.svg)
Die digitale Transformation des Gesundheitswesens schreitet immer schneller voran, da die Einrichtungen des Gesundheitswesens weiterhin von den Vorteilen in den Bereichen Betriebsmanagement, Epidemiologie und persönliche Medizin profitieren. Ein Teilbereich der Digitalisierung, der sich als äußerst nützlich erweist, ist die Integration von prädiktiver Modellierung und Analytik im Gesundheitswesen.
Die prädiktive Modellierung bezieht sich auf die Verwendung historischer Daten oder verfügbarer Daten, um Vorhersagen über künftige Ereignisse zu treffen, was zu einer besseren Entscheidungsfindung beiträgt. Sie wird auch zur Fehlersuche oder zur Vorhersage künftiger Verhaltensmuster oder Ergebnisse anhand multivariater Datensätze oder Ereignisse eingesetzt.
In der Medizin werden Vorhersagemodelle eingesetzt, um in die Zukunft zu blicken und erwartete Trends im Betriebsmanagement und in der Patientenversorgung sowohl auf individueller Ebene als auch in größerem Maßstab zu definieren. In pharmazeutischen Labors werden prädiktive Modelle zur Vorhersage des künftigen Bedarfs, zur Produktivitätssteigerung und für die Vorausplanung und Terminierung eingesetzt.
Die Bedeutung der digitalen Transformation und der prädiktiven Modellierung im Gesundheitswesen
Die Digitalisierung von Gesundheitsdaten hat der Öffentlichkeit den Zugang zu großen Beständen an gesundheitsbezogenen Daten ermöglicht. Mit einem Smartphone kann heute jeder bequem von zu Hause aus Symptome nachschlagen und medizinischen Rat einholen.
Die Digitalisierung hat auch dazu geführt, dass Patientendaten und Bildungsressourcen von Gesundheitsdienstleistern auf der ganzen Welt abgerufen werden können. Dies sind zwar hervorragende Beispiele für die Vorteile der Digitalisierung, aber die vorausschauende Wartung geht noch einen Schritt weiter. Die prädiktive Modellierung bietet die Möglichkeit, das Betriebsmanagement in einer Weise zu verbessern, wie es bisher nicht möglich war.
Ein Beispiel ist die Verwendung von Vorhersagemodellen zur Analyse von Patienten, die nicht erscheinen, von Behandlungsplänen und zur Optimierung von Krankenhausressourcen. Im Jahr 2018 führte das Elmont Teaching Health Center den Einsatz von Vorhersagemodellen ein, um zu ermitteln, wie viele Patienten nicht zur Behandlung erschienen sind, was das Zentrum Geld kostete. Um das Nichterscheinen von Patienten besser vorhersehen und entsprechend planen zu können, wandte sich das Gesundheitszentrum an die prädiktive Modellierung.
Anhand der historischen Daten des Krankenhauses wurde ein Prognosemodell für die Patienten entwickelt, die am wahrscheinlichsten nicht erscheinen werden. Dieses Modell wurde dann mit den Ressourcen des Krankenhauses verglichen, um diese Ressourcen auf andere Patienten umzuleiten. Das Ergebnis war eine Senkung der Nichterscheinungsrate um 14 %, wodurch das Gesundheitszentrum Hunderttausende von Dollar einsparen konnte, die durch Patienten verursacht wurden.
Ein weiteres wichtiges Szenario, bei dem Vorhersagemodelle und Simulationen helfen, ist die Optimierung der Abläufe in Notaufnahmen. Um die Bedeutung der prädiktiven Modellierung zu verstehen, ist es zunächst wichtig, die Bedeutung des Timings und der Ressourcenverfügbarkeit in Notaufnahmen zu ermitteln.
Medizinische Fehler in Notaufnahmen und eine unzureichende Zuweisung von Ressourcen verursachen jährlich etwa 250.000 Todesfälle in den Vereinigten Staaten und 1.500.000 weltweit. Obwohl die Lösung der Probleme im Zusammenhang mit der Notfallversorgung nicht allein auf dem operativen Management beruht, kann die Fähigkeit, die Anzahl der Notfälle vorherzusagen, Ressourcen zuzuweisen und funktionale Zeitpläne zu entwickeln, wichtige Herausforderungen erleichtern. Zu diesen Herausforderungen gehören die Überbelegung von Einrichtungen und die Überlastung des medizinischen Notfallpersonals.
Ein Beispiel dafür, wie prädiktive Modelle und Simulationen die Reaktion auf Notfälle unterstützen, zeigt das Beispiel des Wake Forest Baptist Health Center. In dieser Fallstudie wurden Vorhersagemodelle für die Patientenzuflüsse entwickelt und verwendet, um die Rate der Patientenzuflüsse zu analysieren und zu ermitteln, wie die Krankenhausressourcen am besten zugewiesen werden können, um sowohl Notfallpatienten als auch andere Patienten zu versorgen.
Mit Hilfe des Modells war das Krankenhaus in der Lage, den Zustrom von Patienten und Notfallsituationen zu bewältigen. Die Simulationsergebnisse lieferten der Krankenhausleitung auch umsetzbare Informationen, die bei der Ausarbeitung besserer Strategien für den Umgang mit Notfällen und übermäßigen Patientenbesuchen halfen.
