Datenmanagement im Gesundheitswesen: Komponenten, Vorteile und Strategieentwicklung

4. Januar 2024

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Gesundheitswesen
Datenverwaltung

Leiter des Kompetenzzentrums für das Eesundheitswesen

Data Governance ist eine Reihe von Praktiken, die eine sichere und effektive Nutzung von Patientenakten, Testergebnissen, medizinischen Bildern, Rezepten und anderen sensiblen medizinischen Daten gewährleisten, die in jeder Phase ihres Lebenszyklus geschützt und korrekt verarbeitet werden sollten, um klinische Entscheidungen zu unterstützen.

Itransition unterstützt Organisationen des Gesundheitswesens bei der Einführung einer Data-Governance-Strategie und nutzt gleichzeitig Softwareentwicklungsdienste für das Gesundheitswesen, um Datenqualität und -sicherheit zu gewährleisten und das Beste aus den Datenanalyselösungen herauszuholen.

Marktstatistiken

Titel des Themas: Data lifecycle by AHIMA
Datenquelle: ahima.org - Datenmanagement im Gesundheitswesen, 2022

62%

der US-Patienten sind besorgt über die Sicherheit ihrer Daten

Die Pew Charitable Trusts, 2020

$11 Mio.

die Kosten einer durchschnittlichen Datenschutzverletzung im Gesundheitswesen

IBM, 2023

175 zb

an Gesundheitsdaten werden im Jahr 2025 produziert werden

IDC, 2022

Komponenten der Datenverwaltung

Organisationen des Gesundheitswesens verarbeiten täglich Unmengen von Gesundheitsinformationen und anderen Daten in vielen Phasen ihres Lebenszyklus. Der beste Weg, das Chaos bei der Datenverwaltung zu beseitigen, ist eine solide Data-Governance-Strategie. Der Aufbau einer guten Strategie ist jedoch eine Herausforderung, da sie eine Synergie aus drei Komponenten erfordert, die alle Menschen, Prozesse und Technologie betreffen.

Technische Komponenten

Die erste Grenze, die die Erzeugung, den Austausch und die Nutzung von Qualitätsdaten ermöglicht, sind technische Komponenten, die Folgendes umfassen:

Anpassung der Krankenhaus-Software-Infrastruktur an offene, interoperable und pragmatische globale Standards für die Speicherung und Übertragung von Daten des Gesundheitswesens
Implementierung moderner Technologien zur Datensicherheit und zum Schutz der Privatsphäre
Ständig aktualisierte Werkzeuge zur Visualisierung und gemeinsamen Nutzung von Daten
Korrekt geschriebene und gemeinsam genutzte Metadaten, die den globalen Standards entsprechen

Strukturelle Komponenten

Strukturelle Komponenten erleichtern die Überwachung und Steuerung der Data-Governance-Aktivitäten. Dies bedeutet, dass ein Führungsteam geschaffen werden muss, das robuste Data-Governance- und Kollaborations-Workflows in der gesamten Organisation verankert:

Abstimmung einer unternehmensweiten Data-Governance-Strategie mit globalen und lokalen Data-Governance-Richtlinien
Vertrauen in die Strategie und die für ihre effektive Umsetzung erforderlichen Schritte herstellen
Sicherstellen, dass die Strategie die ethischen Normen des Gesundheitswesens und der jeweiligen Region einhält
Kommunikation der Data-Governance-Anforderungen an Mitarbeiter und Patienten und Gewährleistung der Transparenz der Data-Governance-Prozesse und -Ziele

Rechtliche Komponenten

Rechtliche Komponenten stellen Mechanismen der Rechenschaftspflicht dar. Während strukturelle Komponenten klare Richtlinien vorgeben, regeln, wie Daten erhoben, verarbeitet, verwendet und entsorgt werden, und alle Beteiligten über die Regeln der Datenführung und bewährte Verfahren informieren, erzwingen rechtliche Komponenten deren Einhaltung.

Technical

Structural

Legal

Scheme title: Data governance components & best practices

Data source: cdn.who.int — Health data governance summit

Wie man eine Data-Governance-Strategie aufbaut

Das Vorhandensein aller Komponenten ist nur ein Teil einer erfolgreichen Data-Governance-Strategie. Der Rest hängt von der ordnungsgemäßen Ausführung des Implementierungsplans ab.

