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) von Daten, Informationen und Wissen aus dem Gesundheitswesen zur Entscheidungsunterstützung von Leistungserbringern, Lehrkrankenhäusern, Forschungszentren sowie Pharma- und Biotech-Unternehmen. Das Datenmanagement im Gesundheitswesen entwickelt sich weiter und verbessert die Bereitstellung und Unterstützung von medizinischen Behandlungen.
Die Auswertung 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 erfüllen. 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.
- Verbesserte Einbindung der Patienten in die Gesundheitsversorgung. Dazu gehört eine bessere Übersichtlichkeit der Patientenakten, damit die Patienten Behandlungen, Entwicklungstrends und proaktive Versorgungsmaßnahmen besser nachvollziehen können. Die Patienten können bei Bedarf jederzeit und von überall aus problemlos auf ihre 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 den gesundheitsbezogenen Aktivitäten der Patienten. Körperliche Aktivität, insbesondere die vom Patienten selbst mithilfe von Sensoren erfasste Aktivität, kann zur Verbesserung der Behandlung in das Aufzeichnung eingespeist werden. Heutzutage ermöglichen viele mobile Anwendungen die Integration oder den Austausch von Daten aus Sensoren oder anderen Anwendungen mit Datenmanagement im Gesundheitswesen.
- Integration mit neuen Technologien. Verbesserte Integration mit künstlicher Intelligenz, um die Diagnose von Krankheiten zu erleichtern, ohne dass ein persönlicher Arztbesuch erforderlich ist – bessere Integration mit medizinischen Chatbots, die medizinische Wissensmanagementsysteme nutzen, die mit Gesundheitsdaten verknüpft sind, um Self-Service zu ermöglichen.
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
Gesundheitsdaten dienen allen Beteiligten – vom Anbieter bis zum Patienten – als Entscheidungshilfe. Daten sind allgegenwärtig und müssen in Echtzeit verfügbar sein, um eine zeitnahe Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Mithilfe integrierter, sicherer Kollaborationssysteme lassen sich Daten nutzen, um alle gesundheitsbezogenen Aspekte zu erfassen, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu monetarisieren. Informationskataloge für Gesundheitsdienstleistungen können von verschiedenen Anbietern erstellt und mit sachlichen Echtzeitdaten genutzt werden, um die Verfügbarkeit von Dienstleistungen und Produkten zu ermitteln.
Mithilfe eines Gesundheitsdaten-Warehouses, das vielfältige Informationen enthält, können zahlreiche Entscheidungen von verschiedenen Akteuren innerhalb der Organisation eines Gesundheitsdienstleisters oder für den Patienten selbst getroffen werden. Die Lieferketten für den physischen Gesundheitsbereich, Medikamente, Spezialbehandlungen usw. lassen sich alle mit einem Gesundheitsdatenbanksystem verwalten, insbesondere mit einem integrierten, gemeinsamen und sicheren System zwischen den Anbietern.
Neue Technologien wie künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und andere können soziale, mobile und Cloud nutzen, um Gesundheitsdaten für zahlreiche Anwendungsfälle einzusetzen. Klinische Entscheidungshilfesysteme können evidenzbasierte Daten analysieren, die in einem Gesundheitsmanagementsystem an jedem Versorgungsort – sei es in der Routineversorgung oder in der Notfallversorgung – erfasst wurden.
Wenn medizinisches Fachpersonal seine Arbeit besser erledigen kann und der Patient besser über die Behandlung informiert ist, ist das für beide Seiten von Vorteil. Datenmanagement im Gesundheitswesen in Verbindung mit dem Fachwissen des medizinischen Personals steigern die Effizienz und Wirksamkeit der Gesundheitsversorgung.
Schlussfolgerung
Betrug im Gesundheitswesen betrifft alle – von Patienten bis hin zu Leistungserbringern. Datenmanagement im Gesundheitswesen können dazu beitragen, diese Herausforderungen zu bewältigen. Das Datenqualitätsmanagement im Gesundheitswesen schützt vor Abrechnungsbetrug, Identitätsdiebstahl, Fälschungen, Medikamentenmissbrauch und vielen anderen Problemen. Die Integrität der Datenmanagement im Gesundheitswesen kann dazu beitragen, sowohl dem Gesundheitswesen als Ganzes als auch einzelnen Patienten finanzielle Einsparungen zu ermöglichen. Je sicherer Gesundheitssysteme und Datenbanken integriert und zwischen Kostenträgern und Leistungserbringern ausgetauscht werden, desto besser können Transparenz und die Durchsetzung von Vorschriften und Regelungen gewährleistet werden.
Vor kurzem wurden Kostenträger und Leistungserbringer im Gesundheitswesen im Rahmen des Cures Act dazu angehalten, mehr Daten auszutauschen, und es wurden ihnen aktualisierte Formate für den Datenaustausch in verschiedenen Formaten in einer neuen Version von HL7 namens FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) empfohlen. Entscheidend ist, dass die Daten gemäß den HIPAA-Vorschriften und unter Berücksichtigung der „Need-to-Use“-Richtlinien im Rahmen der „Meaningful Use“-Richtlinien geschützt werden. Von zentraler Bedeutung für die HIPAA-Konformität und „Meaningful Use“ ist die Verschlüsselung aller Data-at-Rest AES-256-Bit-Verschlüsselung, die Verwendung von SSL und Verschlüsselung für Daten während der Übertragung sowie die Kombination von granularer Maskierung und Autorisierung von Daten mit rollenbasiertem Zugriff und Multi-Faktor-Authentifizierung. Da Daten zudem in die Cloud verlagert werden Cloud von außerhalb der Organisation zugänglich sind, sollten auch die integrierten 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 werden durch Kommunikationsprobleme zwischen Leistungserbringern und Patienten, einen Mangel an Informationen für Verschreibungsentscheidungen und eine schlechte Datendokumentation verursacht. Diese Arten von medizinischen Fehlern können durch ein verbessertes Datenmanagement im Gesundheitswesen reduziert werden.
Wie bereits erwähnt, können wir alle beobachten, welchen Einfluss Datenmanagement im Gesundheitswesen Datenmanagement wie weltweit Daten ausgetauscht werden, um auf COVID zu reagieren. Daten werden koordiniert, gemeinsam genutzt und schnell weitergegeben. Auf der Grundlage dieser Daten können Experten weltweit informierte Entscheidungen treffen, wie sie auf das Virus reagieren sollen, wobei sie zahlreiche Faktoren wie die jeweilige Wirtschaftslage und andere spezifische Rahmenbedingungen berücksichtigen. Die breite Öffentlichkeit schenkt Gesundheitsdaten mehr denn je Beachtung, 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.
Actian und die Data Intelligence Plattform
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
