Datenqualität im Krankenhaus
10.07.2012 -
Datenqualität im Krankenhaus. Moderne Krankenhäuser müssen sich ähnlichen betriebswirtschaftlichen Herausforderungen stellen wie andere Unternehmen. In der Konsequenz bedeutet dies die Integration bisher getrennter (z.B. ambulanter und stationärer) Versorgungseinheiten, die Optimierung von Controlling und Prozessmanagement sowie die Etablierung von Business Intelligence- Systemen. Zur effizienten Umsetzung solcher Herausforderungen wiederum ist in solchen hochgradig datenintensiven Organisationen eine hohe Daten- und Informationsqualität unerlässlich. Dabei werden nachhaltige Qualitätskonzepte schon mittelfristig ihre Kostenvorteile unter Beweis stellen können.
Dies war der Tenor der Vorträge des von der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität (DGIQ e.V.) gestalteten Thementages auf dem BI/EII-Forum der CeBIT, zu dem sie unter anderem den ausgewiesenen Datenqualitätsexperten Dr. Bruce Davidson, Director Resource & Outcomes Management im Cedars- Sinai Health System, Los Angeles, als Gastredner eingeladen hatte. Eine mangelhafte Qualität der in Krankenhäusern erfassten bzw. verarbeiteten Daten hat signifikante Konsequenzen wie beispielsweise kostenträchtige Beschaffungsprozesse, massive Einnahmeverluste aufgrund fehlerhafter Kodierungen im Rahmen des G-DRG-Systems sowie u. U. sogar eine qualitative Beeinträchtigung der Patientenversorgung insbesondere durch den mangelhaften Datenaustausch zwischen den involvierten Abteilungen.
Letztlich muss auch jede Bemühung um eine stärkere Kundenorientierung an derartigen Schwierigkeiten scheitern. Zwar helfen Standards wie HL7 oder DICOM, die Interoperabilität zwischen IT-Systemen und somit die Erfüllung bestimmter Datenqualitätsanforderungen wie z.B. Verfügbarkeit und Einheitlichkeit von Daten zu gewährleisten. Ein ganzheitliches Datenqualitätsmanagement zur Abwendung und nachhaltigen Vermeidung der verschiedenartigen Mängelursachen erfordert jedoch zusätzlich die Berücksichtigung weiterer Qualitätsmerkmale wie Korrektheit, Vollständigkeit, Aktualität usw. Zur Erfüllung derartiger Anforderungen ist die Einbeziehung organisatorischer und prozess-bezogener Aspekte unerlässlich. Unter anderem wird so eine bessere Abstimmung zwischen Erfassern, Verwaltern und Nutzern von Daten sowie eine stärkere Sensibilisierung von Mitarbeitern und eine effizientere Prozessausführung erreicht.
Eine weitere Herausforderung für das Datenqualitätsmanagement in Krankenhäusern besteht nach Prof. Dr. Holger Hinrichs (Lübeck) im Spannungsfeld zwischen operativer Datenwelt sowie dispositiven Analyse- und Wissensmanagementsystemen („Hospital Intelligence“). Beispielsweise geben genaue Analysen zur Auslastung von Stationen oder Ausgaben für Medikamente im Zeitverlauf wichtige Argumente für entsprechende Managemententscheidungen. Insofern wird eine qualitätsgerechte Überführung der Daten in flexible Auswertungssysteme einen wichtigen Erfolgsfaktor darstellen. Nicht zuletzt muss ein optimales wirtschaftliches Verhältnis zwischen einem einmalig relativ hohen Aufwand für die nachhaltige Beseitigung von Qualitätsmängeln in der operativen Datenwelt sowie im Einzelfall zwar weniger aufwändigen, jedoch immer wiederkehrenden Bereinigungsroutinen bei der Datenüberspielung in die Analysesysteme gefunden werden.