Die Analyse von GKV-Routinedaten ist in der Pharma- und Gesundheitsforschung fest etabliert. Diese Daten liefern wertvolle Einblicke in die Qualität von Behandlungen, Erkrankungshäufigkeiten, Risikofaktoren und Interventionseffekte. Doch das volle Potenzial der Gesundheitsdaten entfaltet sich erst durch Data Linkage – die Verknüpfung von Routinedaten mit klinischen Daten. Diese Verbindung eröffnet neue Dimensionen in der Forschung und Entscheidungsfindung, indem sie detaillierte Informationen zu Krankheitsverläufen, Diagnosen und Therapieentscheidungen integriert.
Warum sich Pharmaunternehmen für Data Linkage entscheiden sollten: Präzisere Entscheidungen durch erweiterte Datengrundlage
Routinedaten, die primär für Abrechnungszwecke erhoben werden, bieten oft nur begrenzte klinische Details. Die Verknüpfung mit klinischen Daten erweitert die Datengrundlage erheblich – Data Linkage steigert somit die Validität und erhöht die Aussagekraft der Analysen. Diese Integration ermöglicht es, komplexe Fragestellungen zu adressieren und tiefere Einblicke in Therapieerfolge, Behandlungsqualität und Patientenoutcomes zu gewinnen.
Durch die Kombination von Routinedaten und klinischen Daten können evidenzbasierte Entscheidungen getroffen werden, die weit über die administrative Perspektive hinausgehen und zu präziseren, zielgerichteten Maßnahmen führen. Auch die European Medicines Agency (EMA) betont die Bedeutung von Real-World Data und deren Verknüpfung mit klinischen Informationen für eine bessere Arzneimittelbewertung und evidenzbasierte Entscheidungen – die Methode: Data Linkage.
Praxisbeispiel: Höhere Wirksamkeit durch Data Linkage
Die Fusion von Routinedaten und klinischen Daten ermöglicht es, spezifische Risikogruppen präziser zu identifizieren. Auf dieser Grundlage lassen sich Therapieempfehlungen individuell anpassen und optimieren.
Das Ergebnis:
- Fundierte, personalisierte Versorgung
- Verbesserte Therapieerfolge
- Höhere Patientenzufriedenheit
Predictive Modelling und Risikogruppenanalysen: Zielgerichtete Interventionen durch präzise Daten
Die Verknüpfung von Routinedaten und klinischen Daten eröffnet nicht nur neue Erkenntnisse, sondern schafft auch die Basis für bessere Prognosen. Mithilfe von Predictive Modelling, das auf dieser umfassenden Datengrundlage aufbaut, können Risiken präziser identifiziert und Vorhersagen schneller getroffen werden.
Wir arbeiten zudem intensiv an KI-gestützten Routinedaten-Analysen und führen Validierungsstudien durch, um diese zukunftsweisenden Ansätze stetig zu optimieren. Unser Ziel ist es, die Datenanalyse für unsere Kunden noch präziser, effizienter und effektiver zu gestalten – damit Sie immer einen Schritt voraus sind.