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Finden Sie Ihren TraumjobInformatik und Datenwissenschaft sind in jedem Sektor, nicht nur im Gesundheitswesen, zwei sehr unterschiedliche Bereiche. Während sich die Informatik auf die Entwicklung von Systemen für die Sammlung, Speicherung und Verwaltung von Daten konzentriert, geht es in der Datenwissenschaft darum, die richtigen Werkzeuge zu nutzen, um durch komplexe Analysen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn wir also versuchen, die Gesundheitsdatenwissenschaft im Vergleich zur Gesundheitsinformatik zu verstehen, wird erstere dazu verwendet, Daten zu analysieren, um reale Lösungen für Probleme zu finden, während letztere lediglich die Infrastruktur dafür bereitstellt.
Versuchen wir vor allem schnell zu verstehen, warum Menschen oft glauben, dass Gesundheitsdatenanalyse (Data Science) und Gesundheitsinformatik dasselbe sind:
Gesundheitsdatenanalyse oder Datenwissenschaft bezieht sich speziell auf die Vielfalt der Methoden, die zur Datenverarbeitung im Gesundheitswesen eingesetzt werden. Man könnte vielleicht sagen, dass die Gesundheitsdatenwissenschaft im Großen und Ganzen in die Gesundheitsinformatik integriert ist, obwohl sie sicherlich nicht dasselbe sind.
Im datenwissenschaftlichen Teil der Gleichung geht es uns also lediglich um die verschiedenen Arten, wie wir Daten manipulieren, synthetisieren, beschreiben und bewerten können – ohne dabei die zugehörigen Systeme oder die Entwicklung und Pflege der von uns verwendeten Daten zu berücksichtigen arbeiten mit. Daher ist es stärker mit der Wissenschaft verbunden, die sich mit der Analyse von Gesundheitsdaten befasst – d. h. Datensemantik, Mining, Manipulation, Statistik usw.
Wenn jemand versucht, Gesundheitsdatenwissenschaft oder Datenanalyse auf relativ einfache Weise zu verstehen, dann ist es das Studium der Methoden und Techniken, die zur Analyse von Gesundheitsdaten verwendet werden, um neue Erkenntnisse und Erkenntnisse zu gewinnen, Daten semantisch zu verknüpfen und sie zu beschreiben eine interpretierbare Art und Weise für Manager, Entscheidungsträger und Stakeholder.
Was die Gesundheitsinformatik betrifft, können wir uns drei gängige Definitionen vorstellen, auf die typischerweise verwiesen wird:
Nun, IBM bevorzugt diese Definition und wir stimmen voll und ganz zu:
Ein multidisziplinärer Ansatz, um umsetzbare Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen, die von heutigen Unternehmen erstellt und gesammelt werden. Der Prozess überwacht die Aufbereitung von Daten zum Zweck der Analyse und Verarbeitung, wobei eine erweiterte Datenanalyse dabei hilft, spezifische Muster aufzudecken und es so wichtigen Entscheidungsträgern und Interessengruppen ermöglicht, Schlussfolgerungen zu ziehen, die als Grundlage für bessere, fundiertere Entscheidungen dienen können.
Personen, die im Bereich der Datenwissenschaft tätig sind, werden Datenanalytiker genannt, deren Aufgabe es ist, Muster und Trends in sehr großen Datensätzen aufzudecken. Die Erkenntnisse, die sie aus diesen Daten gewinnen, können dabei helfen, Probleme zu identifizieren und Prognosen zu erstellen, die alles verbessern können, von Vertriebs- und Marketingaktivitäten bis hin zu besserer Umsatzgenerierung und verbesserter Effizienz.
Beispielsweise nutzen Hersteller die Datenwissenschaft, um ihre Lieferketten zu optimieren, Finanzinstitute nutzen sie, um bessere Börsenprognosen zu erstellen, und Gesundheitsorganisationen nutzen sie (unter anderem) zur Verbesserung der Patientenversorgung.
