Gesundheitsorganisationen verarbeiten Unmengen von Daten aus verschiedenen Bereichen, wie Patientenakten, medizinischen Informationen, Behandlungsdetails und Abrechnungen. Diese Daten werden oft in isolierten Verwaltungssystemen und verschiedenen Formaten gespeichert. Durch die Zentralisierung und Organisation dieser Informationen können sie die Patientenbedürfnisse besser einschätzen und genauere Entscheidungen treffen. Aus diesem Grund ist ein Data Warehouse für das Gesundheitswesen so wichtig.

Was ist ein Data Warehouse für das Gesundheitswesen?

Ein Data Warehouse für das Gesundheitswesen ist ein zentraler Speicher, der es Gesundheitsdienstleistern ermöglicht, Daten aus allen möglichen Quellen, wie elektronischen Gesundheitsakten (EHRs), medizinischen Bildgebungssystemen, Patientenüberwachungssystemen und Abrechnungsinformationen, in ein einziges, zuverlässiges Repository zu übertragen. Es speichert die Daten in einem strukturierten Format, das eine effiziente Berichterstattung und Analyse im gesamten Unternehmen unterstützt.

Die Auszahlung? Bessere Patientenversorgung, effizientere Abläufe und insgesamt bessere Entscheidungsfindung. Data Warehousing im Gesundheitswesen bietet zahlreiche Vorteile, darunter:

• Verbesserte Effizienz: Durch die abteilungsübergreifende Bereitstellung eines einfachen Datenzugriffs können Gesundheitsorganisationen unnötige Schritte vermeiden und effizienter arbeiten.
• Bessere Patientenversorgung: Zentralisierte medizinische Daten liefern Gesundheitsdienstleistern ein vollständiges Bild der Krankengeschichte eines Patienten und ermöglichen so genauere Diagnosen und eine individuellere Behandlung.
• Kosteneinsparungen: Durch die Analyse von Daten können Ineffizienzen erkannt, unnötige Kosten gesenkt und Ressourcen besser verwaltet werden.
• Intelligentere Entscheidungsfindung: A Data Warehouse hilft medizinischem Fachpersonal, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen und so die Pflege und Ressourcenzuweisung zu verbessern.
• Prädiktive Erkenntnisse: Gesundheitsdienstleister können anhand vergangener Daten Trends erkennen, Patientenbedürfnisse vorhersagen und chronische Erkrankungen wirksamer behandeln.
• Einhaltung Gesetzlicher Vorschriften: Data Warehouses speichern und verwalten Patienteninformationen sicher und helfen Gesundheitsorganisationen, Standards wie HIPAA einzuhalten.

Verwaltung von Gesundheitsdaten durch Enterprise Data Warehousing

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 für die Analyse und Speicherung geeignet ist.

Die Daten werden dann in zentrale Repositorien geladen, z. B. relationale Datenbanken oder Lagerhallen, auf sichere und zugängliche Weise. 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 bietet Entscheidungsträgern eine ganzheitliche Sicht auf diese Daten. Eine robuste Data Warehouse-Architektur erledigt alles in Datenmanagement dabei sicherstellen Datenqualität, Konsistenz, schneller Abruf und jederzeit erhöhte Sicherheit.

Fallstudie: Cherry Health transformierte seinen Prozess der Patientenaktenführung mit Astera

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Ein Data Warehouse für das Gesundheitswesen verbessert die Datenqualität und -konsistenz

Da Gesundheitsorganisationen auf Daten angewiesen sind, um zukünftige Patientenergebnisse vorherzusagen, bessere Behandlungen zu verschreiben oder Ansprüche zu verwalten, müssen Sie sicherstellen, dass die verwendeten Daten genau 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 natürlich integriert Daten Sie stammen aus unterschiedlichen Quellen, die sonst isoliert und fragmentiert sind. Durch die Zusammenführung dieser Daten aus Quellen wie CRMs, Krankenakten usw. und deren Speicherung in einem einzigen, standardisierten Format werden Konsistenz und Genauigkeit gewährleistet.
• Datenbereinigung: Gesundheitsdaten sind oft chaotisch und enthalten fehlende, inkonsistente oder doppelte Datensätze. Dies kommt häufiger vor, wenn Sie Daten aus mehreren Quellen zu denselben Objekten (z. B. Patienten) importieren. In diesem Fall führt ein Data Warehouse eine Datenbereinigung durch Transformationen durch und entfernt alle Fehler und Inkonsistenzen.
• Standardisierung: Während Gesundheitsdaten in den einzelnen Quellsystemen häufig unterschiedliche Terminologien und Kodierungssysteme verwenden, standardisiert ein Gesundheitsdatenlager diese Formate und gewährleistet so Konsistenz und nahtlosen Austausch zwischen verschiedenen Datenpunkten. SNOMED-CT, FHIR oder ICD-10 sind einige gängige medizinische Datenstandards, die im Data Warehousing verwendet werden können.
• Datenqualitätsmetriken: Datenlager im Gesundheitswesen können Datenqualitätsmetriken um Qualität und Konsistenz wie Vollständigkeit, Genauigkeit und Aktualität zu messen. Diese Kennzahlen können dann zur Überwachung und Verbesserung der Datenqualität verwendet werden.

