Die Gesundheitsinformatik ist ein aufstrebendes Fachgebiet, das weiter wächst. Es gibt heute zahlreiche Hochschulen, die Abschlüsse in Gesundheitsinformatik anbieten. Das Herzstück der Gesundheitsinformatik ist das Datenmanagement (HDM), bei dem Daten, Informationen und Wissen aus dem Gesundheitswesen zur Entscheidungsunterstützung von Leistungserbringern, Lehrkrankenhäusern, Forschungszentren sowie Pharma- und Biotech-Unternehmen genutzt werden. Das Datenmanagement im Gesundheitswesenentwickelt sich weiter und verbessert die Bereitstellung und Unterstützung von medizinischen Behandlungen.
Die sinnvolle Nutzung von Gesundheitsdaten und das Management von Patientenergebnissen bestimmen heute die Praxis der Gesundheitsversorgung. Heute können wir dies bei der Verwaltung der weltweiten Reaktion auf COVID sehen. Die Reaktion ist sehr data driven , um Entscheidungen für eine angemessene Reaktion auf das Virus weltweit zu treffen.
Was ist Datenmanagement im Gesundheitswesen?
Datenmanagement im Gesundheitswesen (HDM) ist der Prozess der Verwaltung des Lebenszyklus von Gesundheitsdaten. Die Daten werden erstellt, gespeichert, organisiert, verarbeitet, archiviert und vernichtet. Darüber hinaus werden die Daten gesichert und geschützt, um ein strenges Maß an Vertraulichkeit und Integrität aufrechtzuerhalten, und stehen nur denjenigen zur Verfügung, die Zugriff darauf benötigen. Datenbankmanagementsysteme für das Gesundheitswesen sind in der Lage, all dies und noch viel mehr zu leisten, wie z. B. die Analyse unterschiedlicher und vielfältiger Datensätze aus mehreren internen und externen Quellen, um Anwendungen, Geräten und Menschen operative Unterstützung und Entscheidungshilfe zu bieten.
Datenmanagement im Gesundheitswesen geht es zunehmend um digitale Daten, On-Premises, in der Cloud und am Rande des Netzwerks für mobile und telemedizinische Anwendungen sowie medizinische Geräte und Instrumentierung. Es gibt strukturierte und unstrukturierte Daten, die verwaltet werden müssen. Einige Organisationen beginnen, ein Data Warehouse für die Datenmengen zu nutzen, die in einem Healthcare Datenmanagement System (HDMS) verwaltet und analysiert werden müssen. Zu diesen Systemen gehört auch ein Clinical Decision Support System (CDSS), das alle gespeicherten Daten nutzt, um die Interpretation, Pflegepläne und Behandlungen für Patienten zu automatisieren.
Das Datenmanagement im Gesundheitswesen, das manchmal auch als digitales Datenmanagement im Gesundheitswesen bezeichnet wird, beschränkt sich nicht auf elektronische Gesundheits- oder Krankenakten (EHRs oder EMRs), sondern umfasst auch Gesundheitsdaten der Bevölkerung, andere klinische Daten zur Wirksamkeit von Medikamenten oder sogar Protokolle medizinischer Instrumente und RF-ID-Etiketten an verschiedenen physischen Gütern von Betten bis zu Bettpfannen, die für die Verwaltung der supply chain erforderlich sind. Die Verwaltung der Daten umfasst auch alle Betriebs- und Finanzdaten von Gesundheitsdienstleistern und Kostenträgern - öffentlichen wie nationalen und staatlichen Gesundheitsprogrammen wie Medicare und Medicaid sowie privaten Versicherern.
