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Data Mapping im Gesundheitswesen: Vorteile, Anwendungen und zukünftige Trends

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Data Mapping im Gesundheitswesen: Vorteile, Anwendungen und zukünftige Trends

Die rasche Expansion des Gesundheitssektors und seiner Technologien erzeugt eine immense Menge an Daten und Informationen erzeugt. Statistiken zeigen, dass etwa 30 % des weltweiten Datenvolumens auf das Gesundheitswesen entfallen, mit einer prognostizierten Wachstumsrate von fast 36 % bis 2025. Damit liegt das Datenwachstum weit über dem anderer Branchen wie Fertigung, Finanzen, Medien und Unterhaltung.

Gesundheitsdaten bergen ein immenses Potenzial für die Verbesserung der Patientenversorgung, für die Forschung und für die Optimierung von Prozessen im Gesundheitswesen. Die effektive Nutzung dieser Datenfülle stellt jedoch eine große Herausforderung dar. Hier setzt Data Mapping an.

In diesem Blogbeitrag beleuchten wir das Konzept des Data Mapping im Gesundheitswesen, zeigen seine Vorteile auf und betrachten Anwendungsfälle anhand von Beispielen aus der Praxis.

Was ist Data Mapping im Gesundheitswesen?

Data Mapping im Gesundheitswesen beschreibt den Prozess, bei dem Gesundheitsdaten aus verschiedenen Informationssystemen, wie ePA/eGA, in ein einheitliches Format gebracht werden. Es ermöglicht den Gesundheitsdienstleistern, effizient auf Patientendaten zuzugreifen und diese zu nutzen. Der Prozess umfasst die Erstellung einer detaillierten Darstellung aller Daten innerhalb des Software-Ökosystems des Gesundheitswesens.

Gesundheitsdaten stammen oft aus verschiedenen Quellen, wie elektronischen Patientenakten, tragbaren Geräten, bildgebenden Systemen und Abrechnungssystemen. Diese Quellen verwenden oft unterschiedliche Formate und Standards, was die Integration und Interpretation der Daten erschwert. Data Mapping zielt darauf ab, diese Komplexität und Fragmentierung der Datensysteme im Gesundheitswesen zu überwinden.

Mehr Kontrolle über Ihr Gesundheitsdaten-Ökosystem mit Data Mapping

Data Mapping im Gesundheitswesen: Anwendungsfälle

Data Mapping wird typischerweise bei der Datenmigration in größeren Projekten angewendet. Im Gesundheitswesen wird es in verschiedenen Bereichen eingesetzt, es gibt jedoch einige allgemeine Szenarien.

Datenmigration

Bei der Übertragung von Daten von einem System in ein anderes, die häufig durch den Wechsel zu einem neuen System, die Aktualisierung eines bestehenden Systems oder durch den Wechsel zu Cloud-Systemen im Zuge der digitalen Transformation bedingt ist, sorgt Data Mapping für die Übereinstimmung von Datenfeldern der verschiedenen Systeme, die fehlerfreie Übertragung und die Wahrung der Datenkonsistenz mit dem Original.

Datenintegration

Datenintegration führt Daten aus verschiedenen Quellen an einem einzigen Ort zusammen, was besonders für Unternehmen wichtig ist, die mehrere Datenverwaltungssysteme verwenden. Data Mapping spielt dabei eine entscheidende Rolle, da es Brücken zwischen den Systemen schlägt und die Konsistenz und Genauigkeit der Daten sicherstellt.

Datentransformation

Bei der Datentransformation werden Daten von einem Format in ein anderes umgewandelt, um ihre Verwendbarkeit zu verbessern und ihre Analyse zu erleichtern. Durch Data Mapping können Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches Format gebracht werden. Wenn beispielsweise Zeit- und Datumsdaten aus einer Tabellenkalkulation in eine Datenbank übertragen werden, können sie in das Standardformat „Monat, Tag, Jahr“ konvertiert werden.

Verwendung von Reporting-Tools

Viele Reporting-Lösungen verwenden eine eigene Terminologie und Datenstruktur, so dass die Unternehmen ihre Daten entsprechend anpassen müssen. Mit Data Mapping können Unternehmen ihre Daten an die Terminologie und Struktur von Reporting-Tools anpassen. Es hilft bei der Definition der Daten, die für bestimmte Analysen und Berichte benötigt werden, und ermöglicht eine fundiertere Entscheidungsfindung.

