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Gesundheitsdatenmanagement: Herausforderungen und Best Practices
Die Gesundheitsbranche hat sich in den letzten Jahrzehnten enorm entwickelt – wobei technologische Innovationen ihre Entwicklung erleichtert haben. Es wird erwartet, dass der globale Markt für digitale Gesundheit erreicht wird $ 456.9 Milliarden von 2026, die die entscheidende Rolle des Gesundheitsdatenmanagements in der Branche zeigt.
Quelle: Vorrangforschung
Die zunehmenden Informationsmengen unterschiedlicher Art und Geschwindigkeit bieten ein enormes Potenzial für die Wertschöpfung und Unterstützung der digitalen Transformation der Gesundheitsbranche. Mit der Digitalisierung von Gesundheitsdaten sind fortschrittliche Analysen und Berichte in den Mittelpunkt gerückt und ermöglichen eine verbesserte Entscheidungsfindung in der klinischen Versorgung. Da herkömmliche Managementsysteme die riesigen Mengen digitaler Daten nicht bewältigen können, investiert die Gesundheitsbranche in moderne Datenmanagementlösungen, um genaue Berichte und Business-Intelligence-Initiativen (BI) zu ermöglichen.
Was ist Gesundheitsdatenmanagement?
Gesundheitsdatenmanagement, auch bekannt als klinisches Datenmanagement und Gesundheitsinformationsmanagement, bezieht sich auf die Verwaltung medizinischer Daten, die in einem digitalen Format als elektronische Gesundheits-/Medizinakten (EHR/EMR) gespeichert sind.
Mit der Digitalisierung des Gesundheitswesens speichern und verarbeiten Organisationen alle Krankenakten in einem elektronischen Format. Zu diesen Aufzeichnungen gehören demografische Informationen (Alter, Adresse, Geschlecht usw.), Gesundheitsakten (Laborberichte, Rezepte, Arztbesuche, Behandlungsverlauf usw.) und Verwaltungsdaten (Versicherungsansprüche, Rechnungsdetails usw.).
Diese elektronischen Aufzeichnungen werden in einem zentralen Datenspeicher konsolidiert, um eine effiziente Berichterstattung und Analyse zu ermöglichen. Genaue und vollständige Daten ermöglichen es Analysten, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, um die Patientenversorgung effizienter zu gestalten und die medizinischen Ergebnisse zu verbessern.
Vorteile eines effektiven Datenmanagements im Gesundheitswesen
Verbesserte Patientenversorgung
Ein effektives Gesundheitsdatenmanagementsystem trägt zur Verbesserung der Patientenversorgung bei, indem es Benutzern ermöglicht, aus Daten aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten. Es ermöglicht Benutzern, Gesundheitsressourcen und Behandlungen zu optimieren und gleichzeitig die Sicherheit und den Datenschutz der Patientendaten zu gewährleisten.
Eine umfassende Sicht auf Patienten und relevante medizinische Daten ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, Pflegevorschläge auszuarbeiten und aufkommenden Gesundheitsproblemen entgegenzuwirken.
Reduzierte Kosten
Die nationalen Gesundheitsausgaben für das US-amerikanische Gesundheitssystem beliefen sich im Jahr 4.1 auf insgesamt 2020 Billionen US-Dollar, was 19.7 Prozent des gesamten BIP entspricht. Gesundheitsorganisationen suchen ständig nach Möglichkeiten, ihre Ausgaben zu minimieren. Normalerweise steckt der Teufel im Detail.
Mithilfe fortschrittlicher Analysen können Gesundheitsdienstleister Kostentreiber identifizieren und bessere finanzielle Entscheidungen treffen, z. B. die Rekrutierung geeigneter medizinischer Fachkräfte, die Investition in die richtige Ausrüstung und die Identifizierung der Ressourcen zur Optimierung der Patientenversorgung.
Bewerten Sie die Leistung von Ärzten
Datenbasiertes Leistungsmanagement beinhaltet die Bewertung der Leistung und Einstellung von Ärzten und medizinischem Personal, um sicherzustellen, dass die Standards für eine qualitativ hochwertige Versorgung eingehalten werden. Mithilfe von Cloud-basierten Tools und Softwareintegrationen können viele Gesundheitsorganisationen die laufende Leistung überwachen und sicherstellen, dass alle Mitarbeiter in Bezug auf Coaching, Feedback und Leistungsbewertungen verbunden sind.
Verbesserte klinische Versorgung mit vorausschauender Gesundheitsanalyse
Predictive Analytics ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, Muster und Trends aus Daten zu ermitteln, die zukünftige Trends vorhersagen können. Das Erkennen dieser Trends kann in verschiedenen Anwendungsfällen hilfreich sein, z. B. bei der Verhinderung von Krankheitsausbrüchen, der Vorhersage von Wiederaufnahmen, der Erstellung einer Prognose und vielem mehr.
Herausforderungen beim Datenmanagement im Gesundheitswesen
Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen
Gesundheitsdaten stammen aus verschiedenen Quellen, darunter EHRs, EMRs und unstrukturierte Dokumente. Diese Daten müssen genau, vollständig und korrekt formatiert sein und in einem zentralen Datenspeicher zur Nutzung gespeichert werden. Um die Datenstandardisierung über verschiedene Datenformate und EHR-Systeme hinweg sicherzustellen, automatisieren verschiedene IT-Tools und Softwarelösungen jetzt die Datenerfassung vollständig und bieten gleichzeitig Datenstandardisierungstools, die Daten zugänglich, übertragbar und interoperabel machen.
