Häufige Probleme und Lösungen Datenmanagement im Gesundheitswesen

Ein modernes Datenmanagement Strategie behandelt Daten als wertvolle Geschäftsressource. Denn Daten sollten von der Erstellung bis zu dem Punkt verwaltet werden, an dem sie nicht mehr benötigt werden, um das Unternehmen zu unterstützen und zu vergrößern. Datenmanagement umfasst das Sammeln, Organisieren und sichere Speichern von Daten in einer Weise, dass sie für alle, die sie benötigen, leicht zugänglich sind. Da Unternehmen mehr Daten als je zuvor erstellen, aufnehmen und analysieren, insbesondere im Gesundheitswesen, sind Datenmanagement unerlässlich, um den größten Nutzen aus den Daten zu ziehen.

Herstellung von Datenmanagement Prozesse skalierbar machen, ist auch deshalb von entscheidender Bedeutung, weil das Datenvolumen und die Anzahl der Datenquellen weiterhin rapide zunehmen. Leider haben viele Unternehmen mit Datenmanagement zu kämpfen, z. B. mit Silos, die zu veralteten und nicht vertrauenswürdigen Daten führen, mit Altsystemen, die sich nicht einfach skalieren lassen, und mit Datenintegrations- und Qualitätsproblemen, die die Nutzung von Daten erschweren.

Wenn diese Herausforderungen in der Gesundheitsbranche auftreten, können die Auswirkungen erheblich, unmittelbar und kostspielig sein. Das liegt daran, dass die Datenmengen im Gesundheitswesen enorm sind und schnell wachsen. Daher können selbst kleine Probleme mit dem Datenmanagement zu großen Problemen werden, wenn die Prozesse für die Verarbeitung großer Datenmengen skaliert werden.

Bewährte Datenmanagement sind im Gesundheitswesen unerlässlich, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten, data driven Ergebnisse zu ermöglichen und Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu verarbeiten. Die Daten können verknüpft, verwaltet und analysiert werden, um die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern und die medizinischen Kosten zu senken. Hier finden Sie häufige Datenmanagement im Gesundheitswesen - und wie Sie sie lösen können:

Datensilos sind ein ständiges Problem

Daten aus dem Gesundheitswesen stammen aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Patientenakten, medizinische Notizen und Bilder, Versicherungsgesellschaften, Finanzabteilungen, Betriebsabläufe und vieles mehr. Ohne geeignete Datenmanagement kann die Nutzung dieser Daten sehr schnell sehr komplex werden.

Komplexität führt oft zu Datensilos und Schatten-IT-Ansätzen. Dies geschieht, wenn Abteilungen oder Einzelpersonen schnell auf Daten zugreifen wollen, aber keine etablierten Protokolle befolgen wollen, die IT-Hilfe erfordern könnten, und daher Abkürzungen nehmen. Dies führt zu Dateninseln, die nicht miteinander verbunden sind und möglicherweise veraltet oder ungenau sind oder andere Qualitätsprobleme aufweisen.

Das Aufbrechen von Silos und die Verbindung von Daten erfordert die richtige Datenplattform. Die Plattform sollte skalierbar sein, über benutzerfreundliche Funktionen verfügen, um Daten zu vereinheitlichen, und den Zugriff auf Daten ohne IT-Unterstützung erleichtern. Daten einfach zugänglich zu machen, verhindert Silos, fördert eine data driven Kultur, die Best Practices im Datenmanagement unterstützt, und ermöglicht es allen Benutzern, auf die benötigten Daten zuzugreifen.

Hindernisse für Datenintegration und -qualität

Viele Altsysteme, die von Organisationen im Gesundheitswesen eingesetzt werden, sind nicht integrationsfreundlich. Sie wurden möglicherweise als Einzwecklösung entwickelt, und Interoperabilität war nicht das Hauptanliegen. Im heutigen Gesundheitswesen ist Konnektivität wichtig, um die data sharing, Automatisierung und Transparenz in der Organisation zu ermöglichen.

