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Veröffentlichen Sie einen JobInformatik und Datenwissenschaft sind in jedem Sektor, nicht nur im Gesundheitswesen, zwei sehr unterschiedliche Bereiche. Während sich die Informatik auf die Entwicklung von Systemen zur Erfassung, Speicherung und Verwaltung von Daten konzentriert, geht es in der Datenwissenschaft darum, die richtigen Tools zu verwenden, um durch komplexe Analysen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn wir also versuchen, die Datenwissenschaft im Gesundheitswesen von der Gesundheitsinformatik zu unterscheiden, wird erstere verwendet, um Daten zu analysieren, um reale Lösungen für Probleme zu finden, während letztere lediglich die Infrastruktur dafür bereitstellt.
Lassen Sie uns zunächst versuchen zu verstehen, warum die Leute oft glauben, dass Gesundheitsdatenanalyse (Datenwissenschaft) und Gesundheitsinformatik dasselbe sind:
Unter Gesundheitsdatenanalyse oder Datenwissenschaft versteht man insbesondere die Vielfalt der Methoden, die zur Verarbeitung von Daten im Gesundheitswesen verwendet werden. Man könnte vielleicht sagen, dass die Gesundheitsdatenwissenschaft im Großen und Ganzen in die Gesundheitsinformatik integriert ist, obwohl sie sicherlich nicht dasselbe sind.
Im Data-Science-Teil der Gleichung beschäftigen wir uns also lediglich mit den verschiedenen Möglichkeiten, wie wir Daten manipulieren, synthetisieren, beschreiben und bewerten können – ohne dabei die damit verbundenen Systeme oder die Entwicklung und Pflege der Daten zu berücksichtigen, mit denen wir arbeiten. Daher ist es stärker mit der Wissenschaft verbunden, die sich mit der Analyse von Gesundheitsdaten beschäftigt – also Datensemantik, Mining, Manipulation, Statistik usw.
Wenn jemand versuchen würde, die Datenwissenschaft oder Datenanalyse im Gesundheitswesen auf relativ einfache Weise zu verstehen, dann handelt es sich dabei um das Studium der Methoden und Techniken, die zur Analyse von Gesundheitsdaten, zur Entdeckung neuer Erkenntnisse und Kenntnisse, zur semantischen Verknüpfung von Daten und zu ihrer für Manager, Entscheidungsträger und Interessenvertreter interpretierbaren Beschreibung verwendet werden.
Im Zusammenhang mit der Informatik im Gesundheitswesen gibt es drei gängige Definitionen, auf die typischerweise Bezug genommen wird:
IBM bevorzugt diese Definition und wir stimmen ihr voll und ganz zu:
Ein multidisziplinärer Ansatz, um aus den riesigen Datenmengen, die von Unternehmen heutzutage erstellt und gesammelt werden, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Der Prozess überwacht die Aufbereitung der Daten für Analyse- und Verarbeitungszwecke, wobei erweiterte Datenanalysen dabei helfen, bestimmte Muster aufzudecken, sodass wichtige Entscheidungsträger und Interessenvertreter Schlussfolgerungen ziehen können, die als Grundlage für bessere, fundiertere Entscheidungen dienen können.
Personen, die im Bereich der Datenwissenschaft arbeiten, werden als Datenanalyse-Experten bezeichnet. Ihre Aufgabe besteht darin, 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 von Verkaufs- und Marketingaktivitäten bis hin zu besserer Umsatzgenerierung und verbesserter Effizienz verbessern können.
Hersteller nutzen beispielsweise die Datenwissenschaft, um ihre Lieferketten zu optimieren, Finanzverwaltungsinstitute verwenden sie, um bessere Börsenprognosen zu erstellen und Gesundheitsorganisationen verwenden sie, um (unter anderem) die Patientenversorgung zu verbessern.
Datenwissenschaftler sind in der Regel mit dem Entwerfen, Erstellen und Ausführen von Programmen beauftragt, die zur Analyse großer Datenmengen erforderlich sind. Sie verfügen über umfassende Kenntnisse in Deep Learning (DL), maschinellem Lernen (ML), Data Mining und Informatik. Sie verfügen über umfassende Kenntnisse in mehreren Programmiersprachen, von denen einige sehr komplex sein können, und sind mit fortgeschrittener statistischer Analyse vertraut.
Die Datenwissenschaft ist insofern recht umfangreich, als dass sie sich auf viele Bereiche außer ML, Data Mining oder KI erstreckt, beispielsweise:
Natural language processing
Einige Datenwissenschaftler wenden fortgeschrittene ML-Konzepte und -Methoden wie neuronale Netzwerke, logistische Regression, Entscheidungsbäume und überwachtes maschinelles Lernen an, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen.
Sie arbeiten auch mit unstrukturierten Daten und extrahieren wichtige Erkenntnisse aus Bildern, Videos, Social-Media-Posts, Kundenbewertungen usw., damit Unternehmen im Gesundheitswesen ihre Patienten und Interessengruppen besser betreuen können.