Datenwissenschaftler haben in der Regel die Aufgabe, Programme zu entwerfen, zu erstellen und zu betreiben, die für die Analyse großer Datenmengen erforderlich sind. Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in den Bereichen Deep Learning (DL), maschinelles Lernen (ML), Data Mining und Informatik. Sie verfügen über umfangreiche Kenntnisse in mehreren Programmiersprachen, von denen einige sehr komplex sein können, und sind mit fortgeschrittener statistischer Analyse bestens vertraut.
Die Datenwissenschaft ist in dem Sinne recht expansiv, dass sie sich neben ML, Data Mining oder KI auch auf viele weitere Bereiche erstreckt, darunter beispielsweise:
Einige Datenwissenschaftler wenden fortgeschrittene ML-Konzepte und -Methoden wie neuronale Netze, logistische Regression, Entscheidungsbäume und überwachtes maschinelles Lernen an, um bei der Lösung komplexer Geschäftsprobleme zu helfen.
Sie arbeiten auch mit unstrukturierten Daten und extrahieren wichtige Erkenntnisse aus Bildern, Videos, Social-Media-Beiträgen, Kundenbewertungen usw., damit Gesundheitsunternehmen ihre Patienten und Interessengruppen besser bedienen können.
Die oben genannten Beispiele und Anwendungen sollen Ihnen nun ein viel klareres Bild davon vermitteln, was Data Science ist und wie es im Gesundheitswesen angewendet werden kann.
Man kann sich die Informatik als den „menschlichen“ Aspekt der Datenwissenschaft vorstellen, den Unternehmen nutzen, um alltägliche Probleme mithilfe von Technologie zu entwerfen und zu lösen.
Die Informatik nutzt Big-Data-Abfragen, die durch Datenwissenschaft generiert werden, und erstellt tatsächliche Programme, Datenbanken und Systeme, die von Unternehmen im Gesundheitswesen genutzt werden können.
Sowohl die biomedizinische Informatik als auch die Gesundheitsinformatik übernehmen in Kombination die „Grundkenntnisse“ der Informatik und wenden sie auf vielfältige Weise auf die Gesundheitsbranche an. Der medizinische Bereich ist ein komplexes Labyrinth aus Aufzeichnungen und Datenbanken, die aus mehreren Quellen erstellt werden. Und deshalb integriert die Gesundheitsinformatik datenwissenschaftliche Technologien, um all diese unterschiedlichen Quellen in einem einzigen, einheitlichen System zu organisieren, auf das jeder zugreifen kann, von Pflegekräften, Ärzten und Ärzten bis hin zu Administratoren und Versicherungsunternehmen.
Das Management von Informationssystemen im Gesundheitswesen erfordert hochspezialisierte Fähigkeiten und Schulungen. Schließlich müssen die Daten in einer Patientendatenbank sicher aufbewahrt werden, nicht nur die Privatsphäre der Patienten schützen, sondern auch den HIPPA-Gesetzen entsprechen, und zwar ohne zu viele Einschränkungen für den Zugang wichtiger Anbieter.
EHRs (elektronische Gesundheitsakten) werden mittlerweile in der gesamten Gesundheitsbranche eingesetzt und haben die Art und Weise, wie Patientenakten geführt werden, dramatisch verändert. Da jedoch so viele verschiedene Formate und Systeme zur Verfügung stehen, hat dies zu einer Reihe von Herausforderungen bei der effektiven Navigation und Vereinheitlichung riesiger Mengen an Patientendaten geführt.
Um dieses Problem anzugehen, nutzen die biomedizinische Informatik und die Gesundheitsinformatik die in der Datenwissenschaft verfügbare Vorhersagekraft, um Gemeinsamkeiten in medizinischen Daten zu finden und Patienten effektiv zu behandeln. Wenn Anbieter in der Lage sind, Trends in den von ihnen gesammelten Gesundheitsdaten schnell zu erkennen, kann dies dazu führen, dass Heilmittel viel schneller gefunden werden und sogar Leben gerettet werden – was ohne Gesundheitsinformatik sonst möglicherweise nicht möglich wäre. Beispiele hierfür sind die Durchsicht von Patientenakten, um die wahrscheinlichen Ergebnisse einer bestimmten Behandlung zu ermitteln oder wichtige Einblicke in postoperative Verfahren zu gewinnen.