"Der Datenfluss ist genauso wichtig wie der Personenfluss", so FQHC Associates, das sich auf Programme für Federally Qualified Health Center (FQHC) spezialisiert hat. "Ein häufiges Problem in der vernetzten Versorgung ist die fehlende Datenstandardisierung, bei der die verschiedenen Plattformen, die von unterschiedlichen Abteilungen verwendet werden, nicht gegenseitig lesbar oder leicht übertragbar sind. Dies führt zu Datensilos, hemmt die Produktivität und, was noch schlimmer ist, führt zu Missverständnissen oder Fehlern."

Datenintegration - die Zusammenführung aller erforderlichen Daten aus allen verfügbaren Quellen auf einer einzigen Plattform - hilft bei der Entscheidungsfindung, liefert vollständige Patientenakten und ermöglicht Data Analytics im Gesundheitswesen. Die Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) haben den Auftrag, der Interoperabilität - also derFähigkeit von Systemen, miteinander zu "sprechen" - Priorität einzuräumen.

Es wird eine moderne Plattform benötigt, die eine einfache Integration bietet und die Datenqualität sicherstellt, um den Beteiligten Vertrauen in ihre Daten zu geben. Die Plattform muss in der Lage sein, alle benötigten Daten von überall her zu integrieren, die Datenprofilierung zu automatisieren und die Datenqualität zu verbessern, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Die Sicherstellung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Beständigkeit von Gesundheitsdaten hilft, Probleme wie Fehldiagnosen oder Abrechnungsfehler zu vermeiden.

Einhaltung der sich ständig ändernden Vorschriften

Die Gesundheitsbranche ist stark reguliert, was bedeutet, dass Daten sicher sein und die Einhaltung von Vorschriften kennenlernen müssen. Zum Beispiel sind Patientendaten sensibel und müssen Vorschriften wie den Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) kennenlernen .

Die Nichteinhaltung von Vorschriften kann zu hohen rechtlichen und finanziellen Strafen und zum Verlust des Vertrauens der Patienten führen. Der Schutz von Patientendaten vor Verstößen und unbefugtem Zugriff ist ein ständiges Anliegen, und dennoch ist es ein Muss, dass die Daten den Ärzten bei der Behandlung eines Patienten leicht zugänglich sind.

Die Vorschriften können komplex sein, variieren je nach Bundesland und entwickeln sich ständig weiter. Daher müssen Organisationen im Gesundheitswesen sicherstellen, dass ihr Datenmanagement regelmäßig aktualisiert wird, um die sich ändernden Anforderungen kennenlernen . Die Implementierung von rollenbasierten Zugriffskontrollen für die Anzeige von Daten, die Verwendung von HIPAA-konformen Datenmanagement und die Verschlüsselung von Daten tragen zum Schutz der Privatsphäre und der Patienten bei.

In ähnlicher Weise können Best Practices für data governance dazu dienen, klare Governance-Richtlinien festzulegen. Best Practices tragen dazu bei, dass die Daten korrekt, geschützt und konform sind. Organisationen des Gesundheitswesens benötigen eine moderne Datenplattform, die Transparenz in die Datenprozesse bringt, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten. Die Automatisierung von Datenmanagement beseitigt das Risiko menschlicher Fehler und beschleunigt gleichzeitig die Prozesse.

Umgang mit doppelten Patientenakten

Die Umstellung des Gesundheitswesens von papierbasierten Patientenakten auf elektronische Gesundheitsakten ermöglichte es Organisationen, sich zu modernisieren und von einer digitalen Transformation zu Nutzen . Doch dieser Fortschritt brachte eine Herausforderung mit sich: Wie lassen sich die Daten einer Person in derselben Aufzeichnung miteinander verknüpfen? Allzu oft haben Einrichtungen des Gesundheitswesens mehrere Aufzeichnungen für dieselben Patienten, sei es aufgrund von Namens- oder Adressänderungen, Fehlern bei der Dateneingabe, Systemmigrationen, Fusionen im Gesundheitswesen oder anderen Gründen.

"Eine der größten Herausforderungen des Datenmanagement im Gesundheitswesen ist die Komplexität der Verwaltung und Pflege von Patienten-, Verbraucher- und Anbieteridentitäten im gesamten Unternehmen und darüber hinaus, insbesondere wenn Ihre Organisation organisch und durch Partnerschaften und Übernahmen wächst", heißt es in einem Artikel von MedCity News.