Die obigen Beispiele und Anwendungen sollten Ihnen nun ein viel klareres Bild davon vermitteln, was Data Science ist und wie sie im Gesundheitswesen eingesetzt werden kann.
Man kann die Informatik als den „menschlichen“ Aspekt der Datenwissenschaft betrachten, die Unternehmen nutzen, um mithilfe der Technologie alltägliche Probleme zu entwerfen und zu lösen.
Die Informatik verwendet durch die Datenwissenschaft generierte Big Data-Abfragen und erstellt konkrete Programme, Datenbanken und Systeme für den Einsatz in Unternehmen des Gesundheitswesens.
Sowohl die biomedizinische Informatik als auch die Gesundheitsinformatik nutzen in Kombination die „Grundbausteine“ 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 bestehen. Daher integriert die Gesundheitsinformatik Datenwissenschaftstechnologie, um all diese unterschiedlichen Quellen in einem einzigen, einheitlichen System zu organisieren, auf das jeder zugreifen kann, von Krankenschwestern, Ärzten und Medizinern bis hin zu Verwaltungsangestellten und Versicherungsunternehmen.
Die Verwaltung 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 geschützt, sondern auch den HIPPA-Gesetzen entsprechen, und das ohne den Zugriff kritischer Leistungserbringer zu stark einzuschränken.
EHRs (elektronische Gesundheitsakten) werden heute in der gesamten Gesundheitsbranche eingesetzt und haben die Art und Weise der Patientenaktenführung dramatisch verändert. Da jedoch so viele verschiedene Formate und Systeme zur Verfügung stehen, ist dies mit einer Reihe von Herausforderungen verbunden, wenn es darum geht, große Mengen an Patientendaten effektiv zu navigieren und zu vereinheitlichen.
Um dieses Problem anzugehen, nutzen die biomedizinische Informatik und die Gesundheitsinformatik die Vorhersagekraft der Datenwissenschaft, um Gemeinsamkeiten in medizinischen Daten zu finden und Patienten effektiv zu behandeln. Wenn Anbieter in der Lage sind, Trends in den von ihnen erfassten Gesundheitsdaten schnell zu erkennen, kann dies dazu führen, dass viel schneller Heilmittel gefunden werden und sogar Leben gerettet werden – was ohne die Gesundheitsinformatik möglicherweise nicht möglich wäre. Beispiele hierfür sind das Durchsuchen von Patientenakten, um wahrscheinliche Ergebnisse einer bestimmten Behandlung zu bestimmen oder wichtige Erkenntnisse über postoperative Verfahren zu gewinnen.
Gesundheitsinformationen können in verschiedenen Datenbanksystemen gespeichert werden, die mit einer Vielzahl von Aufgaben im Gesundheitsmanagement einhergehen. Im modernen Gesundheitswesen umfassen die Aufgaben der Gesundheitsinformatik:
Es ist nun völlig klar, warum wir die Gesundheitsinformatik oft als „interdisziplinär“ bezeichnen – sie umfasst Medizinwissenschaften, Informationstechnologie und Gesundheitsdienstleistungen. Der interdisziplinäre Ansatz ermöglicht es Anbietern, die neuesten Technologien zu nutzen, um Systeme für die Bereitstellung, Verwaltung und Planung der Gesundheitsversorgung zu entwickeln. Das Endergebnis sind deutlich verbesserte Ergebnisse in der Patientenversorgung und eine bessere Geschäftsleistung im Gesundheitswesen.
Um den Unterschied zwischen Datenwissenschaft und Gesundheitsinformatik vollständig zu verstehen, müssen wir uns folgende Fragen stellen:
Was kann ich mit diesen Daten machen bzw. was möchte ich mit diesen Daten machen ?
Data Science ist ihrem Wesen nach analytisch. Es hilft uns, Daten zu untersuchen, um daraus umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. In der Gesundheitsinformatik wenden wir die analysierten Informationen an. In einem modernen Gesundheitswesen prallen die beiden sozusagen aufeinander – sie ergänzen sich gegenseitig hin zu einem gemeinsamen Ziel, nämlich der Verbesserung der Betriebseffizienz und der klinischen Versorgung.
An jedem beliebigen Tag verwenden Spezialisten für Gesundheitsinformatik 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 auszuführen, die zunächst durch Gesundheitsinformationstechnologie erfasst werden. Dies hilft dabei, sowohl über aktuelle als auch über zukünftige Prognoseergebnisse mithilfe visueller und schriftlicher Präsentationen zu berichten.
Durch die Analyse von Gesundheitsdaten können Fachleute der Gesundheitsinformatik Muster in Datenströmen erkennen und daraus Vorhersagemodelle zur Verbesserung der Patientenversorgung und des Krankenhausbetriebs entwickeln. Sobald sie die gewünschten Erkenntnisse gewonnen haben, können sie Gesundheitsorganisationen dabei helfen, die Effizienz sowohl in der klinischen Versorgung als auch im Betrieb zu verbessern.
