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Mit dem rasanten Wachstum der Gesundheitsbranche werden immense Datenmengen generiert. Laut dem Global Health Journal stammen rund 30 % des weltweiten Datenvolumens aus der Gesundheitsbranche. In den letzten fünf Jahren wurde mit einer Vervierfachung des Datenvolumens gerechnet – und dieser Trend dürfte sich in naher Zukunft nicht ändern. Marktanalysten prognostizieren ein jährliches Wachstum des Marktes für Gesundheitsdatenspeicherung von 19,9 % bis 2029 und ein jährliches Wachstum des Sektors für prädiktive Analysen im Gesundheitswesen von 23,7 % bis 2033.
Im Gesundheitswesen bieten Daten ein enormes Potenzial, die Patientenversorgung zu verbessern, die Forschung voranzutreiben und Arbeitsabläufe zu optimieren. Die effektive Nutzung dieser Datenfülle stellt jedoch eine erhebliche Herausforderung dar, sodass fast die Hälfte dieser Informationen ungenutzt bleibt. Hier kann Datenmapping den Wendepunkt bringen. In diesem Blogbeitrag erläutere ich das Konzept des Datenmappings im Gesundheitswesen, hebe seine unbestreitbaren Vorteile hervor und analysiere seine praktischen Anwendungen.
Datenmapping im Gesundheitswesen ist ein Prozess, bei dem Felder zwischen Datenbanken verschiedener Informationssysteme abgeglichen werden. Anders ausgedrückt: Datenmapping macht jede Verbindung verständlich und erstellt einen detaillierten Entwurf für alle Gesundheitsdaten innerhalb eines IT-Ökosystems.
Gesundheitsdaten stammen aus verschiedenen Quellen, wie z. B. EMRs oder EHRs, medizinischen CRMs, tragbaren Geräten, medizinischen Bildgebungssystemen und Abrechnungssystemen. Jede dieser Quellen verwendet unterschiedliche Datenaustausch- und Terminologiestandards, was die Dinge natürlich verkomplizieren kann. Beispielsweise kann ein Radiologiesystem DICOM und ein EHR HL7 verwenden, oder verschiedene Krankenhäuser können Verfahren mit unterschiedlichen Systemen wie CPT und SNOMED CT kodieren. Diese Unterschiede erschweren die Integration und Interpretation medizinischer Daten.
Durch die Nutzung von Datenmapping als Teil des Prozesses für Softwareentwicklung für das Gesundheitswesen können Anbieter ähnliche Daten problemlos verknüpfen und anschließend in einen einheitlichen Standard umwandeln. Dadurch können Gesundheitsunternehmen die branchenübliche Fragmentierung von Datensystemen überwinden und Daten effizient für die Patientenversorgung nutzen.
Mehr Kontrolle über das IT-Ökosystem im Gesundheitswesen durch Datenmapping
Datenmapping ist typischerweise Teil des Datenmigrationsprozesses in größeren Projekten. Im Gesundheitswesen wird es in verschiedenen Bereichen angewendet, es gibt jedoch einige gängige Szenarien.
Datenmigration bezeichnet die Übertragung von Daten von einem System in ein anderes, häufig beim Wechsel auf ein neues System, der Aktualisierung eines bestehenden Systems, dem Umzug in die Cloud oder bei der digitalen Transformation. Bei der Migration stellt das Datenmapping Verbindungen zwischen Datenfeldern in verschiedenen IT-Systemen her, ermöglicht eine fehlerfreie Übertragung und trägt zur Wahrung der Datenkonsistenz bei verschiedenen Lösungen bei.
Datenintegration legt Daten aus verschiedenen Quellen an einem zentralen Ort zusammen. Dies ist für Gesundheitsdienstleister, die operative und pflegebezogene Daten aus verschiedenen Systemen erfassen, unerlässlich. Das Datenmapping ist ein natürlicher Schritt bei der Integration, da es die Systeme, die dieselben Daten verwenden, verbindet und deren Konsistenz und Genauigkeit gewährleistet.
