„Digitalisierung ist nicht das Problem, die Datenintegration ist es“

M&K: Deutsche Kliniken haben in den vergangenen Jahren massiv in Digitalisierung investiert. Trotzdem sprechen viele noch von Datensilos. Wo stehen die Kliniken tatsächlich?

Manfred Merkelbach: Die Kliniken sind wesentlich digitaler, als es die öffentliche Wahrnehmung vermuten lässt. Das Problem ist eher, dass die Digitalisierung in vielen Bereichen in Silos stattgefunden hat. Es gibt ein KIS, Systeme für Finanzbuchhaltung und Personalwirtschaft, Dienstplanung, BI und zahlreiche Speziallösungen. Jedes System erfüllt seinen Zweck, aber die Daten sind häufig nicht systemübergreifend nutzbar.

Digitalisierung wird oft noch zu technisch verstanden. Dass ein Prozess mit Software statt mit Papier abgebildet wird, sagt zunächst wenig über die Datenintegration aus. Entscheidend ist, ob die Systeme dieselbe Sprache sprechen und ob die Daten in anderen Anwendungen sinnvoll weiterverwendet werden können. Genau daran scheitert es in vielen Kliniken noch.

Wo liegt die Ursache? An der historisch gewachsenen Systemlandschaft?

Merkelbach: Das ist ein Teil des Problems. Mindestens ebenso wichtig ist aber, dass bei der Einführung einzelner Systeme zu wenig über deren Grenzen hinausgedacht wird. Ein Dienstplansystem wird beispielsweise mit Blick auf die Dienstplanung eingeführt. Dabei entstehen dort Daten, die auch für Personalwirtschaft, Controlling oder andere Anwendungen relevant sind.

In einem aktuellen Projekt bei einem größeren Klinikverbund gab es beispielsweise ein Feld für die Kostenstelle, das schlicht nicht gepflegt worden war. Bei der Anbindung an andere Systeme stellte sich dann heraus, dass diese Information fehlte. Ähnlich problematisch waren Stationskürzel, die in einem System anders oder teilweise sogar falsch hinterlegt waren. Solche Fehler entstehen lange vor der eigentlichen Schnittstelle.

Damit sind wir beim Thema Datenqualität. Ist sie inzwischen wichtiger als die reine technische Integration?

Merkelbach: Datenqualität ist eine Grundvoraussetzung für Integration. Eine technisch funktionierende Schnittstelle macht aus schlechten Daten keine guten Daten. Deshalb muss man insbesondere die Steuerungs- und Stammdaten von Anfang an sauber definieren: Organisationseinheiten, Stationen, Kostenstellen, Personalnummern oder Fallnummern müssen systemübergreifend eindeutig sein.

Ein sehr simples Beispiel sind Personalnummern. Wenn eine Nummer wie 007 als Zahl statt als Text verarbeitet wird, wird daraus 7. Die Schnittstelle funktioniert technisch trotzdem – die Datensätze passen anschließend nur nicht mehr zusammen. Noch gravierender sind Dubletten bei Patientenstammdaten. Schon eine abweichende Schreibweise eines Namens kann dazu führen, dass ein neuer Patient angelegt wird. Dann existieren unter Umständen mehrere Stammsätze für dieselbe Person und die Behandlungshistorie verteilt sich auf unterschiedliche Akten.

Das klingt zunächst nach kleinen Fehlern mit großen Folgen. Warum bekommt man solche Probleme nicht besser in den Griff?

Merkelbach: Weil Datenqualität häufig erst dann zum Thema wird, wenn ein Projekt bereits läuft. Der Fertigstellungstermin steht fest, die Anwendung soll zu einem bestimmten Zeitpunkt produktiv gehen – und die Qualität der Daten wird nachrangig behandelt. Das ist zu kurz gedacht. Gerade bei Strukturdaten muss zu Beginn festgelegt sein, was beispielsweise eine Station ist, wie sie heißt und welches Kürzel sie in allen beteiligten Systemen trägt.

Man muss bei solchen Projekten über den eigentlichen Anwendungsfall hinausdenken: Wo werden die Daten später benötigt? Welche Systeme greifen darauf zu? Welche Bedeutung hat ein Feld in einem anderen Kontext? Das kostet am Anfang etwas mehr Aufmerksamkeit, erspart später aber erhebliche Aufwände.

Mit HL7 und FHIR gibt es seit Jahren Standards für den Datenaustausch. Warum ist Interoperabilität trotzdem noch ein Problem?

Merkelbach: Weil ein technischer Standard allein nicht automatisch für konsistente Daten sorgt. HL7 und FHIR bieten wichtige Grundlagen für den Austausch und sollten konsequent genutzt werden. Aber auch die Inhalte müssen einheitlich definiert sein. Wenn zwei Systeme dieselbe Organisationseinheit unterschiedlich bezeichnen oder eine Kostenstelle jeweils anders interpretieren, hilft auch die beste Schnittstelle nicht weiter.

Bei eher statischen Daten wie Organisationseinheiten oder Kostenstellen ist eine Harmonisierung vergleichsweise unkompliziert. Schwieriger wird es bei dynamischen Daten wie Fallnummern oder Patientendaten, die laufend entstehen und zwischen unterschiedlichen Systemen ausgetauscht werden. Auch hier gibt es Standards und etablierte Verfahren. Entscheidend ist, sie konsequent in die Systemlandschaft zu bringen.

Welche Rolle können föderierte Datenräume dabei spielen?