1

Geschäftsziele umreißen und Prioritäten setzen

Eine Data-Governance-Strategie muss entsprechend den Bedürfnissen des gesamten Unternehmens und den Besonderheiten der einzelnen Abteilungen geplant werden. Je nach Spezialisierung eines Unternehmens des Gesundheitswesens (ein Krankenhaus, ein niedergelassener Arzt, ein Krankenversicherungsvertreter oder eine Apotheke) können die Ziele sehr unterschiedlich sein. In dieser Phase sollten die Data-Governance-Spezialisten eng mit dem Geschäftsentwicklungsteam zusammenarbeiten, um die Prioritäten und Anwendungsfälle für die Data-Governance-Strategie auf der Grundlage bestimmter Geschäftsziele richtig zu bestimmen.

2

Verstehen von Datentypen und Domänen

Nachdem Sie festgelegt haben, was genau Sie erreichen wollen, können Sie klar erkennen, welche Daten verwaltet werden müssen und aus welchen Quellen sie stammen. Wenn Ihr Ziel beispielsweise darin besteht, den Kontakt zu Patienten produktiver zu gestalten, sind folgende Datenbestände am wichtigsten: demografische Daten der Patienten, Krankenakten, Behandlungspläne und Patientenergebnisse, Patientenfeedback, Aufzeichnungen von Gesprächen mit Contact-Center-Spezialisten und Chatbot-Szenarien.

3

Rollen und Verantwortlichkeiten zuweisen

Da Sie nun wissen, auf welche Daten sich Ihre Strategie konzentriert, ist es an der Zeit, ein Kernteam von Data-Governance-Experten zusammenzustellen, die den Kontext dieser Daten verstehen. Wenn Sie sich beispielsweise auf Daten im Zusammenhang mit Herz-Kreislauf-Erkrankungen konzentrieren, können Sie Kliniker mit nachgewiesenem Fachwissen auf dem Gebiet der Kardiologie und angrenzenden Bereichen engagieren. Das beste Team besteht aus selbstorganisierten Mitgliedern, die in der Lage sind, Prozesse einzurichten und den Beteiligten strategische Ratschläge zu erteilen.

4

Festlegung von Standards und Richtlinien

Die Praxis zeigt, dass Fachleute, die täglich mit Daten arbeiten, wertvolle Einblicke in die am besten geeigneten Data-Governance-Rahmenwerke geben können. Die Zusammenarbeit zwischen Datenspezialisten aus allen beteiligten Abteilungen ist von der Strategieerstellung bis zur endgültigen Umsetzung entscheidend. Standards und Richtlinien sollten auf der Grundlage der Unternehmensziele, der Data-Governance-Komponenten und des Feedbacks der Fachleute ausgearbeitet werden.

5

Überwachen Sie die Ergebnisse

Nach der Umsetzung der Strategie und der Einrichtung aller erforderlichen Prozesse sollten Sie beobachten, wie sich diese Änderungen auf die Leistung Ihres Unternehmens auswirken. Am besten verfolgen Sie die folgenden Metriken, die die Veränderungen widerspiegeln, zu denen die Data-Governance-Strategie führt:

Verbesserte Datenqualitätsbewertung
weniger Risikoereignisse
verbesserte KPIs (z.B. Patientenbeteiligung)

Software für die Datenverwaltung

Data Governance ist kein abstraktes Konzept, sondern existiert nur so lange, wie es zu verwaltende Daten gibt, die aus verschiedenen Quellen stammen, darunter auch die gängigste Software im Gesundheitswesen. Wenn Sie ein oder mehrere IT-Systeme im Gesundheitswesen verwenden, sollte Ihre Data-Governance-Strategie diese abdecken.

EHR

Elektronische Krankenaktenlösungen sind eine der wichtigsten Patientendatenquellen in der Branche (persönliche und medizinische Daten, Behandlungspläne, Aufzeichnungen über Nebenwirkungen usw.) und sollten sicher, zuverlässig und interoperabel sein, um eine wirksame Data-Governance-Strategie zu unterstützen.

Software für die Krankenhausverwaltung

HMS-Lösungen enthalten Terabytes an Informationen über die Krankenhausausstattung, die Personaleinsatzplanung und die Ressourcenverteilung zwischen den Abteilungen, die unter die Vorschriften zur Verwaltung von Gesundheitsdaten fallen sollten.

