2.5. Datenerfassung

Der Prozess der Datenerfassung ist eine fundamentale Phase für die Durchführung einer tiefgehenden Gesundheitsanalyse mittels künstlicher Intelligenz-Technologien. In diesem Stadium werden systematisch verschiedene Informationsquellen gesammelt, darunter medizinische Anamnesen, Laborergebnisse, Daten von Wearables und elektronische Gesundheitsakten. Besonderes Augenmerk liegt auf der Vollständigkeit und Genauigkeit der gesammelten Daten, da die Qualität der Ausgangsinformationen direkt die Effektivität der anschließenden Analysephasen beeinflusst.
Es werden sowohl strukturierte Daten als auch unstrukturierte Informationen wie medizinische Bildgebung, Textberichte und Audioaufnahmen verwendet, um ein umfassendes Bild der Patientengesundheit zu erzeugen. Eine wichtige Aufgabe ist die Standardisierung der Datenformate und die Schaffung eines einheitlichen Informationsraums, um die Integration der Daten aus verschiedenen Quellen zu erleichtern und deren gemeinsame Nutzung in Analysemodellen zu gewährleisten.
Eine bedeutende Rolle spielt die Automatisierung der Datenerfassungsprozesse durch den Einsatz elektronischer Systeme und IoT-Geräte, die den Erhalt aktueller Informationen in Echtzeit ermöglichen. Während der Datensammlung erfolgt zudem die Überprüfung der Datenintegrität und Validität sowie das Entfernen doppelter oder fehlerhafter Einträge, was eine stabile Basis für die Analyse schafft.
Diese Maßnahmen sind notwendig, um Fehler zu minimieren und die Genauigkeit bei der Erkennung von Mustern, Dispositionen und frühen Anzeichen möglicher Krankheiten zu erhöhen. Durch die Implementierung moderner Methoden der Datenakkumulation entsteht eine verlässliche Datenbasis, die den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz für Diagnostik, Prognoseanalysen und personalisierte therapeutische Empfehlungen ermöglicht.