Elektronischer Datenaustausch

Electronic Data Interchange (EDI) automatisiert den Dokumentenaustausch zwischen Unternehmen, optimiert die Prozesse, senkt die Kosten und steigert die Effizienz. Dabei legt Data Mapping fest, welche Daten in den Dokumenten verwendet werden, wo sie sich befinden und wie sie transformiert werden, damit sie mit den korrespondierenden Systemen übereinstimmen.

Vorteile von Data Mapping im Gesundheitswesen

Laut einer Studie von Gartner kostet schlechte Datenqualität Unternehmen durchschnittlich 12,9 Millionen US-Dollar pro Jahr. Die Folge sind komplexere Daten-Ökosysteme und ungenaue Entscheidungen. Mit Data Mapping können Gesundheitsdienstleister die Qualität der Versorgung verbessern, Kosten minimieren, die Ergebnisse für die Patienten verbessern und effektive Entscheidungen treffen.

Bessere Patientenversorgung

Durch den Abgleich von Daten aus verschiedenen Quellen erhalten Gesundheitsdienstleister ein besseres Verständnis des Gesundheitsprofils eines Patienten, wie z.B. Allergien, verschriebene Medikamente und frühere Behandlungen. Dies ermöglicht schnellere Überweisungen, weniger Verzögerungen und geringeren Verwaltungsaufwand, was zu Kosteneinsparungen und höherer Patientenzufriedenheit beiträgt.

Interoperabilität

Interoperabilität gewährleistet, dass Ärzte und anderes Personal im Gesundheitswesen auf ein vollständiges Bild der Gesundheitsdaten eines Patienten zugreifen können, auch wenn diese über verschiedene Systeme verteilt sind. Dies führt zu fundierteren Entscheidungen, einer höheren Qualität der Versorgung und besseren Ergebnissen für die Patienten.

Einsparmaßnahmen

Im Gesundheitswesen ist die manuelle Dateneingabe üblich, was zu Abrechnungsfehlern führen kann. Data Mapping automatisiert den Datentransfer zwischen verschiedenen Systemen, reduziert diese Fehler und standardisiert die Formate für eine einfachere Versicherungsabwicklung.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Unternehmen im Gesundheitswesen nutzen Data Mapping, um die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA zu vereinfachen. Durch die Zuordnung von Datenelementen zu bestimmten Standards kann die Genauigkeit, Sicherheit und Vertraulichkeit geschützter Gesundheitsinformationen gewährleistet werden.

Datenbasierte Erkenntnisse

Mithilfe von Data Mapping können Gesundheitsorganisationen umfassende Datenanalysen durchführen und Bereiche identifizieren, in denen Ressourcen optimiert werden können. Diese Erkenntnisse ermöglichen es ihnen, Personal und Ausrüstung effizienter einzusetzen, Betriebskosten zu senken und die Nutzung von Ressourcen zu maximieren.

Forschung und Entwicklung

Forscher nutzen Data Mapping für groß angelegte klinische Studien und Forschungsarbeiten. Auf diese Weise können sie Trends in Krankheitsmustern und Zusammenhängen erkennen, den Ressourcenbedarf vorhersagen und effektivere Strategien für die Gesundheitsversorgung entwickeln.

“Data Mapping im Gesundheitswesen ist ein wesentliches Element für eine fundierte Entscheidungsfindung. Es führt verschiedene Quellen in einem einzigen Datenbestand zusammen und hilft so, die Diagnose zu verbessern, die Behandlung zu personalisieren und die Effizienz der Versorgung zu steigern. Letztlich handelt es sich um eine Investition in eine bessere Lebensqualität, geringere Kosten und eine datenbasierte und patientenzentrierte Gesundheitsversorgung.”

Anastasia Ilkevich,

Portfolio manager in Healthcare and Medical technologies / Account Manager

Beispiele für Data Mapping im Gesundheitswesen

Die ePA-Software von Epic wird weltweit von mehr als 305 Millionen Patienten genutzt. Herzstück des nahtlosen Datenaustauschs ist Data Mapping. Diese Technologie ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, Informationen mühelos auszutauschen und eine verbesserte, personalisierte Versorgung anzubieten.

Die einheitliche elektronische Patientenakte von Epic integriert Arzttermine, Testergebnisse, Scans und vieles mehr und bietet Ärzten einen umfassenden Überblick, um fundierte Entscheidungen treffen zu können.

Auch die Patienten profitieren von der ePA-Software von Epic. Sie können ihren Gesundheitsverlauf verfolgen und ihre Daten einfach mit anderen Gesundheitsdienstleistern austauschen.

Merative, früher bekannt als IBM Watson Health, nutzt KI, Datenanalyse und Cloud Computing, um Produkte und Dienstleistungen für das Gesundheitswesen zu entwickeln, die die medizinische Forschung erleichtern und die Patientenversorgung verbessern.

Data Mapping ermöglicht es Merative, Patientendaten einrichtungsübergreifend zu integrieren, um die Forschung zu vertiefen. Darüber hinaus gewährleistet es die Genauigkeit und Standardisierung von Daten für präzise KI-Analysen, die zu besseren Entscheidungen im Gesundheitswesen führen.

Die HealthShare-Plattform von InterSystems löst das Problem der Datensilos im Gesundheitswesen. Mit Hilfe von Data Mapping integriert und aggregiert HealthShare nahtlos Patienteninformationen aus verschiedenen Quellen wie elektronischen Patientenakten und bildgebenden Systemen.

Die Technologie des Unternehmens verwaltet weltweit mehr als 1 Milliarde Patientenakten und unterstützt alle 20 Einrichtungen, die vom U.S. News & World Report als Top-Krankenhäuser ausgezeichnet wurden.

Redox ist auf die Integration von Gesundheitsdaten spezialisiert und verbindet Organisationen, Anwendungen und Datenquellen. Das Unternehmen nutzt Data Mapping, um den Datenaustausch zu optimieren und den sicheren Zugriff und den Austausch von Patienteninformationen zwischen Systemen zu gewährleisten. Mit einer Erfolgsbilanz von mehr als 11 Milliarden Transaktionen von Gesundheitsdaten und einem Netzwerk von 6.700 angeschlossenen Teilnehmern bietet Redox einen nahtlosen Datenaustausch mit einer Verfügbarkeit von 99,95 %. Der bidirektionaler Datenaustausch in Echtzeit über mehrere Umgebungen hinweg ermöglicht eine nahtlose Interoperabilität im Gesundheitswesen. Darüber hinaus bietet Redox die Umwandlung von Legacy-Standards, um Branchenstandards zu erfüllen.

Sie haben Schwierigkeiten, sich einen ganzheitlichen Überblick über Ihre Patienten zu verschaffen oder Ihre Prozesse zu optimieren?

Unsere Experten unterstützen Sie bei der Implementierung von Data-Mapping-Lösungen, um den Datenaustausch zu erleichtern, die Koordination der Versorgung zu verbessern und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

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Data Mapping im Gesundheitswesen - Implementierungskosten

Data Mapping im Gesundheitswesen ist für die Integration verschiedener Systeme, die Verbesserung der Patientenversorgung und die Steigerung der betrieblichen Effizienz unerlässlich. Eine erfolgreiche Implementierung erfordert jedoch eine sorgfältige Abwägung der damit verbundenen Kosten.

Die Investitionen in Data Mapping sind oft höher als der langfristige Nutzen. Es kann schwierig sein, die genauen Kosten zu ermitteln, da sie von verschiedenen Faktoren abhängen.

Komplexität der Datenquellen

Datenformat

Strukturelle Unterschiede innerhalb des Systems

Laufende Wartung

Teamgröße und
-zusammensetzung

Projektdauer

Zukünftige Trends beim Data Mapping im Gesundheitswesen

Zu den Zukunftstrends im zunehmend datengesteuerten Gesundheitswesen gehören eine verbesserte Interoperabilität, KI-gesteuerte Analysen, die Integration von Blockchain für die Datensicherheit und prädiktive Modellierung für die personalisierte Medizin. Die wichtigsten Trends sind:

Semantisches Data Mapping

Beim Data Mapping wird in der Regel das Datenformat konvertiert (z.B. CSV in XML), um Kompatibilität zu gewährleisten. Semantisches Data Mapping zielt darauf ab, die Bedeutung der Daten zu verstehen. Es verwendet Ontologien und logische Graphen, die die Beziehungen zwischen Datenpunkten abbilden, um einen genaueren Datenvergleich und eine genauere Datenanalyse zu ermöglichen. Dies fördert die personalisierte Medizin und führt zu besseren Ergebnissen für die Patienten.

