Die Vorteile der Verwendung eines Data Warehouse für das Datenmanagement im Gesundheitswesen

In der Welt der medizinischen Dienstleistungen fallen täglich große Mengen an Gesundheitsdaten an. Derzeit ca 30% der weltweiten Daten wird von der Gesundheitsindustrie produziert und dieser Anteil wird bis 35 voraussichtlich 2025 % erreichen.  

Die schiere Menge an gesundheitsbezogenen Daten bietet unzählige Möglichkeiten. Gesundheitsdienstleister sind nun in der Lage, effiziente, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, um die Patientenversorgung zu verbessern und ihre eigenen Abläufe zu optimieren. Allerdings ist die Verwaltung riesiger Datenmengen – die aus unterschiedlichen Quellen wie elektronischen und medizinischen Gesundheitsakten (EHRs/MHRs), CRMs, Versicherungsansprüchen und Apps zur Gesundheitsüberwachung stammen – und die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse eine überwältigende Aufgabe.  Hier kommt das Gesundheitsdatenmanagement ins Spiel.  

Was ist Gesundheitsdatenmanagement?

Datenmanagement im Gesundheitswesen bezieht sich auf die Prozesse, die mit der Erfassung, Organisation, Speicherung, Analyse und Pflege gesundheitsbezogener Daten verbunden sind. Angesichts der kritischen Natur medizinischer Daten müssen bei deren Verwaltung mehrere Faktoren berücksichtigt werden. Gesundheitsunternehmen müssen beispielsweise sicherstellen, dass die gesammelten Daten korrekt, bereinigt, vollständig und bei Bedarf für autorisierte Interessengruppen zugänglich sind. Darüber hinaus müssen die kritischen Patientendaten auf sichere Weise gespeichert werden, die den Datenschutzbestimmungen entspricht, z. B. HIPPA. 

Gesundheitsdatenmanagement durch Enterprise Data Warehousing 

Das Datenmanagement im Gesundheitswesen beginnt mit der Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen oder vorhandenen unstrukturierten Datenspeichern, gefolgt von der Datenvalidierung und -bereinigung, um Genauigkeit und Qualität sicherzustellen. Der nächste Schritt ist die Transformation. Dabei werden die Daten in ein strukturiertes Format umgewandelt, das zur Analyse und Speicherung geeignet ist.  

Die Daten werden dann auf sichere und zugängliche Weise in zentrale Repositories, z. B. relationale Datenbanken oder Warehouses, geladen. Schließlich werden die gespeicherten Daten mit optimaler Geschwindigkeit abgerufen, um eine effiziente Analyse und Entscheidungsfindung zu unterstützen.  

Im Wesentlichen fungiert ein Data Warehouse auch als zentrale Datenbank zur Speicherung strukturierter, analysebereiter Daten und zur Bereitstellung einer ganzheitlichen Sicht auf diese Daten für Entscheidungsträger. Ein robustes Data Warehouse Architektur erledigt alles im Datenmanagement – ​​einschließlich ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)– und sorgt gleichzeitig jederzeit für Datenqualität, Konsistenz, schnellen Abruf und erhöhte Sicherheit.  

Verbesserung der Datenqualität und -konsistenz 

Qualität ist im Bereich des Datenmanagements von entscheidender Bedeutung. Da sich Gesundheitsorganisationen auf Daten verlassen, um zukünftige Patientenergebnisse vorherzusagen, bessere Behandlungen zu verschreiben oder Ansprüche zu verwalten, müssen Sie sicherstellen, dass die verwendeten Daten korrekt und zuverlässig sind.  

Es gibt mehrere Möglichkeiten, ein Data-Warehousing-Tool zu nutzen – z. B. das Astera DW-Builder– hilft bei der Aufrechterhaltung von Konsistenz und Qualität. 

• Integrierte Daten: Ein Data Warehouse integriert auf natürliche Weise Daten aus unterschiedlichen Quellen, die ansonsten isoliert und fragmentiert wären. Durch die Zusammenführung dieser Daten aus Quellen wie CRMs, Krankenakten usw. und deren Speicherung in einem einzigen, standardisierten Format wird Konsistenz und Genauigkeit gewährleistet. 

• Datenbereinigung: Gesundheitsdaten sind oft unübersichtlich und weisen fehlende, inkonsistente oder doppelte Datensätze auf. Dies ist häufiger der Fall, wenn Sie Daten aus mehreren Quellen zu denselben Objekten, z. B. Patienten, einbringen. Dabei führt ein Data Warehouse eine Datenbereinigung durch Transformationen durch und beseitigt alle Fehler und Inkonsistenzen. 

• Standardisierung: Während Gesundheitsdaten in jedem Quellsystem häufig unterschiedliche Terminologien und Kodierungssysteme verwenden, standardisiert ein Data Warehouse im Gesundheitswesen diese Formate und gewährleistet so Konsistenz und nahtlosen Austausch über verschiedene Datenpunkte hinweg. SNOMED-CT, FHIR oder ICD-10 sind einige gängige medizinische Datenstandards, die im Data Warehousing verwendet werden können. 

• Datenqualitätsmetriken: Data Warehouses im Gesundheitswesen können Datenqualitätsmetriken festlegen, um Qualität und Konsistenz wie Vollständigkeit, Genauigkeit und Aktualität zu messen. Diese Metriken können dann zur Überwachung und Verbesserung der Datenqualität verwendet werden. 

Neben der Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz verbessert das Warehouse auch die Geschwindigkeit des Datenabrufs für eine verbesserte und zeitnahe BI-Berichterstellung.

