data revolution in healthcare 2025
Big Data ist von enormer Bedeutung für die Gesundheitsbranche - von der genetischen Forschung über die moderne medizinische Bildgebung bis hin zur Verbesserung der Versorgungsqualität. Während die Durchführung von Big-Data-Analysen in jedem dieser Bereiche für die Forschung von großer Bedeutung ist, besteht ein großer Vorteil darin, diese Informationen auf die klinische Medizin anzuwenden.
Wenn genügend Daten erfasst werden, können diese Daten praktisch und schnell zur richtigen Zeit angewendet werden, um Leben zu retten. Kliniker und Forscher nutzen Streaming-Daten, um die Entscheidungsfindung in Krankenhäusern zu beschleunigen und die Behandlungsergebnisse für Patienten zu verbessern.
Ärzte verwenden bei der Patientenversorgung große Mengen zeitkritischer Daten, einschließlich der Ergebnisse von Labortests, Pathologieberichten, Röntgenbildern und digitaler Bildgebung. Sie verwenden auch medizinische Geräte, um die Vitalzeichen eines Patienten wie Blutdruck, Herzfrequenz und Temperatur zu überwachen.
Während diese Geräte Warnungen liefern, wenn die Messwerte außerhalb des normalen Bereichs liegen, könnten in einigen Fällen vorbeugende Maßnahmen stattfinden, wenn Ärzte eine Frühwarnung erhalten könnten. Subtile Veränderungen im Zustand eines Patienten sind bei einer körperlichen Untersuchung oft schwer zu erkennen, könnten aber von Überwachungsgeräten aufgegriffen werden, wenn es einen Weg gäbe, um direkten Zugriff auf die Daten zu haben.
Überwachungsgeräte auf Intensivstationen erzeugen tausende von Messwerten pro Sekunde. In der Vergangenheit wurden diese Messwerte alle 30-60 Minuten in einer Lesung zusammengefasst. Diese Geräte überwachten sehr große Datenmengen, aber wegen der technischen Beschränkung waren viele dieser Daten nicht für die Analyse verfügbar.
Mithilfe der Streaming-Technologie kann ein Forschungsteam der Krankenhausuniversität den Datenstrom von Monitoren am Krankenbett erfassen und mithilfe von Algorithmen verarbeiten, die auf frühe Warnsignale für schwerwiegende Infektionen ausgerichtet sind.
Die Daten werden in Echtzeit verwendet, um frühzeitig vor Änderungen im Zustand eines Patienten zu warnen. In einigen Situationen finden Ärzte heraus, dass sie in der Lage sind, Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, um einem Patienten fast 24-36 Stunden früher als ohne die Daten-Streaming-Technologie zu helfen. Ein weiterer Vorteil ist die Fähigkeit von Ärzten, die Analyse mit einer Datenbank von Patientenergebnissen zu vergleichen, die zusätzliche Erkenntnisse liefern könnte.
