Zeitschrift für klinische Bilder und Fallberichte

Entwicklung visueller Analysen für bessere klinische Entscheidungen

Dave Anderson*

Das exponentielle Wachstum digitaler Daten zur Unterstützung der Wirkstoffforschung, der Entwicklung neuer Medikamente und klinischer Studien zur Verbesserung der Patientenversorgung stellt klinische Forscher vor besondere Herausforderungen. Dies bietet jedoch auch enorme Möglichkeiten für neue Forschungsbereiche, Kosteneinsparungen und Umsatzwachstum für Unternehmen, die bereit sind, ihre Daten auf neue Weise zu visualisieren. Größe und Komplexität klinischer Daten sind wichtig, und leider bietet die heutige Visualisierungstechnologie nicht die entscheidende Funktionalität, mit der Forscher schnell verstehen können, wie Daten verknüpft sind und welche Abhängigkeiten zwischen scheinbar unterschiedlichen Datensätzen bestehen. Gängige Dashboard-Visualisierungen bieten nicht den erforderlichen Kontext dazu, wie Daten verknüpft sind und welche Erkenntnisse auf der Grundlage dieser Verknüpfungen gezogen werden können. Um dem zunehmenden Druck der Vorstände zur Kostensenkung und Steigerung des ROI gerecht zu werden, müssen visuelle Analysetools weiterentwickelt werden, um alle möglichen Daten, die Forschern zur Verfügung stehen, einschließlich komplexer halbstrukturierter, unstrukturierter und Drittanbieterdaten, problemlos zu unterstützen und es ihnen zu ermöglichen, besser zu verstehen, welche Daten verknüpft sind und wie diese Datensätze zusammenhängen. Diese Entwicklung bietet Unternehmen die größte Chance, Daten strategischer zu nutzen, um den Wert für Patienten und Aktionäre zu steigern.

In dieser Sitzung stellen wir eine Softwaredemonstration vor und zeigen Folgendes:

• Wie sehr große, dichte und komplexe Datensätze schnell und effizient in ein visuelles Analyseprogramm integriert werden können

• Eine Reihe von Visualisierungen, die die Verbindungen und Abhängigkeiten zwischen Datensätzen untersuchen

• Eine neue Methode zur visuellen Analyse von Daten, die eine tiefere, kontextbezogene Untersuchung der Daten ermöglicht

• Wie Kunden, die diese neue Methode anwenden, enorme Kosteneinsparungen erzielen und ihre Wettbewerbsposition verbessern