Data Warehouses im Gesundheitswesen ermöglichen schnelleren Datenabruf

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

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 bestimmter Datenpunkte oder Datensätze ermöglichen. Darüber hinaus tragen Data Warehouses dazu bei, die Notwendigkeit wiederholter Dateneingabe oder manueller Datenaggregation zu verringern, 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.

Data Warehouses verbessern die Sicherheit und den Datenschutz im Gesundheitswesen

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 599, was einem Anstieg von 55 % gegenüber 2019 entspricht. Allerdings Data-Warehousing-Tool kann beim Aufbau einer sicheren Umgebung für die Speicherung kritischer Daten helfen.

Erstens können wir in einem Data Warehousing-Tool separate Datenmodelle verwenden, um Abstraktionsebenen zwischen Originaldatenbanken und Berichtsebenen zu erstellen. Dabei könnten die Benutzer von Berichtsebenen keine Änderungen an Originaldatenbanken vornehmen.

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.

Data Warehouses verbessern die Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen

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. Datenanalysetools werden dann verwendet, um diese Daten zu analysieren und Anbietern umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Darüber hinaus modelliert das Data Warehouse Daten auf eine Weise, die bestimmte Analyseanwendungsfälle unterstützt.

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.

Wer kann von einem Data Warehouse im Gesundheitswesen profitieren?

Klinisches Personal und Gesundheitsdienstleister

Ärzte, Krankenschwestern und anderes klinisches Personal profitieren von einem Gesundheitsdatenlager, da sie an einem Ort auf vollständige Patientendaten in Echtzeit zugreifen können. Dies erleichtert die Diagnose, die Behandlungsplanung und die Nachverfolgung des Patientenfortschritts, was zu einer besseren Versorgung führt.

Gesundheitsverwalter

Gesundheitsverwalter nutzen Data Warehouses, um Krankenhausabläufe zu überwachen, die Leistung zu verfolgen und Ressourcen zu optimieren. Durch den einfachen Zugriff auf wichtige Kennzahlen und Trends können sie die Effizienz und die Leistung des Personals verbessern.

Datenanalysten und Gesundheitsinformatiker

Datenanalysten und IT-Experten profitieren von automatisierten ETL-Pipelines und Data Warehouses zur Automatisierung der Datenanalyse und Berichterstattung. Dadurch können sie sich auf tiefere Analysen mithilfe von KI-Techniken wie maschinellem Lernen konzentrieren, um fundierte klinische Entscheidungen zu treffen.

Finanzverantwortliche und Budgetplaner

Finanzteams in Gesundheitsorganisationen nutzen Data Warehouses, um die finanzielle Leistung zu verfolgen, Budgets zu verwalten und Ausgaben vorherzusagen. Ein zentralisiertes Datenrepository hilft ihnen dabei, genauere Finanzprognosen zu erstellen.

Regulierungs- und Compliance-Teams

Regulierungs- und Compliance-Teams profitieren von Data Warehouses, da sie sicherstellen, dass Patientendaten sicher gespeichert und für Audits zugänglich sind. Sie können die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA problemlos verfolgen, um die Standards der Gesundheitsbranche zu erfüllen.

Anwendungsfälle für Data Warehouses im Gesundheitswesen

• Umsatzzyklusmanagement und Abrechnungsoptimierung: Ein Data Warehouse hilft Gesundheitsorganisationen, Abrechnungsfehler, abgelehnte Ansprüche und langsame Zahlungen zu identifizieren, indem es Rechnungs- und Anspruchsdaten analysiert. Die Optimierung dieses Prozesses sorgt für schnellere Zahlungen und weniger Fehler, was den Cashflow verbessert und Einnahmeverluste reduziert.
• Vorausschauende Nachfrage und Prognosen: Ein Data Warehouse analysiert vergangene Patientenbesuchsmuster, Termindaten und saisonale Trends, um die Nachfrage nach Dienstleistungen vorherzusagen. Dies ermöglicht eine bessere Termin- und Ressourcenplanung, reduziert unnötige Kosten und stellt gleichzeitig sicher, dass Dienstleistungen bei Bedarf verfügbar sind.
• Leistungsverfolgung: Gesundheitsdienstleister, die sich auf wertorientierte Versorgung konzentrieren, können Qualitätsmetriken und Patientenergebnisse verfolgen, um Anreizzahlungen zu erhalten. Ein Data Warehouse hilft dabei, die Leistung anhand dieser Ziele zu messen und die Einhaltung sicherzustellen.
• Optimierung der Lieferkette: Ein Data Warehouse kombiniert Daten zu Lagerbestand, Einkauf und Verbrauch, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Vorräte effektiver zu verwalten. Durch die Optimierung der Lagerbestände werden Überkäufe reduziert, Abfall minimiert und Kosten gesenkt.
• Patientenbindungs- und Treueprogramme: Durch die Analyse von Patientendaten, einschließlich demografischer Daten, Behandlungsverlauf und Zufriedenheitswerte, können Organisationen die Patientenerfahrung verbessern. Dies führt zu effektiveren Bindungsstrategien.