Gesundheitsinformationen können in verschiedenen Arten von Datenbanksystemen gespeichert werden, die mit einer breiten Palette von Rollen im Gesundheitsmanagement einhergehen. Zu den Aufgaben der Gesundheitsinformatik im modernen Gesundheitswesen gehören:
Es ist jetzt ziemlich klar, warum wir Gesundheitsinformatik oft als „interdisziplinär“ bezeichnen – sie umfasst medizinische Wissenschaft, Informationstechnologie und Gesundheitsdienste. Der interdisziplinäre Ansatz ermöglicht es Anbietern, die neuesten Technologien zu nutzen, um Systeme für die Gesundheitsversorgung, das Management und die Planung zu entwickeln. Das Endergebnis sind erheblich verbesserte Ergebnisse bei der Patientenversorgung und eine bessere Geschäftsleistung im Gesundheitswesen.
Um „Data Science vs. Gesundheitsinformatik“ vollständig zu verstehen, müssen wir uns fragen:
Was kann ich mit diesen Daten machen bzw. was möchte ich mit diesen Daten machen ?
Sie sehen, Data Science ist analytischer Natur. Es hilft uns, Daten zu untersuchen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. In der Gesundheitsinformatik wenden wir die analysierten Informationen an. In einem modernen Gesundheitsumfeld prallen die beiden also sozusagen aufeinander ab – sie ergänzen sich gegenseitig im Hinblick auf ein gemeinsames Ziel, nämlich die Verbesserung der betrieblichen Effizienz und der klinischen Versorgung.
An jedem beliebigen Tag nutzen Gesundheitsinformatiker eine Vielzahl von Programmen, Datenbanken und Informatikkenntnissen, um Daten zu lokalisieren und zu verwalten. Datenanalysten integrieren Gesundheitsinformatik in ihre Arbeit, um Datenerfassungen zu entwickeln und durchzuführen, die zunächst durch Gesundheitsinformationstechnologie erfasst werden. Dies hilft bei der Berichterstattung sowohl über aktuelle als auch zukünftige Vorhersageergebnisse mithilfe visueller und schriftlicher Präsentationen.
Durch die Analyse von Gesundheitsdaten können Gesundheitsinformatiker Muster in Datenströmen finden, um Vorhersagemodelle zur Verbesserung der Patientenversorgung und des Krankenhausbetriebs zu entwickeln. Sobald sie die gewünschten Erkenntnisse gewinnen, kann es Gesundheitsorganisationen dabei helfen, die Effizienz sowohl in der klinischen Versorgung als auch im Betrieb zu verbessern.
Gesundheitsinformatiker oder einfach nur Gesundheitsinformatiker arbeiten in der Regel entweder in Gesundheitseinrichtungen oder Gesundheitssystemen sowie in klinischen Bereichen und Notaufnahmen sowie in Pflege- und Physiotherapieabteilungen.
Der Harvard Business Review beschreibt Datenwissenschaftler als Personen, die eine solide Grundlage für die Durchführung robuster Analysen legen und anschließend eine Vielzahl von Methoden, einschließlich Online-Experimenten, einsetzen, um Gesundheitsorganisationen dabei zu helfen, nachhaltiges Wachstum zu erzielen. Darüber hinaus bauen sie ML-Pipelines und personalisierte Datenprodukte auf, die ihnen helfen, tiefgreifend zu verstehen, worum es im Gesundheitsgeschäft und seinen Kunden geht. Dies wiederum ebnet den Weg für eine bessere Entscheidungsfindung.
In der heutigen technologiegetriebenen Welt müssen Gesundheitsorganisationen aller Größenordnungen und Bereiche die wesentlichen Unterschiede zwischen Datenwissenschaft und Gesundheitsinformatik verstehen und wissen, was sie im Geschäftskontext bedeuten.
