Business Intelligence in Healthcare - Data Mining Techniques as a Possible Hospital Management Tool in Austria
| Thesis title: | Business Intelligence in Healthcare - Data Mining Techniques as a Possible Hospital Management Tool in Austria |
|---|---|
| Author: | Schmied, Marten |
| Thesis type: | Diploma thesis |
| Supervisor: | Štěrbová, Ludmila |
| Opponents: | Mevenkamp, Nils |
| Thesis language: | English |
| Abstract: | Public healthcare provision is under increasing economic restraints making an efficient and sustainable managerial planning a necessity in the hospital sector. Business Intelligence is the extraction of business relevant knowledge in order to adjust and refine executive operations. On the free market industries have applied the according methods and software dedicated to the generation of Business Intelligence is offered by variety of companies. Data Mining, furthermore, describes the facilitation of algorithms in order to train programs to detect unseen patterns from huge amounts of data. Therefore mining techniques are suitable for adding to the business relevant knowledge, particularly as they can produce more accurate predictions. The thesis examined the status of Information Technology normally utilized in Austrian hospitals and simultaneously identified studies that apply Data Mining to a Hospital Information System to gain Business Intelligence. While the general level of Austrian Hospital Information Systems is well sophisticated, common challenges are present in a separation between clinical and administrative systems and their interfaces. For the Data Mining a majority of studies aims at medical improvements. Some applications were found to have good business relevant prospects but their feasible introduction into the practice needs additional fostering. |
| Keywords: | Hospital Information System; Data Mining; Business Intelligence |
| Thesis title: | Business Intelligence in Healthcare - Data Mining Techniques as a Possible Hospital Management Tool in Austria |
|---|---|
| Author: | Schmied, Marten |
| Thesis type: | Diplomová práce |
| Supervisor: | Štěrbová, Ludmila |
| Opponents: | Mevenkamp, Nils |
| Thesis language: | English |
| Abstract: | V poskytování veřejné zdravotní péče je kvůli narůstajícím ekonomickým omezením potřeba efektivního a udržitelného manažerského plánovaní v nemocničním sektoru. Business Intelligence je extrakce znalostí relevantních pro podnik s cílem upravit a zdokonalit výkonné operace. Na volném trhu průmyslová odvětví uplatňují porovnávací metody a tak softvér určený k vytváření Business Intelligence je nabízený mnoha společnostmi. Vytěžovaní dat (angl. Data Mining) dále popisuje ustanovení algoritmů, které mají za úkol trénovat programy na detekci neviditelných vzorů z obrovského objemu dat. Proto je vytěžovaní dat vhodné zařadit mezi znalosti relevantní pro podnik, obzvláště když je toto dolování schopné vytvořit přesnější předpovědi. Práce zkoumala status informačních technologii běžně využívaných v rakouských nemocnicích a zároveň identifikovala studie, které aplikují vytěžovaní dat do nemocničního informačního systému s cílem zajistit Business Intelligence. Zatímco je obecná úroveň rakouských nemocničních informačních systémů dostatečně sofistikovaná, objevují se společné výzvy v rozdělení mezi klinickými a administrativními systémem a jejich uživatelských rozhraní. Co se týče samotného vytěžovaní dat, naprostá většina studií má za cíl zlepšení v oblasti medicíny. Taktéž bylo zjištěno, že existují aplikace, které mají dobrý a relevantní přínos pro podnik, avšak jejich reálné zavedení do praxe potřebuje další hlubší výzkum. |
| Keywords: | nemocničního informačního systému; Vytěžovaní dat; Business Intelligence |
Information about study
| Study programme: | Mezinárodní ekonomické vztahy/International Business - Central European Business Realities |
|---|---|
| Type of study programme: | Magisterský studijní program |
| Assigned degree: | Ing. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of International Relations |
| Department: | Department of International Business |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 25. 5. 2016 |
|---|---|
| Date of submission: | 31. 8. 2016 |
| Date of defense: | 15. 9. 2016 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/57819/podrobnosti |