Artikel über Big Data

Machine Learning Pilotprojekt in Schweizer Notfallstation

Immer mehr Krankenhäuser erkennen die Wichtigkeit strukturierter Daten im klinischen Alltag: Statt Informationen zu Anamnese, körperlicher Untersuchung oder Diagnostik als Fliesstext zu dokumentieren, bringt es viele Vorteile, diese strukturiert zu erfassen. Dies wird spätestens dann offensichtlich, wenn die erhobenen Daten für statistische Auswertungen oder die klinische Forschung benötigt werden. Viele zukunftsträchtige Technologien, wie z.B. der Einsatz von Machine Learning Algorithmen, erfordern sehr grosse Mengen an strukturierten Daten. Von einem solchen Projekt möchten wir in diesem Blog-Artikel berichten.

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Robotic Process Automation im Krankenhaus

Repetitive Aufgaben gehören im Krankenhausalltag zu den beschwerlichen Aufgaben. Im Zeitalter der Digitalisierung wünscht man sich kleine Helfer, die einen bei diesen Arbeiten unterstützen oder diese sogar ganz abnehmen. Bots (Software-Roboter) können solche repetitive Arbeiten übernehmen und schaufeln dem Fachpersonal so Zeit frei für sinnstiftende Arbeiten, beispielsweise für das Patientengespräch. Die sogenannte Robotic Process Automation (RPA) bringt die Digitalisierung damit einen Schritt weiter.

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Die Zukunft der Health Tech hat begonnen

Mitte Oktober 2016 hat in San Diego (Kalifornien, USA) die jährliche Exponential Medicine Conference stattgefunden. Die Konferenz hat sich zum Ziel gesetzt, verschiedene Disziplinen in der Medizin und neueste Technologien zusammenzubringen. Die spannendsten Themen in Bezug auf unsere Tätigkeit bei sublimd möchten wir in diesem Artikel zusammenfassen.

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Patientenbezogene Echtzeitstatistiken neu verfügbar

Täglich werden im Spital sowie in Praxen unzählige Patientendaten generiert. Von der kleinsten Schürfwunde bis hin zur schweren Systemerkrankung wird alles feinsäuberlich untersucht und dokumentiert. Das Potenzial dieser Daten ist längst bekannt (Big Data), doch gestaltet sich die Auswertung von Fliesstext als sehr zeit- und personalintensiv. Aus diesem Grund wird nur ein kleiner Bruchteil der Informationen überhaupt ausgewertet und dem Spital sowie Praxen entgehen somit wichtige Erkenntnisse, welche für die medizinische Entwicklung sowie für die Prozessoptimierung verwendet werden könnten.

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