Zeitreihenvorhersagen im Gesundheitswesen

Optimale Ressourcennutzung durch datenbasierte Prognosen 

Durch die Erfahrungen während der Corona-Pandemie haben wir wertvolle Erkenntnisse im Umgang mit einer globalen Gesundheitskrise gewonnen. Die kontinuierliche Weiterentwicklung innovativer Technologien und die voranschreitende Digitalisierung haben dabei signifikant zur Verbesserung des Arbeitsumfelds beigetragen. Dennoch besteht weiterhin erhebliches Potenzial nach oben. Die Pandemie hat uns verdeutlicht, wie essenziell eine hochwertige Gesundheitsversorgung für uns alle ist. Kliniken und Gesundheitszentren stehen jedoch vor bekannten und neuen Herausforderungen wie dem demografischen Wandel, einem Mangel an Fachkräften und Engpässen bei der Medikamentenversorgung. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, erweist sich die Einführung intelligenter Unterstützungsmodelle als vielversprechend. Eine präzise Ressourcenplanung durch Zeitreihenanalysen und fortschrittliche Vorhersagemodelle bildet einen wichtigen Schritt hin zu einer zukunftsorientierten Gesundheitsversorgung, bekannt als Krankenhaus 4.0, und ermöglicht somit mehr Zeit für Patienten.

“Krankenhaus 4.0 [...] steht für die Vision einer modernen, auf die Bedürfnisse des Patienten abgestimmten Gesundheitsversorgung, in der verteilte Krankenhausinformationssysteme, Medizingeräte, Anlagen und Anwendungen durch Vernetzung und strukturierten Datenaustausch direkt mit den Anwendern wertschöpfend interagieren.” – Bundesministerium für Bildung und Forschung 

In unseren bisherigen Veröffentlichungen haben wir uns hauptsächlich auf die Anwendung von Zeitreihenanalyse im Kontext des automatisierten Cashflow Forecasts fokussiert. Dabei ist naheliegend, dass dieses technische Know-how auch auf andere Branchen und Anwendungsfälle übertragbar ist. Doch wie genau können Zeitreihenvorhersagen die verschiedenen Bereiche der Gesundheitsversorgung unterstützen? Mit unserer langjährigen Expertise in der Bereitstellung von IT-Lösungen für die Gesundheitsbranche möchten wir Ihnen in diesem Blogartikel verdeutlichen, wie wir Ihnen bei der Optimierung Ihrer Patientenversorgung behilflich sein können. Darüber hinaus laden wir Sie herzlich ein, unseren Blogpost zur Risikomodellierung von Krankheiten für weitere Informationen zu Machine Learning (ML)-Methoden im Health Care Bereich zu lesen. 

Die Potenziale der Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung in der Gesundheitsbranche 

Wie können wir mithilfe einer datenschutzkonformen Verarbeitung der umfangreichen medizinischen Daten, sei es durch elektronische Gesundheitsakten oder IoT-Sensordaten von Smartwatches, den größtmöglichen Nutzen erzielen? Welche Möglichkeiten zur Digitalisierung und Entscheidungsunterstützung stehen in Krankenhäusern zur Verfügung? Wir unterscheiden dabei drei wesentliche Kategorien: 

1. Digitale Dokumentationssysteme: Wie können wir Ihnen dabei helfen, Ihre Ressourcenplanung effizient zu gestalten? Durch den Einsatz fortschrittlicher Zeitreihenvorhersagen ermöglichen wir eine bedarfsgerechte Zuweisung von Betten, Personal und Medikamenten, was zu einer optimierten Lagerhaltung, einer effizienteren Ablauforganisation und einer verbesserten Patientenversorgung führt.

2. KI-gestützte Interpretationshilfen: Wie können wir Ihnen dabei helfen, Zeit zu sparen und medizinisches Fachpersonal zu unterstützen? Durch den Einsatz von KI-gestützten Interpretationshilfen können medizinische Daten schneller analysiert und ausgewertet werden. Dadurch erhalten Ärzte wertvolle Unterstützung bei der Diagnoseerstellung, der Interpretation von Laborergebnissen und der Entwicklung individueller Behandlungspläne.

3. Alarmierungs- und Überwachungssysteme: Wie können wir Ihnen dabei helfen, kritische Ereignisse rechtzeitig zu erkennen und schneller Entscheidungen zu treffen? Diese Systeme bauen auf der Planungsplattform und den KI-gestützten Interpretationshilfen auf. Sie ermöglichen eine kontinuierliche Überwachung von Patientendaten in Echtzeit. Bei Auffälligkeiten oder kritischen Ereignissen erhält das medizinische Personal automatisch Alarme und Warnungen.

Hierbei spielen Zeitreihenvorhersagen eine bedeutende Rolle. Durch die Analyse historischer Daten und den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen können wir zukünftige Entwicklungen prognostizieren, was eine gezielte Ressourcenplanung und eine effiziente Steuerung der medizinischen Versorgung ermöglicht. 

Was genau sind Zeitreihen in der Datenanalyse?