Labor-Informationssysteme

Die Testergebnisse von Patienten, klinische Forschungsprotokolle und die Dokumentation der Laborversorgungskette sind nur einige Beispiele für Daten in LIS-Lösungen, die in die Strategie für das Datenmanagement im Gesundheitswesen einbezogen werden müssen.

Software für die Apothekenverwaltung

Daten über die Herkunft von Medikamenten, Verfallsdaten und mögliche unerwünschte Wirkungen sowie persönliche Angaben über Apothekenkunden, ihre Bestellungen, Zahlungsmodalitäten und andere sensible Informationen, die im PMS enthalten sind, sollten kontrolliert werden.

Software für Datenanalytik im Gesundheitswesen

Analysetools verarbeiten die internen Daten von Organisationen des Gesundheitswesens und externe Daten aus verschiedenen Quellen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Die Data-Governance-Richtlinie regelt die Erfassung, Verarbeitung, Darstellung, Übertragung und Entsorgung von Daten nach Abschluss der Analyseaufgabe.

Software für medizinische Geräte

Medizinische Geräte und IoMT-Geräte erhalten jeden Tag sensible Daten, einschließlich Informationen, die sie selbst aufzeichnen (wie die Vitalwerte oder die Temperatur auf der Station) oder die von Patienten oder Pflegepersonal eingegeben werden (z. B. Symptome). Alle diese Daten sind Teil der Data-Governance-Strategie.

Unsere Dienstleistungen

Die Ausarbeitung einer erfolgreichen Data-Governance-Strategie und ihre Umsetzung im Alltag erfordert die Zusammenarbeit zwischen den mit Daten arbeitenden Parteien, Entscheidungsträgern und Lösungsanbietern. Häufig sind auch Änderungen an den Prozessen, der Software und der Hardware-Infrastruktur der Organisation erforderlich. Die Experten von Itransition mit ihrer umfassenden Branchenerfahrung können Gesundheitsdienstleister in jeder Phase dieses komplexen Prozesses unterstützen.

Beratung

Unsere Berater nutzen unser Wissen aus dem Healthcare Center of Excellence, um Ihre vorhandenen Datenquellen und Ihre Strategie richtig zu bewerten und den optimalen Weg zu ihrer Umwandlung entsprechend Ihren Geschäftszielen zu empfehlen.

Umsetzung

Wir können Software für das Gesundheitswesen von Grund auf neu entwickeln und dabei die Data-Governance-Anforderungen Ihrer Organisation von Anfang an berücksichtigen, bestehende Plattformen so anpassen, dass sie Ihrer Strategie entsprechen, oder Tools von Drittanbietern in Ihr IT-Ökosystem für das Gesundheitswesen integrieren.

Migration

Unsere Spezialisten ermöglichen eine sichere und konforme Datenmigration für Ihr Unternehmen des Gesundheitswesens im Rahmen der etablierten Data Governance.

Unterstützung

Wir bieten Support-Services an, einschließlich der Analyse nach der Implementierung, wie sich eine neue Data-Governance-Strategie auf die Prozesse und Gewinne Ihres Unternehmens auswirkt, sowie weitere Strategieoptimierung und Personalschulung.

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Vorteile von Datenmanagement im Gesundheitswesen

Gesundheitsdaten unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht von anderen Datentypen. Der wichtigste Aspekt ist jedoch, dass ihre Qualität, Sicherheit und Zugänglichkeit für Kliniker weitgehend über die Ergebnisse für die Patienten entscheidet. Die Sicherstellung der Datenqualität ist oft das oberste Ziel des Data-Governance-Programms einer Organisation, da sie eine Reihe von Vorteilen mit sich bringt.

1 Bessere klinische und geschäftliche Entscheidungen

Auch die innovativsten BI-Lösungen für das Gesundheitswesen werden kein realistisches Bild vermitteln, auf das sich Entscheidungsträger bei der Entwicklung von Plänen für die Patientenversorgung oder von Geschäftsstrategien verlassen können, wenn sie nicht auf qualitativ hochwertigen Datensätzen basieren. Es gibt zahlreiche Lösungen, die Daten bereits bei der Eingabe strukturieren und formatieren, aber sie müssen dennoch von Fachleuten abgestimmt und überwacht werden. Um die zusätzliche Strukturierung und Überprüfung zu vermeiden und die Daten sofort nutzen zu können, sollten Unternehmen des Gesundheitswesens den Aufwand der Mitarbeiter mit zuverlässiger Software kombinieren.

