Ein Leitfaden für Anfänger zur Nutzung eines Data Warehouse im Gesundheitswesen

By |2022-07-22T11:46:04+00:00April 29th, 2022|

Medizinische Organisationen greifen auf riesige Mengen an Gesundheitsdaten zurück, um Probleme im Zusammenhang mit Versorgungsqualität, Gesundheitskosten, Patientenzufriedenheit und betrieblicher Ineffizienz anzugehen. Dieser Bedarf an Gesundheitsanalysen treibt Anbieter dazu, ihre eigenen Data Warehouses für das Gesundheitswesen einzusetzen. Schließlich nutzen Organisationen Daten durch Data-Warehousing-Technologien, um klinische Ergebnisse, Patientenerfahrungen und Verwaltungsfunktionen zu verbessern.

Angesichts der komplizierten Natur von Data-Warehousing-Prozessen und großen Mengen unterschiedlicher Gesundheitsdatenquellen wird die Data-Warehouse-Entwicklung zu einer Herausforderung in der Gesundheitsbranche. Folglich sind DWH-Projekte im Gesundheitswesen oft mit hohen finanziellen Kosten verbunden und dauern Jahre bis zur Fertigstellung.

Um die komplexe Entwicklung von Data Warehousing zu rationalisieren und zu vereinfachen, stellt dieser Blog daher die Grundlagen des Data Warehouse im Gesundheitswesen vor, einschließlich des DWH-Architekturdesigns, der wichtigsten Funktionen und einer Roadmap für Anfänger für seine Implementierung.

Die wachsende Bedeutung von Data Warehouses im Gesundheitswesen

Datenanalyse im Gesundheitswesen

Das Healthcare Data Warehouse ist eine zentrale Datenbank zur Speicherung analysebereiter Daten aus mehreren Quellen. Diese Daten können aus elektronischen Patientenakten (EHRs), Krankenakten (EMRs), Rezepten, Radiologieberichten, Gesundheitsansprüchen usw. stammen. Durch die Verwendung eines DWH verbessern Anbieter die Bereitstellung und Erfahrung der Patientenversorgung, optimieren die Serviceeffizienz und senken die Betriebskosten .

Die wachsende Bedeutung von Data Warehouses im Gesundheitswesen ist auf drei Hauptfaktoren zurückzuführen: digitale Optimierung, innovative medizinische Lösungen und umsichtige Entscheidungsfindung.

Digitale Optimierung für Stakeholder im Gesundheitswesen

Data-Warehouse-Lösungen für das Gesundheitswesen gewährleisten einen schnellen, digitalen Zugriff auf alle Formen wertvoller Daten, von der Krankengeschichte und Scanberichten bis hin zu Versicherungsansprüchen und Zahlungsaufzeichnungen. Verschiedene Stakeholder im Gesundheitswesen, wie Kliniker, Ärzte, Administratoren und Schadensregulierer, können automatisch auf die relevanten Informationen zugreifen und ihren Kunden anschließend optimierte Dienstleistungen anbieten.

Innovative medizinische Lösungen

Organisationen im Gesundheitswesen verwenden beschreibende, prädiktive oder präskriptive Analytik innovative Gesundheitslösungen durch Data-Warehouse-Modelle zu entwerfen. Beispielsweise kann eine deskriptive Analyse historischer klinischer Daten zur Überwachung der Ausbreitung von Infektionskrankheiten verwendet werden. Ebenso kann eine verschreibungspflichtige Analyse der Krankengeschichte eines Patienten andere Vorerkrankungen aufdecken, sodass Ärzte maßgeschneiderte Gesundheitspläne erstellen können. In ähnlicher Weise können Analysten von Gesundheitsdaten sowohl individuelle Gesundheitszustände als auch Krisen der öffentlichen Gesundheit vorhersagen, indem sie Vorhersageanalysen für zukünftige Ergebnisse verwenden.

Diese Ansätze verlassen sich auf DWHs, um sowohl historische als auch aktuelle Daten in detaillierter, bereinigter und konsolidierter Form bereitzustellen.