Gesundheitsdienstleister müssen häufig Daten von einem Format in ein anderes konvertieren, entweder um mehrere Systeme zu integrieren oder um die Nutzung und Analyse der Daten zu vereinfachen. Mithilfe von Gesundheitsdatenmapping können sie die Zusammenhänge zwischen Daten in Datenbanken unabhängig von der Art der Speicherung verstehen und anschließend die Transformation in ein einheitliches Format durchführen.
Bei der Implementierung von Business Intelligence im Gesundheitswesen trägt Datenmapping dazu bei, dass Daten aus verschiedenen Quellen für Analysen optimal aufeinander abgestimmt werden. Durch die Verknüpfung verschiedener Datenquellen werdenDatenextraktion, -bereinigung und -vorbereitung optimiert. So greifen BI-Tools auf analysebereite Daten zu und liefern präzisere, umsetzbare Erkenntnisse.
Viele Berichtslösungen verwenden eine einzigartige Terminologie und Datenstruktur, sodass medizinische Unternehmen ihre Daten entsprechend anpassen müssen. Mithilfe von Datenmapping synchronisieren Dienstleister im Gesundheitswesen ihre Daten mit der Berichtsterminologie und -struktur. Dies hilft zu definieren, welche Daten für bestimmte Berichte und Aufzeichnungen benötigt werden, und optimiert diesen Prozess.
Der elektronische Datenaustausch (EDI) automatisiert den Dokumentenaustausch zwischen Unternehmen im Gesundheitswesen – wie Krankenhäusern und Versicherungsunternehmen – und optimiert so Arbeitsabläufe und Datensatzverwaltung. Dabei legt das Datenmapping fest, welche Daten in Dokumenten verwendet werden, wo sie sich befinden und wie sie transformiert werden sollen, um der von der Zielsoftware benötigten Datenstruktur zu entsprechen.
Datenmigration bezeichnet die Übertragung von Daten von einem System in ein anderes, häufig beim Wechsel auf ein neues System, der Aktualisierung eines bestehenden Systems, dem Umzug in die Cloud oder bei der digitalen Transformation. Bei der Migration stellt das Datenmapping Verbindungen zwischen Datenfeldern in verschiedenen IT-Systemen her, ermöglicht eine fehlerfreie Übertragung und trägt zur Wahrung der Datenkonsistenz bei verschiedenen Lösungen bei.
Datenintegration legt Daten aus verschiedenen Quellen an einem zentralen Ort zusammen. Dies ist für Gesundheitsdienstleister, die operative und pflegebezogene Daten aus verschiedenen Systemen erfassen, unerlässlich. Das Datenmapping ist ein natürlicher Schritt bei der Integration, da es die Systeme, die dieselben Daten verwenden, verbindet und deren Konsistenz und Genauigkeit gewährleistet.
Gesundheitsdienstleister müssen häufig Daten von einem Format in ein anderes konvertieren, entweder um mehrere Systeme zu integrieren oder um die Nutzung und Analyse der Daten zu vereinfachen. Mithilfe von Gesundheitsdatenmapping können sie die Zusammenhänge zwischen Daten in Datenbanken unabhängig von der Art der Speicherung verstehen und anschließend die Transformation in ein einheitliches Format durchführen.
Bei der Implementierung von Business Intelligence im Gesundheitswesen trägt Datenmapping dazu bei, dass Daten aus verschiedenen Quellen für Analysen optimal aufeinander abgestimmt werden. Durch die Verknüpfung verschiedener Datenquellen werdenDatenextraktion, -bereinigung und -vorbereitung optimiert. So greifen BI-Tools auf analysebereite Daten zu und liefern präzisere, umsetzbare Erkenntnisse.
Viele Berichtslösungen verwenden eine einzigartige Terminologie und Datenstruktur, sodass medizinische Unternehmen ihre Daten entsprechend anpassen müssen. Mithilfe von Datenmapping synchronisieren Dienstleister im Gesundheitswesen ihre Daten mit der Berichtsterminologie und -struktur. Dies hilft zu definieren, welche Daten für bestimmte Berichte und Aufzeichnungen benötigt werden, und optimiert diesen Prozess.
