Der Netflix-Effekt: Was das Gesundheitswesen von Netflix lernen kann
-
James Minards, Country Sales Manager UK & Irland
Netflix und das Gesundheitswesen haben auf den ersten Blick nicht viel gemeinsam, dabei kann die Branche viel vom Streaming-Anbieter lernen. Daten und prädiktive Analytik bilden auch in Krankenhäusern die Grundlage für einen personalisierten Service, der auf die individuellen Bedürfnisse der Patienten zugeschnitten ist. Aber wie lässt sich eine personalisierte User Experience im Gesundheitswesen erreichen?
Personalisierte Services im Gesundheistwesen à la Netflix
Neue Technologien haben dazu geführt, dass wir gezielte Informationen auf Knopfdruck erwarten. Wir können beispielsweise schnell eine Google-Suche nach aberwitzigen Fakten starten und vertrauen KI-basierten Chatbots, die einen nahezu perfekten Kundenservice bieten. Bei der Nutzung von Netflix verlassen wir uns schon länger darauf, dass uns der Streaming-Dienst genau die Inhalte empfiehlt, die offenbar perfekt zu unserer momentanen Stimmung passen.
Die unheimliche Fähigkeit, genau zu wissen, was wir wollen und wann wir es wollen, wird deshalb auch als “Netflix-Effekt” bezeichnet. Weil es so effektiv ist, geben wir bereitwillig unsere Daten heraus, um noch genauere Empfehlungen zu erhalten. Es ist nicht überraschend, dass andere Branchen diese Methode kopieren. Unternehmen aus nahezu allen Bereichen nutzen Daten und Predictive Analytics, um einen besseren Service zu bieten, der auf den spezifischen Bedürfnissen und Interessen der Kunden basiert.
Meiner Meinung nach ist es nur eine Frage der Zeit, bis das Gesundheitswesen einen ähnlichen Ansatz verfolgt, um einen personalisierten Service zu bieten, der auf die individuellen Bedürfnisse der Patienten zugeschnitten ist. Um den Netflix-Effekt im Gesundheitswesen vollständig zu erreichen, sollten Dienstleister vier Best Practices befolgen.
1. Entwicklung eines tieferen Verständnisses von Gesundheitsdaten
Seit mehr als einem Jahrzehnt arbeitet das Gesundheitswesen daran, seine Geschäftsprozesse vollständig zu automatisieren, um die Effizienz zu steigern und Abfälle zu vermeiden. Die Corona-Pandemie hat die Bedeutung von Daten im Gesundheitswesen verstärkt in den Fokus gerückt, schließlich haben wir uns schnell bemüht, kritische PSA zu sichern und Produkte in die Gebiete mit dem größten Bedarf zu bringen.
Neue Technologien haben uns den Weg geebnet, genau zu wissen, was Patienten wann brauchen. Auf Grundlage der individuellen Konstitution eines Menschen können wir zwar das beste medizinische Produkt verschreiben, der Weg zu einer personalisierten Gesundheitsversorgung wird angesichts des kontinuierlichen und explosionsartigen Anstiegs der Gesundheitsdaten allerdings zur Herausforderung. Um den Traum von einer personalisierten Gesundheitsversorgung wahr werden zu lassen, benötigen wir einerseits ein tieferes Verständnis dafür, wie Gesundheitsdaten verwaltet werden, andererseits müssen wir sicherstellen, dass diese Daten bekannt und vertrauenswürdig sind.
2. Verstärkter Einsatz von Predictive Analytics
Kaum eine Technologie wird das Gesundheitswesen so verändern wie Predictive Analytics. Die Kunst, historische Daten zu nutzen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, ermöglicht nicht nur ein personalisierteres Patientenerlebnis, sondern führt auch zu einer Neuausrichtung der Lieferkette im Gesundheitswesen.
Widmen wir uns zunächst der Perspektive der personalisierten Medizin. Auf Grundlage von individuellen Bedürfnissen und aggregierten Daten, die ähnliche Symptome, Behandlungen und Produkte aus umfangreicheren Bevölkerungsdatensätzen einbeziehen, kann die Patientenversorgung individualisiert und optimiert werden.
