Entscheidungsfindung

Die Verbesserung des Gesundheitsbereichs erfordert die Verbindung einer breiten Datenanalyse mit Pre­dic­tive Analytics, um die zeitnahe klinische Entscheidungsfindung zu unterstützen. Mit der systematischen Mustererkennung etwa können Patienten mit dem Risiko einer bestimmten Entwicklung einer Gesundheitsgefährdung frühzeitig identifiziert werden, sei es durch Lebensstil, Umwelt-, Genom- oder andere Faktoren – ein weiterer Bereich, in dem KI beginnt, ihre Bedeutung im Gesundheitswesen zu vergrößern.

Zum Beispiel durch die Anwendung von PwCs „Bodylogical“, das Erkenntnisse aus der mechanistischen Modellierung zur digitalen Darstellung der Physiologie des menschlichen Körpers nutzt. Dies ermöglicht lebensnahe Simulationen zur Vorhersage der wahrscheinlichen Entwicklung von chronischen Krankheiten in der Zukunft auf der Basis heutiger medizinischer Interventionen. Diese Simulationen helfen pharmazeutischen Unternehmen, Anbietern, Beitragszahlern, Arbeitgebern, Forschern und Verbrauchern besser zu verstehen, wie sich einerseits Entscheidungen im täglichen Leben und andererseits Therapeutika auf Gesundheit und damit verbundene Kosten auswirken.

Die Analytics Suite Quanum von Quest Diagnostics umfasst eine Reihe von klinischen Lösungen, die es Nutzern ermöglichen, sicher und bequem auf Daten in Bezug auf klinische Infor­­matik, fortgeschrittene Gesundheitsanalytik und Bevöl­kerungs­gesundheitsmanagement zuzugreifen. Mit fast 150 Millionen Patientenbegegnungen pro Jahr umfasst das System mehr als 2,8 Milliarden Ergebnisse für eine weite Range von medizini­schen Erkenntnissen in Bezug auf Patienten.

Bildnachweis: PWC

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