Erste Schritte in der Datenanalyse: Ein Praxisbeispiel aus dem Gesundheitswesen

Der Einstieg in die Datenanalyse kann überwältigend sein – besonders, wenn man mit realen Datensätzen aus sensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen arbeitet. Doch genau diese Praxisprojekte sind der Schlüssel, um theoretisches Wissen in praktische Fähigkeiten zu verwandeln. Mein erstes eigenes Datenanalyse-Projekt führte mich zu einem Datensatz mit Patientendaten, medizinischen Diagnosen, Medikamentenverschreibungen und demografischen Informationen. Die Herausforderung bestand darin, aus unstrukturierten Rohdaten aussagekräftige Erkenntnisse zu extrahieren – und dabei lernt man mehr als aus jedem Lehrbuch.

Die Datenbereinigung: Der erste Schritt zur aussagekräftigen Analyse

Bevor Analysen möglich sind, müssen Daten sauber und konsistent vorliegen. Mein Datensatz aus dem Gesundheitsbereich enthielt jedoch zahlreiche Inkonsistenzen, die eine Bereinigung erforderten. Ein Beispiel: Im Feld Geschlecht waren neben den erwarteten Werten männlich und weiblich auch der Eintrag m vorhanden. Solche Abweichungen können zu fehlerhaften Auswertungen führen. Durch gezielte Ersetzungen – etwa m durch männlich – wurde der Datensatz harmonisiert.

Besonders knifflig gestaltete sich die Standardisierung der Blutgruppen. Hier fanden sich sowohl O- als auch O-ve als Einträge. Um Konsistenz zu schaffen, wurden alle Varianten auf die standardisierte Form O- reduziert. Ähnliche Probleme traten bei den medizinischen Diagnosen auf: Einige Einträge waren kleingeschrieben oder inkonsistent formatiert. Durch eine automatisierte Transformation in Title Case – also die Großschreibung des ersten Buchstabens jedes Wortes – ließ sich dies beheben.

Ein weiterer kritischer Fehler fand sich in den Abrechnungsbeträgen: Ein Eintrag lautete 6452O statt 64520. Da Buchstaben in numerischen Feldern zu Fehlinterpretationen führen, wurde diese Abweichung korrigiert. Auch im Feld Aufnahmetyp gab es Dubletten wie Notfall und Emer. Durch einheitliche Benennung konnte die Datenqualität deutlich verbessert werden. Abschließend wurde eine neue Spalte Altersgruppe eingeführt, die Patienten automatisch in jung (unter 30), mittelalt (30–59) und senior (60+) einteilte.

Erkenntnisse aus der Analyse: Was verraten die Daten?

Nach der Aufbereitung folgten die eigentlichen Analysen – zunächst mithilfe von Pivot-Tabellen in Excel. Dabei kristallisierten sich mehrere interessante Muster heraus, die für die Gesundheitsbranche relevant sein könnten.

Aufnahmetyp und Abrechnungsbeträge: Notfälle führen zu höheren Kosten

Eine erste Auswertung unterschied zwischen elektiven (geplanten), Notfall- und dringenden Aufnahmen. Hier zeigte sich, dass die meisten Patienten als Notfall eingewiesen wurden. Noch aufschlussreicher war der Zusammenhang zwischen Aufnahmetyp und Abrechnungsbeträgen: Patienten, die im Notfall behandelt wurden, verursachten im Schnitt höhere Kosten als geplante Aufnahmen oder Dringlichkeitsfälle. Dies unterstreicht die wirtschaftliche Bedeutung effizienter Notfallversorgung – aber auch die Notwendigkeit, präventive Maßnahmen zu stärken, um Notfallaufnahmen zu reduzieren.