Der elektronische Datenaustausch (EDI) automatisiert den Dokumentenaustausch zwischen Unternehmen im Gesundheitswesen – wie Krankenhäusern und Versicherungsunternehmen – und optimiert so Arbeitsabläufe und Datensatzverwaltung. Dabei legt das Datenmapping fest, welche Daten in Dokumenten verwendet werden, wo sie sich befinden und wie sie transformiert werden sollen, um der von der Zielsoftware benötigten Datenstruktur zu entsprechen.
Daten von schlechter Qualität kosten Unternehmen durchschnittlich 12,9 Millionen US-Dollar pro Jahr laut Gartner. Und die Datenprobleme häufen sich, was zu unübersichtlichen Datenökosystemen und Ungenauigkeiten führt, die die Entscheidungsfindung beeinflussen. Datenmapping kann helfen, viele dieser Probleme zu lösen und bietet die folgenden Vorteile.
Da das Datenmapping für die Interoperabilität unerlässlich ist, ermöglicht es dem medizinischen Fachpersonal den Zugriff auf sämtliche Pflegeinformationen, selbst wenn diese über verschiedene Systeme verteilt sind. Dies spart Zeit bei der Datensuche, verbessert die Pflegekoordination und reduziert den Verwaltungsaufwand.
Durch den Abgleich von Daten aus verschiedenen Quellen erhalten Gesundheitsdienstleister ein besseres Verständnis des Gesundheitsprofils eines Patienten, einschließlich Allergien, Medikamenten und früheren Behandlungen. Dies führt zu schnelleren Überweisungen, minimierten Verzögerungen und besseren Patientenergebnissen.
Manuelle Dateneingabe ist im Gesundheitswesen weit verbreitet und führt oft zu Fehlern, Duplikaten oder Abrechnungsproblemen. Datenmapping kann den Datentransfer zwischen verschiedenen Systemen erleichtern und so die Arbeitsbelastung des medizinischen Personals verringern. Studien belegen, dass es funktioniert: 30 % der Anbieter geben an, dass aggregierte Datenplattformen ihnen geholfen haben, Kosten zu sparen und ihr Personal besser zu managen.
Durch die Einführung von Datenmapping können Gesundheitsorganisationen ausführliche Datenanalysen durchführen und Bereiche zur Ressourcenoptimierung identifizieren. Diese Erkenntnisse tragen dazu bei, Personal und Ausrüstung effizienter einzusetzen, die Leistung der Mitarbeiter zu verbessern und die Ressourcennutzung zu maximieren.
Mithilfe von Datenmapping können Forscher vollständige Datensätze erstellen und große klinische Studien und Forschungsarbeiten durchführen. So können sie Krankheitstrends erkennen, den Ressourcenbedarf vorhersagen und effektivere Gesundheitsstrategien entwickeln.
Mit einem ordnungsgemäßen Datenmapping können Gesundheitsorganisationen sicherstellen, dass die Datensätze einheitlich strukturiert und gemäß gesetzlichen Vorgaben wie HIPAA und DSGVO verwaltet werden. Durch die Organisation und Zusammenlegung von Daten auf einer Plattform können Organisationen die Datengenauigkeit gewährleisten und die Sicherheitsanforderungen für geschützte Gesundheitsinformationen einfacher erfüllen.
"Meiner Erfahrung nach benötigen Gesundheitsdienstleister mit komplexen Datenökosystemen unbedingt eine robuste Datenzuordnung, insbesondere im Zuge der digitalen Transformation. Ich habe selbst erlebt, wie wichtig es ist, den Datenfluss zwischen verschiedenen Systemen zu optimieren, um Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten. Mein Team und ich verfügen über ein tiefes Verständnis der Prozesse im Gesundheitswesen und können Ihr Unternehmen bei der Abbildung der Gesundheitsdaten unterstützen und so die Grundlage für komplexere und innovativere IT-Projekte legen."
