Continuous Intelligence treibt schnelle, präzise Diagnosen im Healthcare voran

Continuous Intelligence (CI) ermöglicht innovative Healthcare-Ansätze: Kliniker erhalten schnelle, präzisere Diagnosefähigkeiten.

Treiber: Patienten-Erwartungen & Neue Datenquellen

Healthcare-Orgs haben Datenreichtum für Patientenbewertung/Behandlungsplan. Zunehmend: Schnellere, präzisere Diagnosen erfordern CI aus Echtzeit-Analyse Streaming-Daten.

Zwei Faktoren treiben Wandel. Erstens: Patienten-Erwartungen ändern sich. Care-Quality zunehmend wichtig – Patienten üben Recht aus, wie/mit wem sie Healthcare engage. Sie fordern Transparenz Data/Prozesse. Konsequenz: Healthcare-Orgs müssen Quality Outcomes meaningful für Patienten fokussieren.

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Zweitens: Healthcare erlebt große Changes durch neue Datenquellen. Speziell: Rise von IoT-Wearables und Connected Medical Devices. Mehr Connected Devices, Electronic Health Records (EHRs), Virtual Visits → mehr Daten fließen.

Doch Daten sitzen typischerweise siloed, verbessern Patient Care nicht, bis reviewed/filed für Future Use. Fortschritt braucht Lösungen, die verschiedene Datenquellen leicht nutzen und Real-Time-Analytics on-the-fly anwenden.

Echtzeitdaten für Diagnose

Lösungen, die Data-Hindernisse überwinden, eröffnen Chancen. Beispiel: Streaming Data für Früherkennung diverser Health Conditions in vielen Bereichen. Eine Anwendung: Voice Communications zur Diagnose medizinischer Conditions.

Szenario: Frau ruft an, besorgt um Mutter (Memory Loss). Mutter ruft Clinic Nurse Triage Line an, Nurse stellt 5 Fragen für Diagnose-Info. Sentiment Analysis auf Voice Communication. Infos kombiniert mit Health Data von Wearable (Nurse sieht real-time). Nurse nutzt Info: Alzheimer mit hoher Wahrscheinlichkeit. Daughter bestimmt Next Steps für Mutter-Healthcare.

Mit Fülle Connected Devices heute: Voice Communications für Diagnose (oder Diagnose-Wahrscheinlichkeit) = Ultimate Medical Bot.

Analytics in Voice Communications für Früherkennung bestimmter Conditions ≈ heutige Realität. Beispiel: Apple Watch mit EKG-Feature – User Info über Heartbeat, Alert auf undiagnostizierte Conditions. Real-Time-Daten von Wearables (Apple Watch) als First Step für Diagnose, Alert an Patient bei Anomalien.

Real-Time-Analytics + KI kombinieren

Real-Time-Analytics für Diagnose pusht Medical Treatment auf neue Level. Noch advanced: Predictive Analytics + KI zur Prävention von Disease/Condition Outbreaks.

Beispiel: HCA Healthcare reduziert Todesrisiko durch Sepsis.

Sepsis: Unforgiving, schleicht sich an (Dieb in Nacht) nach Hospital-Admission für andere Conditions. Erupts beim Infektionskampf, getriggert durch Imbalance biochemischer Substanzen, die Körper in Blutstream sendet für Infektionsbekämpfung. Progression zu Septic Shock → Organ Damage, BP Drop – potenziell tödlich. Sepsis: 270.000 Todesfälle/Jahr allein USA.

Typisch: Sepsis-Diagnose nur via Manual Review Patient Charts während Shift Changes. Problem: Bei Detection oft zu spät. „Jede Stunde verzögerte Diagnose erhöht Todesrisiko 4-7 %“, Dr. Jonathan Perlin (HCA Healthcare President Clinical Services/CMO).

Verzögerung inakzeptabel. Team: Clinicians, Data Scientists, Tech Professionals → Real-Time Predictive Analytics System für präzisere/rapidere Sepsis-Detection.

Challenge: Pre-Sepsis-Condition-Daten erfassen. Genug generiert: 30 Mio. jährliche Patienteninteraktionen über 1.800 Care Sites. Aber siloed across disparate Systems/Apps.

Bestehende Data Infrastructures nicht designed für Large-Scale BI/Reporting. Need: Way to gather, analyze, share Real-Time-Data aller Facilities für schnelle Life-Saving Action. Lösung: SPOT (Sepsis Prediction and Optimization of Therapy).

Mit SPOT: Clinicians detect/identify initiale Sepsis-Indikatoren bis zu 20 Stunden früher als traditionelle Screening-Methoden.

Analytics-Rolle bei Früherkennung Medical Fraud

Beyond Diagnosis: Real-Time-Analytics für andere Healthcare-Applikationen. Beispiel: Major Issue heute = Medical Fraud. 2017: 1,3 Mrd. $ False Billings (Office of Inspector General, US Dept. Health & Human Services). Analytics kann signifikante Rolle bei Medical Fraud Detection spielen + Early Diagnosis Medical Conditions.

Szenario: Medical Call Center nutzt Voice Analytics während Call von Patient attempting Fraud. Analytics embedded in Software → Red Flags in Tone of Voice pinpointed. Call Handler alerted → Deeper Investigation. Analytics könnte Key Role in Early Detection Medical Fraud spielen – Alert Orgs potenziellen Fraud schon bei Appointment Scheduling.

Echte Challenge: Mit Daten arbeiten

All Efforts: Main Challenge = große Anzahl Datenquellen effizient nutzen. Suitable Solution kann:

Verschiedene Datenquellen kontinuierlich fusionieren: Medical Devices liefern Visual Displays Vital Signs via Physiological Streams (EKG, Heart Rate, SpO2, Respiratory Rate). EHR-Initiativen weltweit → mehr Medical Data Sources. Life-Threatening Conditions (Nosokomiale Infektion, Pneumothorax, Intraventrikuläre Hämorrhage, Periventrikuläre Leukomalazie) detektierbar via Analytics, die Datenquellen fusioniert.

Hochpersonalisierte Care deliveren: Früher Signs detecten → bessere Outcomes, kürzere Stays. Automated/Clinician-driven Knowledge Discovery → neue Relationships zwischen Data Stream Events und Medical Conditions identifizieren.

Proaktive Treatment Support: Profile pro Patient basierend auf Personalized Data Streams bauen, Continuous Insights erhalten.

Fazit

Einfach gesagt: Real-Time-Potenzial für Analytics, diverse Healthcare-Challenges zu lindern, ist enorm. Mit Headway in neuer Tech für Next-Gen Patient Experience: Deployment Real-Time-Analytics für Early Medical Diagnosis, Medical Fraud, andere Applikationen = natürlich folgerichtig.