Ein weiteres Beispiel für die Bedeutung der prädiktiven Modellierung im Gesundheitswesen ist ihr Einsatz bei der Entwicklung von Strategien für die Bewältigung komplexer Szenarien. Ein solches Szenario ist die Evakuierung von Patienten mit Mobilitätsproblemen bei Katastrophen. Die Erfahrungen der Krankenhäuser während der Wirbelstürme Harvey und Katrina veranlassten ein Forscherteam der John Hopkins University, Simulation und Planung zur Vereinfachung der Evakuierungsmaßnahmen einzusetzen.
In dieser Fallstudie wurde die agentenbasierte Modellierung eingesetzt, um die komplexen individuellen Ressourcen und unterschiedlichen Bedingungen der Patienten in einer Evakuierungssimulation zu modellieren. In die Simulation wurden auch mikroskalige Modelle von Agenten und mesoskalige Modelle von Bevölkerungsdichten integriert, um die Beziehungen und Verhaltensmuster der verschiedenen Agenten innerhalb eines Evakuierungssystems zu verstehen.
Das Ergebnis der Studie zeigte, inwieweit makroskopische und mesoskopische Modelle in agentenbasierten Modellen Verhaltensweisen auf Systemebene erzeugen.
Die Bedeutung der prädiktiven Modellierung in pharmazeutischen Einrichtungen
Wie jede andere Fertigungsindustrie ist auch die pharmazeutische Industrie auf das Management von Logistikketten, die Optimierung von Produktionsabläufen und Fertigungsarbeitsplätzen angewiesen, um die Kundennachfrage zu erfüllen. Daher spielt die Integration von prädiktiver Modellierung und Simulation eine wichtige Rolle bei der Bereitstellung von umsetzbaren Informationen und Erkenntnissen zur Optimierung der Produktion.
Mit einer Simulations- oder Digital Twin-Software können umfassende Modelle einer pharmazeutischen Produktionsanlage entwickelt werden. Dieses Vorhersagemodell kann verwendet werden, um externe Phänomene wie erhöhte Nachfrage und Terminverzögerungen einzubeziehen und ihre Auswirkungen auf den Herstellungsprozess zu verstehen.
In diesem Modell eines digitalen Zwillings, das mit der Simio Simulationssoftware entwickelt wurde, können die Aktivitäten und die Kapazität einer Produktionsanlage sowie die diskreten Ereignisse in der Fertigungshalle dargestellt werden. Innerhalb eines digitalen Zwillings können prädiktive Simulationen durchgeführt werden, um die Versorgungskette der Anlage mit dem Ziel der Produktivitätssteigerung zu optimieren. Nach Angaben von RevCycle können Einrichtungen des Gesundheitswesens, einschließlich großer Pharmaunternehmen, jährlich etwa 9 Millionen US-Dollar an Kosten für das Lieferkettenmanagement einsparen. Diese Vorteile gelten auch für gesundheitsbezogene Fertigungsnischen, wie z. B. Hersteller von biomedizinischen Geräten, Zahntechnik und Kieferorthopädie.
Die Risiken des Einsatzes von Prognosemodellen im Gesundheitswesen
In der Gesundheitsbranche geht es um die Versorgung von Menschen und zwischenmenschlichen Beziehungen, was bedeutet, dass Datenanalysen allein nicht ausreichen. Laut Deloitte birgt die Integration digitaler Technologien im Gesundheitswesen Risiken wie moralische Gefahren, Datenschutzprobleme und fehlende Regulierung.
Moralische Risiken beziehen sich dabei auf die maschinenähnliche Anwendung der Gesundheitsversorgung in komplexen Situationen. Bei der prädiktiven Analyse können Patienten in kritischem Zustand übersehen werden, damit das medizinische Personal mehr Zeit für andere Patienten hat. Mangelnde Regulierung kann auch dazu führen, dass sich schädliche Strategien in die Gesundheitsversorgung einschleichen, um Ressourcen zu verwalten und den größtmöglichen Profit zu erzielen.
Datenschutzbedenken sind ebenfalls eine große Herausforderung, die die Digitalisierung mit sich bringt. Ein Beispiel ist der Verlust von Patientendaten durch den National Health Service (NHS) aufgrund eines Ransomware-Angriffs. In diesem Fall waren über 300.000 Patienten im Vereinigten Königreich von der Sicherheitsverletzung betroffen. Daher muss die Cybersicherheit bei der Integration von prädiktiver Modellierung und Simulation im Gesundheitswesen berücksichtigt werden.
Schlussfolgerung
Die Bedeutung der prädiktiven Modellierung und Simulation im Gesundheitswesen sowie die damit verbundenen Risiken werden auf der Simio Sync-Veranstaltung zur digitalen Transformation ausführlicher diskutiert. Dean O'Neil von der John Hopkins University wird zum Thema "Aufbau von Kapazitäten für Modellierung und Simulation im Gesundheitswesen" sprechen.
In seinem Vortrag wird er ausführliche Informationen über die Anwendung von Simulationen während seiner Zeit am John Hopkins University Applied Physics Laboratory geben. Die Teilnehmer werden über anwendbare Modellierungs- und Simulationsstrategien informiert, die sie zur Optimierung ihrer Gesundheitseinrichtungen einsetzen können. Die Simio Sync Konferenz findet am 4. und 5. Mai in Pittsburgh statt. Hier können Sie eine Aufzeichnung und frühere Sync-Konferenzen ansehen.