Das Management von Daten aus klinischen Informationssystemen wie KIS, LIMS oder auch der elektronischen Patientenakte (ePA) und ihre Überführung in ein gemeinsames klinisches Datenrepository stellt das Gesundheitswesen vor große Herausforderungen. Die Daten liegen meist in unterschiedlichen, voneinander getrennten Systemen und in ungleichen Formaten vor.
Dies erhöht die Fehlerwahrscheinlichkeit, wodurch die Qualität der Patientenversorgung sowie die betriebliche Effizienz beeinträchtigt werden können. Durch Harmonisierung und Standardisierung der Daten sowie einem einheitlich kanonisches Datenmodell, das mit einem universell semantischen Layer versehen ist, können Data Governance und Datenschutz zu jeder Zeit sichergestellt werden.
Herausforderungen und Lösungen im Gesundheitsdatenmanagement
Durch die Digitalisierung und die dadurch immer stärker zunehmende Vernetzung der Akteure des gesamten Gesundheitssystems kommt der Fähigkeit, Systeme zu integrieren und Daten in Echtzeit bereitzustellen, eine zusehends fundamentalere und entscheidendere Bedeutung zu.
1. Integration unterschiedlicher Datensysteme
Logisches Datenmanagement ermöglicht die nahtlose Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen wie ePAs, KIS, LIMS, PDMS oder RIS. Durch die Überwindung von Datensilos wird eine einheitliche Sicht auf alle Daten und ein einheitliches Gesundheitsdaten-Ecosystem geschaffen. Umfangreiche Konnektoren zu SAP und Non-SAP Systemen, FHIR oder APIs tragen dazu bei, die Prinzipien von FAIR Data umfassend umzusetzen.
2. Bereitstellung von Echtzeit-Datenzugriff
Im Gesundheitswesen ist der sofortige Zugriff auf patientenrelevante Daten entscheidend für zeitnahe Entscheidungen. Verzögerungen können in Notsituation dem Wohlergehen von Patienten erheblich schaden. Logisches Datenmanagement gewährleistet den Echtzeit-Zugriff auf integrierte Daten, wodurch Verzögerungen minimiert und die Reaktionsfähigkeit erhöht werden. Eine hochperformante Query-Engine und eine Abstraktionsschicht, die die IT-Komplexität von den Daten entkoppelt, tragen zu einer schnellen Bereitstellung der Daten an die entsprechenden Akteure bei.
3. Einhaltung von Vorschriften und Datenschutz
Die Einhaltung der komplexen regulatorischen Anforderungen im Gesundheitswesen wird durch eine zentrale Plattform für das Datenmanagement vereinfacht. Diese Plattform stellt sicher, dass alle Patientendaten sicher verwaltet und globale Standards eingehalten werden. Mit dem Patientendatenschutzgesetz (PDSG) entscheidet alleine der Patient, was mit seinen Daten geschieht. Ein integriertes Zugriffs- und Sicherheitsmanagement unterstützt diese Anforderungen.
4. Kosten- und Komplexitätsreduktion
Ein umfassendes Datenmanagement und die Vereinfachung der Datenintegrationsprozesse reduzieren die finanziellen und operativen Belastungen erheblich. Diese Effizienzgewinne ermöglichen es Gesundheitsorganisationen, Ressourcen effektiver zu nutzen und sich stärker auf strategische Initiativen zu konzentrieren. Schneller und einfacher Datenzugriff, um Innovationen voranzutreiben und die Ergebnisse für Patienten zu verbessern sowie gleichzeitig deren sensiblen Patientendaten zu schützen und die strengen Vorschriften wie HIPAA/GDPR einzuhalten, stellen keinen Widerspruch mehr dar.
5. Verbesserung der Patientenergebnisse
Ein integrierter Blick auf Patientendaten ermöglicht eine bessere Diagnose, eine präzisere Behandlungsplanung und eine optimierte Patientenversorgung. Durch eine fundierte Entscheidungsfindung werden die Patientenergebnisse und die Qualität der Versorgung deutlich verbessert. Gleichzeitig wird die Kontrolle über die persönlichen Daten der Patienten gestärkt, was das Vertrauen in die Gesundheitsdienstleister erhöht. Ein integriertes Zugriffs- und Sicherheitsmanagement unterstützt die strengen Vorschriften für den Schutz der Patientendaten.
Die Vorteile von logischem Datenmanagement im Gesundheitswesen
Logisches Datenmanagement unterstützt Gesundheitsdienstleister, indem es eine konsolidierte Ansicht von Patientendaten aus verschiedenen Quellen wie ePA, Bildgebung und Laborergebnissen bietet. Dies verbessert die Entscheidungsfindung und die Qualität der Patientenversorgung.
Es hilft ebenso, komplexe Anwendungen wie KIS effizienter zu integrieren, was zu präziseren Bestandsverwaltungen und finanziellen Prognosen führt. Zudem steigert es die Betriebseffizienz in Bereichen wie Personalwesen und klinischer Versorgung, indem es die Datenanalyse verbessert und die Nutzung von KI ermöglicht, um die Versorgung und Entscheidungsprozesse zu optimieren.
Fazit
Die Integration und das Management von Gesundheitsdaten stellt eine erhebliche Herausforderung dar, insbesondere wenn Datenharmonisierung- und Standardisierung, Sicherheit und Effizienz gewährleistet werden müssen. Eine logische Datenmanagementplattform bietet eine robuste Lösung, um unterschiedliche Datensysteme zu integrieren und einen einheitlichen, sicheren Zugang zu diesen Informationen zu ermöglichen.
Durch die Bereitstellung von patientenrelevanten Daten in Echtzeit, die Einhaltung regulatorischer Anforderungen und die Reduzierung der Komplexität können Gesundheitsorganisationen nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch die Qualität der Patientenversorgung verbessern. Datensouveränität bleibt dabei ein zentrales Element, das durch die Fähigkeit zur strikten Kontrolle über Datenzugriff und -nutzung gewährleistet wird, was zu besseren Gesundheitsergebnissen führt.