Zuverlässige Entscheidungsfindung

Anbieter verlassen sich auch auf die Genauigkeit der in einem Data Warehouse gespeicherten Daten, um die Qualität ihrer eigenen Entscheidungsfindung zu verbessern. Erstens konsolidiert das DWH Daten aus einer Vielzahl von Gesundheitssystemen, um Entscheidungsträgern einen einheitlichen Überblick über Gesundheitsdaten zu geben. Zweitens hält es die Daten in einer analysebereiten Form, indem es die Datenqualität und -konsistenz sicherstellt. Drittens bietet es einen schnelleren Zugriff auf sowohl historische als auch Echtzeitdaten für eine genaue Analyse von Gesundheitsdaten und eine flexible Entscheidungsfindung.

Data Warehouse-Architektur für Gesundheitsdienstleister

Vor der Entwicklung eines Data Warehouse für das Gesundheitswesen ist es unerlässlich, seine grundlegenden Schichten zu verstehen. Eine Enterprise-Data-Warehouse-Architektur, die in der Lage ist, die Anforderungen an Intelligenz und Analyse im Gesundheitswesen zu erfüllen, besteht aus den folgenden Schichten:

Data Warehouse-Architektur für das Gesundheitswesen

Datenquellenschicht

Diese besteht aus internen und externen Datenquellen, die für Gesundheitsdienstleister relevante Daten enthalten. Verschiedene Arten von Daten, die im Gesundheitswesen verwendet werden, können aus Quellen wie ERP-Systemen, EHR-Berichten, Radiologieberichten, Rezepten, CRM-Systemen, Anspruchsverwaltungssystemen und Umfragen stammen.

Staging-Schicht

Ein Staging-Bereich speichert und verarbeitet vorübergehend Daten, die von den unterschiedlichen Datenquellen eingehen. Hier werden ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren und Laden) eingesetzt, um große Datenmengen zu transformieren, zu bereinigen und für eine einheitliche Speicherung und Analyse vorzubereiten.

Datenspeicherschicht

Datenspeicherung ist das einheitliche Repository zum Speichern von Daten, die durch ETL/ELT-Prozesse geladen werden. Es speichert und verwaltet strukturierte Daten für Berichte und Analysen. Die Datenspeicherschicht kann auch tragen Datenmärkte; Dies sind DWH-Teilmengen, die für bestimmte Geschäftsbereiche wie Personal, Finanzen, Technologie, Betrieb usw. entwickelt wurden.

Analyse- und Berichtsebene

Diese letzte Schicht besteht aus Datenanalyse- und Business-Intelligence-Tools, mit denen umsetzbare Erkenntnisse aus Daten gezogen werden können. BI-Tools fragen Daten aus dem Data Warehouse des Gesundheitswesens ab und teilen Analysen und Erkenntnisse über detaillierte Berichte, Visualisierungen, Grafiken, Diagramme und Zusammenfassungen.

Hauptmerkmale eines Healthcare Data Warehouse

Ein leistungsstarkes Data Warehouse für das Gesundheitswesen ermöglicht es Anbietern, einen wertorientierten Ansatz für die Gesundheitsversorgung und die patientenorientierte Versorgung zu verfolgen. Um jedoch effektiv zu sein, muss das Gesundheits-DWH bestimmte Standards erfüllen. Darüber hinaus müssen gesundheitsbezogene Daten aufgrund ihrer sensiblen Natur mit Sorgfalt und Präzision behandelt werden.

Hier sind einige Schlüsselfunktionen, die in jedem Data Warehouse im Gesundheitswesen priorisiert werden sollten.

Data Warehouse-Leistung

Zuverlässige Data Warehouses im Gesundheitswesen müssen in der Lage sein, schnelle Abfragen durchzuführen und schnell analysebereite Daten abzurufen. Die folgenden Merkmale spiegeln die Leistung von Data-Warehousing-Prozessen wider:

Parallelverarbeitungsleistung

Mit Parallelverarbeitung können Data Warehouses große Abfrageaufgaben in kleinere Arbeitseinheiten aufteilen, die parallel ausgeführt werden können.

