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Web Scrape#

https://arxiv.org/html/2501.02111v1

Kann uns als Apotheke die vorgestellte Methodik helfen? Wenn ja, mit welchen technischen Werkzeugen lässt sich das bewerkstelligen? Schreibe dazu eine detaillierte Analyse. Beachte dabei, dass wir bevorzugt Open Source einsetzen.

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Hallo, die in dem vorgestellten Paper beschriebene Methodik kann prinzipiell auch für eine Apotheke von Nutzen sein – insbesondere, wenn ihr versucht, komplexe Zusammenhänge zwischen verschiedenen Einflussfaktoren (wie beispielsweise Umweltparametern, soziodemografischen Merkmalen oder internen Prozessdaten) und euren Apothekenleistungen oder Patientenoutcomes zu untersuchen. Ich erläutere im Folgenden, wie die Methodik anwendbar sein könnte und welche technischen Werkzeuge – bevorzugt Open Source – dabei zum Einsatz kommen können.

Mögliche Einsatzszenarien in der Apotheke#

  • Analyse von Standorteffekten und regionalen Unterschieden: Mit Hilfe von geografisch gewichteter Regression (GWR/MGWR) lassen sich regionale Unterschiede im Medikamentenbedarf oder in der Inanspruchnahme von pharmazeutischen Dienstleistungen analysieren. Das kann helfen, lokale Bedarfe besser zu verstehen und zielgerichtete Angebote oder Interventionsmaßnahmen zu entwickeln.

  • Identifikation von Einflussfaktoren auf Umsatz oder Patientenzufriedenheit: Statt ausschließlich traditionelle betriebswirtschaftliche Kennzahlen zu verwenden, können durch variable Importance Analysen auch weniger offensichtliche Einflussfaktoren – beispielsweise Umweltdaten oder lokale sozioökonomische Parameter – in den Blick genommen werden.

  • Optimierung von Absatz- und Bestandsmanagement: Durch den Einsatz von machine learning Methoden, die auch erklärbar und interpretiert werden können, lassen sich Zusammenhänge zwischen saisonalen oder regionalen Einflüssen und dem tatsächlichen Bedarf an pharmazeutischen Produkte erkennen. Dies unterstützt dabei, Bestände zielgerichteter zu steuern.

  • Risikomanagement und Qualitätsmanagement: Die Methodik kann helfen, Risikofaktoren zu ermitteln, die beispielsweise Einfluss auf die Lieferfähigkeit oder die Medikamentensicherheit haben. Durch die Integration von Variablen aus internen Daten (z. B. Bestandsdaten aus S3000) mit externen Daten (wie regionalen Wetter- oder Umweltparametern) lassen sich detaillierte Prognosen erstellen.

Technische Werkzeuge – Open Source Lösungen#

Für die Umsetzung der beschriebenen Methodik stehen diverse Open Source Tools zur Verfügung:

  1. Programmiersprachen und Frameworks: - Python: Python ist besonders gut geeignet, da es zahlreiche Bibliotheken für maschinelles Lernen, statistische Modellierung und Datenvisualisierung gibt.
  • R: Die Sprache R bietet umfangreiche Pakete für statistische Analysen und modellbasierte Verfahren wie Generalized Additive Models (GAMs), beispielsweise das Paket „mgcv“.
  1. Machine Learning und Modellierung: - scikit-learn: Eine umfassende Bibliothek für Vorverarbeitung, Klassifikation, Regression und Clustering, die auch für variable Importance Analysen genutzt werden kann.

  • XGBoost: Eine Open Source Implementierung des Boosting-Algorithmus, der in vielen Anwendungsfällen – auch in der im Paper beschriebenen Methodik – zum Einsatz kommt. Dabei kann XGBoost in Kombination mit Feature Importance Methoden (wie Permutation Importance und SHAP) wertvolle Einblicke liefern.

  • SHAP (SHapley Additive exPlanations): Zur Berechnung und Visualisierung der Beitragseffekte einzelner Variablen auf Modellvorhersagen. SHAP hilft, die Entscheidungen der Modelle interpretierbar zu machen.

  • mgwr (Python-Paket): Die Python-Implementierung der Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) ermöglicht die Analyse von Raumdaten, um regionale Variationen aufzudecken.

  1. Statistische Modellierung und Visualisierung: - statsmodels: Eine Bibliothek in Python, die Modelle wie GAMs oder klassische lineare Regressionen umsetzt und zugleich Möglichkeiten zur statistischen Validierung bietet.