Die Neuerfindung der Lieferkette im Gesundheitswesen war schon lange vor COVID-19 ein Thema, der Wandel hat durch die Pandemie allerdings noch einmal mehr Fahrt aufgenommen. Bestes Beispiel für den Einsatz von Predictive Analytics ist die Vorhersage und die Abstimmung zu Angebot und Nachfrage von PSA-Artikeln. Dabei hilft Predictive Analytics den Herstellern, Engpässen zuvorzukommen und die Integrität des Versorgungsnetzes aufrechtzuerhalten.
Der verstärkte Einsatz von Predictive Analytics im Gesundheitswesen wird zu einer widerstandsfähigeren Lieferkette führen. Um dies zu erreichen, müssen Datenpunkte aus der Vergangenheit herangezogen, sie in umsetzbare Informationen umgewandelt und diese Daten verwendet werden. So lassen sich die richtigen Fragen stellen und genau vorhersagen, was als Nächstes passieren könnte. Je mehr Daten und Einblicke vorliegen, desto besser sind die Empfehlungen und Ergebnisse. Logische Folge: Entscheidungsfindungen werden schneller und genauer, die Kosten gesenkt, die Abfälle reduziert und der Pflegestandard verbessert.
3. Abgleich der richtigen Datensätze
Der strategische Einsatz von Daten und Predictive Analytics wird die Patientenversorgung verbessern. Zudem wird dadurch auch eine klinisch integrierte Lieferkette aufgebaut. Um Empfehlungen in Echtzeit abzugeben, müssen die Daten abgeglichen und Variablen innerhalb dieser Datensätze identifiziert werden.
Ein Blick ins Krankenhaus zeigt, wie es gehen kann. Mit Hilfe von Daten und Predictive Analytics lässt sich der kurz- und langfristige Bedarf im Operationssaal vorhersagen. Dabei liefern Variablen wie der Gesundheitszustand der Bevölkerung, Diagnosen und Behandlungen wichtige Erkenntnisse, um einen Anstieg oder einen Rückgang des Bedarfs zu kalkulieren.
Mit der Zeit, wenn mehr Daten und Variablen zur Verfügung stehen, werden die Vorhersagen immer genauer. Kommen wir noch einmal auf das Beispiel des Operationssaals zurück: Enthält ein Datensatz die Ergebnisse von allen Blinddarmoperationen, die in den vergangenen drei Jahren durchgeführt wurden, lassen sich durch den Einsatz von Predictive Analytics wichtige Informationen für die zukünftige Patientenversorgung und die Entwicklung und Herstellung von medizinischen Geräten gewinnen. Durch cloudbasierte Collaboration Tools werden noch mehr Datensätze einbezogen und entsprechend noch mehr Einblicke gewonnen.
Letztendlich hilft die Kombination aus Daten und Predictive Analytics dem Gesundheitswesen, die wahren Kosten der Versorgung zu verstehen, einschließlich der Kosten für Lieferungen und ihrer Rolle bei der Steigerung der erwarteten Patientenergebnisse. Hersteller können sowohl die Produktnutzung besser verstehen als auch die Produkte identifizieren, die zu den besten Patientenergebnissen führen.
4. Förderung der Zusammenarbeit zwischen Krankenhäusern und Lieferanten
Der massive und kontinuierliche Anstieg von Daten schafft für Gesundheitsorganisationen und Lieferanten im Gesundheitswesen sowohl Herausforderungen als auch Chancen. Die Herausforderung besteht darin, die Daten zu verwalten und sie zu nutzen, um positive Veränderungen auf den Weg zu bringen, insbesondere beim Abgleich der richtigen Datensätze und der Nutzung von Predictive Analytics, um fundierte Empfehlungen in Echtzeit zu geben.
Damit die ideale Welt gelebte Realität wird, ist eine stärkere Abstimmung zwischen Gesundheitsdienstleistern, Lieferanten und Patienten erforderlich. Der Schlüssel zum Erfolg sind cloudbasierte Plattformen, die genaue und konsistente Daten bereitstellen, um die Zusammenarbeit auf Basis von Predictive Analytics zu optimieren.
Mit Hilfe gewonnener und klinisch abgestimmter Daten können Krankenhäuser und Lieferanten im Gesundheitswesen zusammenarbeiten, um die besten Ergebnisse für die Patienten zu erzielen – mit demselben personalisierten Netflix-Effekt, aber mit weitaus tiefgreifenderen Auswirkungen auf unser tägliches Leben.