Merkelbach: Föderierte Strukturen haben einen großen Vorteil: Nicht jedes Krankenhaus muss seine Systeme aufgeben und alle Daten in eine zentrale Plattform übertragen. Ein Krankenhaus kann sein eigenes KIS und seine bestehenden Anwendungen behalten und darüber einen Data Hub beziehungsweise Datenlayer etablieren. Dieser bildet eine kontrollierte Zugriffsschicht für andere Systeme und berechtigte Nutzer.

Ein niedergelassener Arzt könnte sich beispielsweise entsprechend legitimieren und die Befunddaten seiner Patienten abrufen, ohne direkten Zugriff auf das gesamte KIS zu erhalten. Für andere Nutzer und Zwecke lassen sich wiederum andere Zugriffsrechte definieren. Die Daten bleiben dort, wo sie entstehen, werden aber über definierte Schnittstellen und Regeln nutzbar.

Damit wird Governance mindestens so wichtig wie die Technologie. Wie sollte sie aussehen?

Merkelbach: Es muss eindeutig geregelt sein, wer welche Daten zu welchem Zweck nutzen darf. Ein Hausarzt benötigt Zugriff auf die Daten seiner Patienten. Für bestimmte Forschungszwecke können dagegen anonymisierte Datenbestände relevant sein. Diese unterschiedlichen Anforderungen lassen sich über entsprechende Rollen und Zugriffsrechte abbilden.

Der europäische Gesundheitsdatenraum EHDS geht ebenfalls in diese Richtung: Daten sollen für definierte Zwecke nutzbar werden, ohne dass damit automatisch ein uneingeschränkter Zugriff auf die zugrunde liegenden Systeme verbunden ist. Für die Kliniken bedeutet das, dass sie klare Governance-Regeln und technische Zugriffsschichten benötigen.

Ist Datenschutz damit noch das zentrale Hindernis für eine bessere Datennutzung?

Merkelbach: Datenschutz muss selbstverständlich ernst genommen werden. In den Kliniken ist inzwischen aber sehr viel stärker verstanden worden, dass es darum geht, Zugriffe sauber zu definieren und technisch abzusichern. Das eigentliche Problem ist zunehmend die Frage, wie Datenqualität und Governance praktisch organisiert werden.

Gerade bei einem föderierten Ansatz muss nachvollziehbar sein, wer auf welche Daten zugreifen kann und warum. Wenn diese Regeln sauber definiert sind, lässt sich auch die Datennutzung kontrolliert organisieren. Der Datenschutz steht einer besseren Datennutzung also nicht grundsätzlich entgegen – er verlangt nach klaren Strukturen.

Sie plädieren für einen zentralen Data Hub innerhalb des Krankenhauses. Was sollte dieser konkret leisten?

Merkelbach: Ein Data Hub sollte deutlich mehr sein als eine zentrale Ablage oder ein Lieferant für das Controlling. Er sollte die Daten aus den verschiedenen Quellsystemen zusammenführen, ihre Qualität messbar machen und Auffälligkeiten zurückmelden können. Wenn beispielsweise Patientendaten Dubletten enthalten oder Kostenstellen uneinheitlich verwendet werden, sollte der Data Hub diese Probleme erkennen und einen Hinweis an das jeweilige Quellsystem geben.

Damit entsteht ein kontinuierlicher Qualitätskreislauf: Daten werden übernommen, geprüft und bei Bedarf wird die Qualität an der Quelle verbessert. Das ist wesentlich nachhaltiger, als Fehler erst in nachgelagerten Reports zu entdecken.

Wo wird dieser Ansatz für ein Krankenhaus konkret wirtschaftlich relevant?

Merkelbach: Der entscheidende Punkt ist die bessere Nutzung vorhandener Ressourcen. Neu ist nicht automatisch besser. Bevor ein Krankenhaus das nächste System anschafft, sollte es sich fragen, welchen zusätzlichen Nutzen es aus den bereits vorhandenen Daten ziehen kann.

Ein konkretes Beispiel ist das OP-Management. Wenn Personal- und OP-Daten integriert vorliegen, kann ein Dashboard zeigen, wie Kapazitäten tatsächlich genutzt werden und wo sich Engpässe ergeben. Ähnliche Potenziale gibt es bei Personalplanung, Controlling und anderen Steuerungsprozessen. Der Mehrwert entsteht also nicht allein durch die Datenintegration, sondern dadurch, dass Entscheidungen auf einer konsistenten Datengrundlage getroffen werden können.

Und welche Rolle spielt dabei künftig KI?

Merkelbach: KI kann gerade bei Planung und Steuerung sehr interessant werden. Moderne Algorithmen lassen sich beispielsweise für Personal- oder OP-Planung einsetzen und können große Datenmengen in die Entscheidungsfindung einbeziehen. Aber KI verschärft gleichzeitig die Anforderungen an die Datenqualität. Wenn die Grundlage falsch, unvollständig oder widersprüchlich ist, werden auch die Ergebnisse eines guten Algorithmus nicht besser.

Deshalb sehe ich Datenqualität als eine der zentralen Aufgaben der kommenden Jahre. Die technische Infrastruktur ist vorhanden oder lässt sich schaffen. Die entscheidende Frage ist, ob die Kliniken ihre vorhandenen Daten so strukturieren und harmonisieren, dass sie tatsächlich über Systemgrenzen hinweg nutzbar werden. Erst dann lässt sich aus Digitalisierung ein messbarer Effizienzgewinn machen.