{"id":63325,"date":"2013-02-05T00:00:00","date_gmt":"2013-02-05T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/big-data-und-gesundheitswesen-neues-territorium-erkunden\/"},"modified":"2022-05-12T14:09:33","modified_gmt":"2022-05-12T14:09:33","slug":"big-data-und-gesundheitswesen-neues-territorium-erkunden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/big-data-und-gesundheitswesen-neues-territorium-erkunden\/","title":{"rendered":"Big Data und Gesundheitswesen: Neues Territorium erkunden"},"content":{"rendered":"<p><img class=\"alignnone size-full wp-image-60895\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2013\/02\/DLBlog-2_5_13-Image-1.jpg\" alt=\"\" width=\"266\" height=\"190\" \/>Vor kurzem haben wir in einem Beitrag mit dem Titel Data Cleansing Tools \u00fcber die z\u00f6gerliche Beziehung zwischen Big Data und dem Gesundheitswesen gesprochen: \u00dcberbr\u00fcckung der Kluft zwischen Gesundheitswesen und Big Data. Das Gesundheitswesen sammelt enorme Datenmengen, hat aber bisher gez\u00f6gert, Big-Data-Management-Strategien zu implementieren, um aus Ma\u00dfnahmen zur Leistungsverbesserung, klinischen Ergebnissen und steuerlichen Vorteilen Nutzen zu ziehen. Einige der Einschr\u00e4nkungen bei der Verwaltung von Big Data im Gesundheitswesen betreffen vertrauliche Patienteninformationen und die \u00d6ffnung ihrer Systeme f\u00fcr Prozesse, die sie nicht als bew\u00e4hrte Methoden ansehen. Die &#8222;alte Garde&#8220; hat diese \u00dcberzeugungen f\u00fcr wahr gehalten, aber in der Gesundheitsbranche sind Innovationen im Gange, die eine gl\u00e4nzende Zukunft f\u00fcr eine harmonische Beziehung zwischen Gesundheitswesen und Big Data er\u00f6ffnen.<br \/>\nWenn man sich die potenziellen M\u00f6glichkeiten f\u00fcr das Gesundheitswesen ansieht, so hat der Sektor sch\u00e4tzungsweise Daten im Terabyte-Bereich angesammelt und bewegt sich auf die Petabyte-Kategorie zu. Dies ist eine gro\u00dfartige Gelegenheit! In einem Artikel mit dem Titel Big Data f\u00fcr das Gesundheitswesen: Why are we collecting all this data? stellte High Tech Answers fest, dass die National Institutes of Health (NIH) innerhalb von weniger als einem Jahr 200 Millionen Dollar f\u00fcr das International 1000 Genomes Project erhalten haben. Auf dieser Grundlage konnten die Forscher eine wissenschaftliche Entdeckung im Zusammenhang mit der Alzheimer-Krankheit validieren. In ihrem Artikel hei\u00dft es dazu:<\/p>\n<p align=\"center\">&#8222;Dieses &#8222;Big Data&#8220;-Projekt soll den weltweit gr\u00f6\u00dften Datensatz \u00fcber die menschliche genetische Variation enthalten und zielt darauf ab, das gesamte Genom von 2.600 Menschen aus der ganzen Welt zu sequenzieren.<\/p>\n<p>Ein weiterer Beweis f\u00fcr dieses <a href=\"http:\/\/web.mit.edu\/newsoffice\/2013\/big-medical-data-0125.html\">aufregende Neuland<\/a> kommt vom MIT. Im Jahr 2012 startete das MIT eine Big-Data-Initiative mit dem Namen <a href=\"http:\/\/bigdata.csail.mit.edu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">bigdata@CSAIL<\/a>. Die an dem Projekt beteiligten Forscher entwickeln neue Techniken f\u00fcr die Verarbeitung medizinischer Daten, um diese sowohl f\u00fcr \u00c4rzte als auch f\u00fcr Patienten zug\u00e4nglicher zu machen und Zusammenh\u00e4nge zu finden, die die Diagnose oder die Auswahl von Therapien verbessern k\u00f6nnten.<br \/>\nJohn Guttag, der Dugald C. Jackson Professor in EECS, leitet die CSAIL-Gruppe f\u00fcr datengesteuerte Medizin. Die Gruppe erforscht unter anderem Techniken zur Erkennung und Vorhersage von Krankenhausinfektionen. Mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren durchk\u00e4mmte ein Forscher Daten, um Patienten zu finden, die ein erh\u00f6htes Risiko f\u00fcr eine Infektion mit dem l\u00e4stigen Darmkeim <a href=\"https:\/\/www.nhs.uk\/conditions\/c-difficile\/\" rel=\"nofollow\"><em>Clostridium difficile<\/em><\/a> aufweisen <a href=\"https:\/\/www.nhs.uk\/conditions\/c-difficile\/\" rel=\"{wpml_trans_unit_1_0_23_-1_1}\">.<\/a> Dieser Erreger, der gemeinhin als C-Diff bezeichnet wird, kommt h\u00e4ufig in Krankenh\u00e4usern und im Gesundheitswesen vor, wo die Patienten anf\u00e4llig f\u00fcr Infektionen sind. Sie ist hartn\u00e4ckig und beunruhigend in ihrer Kontrolle.<br \/>\nAllein diese Fakten zeigen deutlich den Wert und die Zukunftsaussichten einer harmonischen Beziehung zwischen Gesundheitswesen, Datenbereinigung und Big Data. Die klare Vision, vor der wir stehen, lautet nicht &#8222;k\u00f6nnen wir&#8220;, sondern &#8222;wie k\u00f6nnen wir&#8220; im Gesundheitswesen vorankommen, indem wir <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenbereinigungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-crm-datenbereinigungstool\/\">Datenbereinigungs-<\/a> und <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/software-zur-datensatzverknuepfung\/\">Datensatzverkn\u00fcpfungstechniken<\/a> strategisch einsetzen. Unsere M\u00f6glichkeiten, die klinischen Ergebnisse zu verbessern und die Finanzlage zu st\u00e4rken, sind endlos und zahlreich.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Vor kurzem haben wir in einem Beitrag mit dem Titel Data Cleansing Tools \u00fcber die z\u00f6gerliche Beziehung zwischen Big Data und dem Gesundheitswesen gesprochen: \u00dcberbr\u00fcckung der Kluft zwischen Gesundheitswesen und Big Data. 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