Fachkräfte für Gesundheitsinformatik oder einfach Gesundheitsinformatiker arbeiten in der Regel entweder in Gesundheitseinrichtungen oder -systemen, aber auch in klinischen Bereichen und Notaufnahmen sowie in Kranken- und Physiotherapieabteilungen.
Die Harvard Business Review beschreibt Datenwissenschaftler als Personen, die eine solide Grundlage für die Durchführung robuster Analysen schaffen und anschließend eine Vielzahl von Methoden, darunter Online-Experimente, verwenden, um Gesundheitsorganisationen dabei zu helfen, nachhaltiges Wachstum zu erzielen. Darüber hinaus erstellen sie ML-Pipelines und personalisierte Datenprodukte, die ihnen dabei helfen, tiefgreifend zu verstehen, worum es im Gesundheitsgeschäft und seinen Kunden geht. Dies wiederum ebnet den Weg für bessere Entscheidungen.
In der heutigen technologiegetriebenen Welt müssen Gesundheitsorganisationen jeder Größe und Reichweite die wesentlichen Unterschiede zwischen Data Science und Gesundheitsinformatik verstehen und wissen, was dies im Geschäftskontext bedeutet.
Tatsächlich sind sowohl Datenanalyse/-wissenschaft als auch Informatik für den Erfolg und das Wachstum im Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus müssen Gesundheitsorganisationen auf dem neuesten Stand in Sachen „Datenwissenschaft vs. Gesundheitsinformatik“ sein, da sie dadurch Daten besser verwalten, analysieren und interpretieren können, um – Sie ahnen es schon – innovative Wege zu finden, um die bestmögliche Versorgung zu gewährleisten.
Manche Unternehmen glauben, dass die Begriffe „Healthcare Data Science“ und „Healthcare Informatik“ synonym verwendet werden können. Doch wie wir bereits zuvor erwähnt haben, handelt es sich nicht nur im Konzept, sondern auch in der Praxis um deutlich unterschiedliche Begriffe.
Um noch einmal kurz auf einige der Punkte zurückzukommen, die wir zuvor besprochen haben: Bei der Datenanalyse oder Datenwissenschaft geht es darum, Daten mithilfe qualitativer oder quantitativer Methoden zu analysieren, um Trends und Muster in diesen Daten zu erkennen. Gesundheitsdatenanalysten benötigen dafür fortgeschrittene Kenntnisse zum Erfassen, Verwalten, Analysieren, Interpretieren und Umwandeln von Daten in zeitnahe, konsistente und genaue Informationen.
Es gibt verschiedene Definitionen für Dateninformatik, von denen wir einige bereits zu Beginn des Artikels untersucht haben. Eine häufige Definition ist natürlich: die interdisziplinäre Untersuchung 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 gemeinschaftliche Anstrengung handelt, an der Menschen, Technologien und Prozesse beteiligt sind, um vertrauenswürdige und zuverlässige Daten zu erhalten, die für eine besser informierte Entscheidungsfindung verwendet werden können. In der Informatik geht es also darum, Daten, Wissen und Informationen zu nutzen, die dazu beitragen können, die Bereitstellung von Gesundheitsdienstleistungen zu verbessern und die Ergebnisse der Patientenversorgung zu steigern.
Wir halten es daher für notwendig, dies, wie bereits erwähnt, noch einmal zu wiederholen, um diesen sehr wichtigen Punkt deutlich zu machen: Während es bei der Datenanalyse um die tatsächliche Analyse beliebiger Daten geht, befasst sich die Dateninformatik mit der tatsächlichen Anwendung der durch diese Daten gewonnenen Informationen.
In der Gesundheitsbranche besteht eine ständige große Nachfrage nach Datenanalysten und Gesundheitsinformatikern, da sie ihre umfassenden Kenntnisse über Datenbanken, Informationstechnologie und Informationssysteme nutzen, um hochwirksame technologiebasierte Systeme zu entwickeln, die die täglich bei der Bereitstellung von Gesundheitsdienstleistungen für Patienten generierten Daten schnell erfassen, speichern, interpretieren und verwalten können.
Datenanalysten finden clevere Wege, solche Daten (die über Systeme der Gesundheitsinformationstechnologie erfasst werden) innerhalb des Gesundheitssystems einer Organisation oder extern zu erfassen und zu verwenden. Sie stellen sie in Grafiken und/oder Diagrammen dar und verdeutlichen Entscheidungsträgern und Beteiligten, wie sie sowohl die klinische Versorgung/Dienstleistungen als auch die Entscheidungsfindung in Zukunft verbessern können.
Die Arbeitsabläufe von Data-Science- und Informatikprojekten unterstreichen deren Konvergenz (darauf werden wir in Kürze ebenfalls näher eingehen):
Stichworte
Datenwissenschaft vs. Gesundheitsinformatik Data Science vs. Gesundheitsinformatik
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