Aleh Yafimau
Delivery Manager
Die EHR-Software von Epic wird weltweit von über 305 Millionen Nutzern verwendet. Im Mittelpunkt des nahtlosen Datenaustauschs steht die Datenzuordnung. Diese Technologie ermöglicht Gesundheitsdienstleistern einen mühelosen Informationsaustausch und eine verbesserte, personalisierte Versorgung.
Merative, ehemals bekannt als IBM Watson Health, nutzt Datenmapping, um Patientendaten institutionenübergreifend für eine ausführlichere Forschung zu integrieren. Es gewährleistet außerdem die Genauigkeit und Standardisierung der Daten für präzise KI-Analysen und führt so zu besseren Entscheidungen im Gesundheitswesen.
Die HealthShare-Plattform von InterSystems verwaltet weltweit über eine Milliarde medizinische Datensätze und löst das Problem von Datensilos im Gesundheitswesen. Durch Datenmapping integriert und aggregiert HealthShare nahtlos Patienteninformationen aus verschiedenen Quellen wie elektronischen Patientenakten und Bildgebungssystemen.
Redox ist auf die Integration von Gesundheitsdaten spezialisiert und verbindet Organisationen, Anwendungen und Datenquellen. Das Unternehmen nutzt Datenmapping, um den Datenaustausch zu optimieren und einen sicheren Zugriff auf Patientendaten zu gewährleisten. Darüber hinaus ermöglicht Redox den bidirektionalen Datenaustausch in Echtzeit bei mehreren Umgebungen und die Transformation bestehender Datenstandards.
Haben Sie Schwierigkeiten, einen ganzheitlichen Überblick über Pflege und Operationen zu bekommen?
Datenmapping ist entscheidend für die Verwaltung der enormen Menge an generierten Gesundheitsdaten. Mithilfe von Datenmapping können Gesundheitsdienstleister eine fundiertere Versorgung gewährleisten, Fehler und Betriebskosten reduzieren und Behandlungspläne personalisieren.
Eine erfolgreiche Implementierung erfordert jedoch sorgfältige Planung und Erfahrung. Unser Expertenteam unterstützt Sie bei der Bewältigung der Komplexität des Prozesses und sorgt für einen reibungslosen Übergang. Wenn Sie mehr über Datenmapping, die potenziellen Vorteile für Ihr Unternehmen und unsere Unterstützung bei der Umsetzung positiver Veränderungen erfahren möchten, kontaktieren Sie uns gerne.
Kurz gesagt geht es beim Datenmapping im Gesundheitswesen darum, Felder zwischen den Datenbanken von Systemen zu verknüpfen. Mapping ist ein wesentlicher Schritt der Datenmigration und -integration und dient dem Informationsaustausch zwischen zwei oder mehr Systemen, wie z. B. EMR, EHR oder Patienten-Apps. Darüber hinaus ermöglicht es datensatzbasierte Analysen, prädiktive Analysen, Medikamententests, Patientenforschung und vieles mehr.
Datenmapping vereinfacht die Informationszusammenlegung aus verschiedenen Quellen, erleichtert die Koordination der Behandlung zwischen medizinischem Fachpersonal und vereinfacht die klinische Entscheidungsfindung. Wenn keine manuelle Dateneingabe in mehrere Systeme erforderlich ist, verringert sich das Risiko von Datenverlust, Behandlungsfehlern, fehlenden und doppelten Aufzeichnungen sowie Sicherheits- und Compliance-Problemen.
Richtig umgesetztes Gesundheitswesen-Datenmapping beeinträchtigt weder die Sicherheit noch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Dies erfordert die Verschlüsselung der Daten mit robusten Algorithmen und die Speicherung in einer geschützten Umgebung, auf die nur autorisiertes Personal zugreifen kann. Um Datenschutzbestimmungen wie HIPAA und DSGVO einzuhalten, benötigen Gesundheitsunternehmen, die Datenmapping implementieren möchten, zusätzliche Schutzmaßnahmen wie regelmäßige Audits und Schulungen ihrer Mitarbeiter zu bewährten Verfahren der Datensicherheit.
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