Zeitreihen sind Abfolgen von Messungen, die regelmäßig in bestimmten Zeitintervallen erfasst werden. Im Gesundheitswesen können Zeitreihen beispielsweise die Anzahl von medizinischen Eingriffen, Patientenaufnahmen oder Medikamentenbestände erfassen. Durch den Einsatz statistischer Methoden und moderner ML-Verfahren können wir diese Zeitreihen analysieren und Vorhersagen für zukünftige Zeitpunkte generieren. Neben den einzelnen Messwerten weisen Zeitreihen weitere charakteristische Eigenschaften auf, die von Interesse sind und zur Vorhersage genutzt werden. Zum Beispiel beschreibt der Trend einer Zeitreihe den allgemeinen Anstieg oder Abfall der Werte im Laufe der Zeit, während die Saisonalität saisonale Muster und Einflüsse auf die Zeitreihe innerhalb des Tages, der Woche, des Monats oder sogar über mehrere Jahre hinweg erfasst.

Klassische statistische Modelle wie Seasonal-Autoregressive-Integrated-Moving-Average (SARIMA) oder Exponential Smoothing (ETS) nutzen außerdem Autokorrelationen, die angeben, wie stark ein Zeitreihenwert mit seinen vorherigen Werten korreliert, während additive Modelle wie Facebook Prophet flexible Anpassungen ermöglichen, z.B. durch Einbeziehung externer Faktoren wie Infektionswellen. Mit Fortschritten im Bereich ML und Deep Learning (DL) können wir die Vorhersagekraft dieser Modelle übertreffen und präzisere Vorhersagen treffen, indem wir die Zeitreihen mit zusätzlichen internen und externen Informationen anreichern. 

Zeitreihenvorhersage in der Gesundheitsversorgung: Kapazitätsplanung in Krankenhäusern 

Effektive Zeitreihenvorhersagen spielen eine entscheidende Rolle in der modernen Gesundheitsversorgung, insbesondere bei der Kapazitätsplanung in Krankenhäusern. Während in den Medien oft über Personalmangel und überarbeitetes Pflegepersonal berichtet wird, bleibt ein oft übersehenes Problem die Unternutzung von Ressourcen.  Dies bedeutet, dass vorhandene Ressourcen wie Betten, medizinische Geräte und Fachpersonal nicht effizient genutzt werden.

Hinzu kommt, dass Planungsentscheidungen oft auf subjektiven Einschätzungen basieren, statt auf aktuellen Daten. Eine KI-unterstützte Kapazitätsplanung, basierend auf zuverlässigen Zeitreihenvorhersagen, ermöglicht Krankenhäusern eine bessere Anpassung ihrer Bettenkapazitäten und eine effiziente Ressourcenplanung. Durch die Berücksichtigung vergangener Patientenaufnahmen, Entlassungen, aktueller Infektionswellen und kalenderbasierter Informationen können Engpässe frühzeitig erkannt und vermieden werden. Auf diese Weise kann die Zeitreihenvorhersage einen wertvollen Beitrag leisten, um den Bedarf der Patienten zu decken und eine optimale Gesundheitsversorgung zu gewährleisten. 

Trade Off zwischen State of the Arts und Explainabilty in intelligenten Entscheidungsunterstützungssystemen 

Bei Five1 wissen wir aus umfangreicher Erfahrung mit Gesundheitsunternehmen, der Pharmaindustrie und Digital-Healthcare-Startups um die Wichtigkeit von Transparenz. Neben der Genauigkeit haben auch die Erklärbarkeit unserer "intelligenten" Unterstützungssysteme höchste Bedeutung. Unsere Data Scientists nehmen unsere Kunden mit auf den Weg und zeigen ihnen, wie die trainierten Modelle zu ihren Entscheidungen gelangen, anstatt sie in einer undurchsichtigen Black-Box zu belassen. Dabei können neben komplexen neuronalen Netzwerken auch simplere statistische und ML-Modelle ebenso genaue und nachvollziehbare Ergebnisse liefern. Dennoch gewinnen DL-Anwendungen aufgrund des kontinuierlichen Fortschritts in Rechenleistung und Kapazität zunehmend an Beliebtheit für Zeitreihenvorhersagen, trotz ihrer Komplexität. Moderne DL-Algorithmen erkennen eigenständig Zusammenhänge aus verschiedenen Zeitreihen und nutzen diese für Vorhersagen. Ein Modell zur Prognose von Patientenaufnahmen kann beispielsweise nicht nur auf vergangenen Werten und Erwartungen basieren, sondern auch auf einer Vielzahl weiterer externer Datenquellen wie Verkehrsdaten, Großveranstaltungen und Gesundheitskampagnen.  

Bei Five1 beraten wir unsere Kunden auf Augenhöhe und setzen dabei auf die Expertenmeinung seitens unserer Kunden, um die relevanten Merkmale für die Vorhersage des gewünschten Zielwerts zu ermitteln. Unsere maßgeschneiderten Lösungen bieten ein enormes Potenzial, die Effizienz der Ressourcennutzung und somit die Qualität des Gesundheitswesens zu verbessern.  

Wir unterstützen Sie gerne bei der Implementierung dieser Vorhersagemodelle, um Ihre Kapazitätsplanung zu optimieren und den Bedarf der Patienten bestmöglich zu erfüllen. Kontaktieren Sie uns, um die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten der Zeitreihenvorhersage zu diskutieren und die Effizienz Ihrer Ressourcennutzung zu maximieren. 

Autoren: Linda Kessler & Joshua Zielinski