2 Verbesserte Interoperabilität zwischen den Abteilungen

Eines der größten Probleme im Gesundheitswesen sind Datensilos. Die Datenstandardisierung, ein integraler Bestandteil des Data-Governance-Rahmens, kann dieses Problem lösen. Deshalb hat das Office of the National Coordinator for Health Information Technology (ONC) die Anforderungen für strukturierte Gesundheitsinformationen festgelegt, die für Versorgungsabläufe innerhalb und zwischen Einrichtungen verwendet werden. Dazu gehört eine Reihe von Regeln, wie und aus welchen Quellen Daten zu sammeln sind, damit sie für den Austausch zwischen Abteilungen und Organisationen des Gesundheitswesens geeignet sind. Die verbesserte Interoperabilität im Gesundheitswesen trägt zu einer besseren Patientenerfahrung und einer höheren Arbeitszufriedenheit der Kliniker bei.

3 Datenschutz

Die meisten Daten im Gesundheitswesen fallen entweder unter PII (personenbezogene Informationen) oder PHI (geschützte Gesundheitsinformationen). Anbieter des Gesundheitswesens sollten die Datensicherheit gewährleisten oder riskieren, ihren Ruf und ihre Finanzierung zu verlieren. Data-Governance-Verfahren regeln die Art und Weise, wie Daten gespeichert und übertragen werden können. Die Richtlinien verpflichten die Organisationen des Gesundheitswesens zur Verwendung von Software mit einem angemessenen Sicherheitsniveau und enthalten strenge Regeln für den Umgang mit sensiblen Daten durch die Mitarbeiter.

4 Verbesserte Einhaltung von Vorschriften

Obwohl HIPAA, die wichtigste US-amerikanische Datenschutznorm, bereits in den 90er Jahren eingeführt wurde, benötigen viele Einrichtungen auch heute noch Hilfe bei der Einhaltung dieser Norm. Über HIPAA hinaus sind viele andere Vorschriften zur Datenverwaltung und -speicherung in den USA und der EU noch schwieriger zu befolgen. Organisationen, die wirksame Data-Governance-Workflows eingerichtet haben, senken das Risiko der Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften. So sollten sich die Data-Governance-Spezialisten über die aktuellen Gesetzesinitiativen auf dem Laufenden halten und die Strategie des Unternehmens entsprechend aktualisieren.

Gemeinsame Herausforderungen bei der Datenverwaltung im Gesundheitswesen

Die Umsetzung einer Data-Governance-Strategie ist mit einigen Hindernissen verbunden. Die meisten Unternehmen des Gesundheitswesens haben während des Prozesses ähnliche Schwierigkeiten erlebt, daher ist es am besten, sie zu erforschen und die Lösung im Voraus zu finden.

Herausforderungen

Erfolgsfaktoren

Widerstand gegen Veränderungen

Gewohnheiten zu ändern ist für einen Einzelnen schwer, ganz zu schweigen von einer ganzen Organisation. Kliniker, die nicht erkennen, wie neue Arbeitsabläufe die Prozesse und die Gesundheitsergebnisse der Patienten optimieren können, weigern sich möglicherweise, die neuen Richtlinien zu befolgen, oder sind mit ihrer Arbeit unzufrieden.

Die Mitarbeiter werden eher bereit sein, Zeit und Mühe zu investieren, um neue Richtlinien zu befolgen und sich mit zusätzlichen Gesundheitssystemen vertraut zu machen, wenn sie die Bedeutung von Data Governance für das Unternehmen und ihre eigene Arbeit klar erkennen.

Missverständnisse zwischen den Abteilungen

Kliniker, Buchhalter, Vertriebsmitarbeiter, Beschaffungsspezialisten, IT-Experten und Fachleute für die Geschäftsentwicklung arbeiten getrennt voneinander und verstehen nicht immer die Bedürfnisse der anderen.

Idealerweise sollte das Führungsteam Spezialisten aus verschiedenen Bereichen umfassen, die ihre Kollegen in Sachen Data Governance weiterbilden können. Durch die gemeinsame Erarbeitung von Data-Governance-Richtlinien kann dieses vielfältige Team außerdem neue Grundsätze in seinen jeweiligen Abteilungen umsetzen.

