Gesundheitswesen

Da­ta Ana­ly­tics ist
die bes­te Me­di­zin

Ob Statistiken zu Krankheitsfällen, Auswertung von Behandlungsmethoden oder Zugriff auf neueste Forschungsergebnisse: Ein modernes und effizientes Gesundheitswesen ist ohne leistungsfähige IT-Systeme nicht denkbar. Eine entscheidende Rolle spielen auch hier die Daten, aus denen sich mit Technologien wie Hadoop und NoSQL-Systemen entscheidende Erkenntnisse gewinnen lassen.

Beispiel Diabetesbehandlung

Wirk­sam­ere Be­hand­lungs­me­tho­den

Die strukturierten Behandlungsmethoden der Krankenkassen (Disease Management Programme – DMP) unterstützen insbesondere chronisch kranke Menschen, indem sie Behandlungsablauf und Qualität der Versorgung verbessern. Gerade bei Zivilisationskrankheiten wie Herz-Kreislauferkrankungen, Allergien oder Diabetes entstehen riesige Datenmengen, die mit Hilfe von Data Analytics gezielt ausgewertet werden können. Das lohnt sich nicht nur für die Patienten, sondern spart auch jede Menge Zeit und Kosten. Denn da sämtliche Informationen rund um die Behandlung Ärzten, Apotheken, Pharmaunternehmen und Patienten zur Verfügung stehen, wird die Behandlung effizienter.

Da­ten als Be­hand­lungs­hel­fer

Über Smartphone-Apps erfassen Patienten ihre Daten wie Blutzuckerspiegel, Bewegung, Gewicht oder Ernährungsgewohnheiten. Diese Daten werden in einer zentralen Datenbank gespeichert, auf die alle behandelnden Ärzte zugreifen können. Durch die ganzheitliche Analyse und Verwendung der Daten wird die Behandlungseffizienz erhöht und gleichzeitig die Lebensqualität der Patienten verbessert.

Die Zu­kunft der For­schung

Welche Substanz wirkt am besten? Und Warum? In den Bereichen Biostatistik, Systembiologie, Bio-Informatik und Pharmakologie fallen enorme Datenmengen an, aus denen mit Data Analytics entscheidende Informationen gewonnen werden können, zum Beispiel zu Wirkungszusammenhängen oder einer verbesserten Medikamentierung.

Lösung

Er­fah­ren Sie mehr da­rü­ber, wie die Tech­no­lo­gi­en op­ti­mal mit den Lö­sung­en von NetApp zu­sam­men­ar­bei­ten