Dieses Problem erhöht die Komplexität Datenmanagement durch doppelte Datensätze für dieselben Patienten. Durchführen von Datenbereinigung können doppelte Datensätze aufgedeckt und Probleme abgeglichen werden. Ebenso hilft ein robustes Framework dabei, das Auftreten dieses Problems zu verhindern, indem es Datenprozesse einrichtet und Tools identifiziert, die die Datenqualität unterstützen.

Vertrauen in Gesundheitsdaten schaffen

Viele Organisationen des Gesundheitswesens tun sich schwer damit, den Wert ihrer Daten optimal zu nutzen, weil es an Datenstandards mangelt, die Datenqualität schlecht ist, es Probleme mit der Datensicherheit gibt und sich die Datenlieferung ständig verzögert. All diese Herausforderungen verringern das Vertrauen in Daten und schaffen Hindernisse auf dem Weg zu einem wirklich data driven Gesundheitsunternehmen.

Die Lösung dieser Probleme und die Bewältigung allgemeiner Datenmanagement im Gesundheitswesen erfordert eine Kombination aus Technologielösungen, Richtlinien zur data governance und training. Eine benutzerfreundliche Datenplattform, die Probleme für Datenwissenschaftler, Manager, IT-Führungskräfte und andere im Gesundheitswesen tätige Personen löst, kann bei der Datenmanagement, Datenvisualisierung und Datenzugänglichkeit helfen.

Die Actian Data Platform gibt den Anwendern zum Beispiel volles Vertrauen in ihre Daten, verbessert die Datenqualität und bietet erweiterteFunktionen. Sie ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern,:

• Verbinden Sie Datenquellen. Integrieren und transformieren Sie Daten, indem Sie APIs erstellen oder vorhandene APIs über benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Blöcke für den Self-Service nutzen, ohne komplizierte Programmier- oder Kodiersprachen verwenden zu müssen.
• Verbinden Sie sich mit mehreren Anwendungen. Erstellen Sie Verbindungen zu Anwendungen, die eine REST- oder SOAP-API anbieten.
• Erweitern Sie den Zugang zu Daten. Nutzen Sie No-Code-, Low-Code- und Pro-Code-Integrations- und Transformationsoptionen, um die usability für das gesamte Unternehmen zu erweitern.
• Vereinfachen Sie die Erstellung von Datenprofilen. Erstellen Sie Datenprofile, um Datenmerkmale und Anomalien zu identifizieren, die Datenqualität zu bewerten und den Bedarf an Datenaufbereitung für die Standardisierung zu ermitteln.
• Verbessern Sie die Datenqualität. Verfolgen Sie die Datenqualität im Zeitverlauf und wenden Sie Regeln auf bestehende Integrationen an, um Dateninkonsistenzen schnell zu erkennen und zu isolieren.

Actian bietet eine moderne Integrationslösung, die mehrere Integrationstypen verarbeitet und es Unternehmen ermöglicht, von der explosionsartigen Zunahme neuer und aufkommender Datenquellen Nutzen und die scalability zu haben, um wachsende Datenmengen zu verarbeiten. Darüber hinaus ist die Actian Data Platform einfach zu bedienen und ermöglicht es den Beteiligten im gesamten Unternehmen, ihre Daten wirklich zu verstehen, die Einhaltung des HIPAA sicherzustellen und die gewünschten Ergebnisse schneller zu erzielen.

Erfahren Sie, wie die Plattform Daten nahtlos verwaltet und fortschrittliche Anwendungsfälle wie generative AI durch die Automatisierung zeitaufwändiger Datenaufbereitungsaufgaben unterstützt.

Zusätzliche Ressourcen:

• Was ist die Zukunft des Datenqualitätsmanagements (DQM)?
• data driven Analytik für überlegene wertorientiert Versorgung und Zahlungsintegrität
• Holen Sie das Beste aus Ihrer Datenplattform für das Gesundheitswesen heraus?

Über Scott Norris

Scott ist ein erfahrener, vielseitiger und ergebnisorientierter IT-Experte mit über 30 Jahren Erfahrung als Programmmanager, Leiter eines Serviceteams, Lösungsarchitekt und Systementwickler. Sein Fachwissen liegt in den Bereichen Programm-/Projektmanagement, interne/externe training, Pre-/Post-Sales, Kundenmanagement, Systemarchitekturdesign und Anwendungsentwicklung.