Speicherung und Aufbewahrung von Krankenakten
Das Datenvolumen im Gesundheitswesen nimmt deutlich zu. Tatsächlich produziert die Gesundheitsindustrie 30% der weltweiten Daten allein. Die Archivierung und Verarbeitung großer Datenmengen kann komplex sein und hohe Kosten- und Sicherheitsprobleme mit sich bringen. Viele Gesundheitsdienstleister wechseln zu fortschrittlichen Cloud-Speicherlösungen, um die Einhaltung von HIPAA und anderen Industriestandards sicherzustellen. Cloud-Speicher bietet außerdem den Komfort einer skalierbaren und sicheren Speicherlösung.
Gewährleistung des Datenzugriffs im gesamten Unternehmen
Die Datenverfügbarkeit spielt eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung einer qualitativ hochwertigen Patientenversorgung. Gesundheitsdienstleister müssen nahtlosen Zugriff auf Patientenakten haben, einschließlich Krankengeschichte, Testergebnissen und anderen relevanten Informationen. Bei einer großen Menge an produzierten Gesundheitsdaten ist es nicht möglich, einen zeitnahen Zugang zu Informationen zu gewährleisten. Ein zentralisiertes Datensystem gewährleistet ein nahtloses klinisches Erlebnis für Patienten und Ärzte. Dies spart sowohl Zeit als auch Ressourcen, die für den Zugriff auf und die Archivierung von Daten erforderlich sind.
Aufrechterhaltung der Compliance und Sicherheit von Gesundheitsdaten
Da Gesundheitsdaten vertraulich und sensibel sind, ist es für Krankenhäuser entscheidend, gesetzliche Richtlinien wie den USA Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) einzuhalten, um Datenschutzverletzungen zu vermeiden. Die Einhaltung gesetzlicher Gesundheitsrichtlinien gewährleistet ein effektives Patientenmanagement durch den Schutz vertraulicher Patientendaten.
Best Practices für das Datenmanagement im Gesundheitswesen
Um das Potenzial der Implementierung eines Gesundheitsdatenverwaltungssystems zu maximieren, müssen Krankenhäuser und andere Gesundheitseinrichtungen zusammenarbeiten, um Patienten- und Anbieterinformationen effektiv zu verwalten, zu organisieren, zu sichern und zu übertragen.
Sicherstellung der Datenqualität
Medizinische Fehler sind die dritthäufigste Todesursache in den USA. Gesundheitsdienstleister müssen effektive Datenmanagementlösungen mit einem Mechanismus zur Profilierung eingehender Daten, zur Überprüfung der Informationsqualität und zur Beseitigung von Fehlern verwenden, um eine genaue und vollständige Datenverfügbarkeit sicherzustellen.
Daten schützen
In einer 2022 Bericht Laut IBM sind die Kosten einer Datenschutzverletzung im Gesundheitswesen seit 42 um 2020 % gestiegen. Dies waren die höchsten durchschnittlichen Kosten einer Datenschutzverletzung in allen Branchen. Angesichts der Bedrohung durch Cyberangriffe und Sicherheitsverletzungen müssen Krankenhäuser und Gesundheitssysteme die Erkennung und Eindämmung verbessern, indem sie moderne Cybersicherheitsmaßnahmen implementieren und dabei die DSGVO- und HIPAA-Richtlinien befolgen.
Aktivieren des Datenaustauschs im Gesundheitswesen
Healthcare Information Exchange (HIE) ermöglicht es verschiedenen Anwendungen, Geräten und Systemen, Gesundheitsinformationen zu teilen, darauf zuzugreifen und auszutauschen. Dies erleichtert den Zugriff und das Abrufen klinischer Daten. Dies gewährleistet eine optimale Patientenversorgung mit einer sicheren und schnellen Informationsübertragung.
Datenanalyse im Gesundheitswesen
Datenanalysen können dabei helfen, das wahre Potenzial von Gesundheitsdaten auszuschöpfen. Es ermöglicht Ärzten und Gesundheitssystemen, innerhalb und außerhalb der Organisation eine verbesserte Patientenversorgung in der Bevölkerungsgesundheitsanalyse zu gewährleisten.
Es gibt vier verschiedene Arten der Datenanalyse im Gesundheitswesen:
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Beschreibende Analytik
Die deskriptive Analytik im Gesundheitswesen verwendet historische Patientendaten und einfache statistische Maße wie Anzahl, Prozentsätze, Durchschnittswerte usw., um Daten zu analysieren.
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Prescriptive Analytics
Prescriptive Analytics beinhaltet die Verwendung historischer Daten, um Ereignisse in der Zukunft vorherzusagen und gleichzeitig hilfreiche Empfehlungen zu geben. Diese Art der Analyse skizziert spezifische Schritte, die eine Person oder Organisation unternehmen kann, um die gewünschten Ergebnisse oder die beste Vorgehensweise zu erzielen.
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Predictive Analytics
Bei der prädiktiven Analyse geht es hauptsächlich um die Vorhersage von Ereignissen und Ausbrüchen mithilfe fortschrittlicher statistischer Maßnahmen wie Datenmodellierung, Mining und maschinelles Lernen anhand historischer Daten. Durch die Untersuchung von Trends und Mustern in einem großen Datenvolumen können Gesundheitsdatenexperten fundierte Entscheidungen treffen.
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Diagnostische Analytik
Die diagnostische Analyse ist eine Form der erweiterten Analyse, die verwendet wird, um den Grund für einen bestimmten Trend oder ein bestimmtes Ereignis zu identifizieren. Dies geschieht hauptsächlich durch die Untersuchung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen. Im Gesundheitswesen könnte dies bedeuten, die Ursache zu verstehen und Korrelationen zu untersuchen, z. B. das Feststellen eines Anstiegs der Fieberraten bei einer Infektion.
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