Data Warehouse für das Gesundheitswesen

Ein Data Warehouse ist ein zentralisiertes Lager für die Speicherung von Daten aus einer oder mehreren aggregierten Quellen, das sofort mit Echtzeitdaten aktualisiert wird, jedoch frühere Daten für einen umfassenderen Datensatz beibehält. Bei den Daten im Data Warehouse kann es sich um unterschiedliche Datentypen in verschiedenen Formaten aus unterschiedlichen Quellen handeln, wie z. B. elektronische Gesundheitsakten und andere klinische Daten sowie betriebliche und administrative Aufzeichnungen - alle können in anderen Formaten vorliegen und aus verschiedenen Quellen von Technologien und Personen stammen. Ein Data Warehouse für das Gesundheitswesen hängt oft von Integrationswerkzeugen ab, um die Extraktion, Transformation und das Laden(ETL) aus proprietären Gesundheitssystemen wie EPIC, Cerner und vielen anderen zu unterstützen.

Data Warehouse für das Gesundheitswesen

Daten aus dem Gesundheitswesen können für Analysen verwendet werden, die häufig in drei wichtige Bereiche eingeteilt werden: deskriptive, prädiktive und präskriptive Analysen. Diese Daten können von vielen verschiedenen Fachleuten im Gesundheitswesen genutzt werden, von Klinikern bis hin zu den Verwaltern von Gesundheitsdienstleistern und denjenigen auf der Seite der Kostenträger (Schadensregulierer, Underwriter, Manager von Anbieternetzen usw.).

Beispiele für Quellen von Gesundheitsdaten:

• Krankenakten, stationär, ambulant.
• Wichtige Aufzeichnungen wie z. B. Schadensmeldungen.
• Finanzielle Aufzeichnungen wie Erstattungen.
• Krankheits- und Todesursachenregister und andere Aufzeichnungen zur Bevölkerungsgesundheit wie HEDIS.
• Verwaltungsunterlagen.
• Verschreibungen.
• Labortest.
• Überwachung.
• Soziale Determinanten der Gesundheit (SDOH).

In einem Data Warehouse für das Gesundheitswesen können deskriptive Analysen oder Trendanalysen für einen Patienten durchgeführt werden, um festzustellen, was mit ihm über einen bestimmten Zeitraum hinweg geschehen ist. Diese Daten können dann anonymisiert und über größere Populationen aggregiert werden und dann für prädiktive und präskriptive Analysen verwendet werden, um Lösungen für den einzelnen Patienten zu verschreiben oder um zu verstehen, wie medizinische Lösungen Menschen im Allgemeinen unterstützen. Kostenträger können Gesundheitsdaten nutzen, um zu bestimmen, welche Tarife für Gruppenversicherungen und Einzelpersonen als Kunden festgelegt werden sollen und welche Erstattungspläne für Anbieter innerhalb und außerhalb des Netzes gelten sollen.

Es gibt viele Beispiele für Datenmodelle im Gesundheitswesen, die mit Daten aus einem Data Warehouse für das Gesundheitswesen erstellt werden können. Es kann viele Nutzer derselben Daten im Gesundheitswesen für unterschiedliche Zwecke geben. Der Wert gemeinsam genutzter Daten aus verschiedenen Quellen zur Lösung unterschiedlicher Probleme darf nicht unterschätzt werden, wenn man Data Warehouse-Analysen im Gesundheitswesen einsetzt. Diese werden beispielsweise von Arzneimittelherstellern für die Verwendung neuer und bestehender Medikamente in der Gesellschaft verwendet. Oder die Kombination von Daten aus Aufnahme- und Entlassungsprotokollen von Krankenhäusern, Bettenverwaltungssystemen und elektronischen Patientenakten, um die Dauer der Krankenhausaufenthalte zu verkürzen, ohne die Infektionsraten im Krankenhaus zu erhöhen, ist entscheidend, um günstige Erstattungssätze von Medicaid und Medicare zu erhalten.

Darüber hinaus können Dienstleistungs- und Technologieanbieter wie Arzneimittelhersteller, Kostenträger und Leistungserbringer von einem unternehmensweiten Data Warehouse für das Gesundheitswesen Nutzen , insbesondere im Hinblick auf Herausforderungen wie das Management von Kosten, Risiken und Patientenerfahrungen sowie die Erzielung besserer Ergebnisse insgesamt. Kostenträger benötigen Einblicke, um die Umstellung auf eine wertorientiert Versorgung zu erleichtern und die Zahlungsintegrität zu unterstützen. Eine bessere Abstimmung zwischen Kostenträgern und Leistungserbringern ist jetzt möglich, da die Interoperabilität von Daten zwischen Kostenträgern und Leistungserbringersystemen vorgeschrieben ist. Dadurch entsteht eine Fülle von Daten, die für verwertbare Erkenntnisse und Entscheidungen genutzt werden können. Die Daten müssen extrahiert, transformiert und in ein Data Warehouse und möglicherweise in einen Enterprise Data Hub geladen werden, damit sie von Kostenträgern und Leistungserbringern problemlos genutzt werden können.

Statistische Daten aus verschiedenen Bevölkerungsgruppen oder Einzelpersonen können zu Fortschritten in der Forschung, zu Heilungsmöglichkeiten, verbesserten Präventionsmaßnahmen und zur allgemeinen Gesundheit der Weltbevölkerung führen. Kostenträger und Leistungserbringer können die Daten in einem Enterprise Warehouse nutzen, um eine besser bewertete Versorgung zu bieten und gleichzeitig die Kosten zu senken und den wirtschaftlichen Wert der angebotenen Leistung für alle zu verbessern.

Vorteile eines Data Warehouse für das Gesundheitswesen

Der klinische Nutzen eines Enterprise Data Warehouse darf nicht unterschätzt werden. Neben dem Fachwissen von Menschen in verschiedenen medizinischen Bereichen können klinische Daten aus Data Warehouses für das Gesundheitswesen von unschätzbarem Wert sein, wenn es um die Analyse von Unmengen von Gesundheitsdaten geht.

Die Vorteile eines Data Warehouse für das Gesundheitswesen beginnen damit, wie die Technologie eingesetzt wird. Wie Modelle erstellt und Daten verarbeitet werden. Die Informationstechnologie, einschließlich der Integration von medizinischen Geräten und Instrumenten in das IoT, big data, Data Warehouses und andere Innovationen haben die Fähigkeit aller Organisationen, insbesondere im Gesundheitswesen, verbessert, effizienter und effektiver Ergebnisse zu liefern. Die einfache Nutzung dieser Data-Warehouse-Lösungen hat sie in unserer Gesellschaft wertvoller denn je gemacht.

Daten und Informationen sind die effizientesten und effektivsten Mittel der Kommunikation, der Koordinierung und der Zusammenarbeit zwischen Menschen mit unterschiedlichem Fachwissen und Hintergrund, um erfolgreiche Ergebnisse zu erzielen. Viele Fachleute im Gesundheitswesen können dieselben Daten und Informationen einsehen und auf der Grundlage ihrer jeweiligen Fachkenntnisse gemeinsame Lösungen für einen Patienten oder die Gesellschaft als Ganzes entwickeln. Ohne Daten wird die Gesundheitsfürsorge sehr meinungsabhängig, was zu einer geringeren Zusammenarbeit zwischen Experten für den persönlichen Nutzen und zu reaktionären, nicht-wissenschaftlichen Verschreibungen und medizinischen Verfahren und Protokollen in Notfallszenarien wie der Covid-19-Pandemie führen kann.

Mit einem Data Warehouse für das Gesundheitswesen und der Möglichkeit, integrierte, kollaborative Daten von Kostenträgern, Leistungserbringern, Mitgliedern und Patienten zu nutzen, wird das Gesundheitswesen transparenter, während gleichzeitig die HIPAA-Vorschriften eingehalten werden. Dies ermöglicht eine Verlagerung von gebührenpflichtigen Leistungen hin zu einem koordinierteren und kollaborativen wertorientiert System, das sich an den Ergebnissen orientiert.

Der Actian Healthcare Data Analytics Hub basiert auf dem Actian™Data Warehouse und ermöglicht es Kostenträgern, Leistungserbringern und anderen Akteuren des Gesundheitswesens, mit Hilfe von Daten mehr Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.