Altersgruppen: Senioren verursachen die höchsten Behandlungskosten

Die Analyse der Altersgruppen ergab, dass mittelalte Patienten (30–59 Jahre) am häufigsten hospitalisiert wurden. Allerdings wiesen Senioren (60+) die höchsten durchschnittlichen Abrechnungsbeträge auf. Dies lässt sich durch die höhere Komplexität von Altersbeschwerden und die damit verbundenen Behandlungskosten erklären. Ein interessanter Nebenaspekt: Die Filterfunktion ermöglichte es, diese Muster nach spezifischen Diagnosen weiter zu verfeinern – etwa um zu prüfen, welche Altersgruppe besonders von bestimmten Krankheiten betroffen ist.

Versicherungsanbieter: Medicare dominiert, doch Cigna verzeichnet die höchsten Kosten

Ein weiterer Fokus lag auf den Versicherungsdaten. Hier zeigte sich, dass der Großteil der Patienten bei Medicare versichert war. Allerdings lagen die durchschnittlichen Abrechnungsbeträge bei Patienten der Cigna-Versicherung am höchsten. Dies könnte auf Unterschiede in der Versicherungsdeckung oder die Behandlungsintensität bei bestimmten Diagnosen hindeuten. Eine detaillierte Analyse nach medizinischen Bedingungen und Altersgruppen ermöglichte es, diese Zusammenhänge weiter zu entschlüsseln.

Medikamente: Penicillin am häufigsten, Lipitor mit den höchsten Kosten

Die Auswertung der verordneten Medikamente ergab, dass Penicillin am häufigsten verschrieben wurde. Interessanterweise lagen die Abrechnungsbeträge jedoch bei Patienten, die Lipitor einnahmen, am höchsten. Dies könnte an der Art der behandelten Erkrankungen liegen – etwa chronischen Leiden, die langfristig höhere Therapiekosten verursachen. Auch hier halfen Filter, die Daten nach spezifischen Diagnosen zu segmentieren.

Blutgruppen und Geschlecht: Auffälligkeiten und mögliche Zusammenhänge

Bei der Blutgruppenanalyse stach die Gruppe AB- mit den meisten Patienten hervor. Eine weitere Auswertung nach Diagnosen zeigte, dass bestimmte Blutgruppen möglicherweise mit bestimmten Krankheitsbildern korrelieren. Auch beim Geschlecht ergab sich ein interessantes Bild: Frauen waren häufiger hospitalisiert als Männer. Durch gezielte Filter ließ sich zudem analysieren, welche medizinischen Bedingungen bei welchen Geschlechtern oder Altersgruppen besonders häufig auftraten.

Testergebnisse: Mehrheit der Patienten nach Behandlung auffällig

Ein letzter, aber wichtiger Analysebereich waren die Testergebnisse nach der Behandlung. Hier zeigte sich, dass die Mehrheit der Patienten nach der Therapie als auffällig eingestuft wurde. Dies könnte auf chronische Erkrankungen oder unvollständige Heilungen hindeuten. Eine detaillierte Prüfung nach Medikamenten und Diagnosen könnte hier weitere Aufschlüsse geben.

Fazit: Datenanalyse als Schlüssel zu besseren Entscheidungen im Gesundheitswesen

Mein erstes Datenanalyse-Projekt war eine wertvolle Lernerfahrung – nicht nur wegen der technischen Herausforderungen, sondern auch wegen der Erkenntnisse, die sich daraus ableiten lassen. Die Analyse zeigte, wie wichtig saubere Daten sind, um valide Schlussfolgerungen zu ziehen. Gleichzeitig offenbarte sie konkrete Handlungsfelder: etwa die Reduzierung von Notfallaufnahmen, die Optimierung von Versicherungsstrukturen oder die gezielte Behandlung kostenintensiver Diagnosen.

Für Einsteiger in die Datenanalyse ist es entscheidend, solche Praxisprojekte durchzuführen – sei es mit echten Datensätzen oder simulierten Szenarien. Die Kombination aus technischem Know-how, statistischem Verständnis und domainenspezifischem Wissen macht den Unterschied. Wer diese Fähigkeiten beherrscht, kann nicht nur eigene Projekte vorantreiben, sondern auch einen echten Mehrwert für Unternehmen und Gesellschaft schaffen – besonders in sensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen.