In der Vergangenheit benutzten die Menschen Aufzeichnungsbücher und Pergamentpapiere, um vertrauliche Informationen aufzubewahren, und hielten sie in Lagerhäusern unter Verschluss. Sie konnten jedoch nicht verhindern, dass sie abgenutzt, verloren, verbrannt, gestohlen oder sonstwie beschädigt wurden. In der heutigen Welt haben sich die Dinge grundlegend geändert.
'Wissen ist Macht' ist daher nicht nur ein berühmter Satz aus Game of Thrones, sondern auch ein Ausdruck, der die heutige digitale Welt insgesamt beschreibt. In der heutigen Gesellschaft kann fast jeder die Macht haben und sie auch behalten. Dank der Digitalisierung ist 'Mining' nicht mehr nur ein Begriff, der für das Schürfen von Gold oder Edelsteinen verwendet wird. Er hat auch eine digitale Bedeutung, die sich auf die Gewinnung und Sammlung von Daten und deren sichere Speicherung bezieht.
Mit dem Wachstum der Technologie ist Data Mining eine viel einfachere und praktischere Methode der Wissensentdeckung im Datenbankprozess. Bei der Anwendung von Data-Mining-Methoden wird daher die Data-Science-Methodik für die Sammlung, Verarbeitung und Analyse von Daten verwendet. Dank Data Mining können historische Daten in Business Intelligence (BI)- und Advanced Analytics-Anwendungen analysiert werden.
Darüber hinaus ist Data Mining bei der Aufdeckung von Betrug, beim Risikomanagement und bei der Planung von Cybersicherheitsmaßnahmen wirksam. In diesem Zusammenhang spielt Data Mining eine wichtige Rolle im Gesundheitswesen, in der Regierung, in der wissenschaftlichen Forschung, in der Mathematik, im Sport und so weiter.
Welche Rolle spielt Data Mining im Gesundheitswesen?
Heutzutage ist das Data-Mining-Verfahren besonders im Gesundheitswesen von großer Bedeutung. Da der Bestand an Gesundheitsinformationen ständig wächst, wird die Verarbeitung und Interpretation von medizinischen Big Data immer schwieriger. Aus diesem Grund wird Data Mining im Gesundheitswesen hauptsächlich zur Kostenoptimierung, zur Verbesserung der Patientenergebnisse und zur Verhinderung von Betrug eingesetzt.
Dank des Einsatzes von Data Mining im Gesundheitswesen können Informationen aus segmentierten Daten durch Erkundung und Analyse in einen kompilierten, aussagekräftigen und großen Informationsblock umgewandelt werden, was jeder medizinischen Organisation einen großen strategischen Vorteil verschaffen kann. Dank der riesigen Datenmengen können Ärzte die Anamnese und Symptome ihrer Patienten mit aktuellen klinischen Untersuchungen oder ähnlichen Fällen vergleichen, so dass sie in kurzer Zeit aussagekräftigere und evidenzbasierte Diagnosen stellen können.
Zur frühzeitigen Erkennung von Symptomen und Anomalien hilft Data Mining bei der schnellstmöglichen Analyse und Klassifizierung von Bluttests und Röntgen- oder MR-Bildern. Dank der schnellen und präzisen Interpretation des Patientenzustands werden die verfügbaren Behandlungspläne, der Vergleich ihrer Effizienz und die Auswahl des besten Plans wesentlich einfacher.
