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Big-Data-Analyse reduziert Geräteausfälle

| Autor/ Redakteur: Autor | Dr. Werner Schmidt / Kathrin Schäfer

Medizinische Geräte müssen intakt und ausgelastet sein – nur dann sind sie rentabel. Ihre Daten zu sammeln und zu analysieren hilft, drohende Ausfälle abzuwenden, und trägt dazu bei, Produkte in der Entwicklung zu verbessern. Doch nur mit Big-Data-Analyse lässt sich das entstehende Datenvolumen bewältigen.

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Informationstechnologie: Die Datenanalyse informiert über die Auslastung einzelner Geräte wie auch Systeme.
Informationstechnologie: Die Datenanalyse informiert über die Auslastung einzelner Geräte wie auch Systeme.
(Bild: Altran)

Die Medizintechnikbranche zählt zu den Vorzeigebranchen Deutschlands. Wenn sie sich gegen die wachsende Konkurrenz behaupten will, muss sie ihre Entwicklung auf die hohe Verfügbarkeit und Auslastung der Geräte ausrichten.

An dieser Stelle hält derzeit ein technologischer Trend Einzug: Big Data heißt das Stichwort – also die Analyse einer von Menschen nicht mehr zu bewältigenden Datenmenge. Es erlaubt mit hocheffizienter IT-Infrastruktur die permanente Überwachung medizintechnischer Geräte und zeichnet zugleich Dutzende Funktionen des Gerätes auf (Bild 1).

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Drohende Geräteausfälle erkennen

Hierbei ist zu berücksichtigen, dass die den Daten zugrunde liegenden Zusammenhänge immer komplexer werden, um Prozesse, Produkte oder Kommunikation zu beschreiben. Für die Abbildung dieser Anforderungen sind Systeme und analytische Expertise notwendig. Daten werden somit von Bits zu Ressourcen, und deren intelligente Nutzung wird für Unternehmen in Zukunft entscheidend sein.

Schließlich lassen sich hierüber signifikante Vorteile zum Beispiel in den Bereichen Kosten und Verfügbarkeit erzielen. Mit den aus inneren Gerätedaten abgeleiteten Informationen kann man das Produkt verbessern und drohende Geräteausfälle rechtzeitig erkennen. Mit Hilfe der Datenanalyse werden regelmäßige Wartungsarbeiten nutzungsgerecht planbar.

Die Ausfall-Wahrscheinlichkeit senken

Prinzipiell können sowohl Hersteller medizinischer Großgeräte als auch Hersteller von Großserienprodukten wie etwa Blutdruckmessgeräten von den Möglichkeiten der Big-Data-Analytik profitieren.

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