Herausforderungen des Datenmanagement
Die Herausforderungen im Bereich des Datenmanagement im Gesundheitswesen liegen in der Befähigung der Menschen, sowohl der Leistungserbringer im Gesundheitswesen als auch der Patienten. Die Prozesse und Technologien müssen auf die Bedürfnisse aller Beteiligten in der gesamten Wertschöpfungskette für die Bereitstellung und Inanspruchnahme der Gesundheitsversorgung abgestimmt werden. Einige der größten Herausforderungen des Datenmanagement im Gesundheitswesen sind:
- Sicherheit der Daten. Daten müssen sicher gespeichert werden - vertraulich, integer und nur für diejenigen zugänglich, die darauf Zugriff haben sollen. Die Verpflichtung zur sicheren Weitergabe von Daten ist der erste Schritt zur Verbesserung der Ergebnisse und zur Umstellung auf ein wertorientiert Modell der Leistungserbringung und der Zahlungsintegrität und weg von unserem derzeitigen ineffizienten Gebührenmodell. Dies trägt auch dazu bei, Patientendaten vor unbefugten Quellen zu schützen, die die Daten für andere Zwecke wie Ransomware nutzen könnten. Die Daten müssen gemäß dem US Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPPA) geschützt werden. Das System muss den staatlichen Vorschriften für rollenbasierten Zugriff, Verschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung entsprechen. Außerdem muss das System widerstandsfähig und vor Cyberangriffen geschützt sein.
- Datenintegration. Die Integration von Gesundheitsdaten ist für verschiedene Interessengruppen wichtig, darunter Patienten, Leistungserbringer, Gläubiger, Kostenträger und Behörden. Die Integration und Analyse verschiedener Daten des Gesundheitswesens: klinische, operative und finanzielle Daten, einschließlich der Kombination dieser Daten mit externen Gesundheitsdaten der Bevölkerung und anderen sozialen Determinanten der Gesundheit, wird für das Datenmanagement im Gesundheitswesen wertvoll.
- Katalog der Datensätze. All die verschiedenen Datensätze aus Asset-IDs und EMRs, Claims, EHRs, Pop Health Data, Accounts Receivables und anderen Quellen führen zu Herausforderungen bei der Kennzeichnung und Verwaltung einer Vielzahl von Metadaten mit geeigneten Ontologien und Taxonomien für verschiedene Elemente jedes Datensatz im Verhältnis zum Rest. Darüber hinaus kann die Aufnahme, Replikation und Kombination von Daten zu Duplikaten, Fehlern und anderen Anomalien führen, die identifiziert und beseitigt werden müssen, um eine Vielzahl von Problemen zu vermeiden, die von unerwünschten Arzneimittelwirkungen bis zu Zahlungsbetrug reichen.
- Das Datenmanagement im Gesundheitswesen umfasst alles, von den Krankenakten in großen ERP-Anwendungen für Krankenhäuser wie Cerner oder EPIC über Formate für die medizinische Bildgebung wie DICOM, das ein Bild oder Video in JPEG- oder MPEG-Formaten kapselt, bis hin zu EDI-Formaten für die Einreichung von Ansprüchen wie X.12 837. Ein Datenmanagement für das Gesundheitswesen muss in der Lage sein, zwischen verschiedenen Datenformaten im Gesundheitswesen zu konvertieren. Aufrechterhaltung der Datenqualität
Medizinische Aufzeichnungen müssen genau sein. Das Verwaltungssystem für die Aufzeichnung muss bei der Umwandlung medizinischer Aufzeichnungen in korrekte Daten die Aufsicht haben. Es können viele Fehler und Auslassungen auftreten, die dem Patienten Schaden zufügen können.
Andere Herausforderungen können mit den Technologien zusammenhängen, die für die Daten verwendet werden. Die Datenbank muss für alle gesammelten Daten skalierbar sein. Die Daten müssen von verschiedenen technischen Plattformen und Quellen konsolidiert werden können. Das Healthcare Provider Datenmanagement und Hospital Datenmanagement System muss all diese Anforderungen kennenlernen . Cloud Enterprise Data Warehouses und Data Marts können eine praktikable Lösung sein, um diese Probleme zu lösen.
Vorteile von Datenmanagement
Der Nutzen des Datenmanagement im Gesundheitswesen kann aus einer elementaren Perspektive betrachtet werden. Je besser die Daten sind, die man hat, desto bessere Entscheidungen können getroffen werden, und desto bessere Ergebnisse können in Bezug auf die Gesundheitsversorgung der Patienten erzielt werden. Neben dem bedeutsamen Aspekt der Bereitstellung von Gesundheitsversorgung, um Patienten zu helfen.
Einige weitere Vorteile des Datenmanagement im Gesundheitswesen sind:
- Data Analytics. Sie kann genutzt werden, um Vorhersagen über den Gesundheitszustand von Patienten zu treffen und so eine bessere Behandlung und insgesamt einen besseren proaktiven Ansatz für die Gesundheitsversorgung zu ermöglichen - eine allgemeine Verbesserung der Gesundheitsergebnisse für den Patienten und manchmal auch für die Allgemeinheit.
