Artikel über Wartezeit

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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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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