  • geopandas: Ist ideal für die Verarbeitung und Analyse geospatialer Daten, was wichtig ist, wenn ihr räumliche Einflüsse (z. B. Standortdaten oder regionale Umweltparameter) integriert.

  • matplotlib und seaborn: Für die Visualisierung der Ergebnisse, wie etwa die Darstellung von Temperatur- oder Umweltkarten sowie Modell-Shape-Funktionen.

  1. Workflow und Datenmanagement: - Jupyter Notebooks: Ermöglichen interaktive Datenanalysen und die Präsentation der Modelle, was besonders im internen Austausch innerhalb der Apotheke hilfreich sein kann.
  • Docker: Zur Containerisierung der gesamten Analyseumgebung. Mit Docker lassen sich Umgebungen reproduzierbar aufsetzen – ideal, wenn ihr diverse Open Source Tools gemeinsam verwenden möchtet.

Detaillierte Analyse des Vorgehens#

  1. Datenakquise und –vorbereitung: Zunächst müssen alle relevanten Datenquellen integriert werden. Neben den internen Bestands- und Abrechnungsdaten (z. B. aus S3000) können externe Daten wie regionale Umweltmesswerte, soziodemografische Daten aus öffentlichen Statistiken und Wetterdaten gesammelt werden. Tools wie Python (pandas, geopandas) oder R (dplyr, sf) kommen hier zum Einsatz, um die Daten zu säubern und zu vereinheitlichen.

  2. Variable Selektion und Importance Analyse: Durch Verfahren wie Knockoffs, Permutation Importance und SHAP können verschiedene Variablen auf ihren Einfluss hin untersucht werden. Moderne Python-Frameworks (scikit-learn, XGBoost, SHAP) unterstützen diese Analyse, um bestimmt zu identifizieren, welche Faktoren – sei es das lokale Wetter, Umweltdaten oder interne Kennzahlen – signifikanten Einfluss auf den Medikamentenbedarf, die Umsätze oder Patientenzufriedenheit haben.

  3. Modellierung (Global und Lokal): Um globale Zusammenhänge zu identifizieren, können Generalized Additive Models (z. B. mit statsmodels in Python oder mgcv in R) eingesetzt werden. Für die Erfassung von regionalen Unterschieden ist der Einsatz von MGWR besonders relevant. Das Python-Paket mgwr (oder entsprechende R-Pakete) ermöglicht es, lokale Variationen auf den verschiedenen Apothekenstandorten abzubilden und so spezifische regionale Einflussfaktoren herauszuarbeiten.

  4. Interpretation und Visualisierung: Mithilfe der bereits genannten Visualisierungstools (matplotlib, seaborn) können die Ergebnisse der Modelle – etwa Shape-Funktionen und regionale Korrelationen – grafisch dargestellt werden. Diese Visualisierungen fördern das Verständnis der Zusammenhänge und unterstützen bei der Entscheidungsfindung, z. B. für gezielte Marketingaktionen oder das Bestandsmanagement.

  5. Reproduzierbarkeit und Integration: Mit Docker und Jupyter Notebooks lässt sich eine vollständig reproduzierbare Umgebung schaffen. Dies stellt sicher, dass die Analysen auch von verschiedenen Mitarbeitenden nachvollzogen und regelmäßig aktualisiert werden können und dass sie nahtlos in eure bestehende IT-Infrastruktur (z. B. Nextcloud „Office“) integriert werden.

Fazit#

Die vorgestellte Methodik bietet eine vielversprechende Möglichkeit, komplexe Zusammenhänge zu analysieren und zu erklären – und das kann auch für Apotheken wertvoll sein. Durch den Einsatz von Open Source Technologien wie Python, R, scikit-learn, XGBoost, SHAP, mgwr und geopandas könnt ihr eine robuste und nachvollziehbare Analyse-Pipeline aufbauen. Diese Werkzeuge ermöglichen es, sowohl globale Trends als auch lokale, standortspezifische Besonderheiten zu identifizieren, was letztlich dazu beitragen kann, interne Prozesse, Bestandsmanagement und patientennahe Dienstleistungen gezielt zu optimieren.

Falls du weitere Details benötigst oder spezifische Fragen zu einzelnen Schritten hast, stehe ich gern zur Verfügung!