Data Warehouse-Automatisierung

Um die Time-to-Market zu verkürzen, sind leistungsstarke Data-Warehouse-Automatisierungstools wie z Astera DW-Builder, kann ganze Datenpipelines innerhalb einer DWH-Architektur automatisieren. Bei der Automatisierung verarbeitet das Data Warehouse selbst die Daten und überträgt sie ohne manuellen Eingriff von der Quelle zur Datenspeicherebene. Dadurch wird sichergestellt, dass Benutzer im Gesundheitswesen rechtzeitig Zugriff auf wichtige Informationen erhalten, ohne sich auf den mühsamen Prozess der manuellen Aktualisierung des Data Warehouse verlassen zu müssen.

Elastische Skalierung

Ein Gesundheits-DWH sollte eine flexible Skalierung – einschließlich Vergrößerung und Verkleinerung – von Datenspeicherebenen und Rechenleistung ermöglichen, damit dynamische Anforderungen im Gesundheitswesen erfüllt werden können.

Sicherheit und Compliance

Diese Funktionen tragen dazu bei, eine hohe Datensicherheit im Gesundheitswesen zu gewährleisten und wichtige Vorschriften zu erfüllen, wie z HIPPA, zur Verwaltung privater Daten.

Rollenbasierte Zugriffssteuerung

DWH-Administratoren im Gesundheitswesen können den Datenzugriff basierend auf bestimmten Jobrollen einschränken oder einschränken. Die rollenbasierte Zugriffskontrolle stellt sicher, dass Informationen nur an relevantes Personal weitergegeben werden.

Benutzerauthentifizierungsmethoden

Data Warehouses im Gesundheitswesen gewährleisten Sicherheit, indem sie Interaktionen durch den Einsatz verschiedener Benutzerauthentifizierungsmethoden wie Bearer-Token oder Multi-Faktor-Authentifizierung ausschließen.

Automatisierte Sicherungen

Viele Data Warehouses speichern Datensicherungen automatisch an verschiedenen Orten in der Cloud, um den Verlust von Daten im Falle einer Notfallwiederherstellung zu verhindern.

Robuste Datenintegration

Die Integration unterschiedlicher Datenquellen steht im Mittelpunkt jedes Data Warehouse im Gesundheitswesen. Data Warehouses speichern Daten aus verschiedenen Quellen in einem strukturierten Format, um Berichte und Analysen zu ermöglichen.

ETL/ELT-basierte Datenintegration

Data Warehouses im Gesundheitswesen sollten mit der Möglichkeit ausgestattet sein, entweder ETL oder ELT für die Datenintegration und das Laden auszuwählen. Dies würde es Endbenutzern ermöglichen, Gesundheitsdatenpipelines gemäß ihren spezifischen architektonischen Anforderungen zu erstellen.

Unterstützung bei komplexen Transformationen im Gesundheitswesen

Die Unterstützung von Transformationen, die Daten bereinigen, profilieren und strukturieren können, ist entscheidend, um Gesundheitsdaten nutzbar zu machen. Darüber hinaus sollten Data Warehouses im Gesundheitswesen auch in der Lage sein, benutzerdefinierte Transformationen und Regeln für Sonderfälle festzulegen.

Inkrementelles oder Massenladen von Daten

Hochwertige Data Warehouses im Gesundheitswesen ermöglichen sowohl die vollständige als auch die inkrementelle Extraktion und das Laden von Daten gemäß den individuellen Anforderungen der Organisation. Mit inkrementellem Laden kann das Data Warehouse bei Bedarf aktualisiert werden.

Roadmap für die Implementierung eines Gesundheits-DWH

Die Entwicklung von DWH für das Gesundheitswesen ist ein komplexes Unterfangen. Erhebliche Zeit, Mühe und technisches Know-how fließen in die Entwicklung und Bereitstellung eines DWH, das die Anforderungen einer Gesundheitseinrichtung erfüllt.

Die folgenden 5 Phasen dienen als Fahrplan für die Entwicklung eines robusten Data Warehouse für das Gesundheitswesen.

Planung

Das Data Warehousing im Gesundheitswesen beginnt mit der Planung, bei der potenzielle Benutzer zusammenkommen, um den kontextuellen Bedarf an einem DWH zu bewerten. Einschränkungen im bestehenden Gesundheitsdatenmanagementsystem werden analysiert und strategische Ziele zu deren Beseitigung festgelegt.

