Prof. Dr. Michael Simon. BIG DATA im Gesundheitswesen eine Einführung.

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Kathrin Fiedler
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1 Direktion Pflege/MTT Universitäre Forschung Pflege Prof. Dr. Michael Simon BIG DATA im Gesundheitswesen eine Einführung

2 Was ist Big Data? Die 5 V s Volume - Menge Velocity - Geschwindigkeit Variety - Vielfalt Variability - Variabilität Value - Nutzen

Volume/Velocity Menge/Geschwindigkeit Musy, S

), Nursing Knowledge and Practice Enabled by

3 Volume/Velocity Menge/Geschwindigkeit Musy, S & Simon, M. (27) Big data in Healthcare. In C. Delaney, C. Weaver, J. Warren, T. Clancy and R. Simpson (Eds.), Nursing Knowledge and Practice Enabled by Big Data: Springer, New York By Wgsimon - Own work, CC BY-SA 3.,

4 Variety - Vielfalt Hospitalisierungen Schweiz 23 ~.3 Mio Fälle > 9, Primärdiagnosen Wordcloud Stichprobe, M6 ca. % der Fälle häufigsten Diagnosen nur 36% der Fälle Eigene Analyse

Variability Variabilität Datenquellen Routinedaten Primärdaten Forschung Klinische Daten

Soziale Medien Elektronische Patientenakte Befunde Therapie Audio Video Finding the

Delaney, C. Weaver, J. Warren, T. Clancy and R. Simpson (Eds.

5 Variability Variabilität Datenquellen Routinedaten Primärdaten Forschung Klinische Daten Administrative Daten Genetik Daten Multimedia Mobile/ Fitness Daten Persönliche Daten Soziale Medien Elektronische Patientenakte Befunde Therapie Audio Video Finding the Missing Link for Big Biomedical Data Musy, S & Simon, M. (27) Big data in Healthcare. In C. Delaney, C. Weaver, J. Warren, T. Clancy and R. Simpson (Eds.), Nursing Knowledge and Practice Enabled by Big Data: Springer, New York. JAMA. 24;3(24): doi:./jam a

6 Value - Nutzen - Precision Medicine Personalisierte Medizin - Health Services Research Versorgungsforschung - Analytics - Datenanalyse

Precision Medicine Personalisierte Medizin Detailliertes Verständnis Krankheit Neues Diagnos, sches Verfahren Neue Krankheitsklassifikation:

Gesundheitsberufe Klinische Implementierung Leitlinien Klinische Forschung Outcomes Sicherheit Kosten Umsetzung durch Pa, enten Modifiziert

7 Precision Medicine Personalisierte Medizin Detailliertes Verständnis Krankheit Neues Diagnos, sches Verfahren Neue Krankheitsklassifikation: Typ A Typ B Umsetzung durch Versicherer Genetik Informatik Radiologie *omics Neues Therapeu, sche Verfahren Umsetzung durch Ärzte Gesundheitsberufe Klinische Implementierung Leitlinien Klinische Forschung Outcomes Sicherheit Kosten Umsetzung durch Pa, enten Modifiziert nach: Precision medicine--personalized, problematic, and promising. Jameson JL, Longo DL. N Engl J Med. 25 Jun 4;372(23): doi:.56/nejmsb

8 Health Services Research - Versorgungsforschung Ziele: Strukturen der Gesundheitsversorgung optimieren Versorgungsqualität und Effizienz steigern Ü ber-, Unter- und Fehlversorgung reduzieren Erhöhung von Patientenorientierung und - sicherheit

$4 Alter >65 Jahre n=2 4 Other fractures Fracture of lower limb Urinary tract infections 2.3 2.$

9 Vermeidbare Hospitalisierungen Fracture of neck of femur 8.8 Organic mental disorders 6.5 Pneumonia Congestive heart failure Septicemia Vermeidbare Hospitalisierungen Acute cerebrovascular Osteoarthritis Fracture of upper limb Alter >65 Jahre n=2 4 Other fractures Fracture of lower limb Urinary tract infections Ambulatory care sensitive condition Eigene Analysen Affective disorders.9 Falls & trauma Intracranial injury.8 COPD

10 Wagland, R., Recio-Saucedo, A., Simon, M., Bracher, M., Hunt, K., Foster, C.,... Corner, J. (26). Development and testing of a text-mining approach to analyse patients' comments on their experiences of colorectal cancer care. BMJ Qual Saf, 25(8),

11 Genetic matching was used to determine the optimal covariate balance in the matched sample. This machine learning algorithm searches for the best covariate balance by minimizing the largest discrepancy in the observed covariate based on a propensity score. Palm, R., Trutschel, D., Simon, M., Bartholomeyczik, S., & Holle, B. (26). Differences in Case Conferences in Dementia Specific vs Traditional Care Units in German Nursing Homes: Results from a Cross-Sectional Study. J Am Med Dir Assoc, (), 9 e99-3. doi:.6/j.jamda

12 Was kommt auf die Gesundheitsberufe zu? - Hoher Grad der Ausdifferenzierung von Diagnostik & Therapie - Big Data ist überall - Mehr Transparenz - Gesundheitsberufe werden noch anspruchsvoller

13 Vielen Dank!

14 Direktion Pflege/MTT Universitäre Forschung Pflege Vielen Dank!

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