- Bessere Abstimmung und Kommunikation. Die Kommunikation zwischen Patienten, Leistungserbringern und anderen Beteiligten wird verbessert, insbesondere durch den Zugang zu digitalen Akten. Eine umfassende Sicht auf den Patienten kann eine bessere Zusammenarbeit zwischen Ärzten ermöglichen. Dies ist auch über geografische Grenzen und Länder hinweg hilfreich.
- Bessere Einbindung der Patienten in das Gesundheitswesen. Dazu gehört eine bessere Einsicht in die Patientenakten, um Behandlungen, Trends und proaktive Pflege zu verstehen. Der Patient kann bei Bedarf jederzeit und von jedem Ort aus auf seine Gesundheitsdaten zugreifen.
- data driven Entscheidungen. Historische Daten, Echtzeitdaten und andere Daten können dazu beitragen, die Entscheidungsfindung von Anbietern und Patienten zu verbessern. Daten können die Diagnosefähigkeit von Anbieter und Patient verbessern, anstatt ungenaue Vermutungen auf der Grundlage von Vermutungen anzustellen.
- Integration mit persönlichen gesundheitsbezogenen Aktivitäten des Patienten. Körperliche Aktivität, insbesondere die mit Sensoren überwachte Aktivität des einzelnen Patienten, kann in das Aufzeichnung für verbesserte Behandlungen eingespeist werden. Heute ermöglichen viele mobile Anwendungen die Integration oder den Austausch von Daten von Sensoren oder anderen Anwendungen mit Datenmanagement im Gesundheitswesen.
- Integration mit aufkommenden Technologien. Verbesserte Integration mit künstlicher Intelligenz, um die Diagnose von Krankheiten zu unterstützen, ohne dass ein Arztbesuch erforderlich ist - bessere Integration mit medizinischen Chatbots, die medizinische Wissensmanagementsysteme mit Gesundheitsdatenwissen für Self-Service nutzen.
Neben den oben genannten Herausforderungen und Vorteilen kann eine hochwertige, gut organisierte Lösung für das Datenmanagement erreicht werden. Lösungen für Gesundheitsdaten und -management unterstützen eine Vielzahl von Anwendungsfällen, darunter ein verbessertes Management chronischer Krankheiten, beschleunigte klinische Studien mit präziseren Empfehlungen, eine optimierte Nutzung der Ressourcen von Leistungserbringern, verbesserte Wellness-Programme, eine bessere Abstimmung zwischen Kostenträgern und Leistungserbringern und damit eine Verringerung des Zeit- und Kostenaufwands, der mit dem Hin und Her zwischen Downcoding und Upcoding verbunden ist.
HDM-Entscheidungshilfesysteme
Daten im Gesundheitswesen ermöglichen allen Beteiligten - vom Leistungserbringer bis zum Patienten - eine Entscheidungshilfe. Daten sind überall und müssen in Echtzeit verfügbar sein, um zeitnahe Entscheidungen zu ermöglichen. Mit integrierten, sicheren und kollaborativen Systemen können Daten verwendet werden, um alles, was mit dem Gesundheitswesen zu tun hat, zu messen, Entscheidungen zu verwalten und Maßnahmen zu monetarisieren. Kataloge mit Informationen über Gesundheitsdienstleistungen können von verschiedenen Anbietern erstellt und mit faktischen Echtzeitdaten genutzt werden, um die Verfügbarkeit von Dienstleistungen und Produkten zu ermitteln.
So viele Entscheidungen können mit Hilfe eines Data Warehouse für das Gesundheitswesen getroffen werden, das verschiedene Informationen für verschiedene Beteiligte in der Organisation des Gesundheitsdienstleisters oder für den Patienten selbst enthält. Versorgungsketten für physische Gesundheitseinrichtungen, Medikamente, Spezialbehandlungen usw. können alle mit einem Datenbanksystem für das Gesundheitswesen verwaltet werden, insbesondere mit einem integrierten, gemeinsam genutzten und sicheren System für alle Anbieter.