In dieser Phase legen Geschäftsentscheidungsträger und Lösungsarchitekten eine schrittweise Strategie zum Hinzufügen verschiedener Datenquellen und zum Definieren nachfolgender Data-Warehousing-Prozesse fest. Kundenspezifische Anforderungen an Leistung, Sicherheit, Compliance und Integration werden ebenfalls berücksichtigt. Schließlich werden die erforderlichen Sachanlagen und datenwissenschaftsbasierten Personalressourcen entsprechend zusammengestellt.

Entwerfen

In der Designphase des Healthcare Data Warehouse wird die Hauptdatenarchitektur gemäß den Anforderungen und Geschäftsregeln der Organisation entworfen. Werkzeuge wie Astera DW-Builder werden verwendet, um ein Datenmodell zu entwerfen und das Data-Warehouse-Schema für das Gesundheitswesen zu definieren. Hier wird ein visuelles Datenmodell verwendet, um durch maschinelles Lernen Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten verschiedener Datenquellen optimal zu zeichnen. Darüber hinaus werden alle erforderlichen Datenquellen des Gesundheitsdienstleisters in das Datenmodell aufgenommen.

Entwicklung

Die Entwicklungsphase umfasst den Aufbau von Datenpipelines zum Extrahieren von Daten aus relevanten Quellen, deren Umwandlung und Aufbereitung in ein strukturiertes Format und das Laden in den Datenspeicher. Hier wird die erforderliche Infrastruktur bereitgestellt, um Platz für die Bereitstellung von Data Warehouses zu schaffen.

Einsatz

In der Bereitstellungsphase werden die Datenmodelle und Schemas auf der Datenspeicherebene Ihrer Wahl implementiert. Die Bereitstellung kann vor Ort oder bei jedem Cloud-Anbieter wie Azure, Amazon Redshift oder Snowflake erfolgen.

Hier werden funktionale Datenpipelines verwendet, um die bereitgestellten Schemas zu füllen. Darüber hinaus ist die Datenspeicherebene mit Analyse- und Berichtstools verbunden, um umsetzbare Erkenntnisse aus dem Gesundheitswesen zu generieren.

Wartung

Die Wartung nach der Entwicklung umfasst die Aktualisierung des Data Warehouse gemäß den Änderungen der Anforderungen im Gesundheitswesen und der Geschäftsanforderungen. Hier beinhaltet die Wartung sicherzustellen, dass verschiedene Data Warehouse-Objekte, einschließlich Spalten, Tabellen und Schemata, vollständig auf dem neuesten Stand sind und den aktuellen Anforderungen entsprechen.

Beispielsweise muss der Gesundheitsdienstleister möglicherweise Spalten hinzufügen, um neue medizinische Metriken zu messen, oder verschiedene Ansichten vorhandener Metriken erstellen. Data Warehouses erfordern eine routinemäßige Wartung, um sich an sich ändernde interne und externe Umgebungen anzupassen.

Bereitstellen eines Data Warehouse mit Astera DW-Builder

Wenn Sie ein Data Warehouse für das Gesundheitswesen entwickeln oder Ihre Legacy-Architektur aktualisieren möchten, können Sie unser automatisiertes, metadatengesteuertes Tool verwenden: Astera DW-Builder. Ausgestattet mit umfassender Pipeline-Automatisierung, einer codefreien Umgebung, intelligenter Datenzuordnung und Integrationsfunktionen, Astera DW Builder vereinfacht komplexe Data-Warehousing-Prozesse im Gesundheitswesen. Von der Implementierung spezifischer Regeln für Gesundheitsdaten bis hin zur Erstellung komplexer Datenmodelle und deren Bestückung mit einer Vielzahl medizinischer Datenquellen können Gesundheitsdienstleister Data Warehousing wirklich nutzen Astera DW-Builder.

Beginnen Sie mit der Automatisierung des gesamten DWH-Entwicklungslebenszyklus, um einen schnelleren Zugriff auf analysebereite Daten und umsetzbare Erkenntnisse aus dem Gesundheitswesen zu gewährleisten.

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