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Data Warehouse im Gesundheitswesen: Architektur erklärt

Das Gesundheitswesen Data Warehouse-Architektur umfasst mehrere wichtige Phasen, die bei der Verwaltung und Verarbeitung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen helfen.

Staging mit ETL/ELT

In einem Staging-Bereich werden Daten aus unterschiedlichen Datenquellen vorübergehend gespeichert und verarbeitet. ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) or ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren) Prozesse werden verwendet, um große Datenmengen für die einheitliche Speicherung und Analyse zu transformieren, zu bereinigen und vorzubereiten. Der Staging-Bereich kann auch Deduplizierungs-, Validierungs- und Datenanreicherungsaufgaben übernehmen.

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Metadatengesteuerte Modellierung

Einheitliche Daten aus dem Staging-Bereich werden importiert, um eine robuste Datenmodell mit Techniken wie z dimensionale Modellierung oder Data-Vault-Modellierung. Metadaten (Daten über Daten) spielen eine zentrale Rolle bei der Definition des Schemas, der Beziehungen und der Geschäftsregeln. Diese Metadaten werden dann exportiert, um die physische Struktur des Data Warehouse zu erstellen und so Skalierbarkeit, Konsistenz und Ausrichtung an den Geschäftsanforderungen sicherzustellen.

Bereitstellen und Auffüllen mit ETL/ELT

Das Data Warehouse-Modell wird implementiert und mithilfe von ETL/ELT-Prozessen mit den bereinigten und transformierten Daten gefüllt. Dieser Schritt stellt sicher, dass das Data Warehouse für Abfragen und Analysen bereit ist und die Speicherung und Indizierung für eine optimale Leistung optimiert ist.

A 2020-Forschungspapier zu integrierten Datenspeichern in Gesundheitseinrichtungen legt nahe, dass eine Bewertung der Anforderungen und eine Definition des Umfangs in der frühen Planungsphase für Gesundheitsorganisationen bei der Architekturplanung von Nutzen sein kann.

Data Warehouse-Modelle für das Gesundheitswesen

Für das Data Warehousing im Gesundheitswesen werden drei Hauptmodellierungstechniken verwendet: 3NF, dimensionale Modellierung und Datentresor.

• 3NF wird für Transaktionssysteme verwendet, bei denen Datenintegrität ist von entscheidender Bedeutung, da sichergestellt wird, dass Daten ohne Redundanz gespeichert werden, indem sie in mehreren verknüpften Tabellen organisiert werden. Beispielsweise speichert eine Krankenhausdatenbank Patienteninformationen, Arztdetails und Behandlungshistorie in separaten Tabellen mit Beziehungen zwischen ihnen. 3NF wird für Betriebsdaten wie Patientenregistrierung, Termine und Abrechnungen empfohlen.
• Die dimensionale Modellierung eignet sich ideal für Analysen und Berichte, da sie Daten in Fakten (messbare Daten) und Dimensionen (beschreibende Daten) organisiert, normalerweise in einem Stern- oder Schneeflockenschema. Ein Beispiel hierfür ist ein Dashboard im Gesundheitswesen, das Patientenbesuche und -behandlungen im Zeitverlauf mit Dimensionen wie Patientendemografie und Fakten wie Krankenhausgebühren oder Aufenthaltsdauer verfolgt. Für die Analyse und Berichterstattung im Gesundheitswesen wird die dimensionale Modellierung empfohlen.
• Data Vault ist für die Erfassung und Prüfung von Daten im Zeitverlauf konzipiert. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der historischen Speicherung und gewährleistet, dass alle Änderungen flexibel und skalierbar nachverfolgt werden. Beispielsweise ein System, das Änderungen bei Patientendiagnosen, Behandlungen oder Versicherungsschutz erfasst und einen detaillierten Prüfpfad pflegt. Ein Datentresor wird für Prüfzwecke und die historische Nachverfolgung im Gesundheitswesen empfohlen.