Maschinelles Lernen und KI

Große Datenmengen enthalten oft Inkonsistenzen oder fehlende Informationen. Algorithmen des maschinellen Lernens sind jedoch hervorragend in der Lage, mit diesen Daten umzugehen und Muster und Beziehungen in medizinischen Aufzeichnungen zu erkennen. Darüber hinaus kann sich künstliche Intelligenz an sich ständig ändernde Datenformate und -quellen anpassen, so dass Data Mapping dynamisch und anpassungsfähig ist. Dies wird zur Entwicklung neuer Regeln für den Datenabgleich führen, die mehr Nuancen erfassen können und tiefere Einblicke für Forschung und Entscheidungsfindung bieten.

Data Mapping für IoT

Beim Data Mapping werden häufig alle Daten zur Analyse in die Cloud gesendet. Für IoT-Geräte, die einen ständigen Strom von Vitaldaten und Sensormesswerten erzeugen, ist dieser Ansatz jedoch nicht praktikabel. Hier setzt Edge Computing an, das wichtige Daten direkt auf den Geräten oder Gateways verarbeitet. Dies ermöglicht eine Analyse in Echtzeit und sofortige Maßnahmen, wie z. B. das Auslösen von Warnmeldungen bei abnormalen Messwerten.

Geodaten

Die Integration von Geodaten im Gesundheitswesen verknüpft Informationen über erbrachte Dienstleistungen mit dem Ort, an dem sie erbracht werden. Auf diese Weise kann festgestellt werden, wo sich Fälle häufen, wo Ressourcen knapp sind und wie soziale Faktoren die Gesundheitsversorgung beeinflussen. Dies trägt dazu bei, die Bereitstellung von Gesundheitsleistungen und die Entscheidungsfindung zu verbessern und Trends im Gesundheitswesen vorherzusagen.

Fazit

Data Mapping ist für die Verwaltung großer Datenmengen, die im Gesundheitswesen anfallen, von entscheidender Bedeutung. Mit Hilfe von Data Mapping können Gesundheitsdienstleister eine fundiertere Versorgung anbieten, Fehler und Betriebskosten reduzieren und Behandlungspläne personalisieren. Das Ergebnis ist eine effiziente und patientenorientierte Gesundheitsversorgung für alle Beteiligten.

Eine erfolgreiche Implementierung erfordert jedoch sorgfältige Planung und Erfahrung. Unser Expertenteam unterstützt Sie dabei, die Komplexität des Prozesses zu beherrschen und einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten. Wenn Sie mehr über Data Mapping und die potenziellen Vorteile für Ihre Organisation erfahren möchten und wissen möchten, wie wir Sie bei der Umsetzung positiver Veränderungen unterstützen können, kontaktieren Sie uns.

FAQ

Was ist Data Mapping im Gesundheitswesen, und warum ist es wichtig?

Data Mapping wird im Gesundheitswesen häufig verwendet, um verwertbare Informationen zwischen zwei oder mehr eGA- und ePA-Systemen für einen bestimmten Zweck auszutauschen. Die gewonnenen Erkenntnisse können für datenbankgestützte Analysen, prädiktive Analysen, Medikamententests, Patientenforschung, Fallstudien und vieles mehr genutzt werden.

Welchen Nutzen hat Data Mapping für Organisationen im Gesundheitswesen?

Data Mapping erleichtert die Koordination und Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen. Es vereinfacht auch die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen, z.B. eGA oder ePA, für Aufgaben wie Leistungsanalysen und Trendprognosen. Außerdem trägt Data Mapping zum Schutz von Patientendaten bei und gewährleistet die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie HIPAA und GDPR.

Ist Data Mapping im Gesundheitswesen sicher und entspricht es den Datenschutzbestimmungen?

Sicherheit und Compliance haben beim Data Mapping im Gesundheitswesen oberste Priorität. Dazu müssen die Daten mit robusten Algorithmen verschlüsselt und in einer geschützten Umgebung gespeichert werden, auf die nur autorisiertes Personal Zugriff hat. Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie HIPAA und GDPR erfordert darüber hinaus zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen wie Zugangskontrollen, regelmäßige Audits und Mitarbeiterschulungen zu bewährten Datenschutzverfahren.

Dmitry Nazarevich CTO

Datum: 18. Januar 2024

Dmitry Nazarevich CTO

Datum: 18. Januar 2024

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