Die digitale Transformation des Gesundheitswesens schreitet immer schneller voran, da Gesundheitseinrichtungen weiterhin von den Vorteilen der Digitalisierung in den Bereichen Betriebsmanagement, Epidemiologie und persönliche Medizin profitieren. Und ein Teilbereich der Digitalisierung, der sich als äußerst nützlich erweist, ist die Integration von Vorhersagemodellen und Analysen 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 Vorhersage zukünftiger Verhaltensmuster oder Ergebnisse unter Verwendung multivariater Datensätze oder Ereignisse verwendet.
In der Medizin werden Prognosemodelle eingesetzt, um in die Zukunft zu blicken und zu erwartende Trends im Betriebsmanagement und in der Patientenversorgung sowohl auf individueller Ebene als auch in größerem Maßstab zu definieren. In pharmazeutischen Labors werden Prognosemodelle zur Vorhersage des künftigen Bedarfs, zur Produktivitätssteigerung und für die Vorausplanung und Terminplanung eingesetzt.
Die Bedeutung von digitaler Transformation und prädiktiver Modellierung im Gesundheitswesen
Die Digitalisierung von Gesundheitsdaten hat der Öffentlichkeit den Zugang zu großen Beständen an gesundheitsbezogenen Informationen ermöglicht. Heute kann jeder mit einem Smartphone 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 bringt die Dinge auf die nächste Ebene. Die vorausschauende Modellierung bietet die Möglichkeit, das betriebliche Management in einer Weise zu verbessern, wie es noch nie zuvor möglich war.
Ein Beispiel ist die Verwendung von Vorhersagemodellen zur Analyse von Patienten, die nicht erscheinen, zur Erstellung von Behandlungsplänen und zur Optimierung von Krankenhausressourcen. Im Jahr 2018 führte das Elmont Teaching Health Center den Einsatz von Prognosemodellen ein, um die Nichtteilnahme von Patienten zu verfolgen, die das Zentrum Geld kostete. Um das Nichterscheinen von Patienten besser vorhersehen und entsprechend planen zu können, wandte sich das Gesundheitszentrum der prädiktiven Modellierung zu.
Anhand der historischen Daten des Krankenhauses wurde ein Prognosemodell für die Patienten entwickelt, die am wahrscheinlichsten nicht erscheinen. Dieses Modell wurde dann mit den Ressourcen des Krankenhauses simuliert, 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 prädiktive Modelle und Simulationen helfen, ist die Optimierung der Abläufe in Notaufnahmen. Zunächst und vor allem ist es wichtig, die Bedeutung des Timings und der Verfügbarkeit von Ressourcen in Notaufnahmen zu ermitteln, um die Bedeutung der prädiktiven Modellierung zu verstehen.
Medizinische Fehler in Notaufnahmen und eine unzureichende Zuweisung von Einrichtungen 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 operativem 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 Vorhersagemodelle 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 dem Modell war das Krankenhaus in der Lage, den Zustrom von Patienten und Notfallsituationen zu bewältigen. Die Simulationsergebnisse lieferten auch der Krankenhausleitung verwertbare 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 den Umgang mit komplexen 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 Team von Forschern der John Hopkins University, Simulation und Planung zur Vereinfachung der Evakuierungsmaßnahmen einzusetzen.
In dieser Fallstudie wurde die agentenbasierte Modellierung eingesetzt, um die komplexen individuellen Vermögenswerte und unterschiedlichen Bedingungen der Patienten in einer Evakuierungssimulation zu modellieren. In die Simulation wurden auch mikroskalige Modelle von Agenten und mesoskalige Modelle der Bevölkerungsdichte integriert, um die Beziehungen und Verhaltensmuster der verschiedenen Agenten innerhalb eines Evakuierungssystems zu verstehen.
Das Ergebnis der Studie zeigt, inwieweit makroskopische und mesosskopische Modelle das Verhalten auf Systemebene in agentenbasierten Modellen erzeugen .
Die Bedeutung der prädiktiven Modellierung in pharmazeutischen Einrichtungen
Wie jede fertigungsorientierte Branche ist auch die Pharmaindustrie auf die Verwaltung von Logistikketten, die Optimierung von Produktionsabläufen und die Herstellung von Arbeitsplätzen 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 Simulation oder einer digitalen Zwillingssoftware können umfassende Modelle einer pharmazeutischen Produktionsanlage entwickelt werden. Dieses Prognosemodell kann verwendet werden, um externe Phänomene wie erhöhte Nachfrage und Terminverzögerungen einzuführen, um 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 Fertigung dargestellt werden. Innerhalb eines digitalen Zwillings können prädiktive Simulationen durchgeführt werden, um die Versorgungskette der Anlage mit dem Ziel der Produktivitätsoptimierung zu optimieren. Laut RevCycle können Einrichtungen des Gesundheitswesens einschließlich großer Pharmakonzerne jährlich etwa 9 Millionen US-Dollar an Kosten für das Lieferkettenmanagement einsparen. Diese Vorteile gelten auch für gesundheitsbezogene Produktionsnischen wie biomedizinische Geräte, Dental- und Kieferorthopädie Hersteller.
Die Risiken des Einsatzes von Prognosemodellen im Gesundheitswesen
Die Gesundheitsbranche ist auf die Versorgung von Menschen und menschliche Beziehungen aufgebaut, was bedeutet, dass Datenanalysen allein nicht ausreichen werden. Laut Deloitte birgt die Integration digitaler Technologien im Gesundheitswesen Risiken wie moralische Risiken, Datenschutzprobleme und fehlende Regulierung.
Moralische Gefahren beziehen sich hier auf die maschinenähnliche Anwendung der Gesundheitsversorgung in komplexen Situationen. Bei der vorausschauenden Analyse können Patienten in kritischem Zustand übersehen werden, um sicherzustellen, dass das Gesundheitspersonal mehr Zeit für andere Patienten hat. Durch fehlende Regulierung kann sich auch eine schädliche Politik in die Gesundheitsversorgung einschleichen, mit dem Ziel, Ressourcen zu verwalten und den größtmöglichen Profit zu erzielen.
Auch der Schutz der Privatsphäre ist 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 in Betracht gezogen werden.
Schlussfolgerung
Die Bedeutung von prädiktiver Modellierung und Simulation im Gesundheitswesen sowie deren Risiken werden auf der Simio Sync-Veranstaltung zur digitalen Transformation ausführlicher erörtert. Dean O’Neil von der John Hopkins University wird zum Thema „Aufbau von Kapazitäten für Modellierung und Simulation im Gesundheitswesen“ sprechen.
Sein Vortrag wird ausführliche Informationen über die Anwendung von Simulationen während seiner Zeit am John Hopkins University Applied Physics Laboratory liefern. 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.