Der Gesundheitssektor erlebt aktuell eine tiefgreifende digitale Transformation. Angesichts einer alternden Bevölkerung und steigender Anforderungen an das Gesundheitswesen ist die Einführung digitaler Technologien für die Modernisierung der Gesundheitssysteme und die Steigerung der Effizienz unerlässlich geworden. Insbesondere erkennbar ist jedoch der Paradigmenwechsel in der Herangehensweise von Krankenhäusern und Gesundheitsorganisationen an die Einführung von digitalen Technologien. Im Vordergrund stehen eine werteorientierte Versorgung (Value-based Care) und schnell konsumierbare Mehrwerte. Folglich besteht ein Bedarf an Technologien, die konkrete, messbare, unmittelbare Vorteile bringen und spezifische Herausforderungen im Gesundheitswesen wirksam angehen. Mit diesem Ansatz können Gesundheitseinrichtungen die Patientenversorgung verbessern oder auch die betriebliche Effizienz optimieren. Besondere Relevanz haben in diesem Zusammenhang moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen und Robotik.
Werteorientierte Versorgung und schnell nutzbare Mehrwerte im Fokus
Die Gesundheitsbranche steht an der Schwelle zu einer neuen Ära, die durch die rasche Integration digitaler Technologien vorangetrieben wird. Im Mittelpunkt steht ein entscheidender Wandel hin zu einer werteorientierten Versorgung und schnell zugänglichen und nutzbaren Mehrwerten, während es für Gesundheitsorganisationen wichtig ist, sich strategisch zu positionieren und gleichzeitig bereits jetzt einen Mehrwert zu generieren.
Ganz gleich, ob es um die Nutzung künstlicher Intelligenz für prädiktive Analysen, die Implementierung von Remote Monitoring Geräten für die Behandlung chronischer Krankheiten oder den Einsatz von Telemedizinplattformen für virtuelle Konsultationen geht, Gesundheitsorganisationen priorisieren Lösungen, die klare Vorteile in Bezug auf klinische Patientenergebnisse, Kostensenkung, Arbeitsablaufoptimierung und Patientenzufriedenheit aufweisen. Durch Investitionen in Technologien, die einen messbaren, kurzfristig realisierbaren Mehrwert bieten und die mit ihren strategischen Zielen übereinstimmen, treiben Krankenhäuser und andere Organisationen des Gesundheitswesens nicht nur Innovationen voran, sondern fördern auch eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Nachhaltigkeit im Gesundheitssektor.
Das Konzept der Anwendungsfälle
Die wertorientierte Versorgung spiegelt sich im Konzept der Anwendungsfälle (Use Cases) wider. Mit Fokus auf Präzision und gezieltem Technologieeinsatz wird eine grundlegende Strategie zur Wertschöpfung und zur Bewältigung spezifischer Schwachstellen in der Gesundheitslandschaft verfolgt. Im Gegensatz zu generischen Technologieimplementierungen handelt es sich bei Anwendungsfällen um sorgfältig ausgearbeitete Lösungen, die auf die einzigartigen Bedürfnisse und Herausforderungen zugeschnitten sind, mit denen Gesundheitsdienstleister konfrontiert sind. Diese individuellen Anwendungsfälle werden durch eine rigorose Analyse von Schwachstellen, Workflow-Ineffizienzen und Lücken in der Patientenversorgung entwickelt, um sicherzustellen, dass die eingesetzte Technologie direkt auf die identifizierten Bedürfnisse eingeht und messbare Vorteile bietet.
Der Use-Case-Ansatz hilft Organisationen im Gesundheitswesen, das Beste aus ihren digitalen Investitionen herauszuholen. Durch die Fokussierung auf einen klar definierten Anwendungsfall trägt der Ansatz dazu bei, den Implementierungsprozess zu straffen, unnötige Komplexität zu beseitigen und sicherzustellen, dass die verwendete Technologie passgenau auf die strategischen Ziele der Organisation abgestimmt ist. Darüber hinaus bietet er eine strukturierte Methode zur Bewertung der Effektivität von technologischen Maßnahmen, die es Organisationen ermöglicht, ihre Strategien zur digitalen Transformation kontinuierlich zu überwachen und zu verfeinern. Und im Vergleich zu einem umfangreichen konventionellen IT-Projekt sind Ergebnisse schneller verfügbar und die Effektivität in kürzerer Zeit bewertbar.
Besondere Relevanz hat und zusätzliche Mehrwerte liefert der Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in jenen Anwendungsfall-basierten Lösungen, da sich Prozesse weiter automatisieren lassen und zusätzliche Einblicke gewonnen werden können. So sind in vielen Bereichen, beispielweise in der Diagnostik, so viele Datenpunkte auszuwerten, dass diese für den Menschen manuell nur mit hohem Zeitaufwand beziehungsweise gar nicht erfassbar wären. KI- und ML-Technologien sind in der Lage, auch höchst umfangreiche Datensätze zu analysieren, Muster darin zu erkennen und belastbare Vorhersagen zu treffen, und unterstützen so das medizinische Personal bei der Diagnose und Behandlungsplanung. Darüber hinaus können KI- und ML-Algorithmen administrative Aufgaben rationalisieren, so dass Leistungserbringer sich stärker auf die Patientenversorgung konzentrieren können.