Schnellerer Datenabruf

Ein Data Warehouse ist darauf ausgelegt, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen an einem einzigen Ort zu speichern, sodass Gesundheitsorganisationen schnell auf die benötigten Daten zugreifen und diese abrufen können. Darüber hinaus nutzt es die Online-Analyseverarbeitung (OLAP), um Daten so zu organisieren, dass ein schnellerer und effizienterer Datenabruf möglich ist.  

Data Warehousing nutzt außerdem erweiterte Indizierungs- und Suchfunktionen, die ein schnelles Abrufen spezifischer Datenpunkte oder Datensätze ermöglichen. Darüber hinaus trägt der Einsatz von Warehouses für die Gesundheitsdatenverwaltung dazu bei, die Notwendigkeit einer wiederholten Dateneingabe oder manuellen Datenaggregation zu reduzieren, was Zeit sparen und das Fehlerrisiko verringern kann. 

Schließlich bietet der schnellere Datenabruf zahlreiche Vorteile für Organisationen, die sich mit Gesundheitsanalysen befassen. Durch den Zugriff auf relevante Daten zum richtigen Zeitpunkt können Anbieter beispielsweise die Patientenergebnisse durch rechtzeitige Behandlung verbessern, die Betriebskosten senken, indem sie sich stärker auf die Entscheidungsfindung konzentrieren, und die Kundenzufriedenheit steigern. 

Verbessern Sie die Datensicherheit und den Datenschutz 

Angesichts der Sensibilität von Gesundheitsdaten und der geltenden Datenschutzgesetze ist die Wahrung des Datenschutzes für jede Datenverwaltungsstrategie von entscheidender Bedeutung. Allein im Jahr 2020 Datenschutzverletzungen im Gesundheitswesen In den USA erreichte die Zahl 599, was einem Anstieg von 55 % gegenüber 2019 entspricht. Ein leistungsstarkes Data-Warehousing-Tool kann jedoch dabei helfen, eine sichere Umgebung für die Speicherung kritischer Daten zu schaffen.  

Mal sehen, wie? 

Erstens können wir innerhalb eines Data Warehousing-Tools separate Datenmodelle verwenden, um Abstraktionsschichten zwischen Originaldatenbanken und Berichtsschichten zu erstellen. Hier wären die Benutzer von Reporting-Layern nicht in der Lage, Änderungen an Originaldatenbanken vorzunehmen.  

Zweitens können wir Zugriffskontrollen innerhalb des Data Warehouse definieren, sodass nur autorisierte Ärzte, Analysten und Entscheidungsträger unser Warehouse oder unsere Data Marts nutzen können. Begrenzter Zugriffsrecht und proaktives Management ermöglichen es uns, Gesundheitsdaten zu überwachen und sicherzustellen, dass sie nicht in falsche Hände geraten. 

Schließlich kann ein vielseitiges Data Warehouse Techniken wie die Datentresormodellierung oder die Verlaufspflege durch sich langsam ändernde Dimensionen nutzen, um alle Datenänderungen zu verfolgen und zu prüfen. Dies ermöglicht eine vollständige Kontrolle über die Datensicherheit und macht die Einhaltung der HIPPA-Vorschriften wesentlich komfortabler. 

Bessere Entscheidungsfindung durch Gesundheitsanalysen 

Data Warehouses unterstützen die Entscheidungsfindung durch Business-Intelligence-Initiativen. Dazu nutzen sie Daten, um umfassende Patienteninformationen bereitzustellen, Muster und Trends zu erkennen, die klinische Leistung zu verbessern und wertorientierte Pflegeinitiativen zu unterstützen. 

Durch das Sammeln, Speichern und Integrieren von Daten aus verschiedenen Quellen bietet das Data Warehouse eine ganzheitliche Sicht auf Patientendaten. Anschließend werden Analysetools verwendet, um diese Daten zu analysieren und den Anbietern umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Darüber hinaus modelliert das Data Warehouse Daten so, dass sie spezifische Analyseanwendungsfälle unterstützen.  

Durch den Einsatz von Gesundheitsanalysen mit einem Data Warehouse können wir beispielsweise Muster und Trends in Patientendaten identifizieren, etwa Hochrisiko-Patientengruppen, häufige Erkrankungen und Behandlungsergebnisse. Darüber hinaus können wir den Gesundheitsbedarf eines einzelnen Patienten oder ganzer Bevölkerungsgruppen vorhersagen und Gesundheitseinrichtungen entsprechend optimieren.  

Zusammenfassung 

Für eine ganzheitliche Strategie zur Datenverwaltung im Gesundheitswesen ist es von entscheidender Bedeutung, über ein Data Warehouse zu verfügen, das die Datenqualität und -konsistenz sicherstellt, den Datenzugriff verbessert, die Sicherheit von Gesundheitsdaten gewährleistet und eine zuverlässige, datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglicht. Und hier ist die Astera DW-Builder kommt in. 

Als robustes Data-Warehouse-Automatisierungstool bietet es eine kostengünstige Möglichkeit zur Bereitstellung einer robusten Data-Warehouse-Architektur. Ausgestattet mit umfassender Pipeline-Automatisierung, vielseitigem Datenmodellierer, einer codefreien Umgebung, intelligenten Integrationsfunktionen, Astera DW Builder vereinfacht komplexe Data-Warehousing-Prozesse im Gesundheitswesen. Erfahren Sie noch heute mehr darüber, wie Sie Ihre Strategie zur Datenverwaltung im Gesundheitswesen anstoßen können Astera DW Baumeister.