Health Data Analysis & Data-Mining
Evaluation der Wirksamkeit von digitalen Gesundheitsanwendungen
Willkommen
In vielen Sektoren der medizinischen wie präventiven Gesundheitsversorgung wird der Notstand immer größer.
So liegt beispeilhaft die Wartezeit für einen Therpieplatz nach Depressionsdiagnose inzwischen bei 5 Monaten.
Digital therapeutische - DIGA - oder digital präventive Anwendungen bekommen eine zunehmende Bedeutung zur Versorgung und Vorbeugung von Erkrankung.
Unser Verein untersucht in Studien die Wirksamkeitseffekte von digitalen Gesundheitsangeboten. Die Studienergebnisse sind Grundlage zur Optimierung der Effekte.
Damit leisten wir einen wesentlichen Beitrag dafür, dass digital- therapeutische und -präventive Angebote tatsächlich wirken, Krankheiten entgegenwirken, heilen und Menschen helfen.
Aktuelle Studien / 2024
Wirksamkeitsforschung digitaler
Anwendungen zur Gesundheits-
förderung und -versorgung
Data Analysis: Erhebung,
Veranschaulichung und
Beschreibung von Gesundheitsdaten
Data Mining: Datenextraktion,
Interpretation von Mustern und
Korrelationen aus Gesundheitsdaten
-
Gegründet in 2014 durch Dipl. Volkswirt Daniel Pusch und Dr. Hans Christian Heiling als Deutsche Gesellschaft für Stressmanagement e.V.
-
Kernarbeit ist die Datenanalyse zur Verbesserung von digitalen
Gesundheitsanwendungen.
-
Entwicklung einer Diagnostik-
Analyse von Plattform zur Gesundheitsanwendungen 2018
-
Umwandlung 2021 in die Deutsche Gesellschaft für digitale Gesundheitsanwendungen e.V
-
Berufung der Beiräte Prof Dr. Dr. Ralf Pukrop und Prof. Dr. Mathias Bellinghausen in 2021
-
Wir arbeiten gemeinnützig und veröffentlichen unsere Studien
respektive stellen sie auf
Nachfrage zur Verfügung
Short facts
Mittels einer multi-variablen digitalen Diagnostik-Plattform können wir Wirksamkeiten von digitalen Gesundheitsanwendungen analysieren und damit zur Klarheit beitragen.
Durch aysmmetrische und symmetrische Analyseverfahren führen wir mittels multipler Variablen Analyse-Ergebnisse aus der Komplexität raus auf das offene Feld, um Ergebnisse sichtbar und einfach erklärbar zu machen.
Hierbei spielt die Analyse von Zusammenhängen wie Abhängigkeiten, Assoziationen oder Korrelationen eine große Rolle. Im Ergebnis lassen sich Risiken und Fehler reduzieren und Befunde oder Erkenntnisse manifestieren.
Grundlagenarbeit: Data Analysis & Data-Mining für digitale Gesundheitsanwendungen.
Antworten aus Studien zu finden, ist Grundlagenarbeit, um (digitale) Gesundheitsanwendungen zielgenau und wirksam zu machen.
Die Köpfe der DGfDG e.V.
Über uns