Tatsächlich sind sowohl Datenanalyse/Wissenschaft als auch Informatik von entscheidender Bedeutung für den Erfolg und das Wachstum im Gesundheitswesen. Darüber hinaus müssen Gesundheitsorganisationen in Bezug auf „Data Science vs. Gesundheitsinformatik“ auf dem Laufenden sein, denn dies hilft ihnen, Daten besser zu verwalten, zu analysieren und zu interpretieren, um – Sie haben es erraten – innovative Wege zu finden, um die bestmögliche Versorgung zu bieten.
Auch hier glauben einige Unternehmen, dass Gesundheitsdatenwissenschaft und Gesundheitsinformatik Begriffe sind, die austauschbar verwendet werden können – aber wie wir bereits erwähnt haben – sie unterscheiden sich deutlich, nicht nur im Konzept, sondern auch in der Praxis.
Um noch einmal kurz auf einige der zuvor besprochenen Punkte zurückzukommen: Bei der Datenanalyse oder Datenwissenschaft geht es darum, Daten zu analysieren und dabei entweder qualitative oder quantitative Methoden zu verwenden, um Trends und Muster in diesen Daten zu entdecken. Es erfordert, dass Gesundheitsdatenanalysten über fortgeschrittene Kenntnisse zur Erfassung, Verwaltung, Analyse, Interpretation und Umwandlung von Daten in zeitnahe, konsistente und genaue Informationen verfügen.
Nun gibt es für die Dateninformatik unterschiedliche Definitionen, von denen wir einige zu Beginn des Artikels untersucht haben. Ein gemeinsames Thema ist natürlich das interdisziplinäre Studium der Gestaltung, Entwicklung, Einführung und Anwendung IT-basierter Innovationen im Gesundheitswesen – insbesondere in Bezug auf Bereitstellung, Management und Planung.
Eine andere Definition besagt, dass es sich um eine gemeinsame Anstrengung handelt, an der Menschen, Technologien und Prozesse beteiligt sind, um vertrauenswürdige und zuverlässige Daten zu ermitteln, die für eine fundiertere Entscheidungsfindung verwendet werden können. Daher geht es in der Informatik um die Nutzung von Daten, Wissen und Informationen, die dazu beitragen können, die Erbringung von Gesundheitsdienstleistungen zu verbessern und die Ergebnisse der Patientenversorgung zu verbessern.
Deshalb halten wir es, wie bereits erwähnt, für notwendig, dies noch einmal zu wiederholen, um diesen einen sehr wichtigen Punkt wirklich deutlich zu machen: Während es bei der Datenanalyse um die tatsächliche Analyse beliebiger Daten geht, handelt es sich bei der Dateninformatik um die tatsächliche Anwendung dieser Daten Informationen, die durch diese Daten entdeckt werden.
In der Gesundheitsbranche sind Datenanalysten und Gesundheitsinformatiker immer sehr gefragt, da sie ihr umfangreiches Wissen über Datenbanken, Informationstechnologie und Informationssysteme nutzen, um hochwirksame technologiebasierte Systeme zu entwerfen, die schnell Daten erzeugen, speichern, interpretieren usw. können Verwalten Sie die täglichen Daten, die bei der Bereitstellung von Gesundheitsdiensten für Patienten generiert werden.
Datenanalysten finden clevere Möglichkeiten, solche Daten (über Gesundheitsinformationstechnologiesysteme erfasst) innerhalb des Gesundheitssystems einer Organisation oder extern zu erfassen und zu nutzen und sie in Form von Grafiken und/oder Diagrammen anzuzeigen, die Entscheidungsträgern und Interessengruppen zeigen, wie sie sowohl die klinische als auch die klinische Situation verbessern können Pflege/Dienstleistungen und Entscheidungsfindung in der Zukunft.
Die Arbeitsabläufe von Datenwissenschafts- und Informatikprojekten verdeutlichen ihre Konvergenz (wir werden das gleich noch besprechen):
Stichworte
Datenwissenschaft vs. Gesundheitsinformatik Datenwissenschaft vs. Gesundheitsinformatik
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