Ermöglichen Sie eine evidenzbasierte, datengesteuerte Gesundheitsversorgung
Unternehmen im Gesundheitswesen setzen zunehmend auf die Analyse, um Erkenntnisse aus komplexen, ständig wachsenden medizinischen Datensätzen zu gewinnen. Diese Erkenntnisse verbessern die Patientenversorgung und treiben medizinische Innovationen voran. Mit IBM SPSS Statistics können Krankenhäuser, Kliniken und klinische Forschungseinrichtungen die steigenden Anforderungen an eine personalisierte medizinische Behandlung, die Verwaltung kritischer Ressourcen und eine proaktive Krankheitsprävention erfüllen. Öffentliche Gesundheitsbehörden können anhand epidemiologischer Daten Krankheitsmuster verfolgen und Ausbrüche vorhersagen, während medizinische Forscher und Pharmaunternehmen mit klinischen Daten und Biostatistiken die Arzneimittelentwicklung und klinische Studien beschleunigen können. Durch die Integration verschiedener Datenquellen wie Patientenakten, Versicherungsansprüche und Echtzeitanalysen kann ein zusammenhängender Überblick über den Gesundheitszustand eines Patienten geboten werden.
Anwendungen
Nutzen Sie die Regression in der klinischen Forschung, um eine detaillierte Untersuchung der Beziehungen zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen zu ermöglichen. Dies hilft dabei, zu quantifizieren, wie verschiedene Prädiktoren, wie z. B. Behandlungsarten oder demografische Daten der Patienten, den Zustand beeinflussen. Durch den Einsatz von Methoden wie der linearen und logistischen Regression können klinische Forscher wichtige Faktoren identifizieren, die Genesungsraten oder die Prävalenz von Krankheiten beeinflussen.
Implementieren Sie eine Überlebensanalyse, um die Wahrscheinlichkeit von Wiedereinweisungen von Patienten auf der Grundlage historischer medizinischer Daten wie der Dauer des Krankenhausaufenthalts, der Krankengeschichte und der Versorgungspläne nach der Entlassung vorherzusagen. Diese Technik schätzt die Zeit bis zum Eintreten eines bestimmten Ereignisses (wie z. B. der Wiedereinweisung) und ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, gefährdete Patienten frühzeitig zu identifizieren. Die Lösung ermöglicht gezielte Interventionen, die das Risiko einer Wiedereinweisung reduzieren, indem sie die Entlassungsplanung und die Nachsorge verbessert und letztendlich die Gesundheitskosten senkt.
Wenden Sie vergleichende Analysen an, um die Qualität der Gesundheitsversorgung zu bewerten, indem Sie verschiedene Qualitätsindikatoren vergleichen, wie z. B. Patientenergebnisse, Behandlungswirksamkeit und Versorgungskonsistenz in verschiedenen Krankenhäusern oder Abteilungen. Methoden wie ANOVA oder t-Tests können dabei helfen, statistisch signifikante Unterschiede in der Versorgungsqualität zwischen den Gruppen zu ermitteln. Diese Analyse zeigt Bereiche auf, in denen Gesundheitsdienstleister die Leistungserbringung verbessern und gezielte Initiativen zur Qualitätsverbesserung umsetzen können.
Nutzen Sie die Clusteranalyse, um demografische und geografische Daten zu analysieren und Krankheitsausbrüche in bestimmten Regionen zu erkennen. Durch die Gruppierung von Gebieten mit ähnlichen Infektionsraten oder demografischen Faktoren hilft diese Technik Gesundheitsbehörden, lokale Ausbrüche zu identifizieren und zu verstehen, wie sie sich ausbreiten. Die Methoden K-Means und hierarchisches Clustering können Bereiche mit höherem Risiko identifizieren und eine schnellere und gezieltere Reaktion ermöglichen, einschließlich der Zuweisung von Ressourcen und Interventionen zur Verhinderung weit verbreiteter Infektionen.