Die rapide Ausbreitung des Corona-Virus hat die Wirtschaft weltweit unter Druck gesetzt. Während die Geschäftstätigkeit in Branchen wie Hotellerie, Gastronomie & Events weitestgehend zum Erliegen gekommen waren, verzeichneten systemrelevante Produktionsbetriebe, Einzelhandel und Versicherungen einen immensen Nachfrageschub. Vor allem das Gesundheitswesen sieht sich mit enormen Herausforderungen konfrontiert: Hier ist eine zeitnahe, datenbasierte Entscheidungsfindung gefragt, um neue Entwicklungen bestmöglich zu antizipieren und zu bewältigen.
Zunächst steht die akute Krisenbewältigung im Vordergrund, was Data Scientists & Analysten durch gezielte Datenerhebung & -auswertung zu folgenden Bereich unterstützen können:
- Ressourcenmanagement, insb. Personal & Material/Ausrüstung, Bettenauslastung, Patientenbewegung sowie Schulungsbedarf
- Identifizierung von Risikogruppen
- Echtzeit-Risikoprognosen zu Neuzugängen, Aufenthaltsdauer und nosokomiale Infektionen
- Finanzprognosen, insb. bei temporärer Ausweitung von räumlichen Kapazitäten und Personal
Im zweiten Schritt ist eine Evaluierung der organisatorischen Resilienz angezeigt: Wie gut konnte die akute Notsituation bewältigt werden und welche Faktoren waren dabei entscheidend? Für die Gesundheitsbranche bedeutet das vor allem:
- Evaluierung der Notfallplanung und Identifizierung von Verbesserungspotentialen
- umfangreiche Investitionen in die operative Infrastruktur
- rasche Implementierung von Remote-Care-Konzepten für eine bessere patientenorientierte Versorgung, bspw. Telemedizin und Patienten-Fernüberwachung mit KI-Unterstützung
- Aushandlung regulatorischer Erleichterungen, insb. extrabudgetäre Vergütung von Covid-19-Leistungen, Regelung zum Umgang mit unversicherten Patienten, vereinfachte Krankschreibung
Im dritten Schritt ist das Gesundheitswesen gefordert, Abläufe und Planungen an die “neue Normalität” anzupassen, bis die Covid-19-Pandemie durch die Entwicklung von Impfstoffen und/oder Medikamenten beendet werden kann. Das bedeutet vor allem:
- Investitionen in neue, agilere KI-Technologie, um die sich rasch wandelnden Daten und neuen Datenquellen für die strategische und operative Planung nutzbar zu machen
- Entwicklung und Implementierung neuer Prozesse, die einen besseren Datenaustausch gewährleisten – natürlich im Einklang mit den Datenschutzbestimmungen
- beschleunigte Einführung virtueller Technologien in Reaktion auf die sich wandelnde Kundenwünsche, bspw. KI, visuelle KI, Datenplattformen und -standards, KI-gestützte Spracherkennung
Aus der DataScience-Perspektive wächst infolge der Covid-19-Pandemie der Bedarf an Prognosemodellen, die auch anhand relativ kleiner Datensätze zuverlässige Vorhersagen treffen können. Umso relevanter erscheint das Angebot von DataRobot, deren KI-gestützte Plattform den aufwändigen Prozess von Entwicklung, Deployment & Wartung von Maschinenlern-Modellen automatisiert und damit erheblich beschleunigt.
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