Die Komplexität der Daten des Gesundheitswesens

Die Menge an unstrukturierten Gesundheitsdaten ist immer schwieriger zu organisieren und zu verwalten, da es immer mehr Quellen gibt: klinische Aufzeichnungen, elektronische Gesundheitsakten, Testergebnisse und medizinische Bilder, Daten von medizinischen Geräten und mobile Gesundheitsanwendungen.

Angenommen, Ihr Unternehmen des Gesundheitswesens sammelt große Mengen an Patientendaten, die in kurzer Zeit verarbeitet werden müssen. In diesem Fall ist der Einsatz von Tools und Strategien, die speziell für Big-Data-Governance und -Management entwickelt wurden, eine praktikable Lösung.

Überbuchte Spezialisten

An vorderster Front der Data-Governance-Implementierung stehen Ihre hochrangigen Spezialisten, die in der Regel sehr beschäftigt sind.

Stellen Sie sicher, dass jede Initiative, die die Aufmerksamkeit eines hochqualifizierten Fachmanns erfordert, dem Unternehmen einen greifbaren Wert bringt. Entwickeln Sie eine Verantwortungsmatrix, die es hochrangigen Spezialisten ermöglicht, Data-Governance-Aufgaben zu delegieren, die von anderen erledigt werden können.

Boost your healthcare business with good data hygiene

Steigern Sie Ihr Geschäft im Gesundheitswesen mit guter Datenhygiene

Eine wirksame Data-Governance-Strategie in Ihrem Unternehmen ist vergleichbar mit dem Händewaschen während einer Pandemie. Auch wenn die Auswirkungen nicht sofort sichtbar sind, kann die Einhaltung streng definierter Datenverwaltungsabläufe letztendlich für das Wohlergehen des gesamten Unternehmens entscheidend sein. Der Aufbau und die Umsetzung einer geeigneten und wirksamen Data-Governance-Strategie ist jedoch für Personen ohne Erfahrung in diesem Bereich schwierig. In solchen Fällen können unsere Experten alle erforderlichen Dienstleistungen erbringen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Sind Sie bereit, die Data Governance Ihrer Organisation im Gesundheitswesen zu sichern und zu verbessern?

Fragen Sie uns wie

FAQ

Was ist Information Governance im Gesundheitswesen?

Die Information Governance Initiative (IGI) definiert Information Governance als Aktivitäten und Technologien, die Unternehmen einsetzen, um den Wert ihrer Informationen zu maximieren und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken und Kosten zu minimieren. Dabei geht es in der Regel um bereits verarbeitete Daten, z. B. eine Liste mit medizinischen Empfehlungen auf der Grundlage von Testergebnissen.

Was ist der Unterschied zwischen Data Governance und Datenmanagement?

Data Governance ist Teil einer umfassenderen Information-Governance-Strategie, die meist von der IT-Abteilung eines Unternehmens durchgeführt wird und sich mit einzelnen digitalen Daten und deren Quellen befasst. Sie umfasst alle Aktivitäten, um Daten zuverlässig, strukturiert, zugänglich und geschützt zu halten. Die Datenverwaltung ist eine Kombination von Maßnahmen, die mit Daten durchgeführt werden, die durch die Data-Governance-Grundsätze geregelt sind.

Was sind die Merkmale von Qualitätsdaten?

Nach Angaben der American Health Information Management Association (AHIMA) und anderer seriöser Quellen sollten qualitativ hochwertige Daten zum Gesundheitswesen wie folgt aussehen:

Genauigkeit bzw. Aktualität und Fehlerfreiheit
Konsistent, d.h. die Elemente stammen aus derselben Quelle und sind auf dieselbe Weise formatiert
Zuverlässig, oder aus verifizierten Quellen stammend
Umfassend, mit allen erforderlichen Elementen klar definiert und vorhanden
Präzise, d.h. mit dem richtigen Maß an Details und in einem bestimmten Format
Relevant für den Zweck, für den die Daten erhoben wurden

Ist die FDA an der Datenverwaltung im Gesundheitswesen beteiligt?

Die FDA fördert bewährte Verfahren der Data Governance und hält sich an die Data-Governance-Strategie, die speziell für diese Organisation zur Verbesserung der öffentlichen Gesundheit entwickelt wurde.