Wichtige Funktionen, auf die Sie bei einem Data Warehouse für das Gesundheitswesen achten sollten

Datenintegration

Ein Data Warehouse für das Gesundheitswesen sollte in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Quellen wie elektronischen Gesundheitsakten (EHRs), Abrechnungssystemen, Patientenüberwachungsgeräten und klinischen Datenbanken zu integrieren. Es sollte ETL- und ELT-Prozesse unterstützen, um sowohl vollständige als auch inkrementelle Datenladungen effizient zu verarbeiten. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Gesundheitsdaten konsolidiert und für die Analyse zugänglich sind, unabhängig von Quelle oder Format.

Unstrukturierte Datenextraktion

Gesundheitsdaten enthalten oft unstrukturierte Daten wie medizinische Bilder, klinische Notizen und Audioaufnahmen. Ein robustes Data Warehouse muss in der Lage sein, diese unstrukturierten Daten in Quellsystemen zu extrahieren und zu organisieren, damit sie leicht abgerufen und analysiert werden können. Eine Lösung mit intelligenter Dokumentenverarbeitung ist vorzuziehen, da sie große Mengen an Gesundheitsdaten in verschiedenen Formaten verarbeiten und in eine nutzbare Struktur umwandeln kann.

Unterstützende EDI-Standards

Ein Data Warehouse für das Gesundheitswesen sollte EDI-Standards wie HL7 unterstützen, um einen nahtlosen Datenaustausch zu gewährleisten. Diese Standards ermöglichen die Interoperabilität von Gesundheitsdaten zwischen verschiedenen Systemen und gewährleisten die Einhaltung von Branchenvorschriften. Dies führt zu einem genauen und konsistenten Datenaustausch zwischen Gesundheitsdienstleistern und -systemen.

Datenherkunft

Datenherkunft verfolgt den Datenfluss von der Quelle bis zum endgültigen Ziel im Warehouse. Es bietet eine klare Übersicht darüber, wie Daten verarbeitet, transformiert und verwendet werden, und hilft Benutzern, den Ursprung und die Genauigkeit der Daten zu verstehen. Dies ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität und für die Behebung von Datenproblemen.

Datenverwaltung und -sicherheit

Gesundheitsdaten müssen streng verwaltet werden Richtlinien zur Datenverwaltung um Datenschutz, Compliance und Integrität zu gewährleisten. Ein Data Warehouse sollte Funktionen wie Prüfprotokolle, Datenverschlüsselung und sicheren Zugriff enthalten, um den Schutz der Daten zu gewährleisten. Dies trägt dazu bei, gesetzliche Anforderungen wie HIPAA zu erfüllen und gleichzeitig sicherzustellen, dass vertrauliche Patienteninformationen sicher und geschützt bleiben.

Datenqualität

Ein Data Warehouse für das Gesundheitswesen sollte Tools zur Überwachung und Datenqualität aufrechterhalten, einschließlich Datenvalidierung, -bereinigung und Konsistenzprüfungen. Die Gewährleistung, dass die Daten korrekt, vollständig und aktuell sind, ist für zuverlässige Entscheidungen bei der Patientenversorgung, Berichterstattung und Analyse von entscheidender Bedeutung. Qualitativ hochwertige Daten verbessern die Gesamtwirksamkeit des Gesundheitssystems.

Metadatenverwaltung

Metadatenverwaltung bezieht sich auf die Organisation und Dokumentation von Daten über die im Warehouse gespeicherten Daten. Ein Data Warehouse für das Gesundheitswesen sollte Metadatenfunktionen bereitstellen, um die Struktur, Quelle und den Kontext von Gesundheitsdaten zu verfolgen. Dies hilft Benutzern, die Daten effektiv zu verstehen und zu verwalten und stellt sicher, dass sie in Berichten und Analysen korrekt verwendet werden können.

Zugriffssteuerungsverwaltung

Die Zugriffskontrollverwaltung stellt sicher, dass nur autorisiertes Personal auf vertrauliche Gesundheitsdaten zugreifen kann. Ein Data Warehouse sollte über detaillierte Berechtigungseinstellungen verfügen, die den Zugriff basierend auf Benutzerrollen, Jobfunktionen oder Sicherheitsstufen einschränken. Diese robuste Datenzugriffskontrolle ist entscheidend für den Schutz der Patientenvertraulichkeit und die Einhaltung von Gesundheitsvorschriften wie HIPAA.

Ein letztes Wort

Data Warehouses sind zu einem zentralen Bestandteil moderner Datenarchitekturen im Gesundheitswesen geworden. Die zentrale Speicherung ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, alle ihre Daten an einem Ort zu sammeln, um sie zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen. Mit allen Informationen in einem einzigen, konsolidierten Speicher können sie leichter Berichte erstellen und herausfinden, was sie benötigen, die Versorgung verbessern, Abläufe reibungsloser gestalten und die Vorschriften einhalten.

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