Aufstrebende Technologien wie künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und andere können die Vorteile von sozialen, mobilen und Cloud mit der Nutzung von Gesundheitsdaten nutzen, um zahlreiche Anwendungsfälle zu unterstützen. Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme können evidenzbasierte Daten analysieren, die in einem Gesundheitsmanagementsystem an jedem beliebigen Punkt der Versorgung gesammelt werden, sei es in der Routine- oder Notfallversorgung.
Wenn ein Leistungserbringer im Gesundheitswesen seine Arbeit besser machen kann und der Patient mehr über die Versorgung weiß, ist das für beide von Vorteil. Datenmanagement für das Gesundheitswesen in Verbindung mit der Expertenmeinung von Leistungserbringern werden die Effizienz und Effektivität der Gesundheitsversorgung steigern.
Schlussfolgerung
Betrug im Gesundheitswesen betrifft alle, vom Patienten bis zum Anbieter. Lösungen für Datenmanagement im Gesundheitswesen können dazu beitragen, diese Herausforderungen zu verringern. Das Datenqualitätsmanagement im Gesundheitswesen trägt zum Schutz vor Abrechnungen, Identitätsdiebstahl, Fälschungen, Medikamentenmissbrauch und vielen anderen Problemen bei. Die Integrität von Datenmanagement im Gesundheitswesen kann dazu beitragen, das Gesundheitswesen und einzelne Patienten finanziell zu schützen. Je sicherer Gesundheitssysteme und Datenbanken integriert und von Kostenträgern und Leistungserbringern gemeinsam genutzt werden, desto besser können die Transparenz und die Durchsetzung von Regeln und Vorschriften unterstützt werden.
Im Rahmen des Cures Act wurden Kostenträger und Leistungserbringer im Gesundheitswesen kürzlich angewiesen, mehr Daten auszutauschen, und es wurden aktualisierte Formate für den Austausch von Daten in verschiedenen Formaten in einer neuen Version von HL7 namens FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) empfohlen. Entscheidend ist, dass die Daten gemäß der HIPAA-Compliance und den Need-to-Use-Richtlinien von Meaningful Use geschützt werden. Von zentraler Bedeutung für die Einhaltung von HIPAA und Meaningful Use ist die Verschlüsselung aller Data-at-Rest mit AES-256-Bit-Verschlüsselung, die Verwendung von SSL und Verschlüsselung für Daten bei der Übertragung und die Kombination von granularer Maskierung und Autorisierung von Daten mit rollenbasierter Multi-Faktor-Authentifizierung für den Zugriff. Wenn Daten in die Cloud verlagert werden oder von außerhalb der Organisation zugänglich sind, sollten auch die inhärenten Cloud der drei öffentlichen Cloud (AWS, Azure und GCP) genutzt werden.
Darüber hinaus sind medizinische Fehler eine der Haupttodesursachen in den Vereinigten Staaten. Einige dieser Fehler sind auf Kommunikationsprobleme zwischen Leistungserbringern und Patienten, fehlende Informationen für Verschreibungsentscheidungen und schlechte Datendokumentation zurückzuführen. Diese Arten von medizinischen Fehlern können durch ein verbessertes Datenmanagement im Gesundheitswesen reduziert werden.
Wie bereits erwähnt, können wir alle die Auswirkungen des Datenmanagement im Gesundheitswesen auf die Art und Weise sehen, wie die Welt Daten austauscht, um auf COVID zu reagieren. Die Daten werden koordiniert, gemeinsam genutzt und schnell ausgetauscht. Auf der Grundlage der Daten können Experten auf der ganzen Welt informierte Entscheidungen darüber treffen, wie auf das Virus zu reagieren ist, und zwar auf der Grundlage vieler Faktoren, wie z. B. ihrer Wirtschaft und anderer einzigartiger Beschränkungen. Die breite Öffentlichkeit achtet wie nie zuvor auf Gesundheitsdaten, um individuelle Entscheidungen über ihre Versorgungsmöglichkeiten zu treffen.
Healthcare Datenmanagement hat viele Herausforderungen und Vorteile. Healthcare Datenmanagement Unternehmen sind schnell dabei, die Herausforderungen von heute und morgen kennenlernen . Die Vorteile überwiegen eindeutig die Herausforderungen. Die Zukunft sieht rosig aus mit der Ermöglichung neuer innovativer Technologien zur Unterstützung des Gesundheitswesens sowohl für Anbieter als auch für Patienten.