ML zur Vorhersage von Terminabsagen
Mehrere unserer Kunden bei InterSystems nutzen bereits KI und ML, um den Dateneinblick zu verbessern und die Produktivität und Qualität der Versorgung zu steigern. Das King Khalid Eye Specialist Hospital (KKESH) in Saudi-Arabien ist ein gutes Beispiel dafür. Das Krankenhaus kämpfte mit einer hohen No-Show Rate an Patienten, die nicht wie vereinbart zu Terminen erschienen sind.
Das KKESH versuchte es zunächst mit allen üblichen Vorgehensweisen – Textnachrichten, E-Mail-Erinnerungen und Voicemail-Benachrichtigungen brachten jedoch nicht den erwünschten Erfolg. Ein zweiter Ansatz war die Überbuchung von Terminen. Zufriedenstellend waren die Ergebnisse allerdings auch nicht. An manchen Tagen konnte dadurch eine gute Auslastung erreicht werden. An anderen Tagen erschien jedoch der Großteil der Patienten zu den vereinbarten Terminen – wodurch mehrere Patienten zur gleichen Zeit hätten behandelt werden müssen. Was wiederum in unzufriedenstellender Arbeitsbelastung für das Personal sowie in einer Verschlechterung der Patientenzufriedenheit mündete. Es wurde klar, dass es einen besseren, datenbasierten Weg geben musste, um diese Herausforderung zu bewältigen.
Zu diesem Zweck arbeiteten wir mit KKESH an der Entwicklung eines Machine Learning Models zur Vorhersage von No-Shows auf der Grundlage einer Reihe von Risikofaktoren. Anhand jener Informationen werden diejenigen Patienten proaktiv kontaktiert, bei denen die Wahrscheinlichkeit, dass sie einen Termin nicht wie vereinbart wahrnehmen, am höchsten ist. Mit dem neuen datengesteuerten Ansatz ist KKESH in der Lage, jeden Tag deutlich mehr Termine zu vereinbaren und zeitgleich unzählige Stunden an verlorener Produktivität der Mediziner zu vermeiden. Darüber hinaus konnte KKESH die No-Show-Rate um die Hälfte reduzieren und gleichzeitig drei Mitarbeiter des Callcenters in andere Bereiche des Krankenhauses verlegen, die mehr personelle Ressourcen benötigten.
Verbesserte Diagnose und Prävention mit Prädiktiver Analyse
Ein weiterer Kunde von InterSystems im Nahen Osten nutzt KI, um die Erkennung und Prävention von Diabetes zu verbessern. Das Unternehmen untersucht Hunderte von Patientendaten und analysiert verschiedene Merkmale, um bisher unbekannte Frühindikatoren aufzudecken. Das Projekt verspricht Ärzte dahingehend zu unterstützen, dass Patienten besser identifiziert werden können, bei denen die Wahrscheinlichkeit besteht, dass sie innerhalb von fünf Jahren an Diabetes erkranken. Verhaltensänderungen und Präventionsmaßnahmen können dadurch eher früher als später empfohlen werden. Andere Krankenhäuser und Gesundheitsdienstleister arbeiten an ähnlichen Projekten für chronisch obstruktive Lungenerkrankungen (COPD), Brustkrebs, Sepsis und weitere Krankheiten.
Die Möglichkeiten zum Einsatz von KI und ML sind nahezu grenzenlos. Auch im Hinblick auf GenAI besteht noch viel Potenzial, das gehoben werden kann. Gehen Sie dabei pragmatisch vor! Fangen Sie klein an, mit einer Auswahl an einfachen Use-Cases, die schnell implementiert werden können und die spezifischen Probleme aus Ihrem Alltag lösen. Sammeln Sie Erfahrung, profitieren Sie von vorzeigbaren, unmittelbaren Mehrwerten und nehmen Sie sich dann Schritt für Schritt größere Herausforderungen vor.
Ganz gleich, ob Sie mit Hilfe von KI ein Geschäftsproblem lösen, einen Arbeitsablauf effizienter gestalten oder ein klinisches Problem angehen wollen, InterSystems verfügt über die Technologieplattformen und das Fachwissen, um Sie bei der schnellen und einfachen Lösung Ihrer Herausforderungen im Gesundheitswesen zu unterstützen. Die Lösungen von InterSystems erleichtern die Erfassung, Aggregation, Vorverarbeitung, Bereinigung und Anreicherung von Gesundheitsdaten für KI und ML. Mit unseren AI-as-a-Service Lösungen, zugeschnitten auf spezifische Anwendungsfälle, helfen wir Ihnen, die Time-to-Value zu beschleunigen und Ihre KI-Investitionen optimal zu nutzen.
