Arten und Beispiele von Daten im Gesundheitswesen

Aug 20, 2025 7 Minuten Lesezeit

Daten im Gesundheitswesen gibt es in vielen Formen - klinische, administrative, patientengenerierte und finanzielle. Mit dem Aufkommen von EHRsangeschlossene Geräte, und KI-ToolsDie Datenmenge und -vielfalt im Gesundheitswesen hat explosionsartig zugenommen. Doch leider bedeuten mehr Daten nicht automatisch eine bessere Versorgung. Im Gegenteil, 47% Daten aus dem Gesundheitswesen werden noch immer nicht ausreichend genutzt bei der Entscheidungsfindung. Das ist so, als würde man für ein Drei-Gänge-Menü bezahlen und nur das Hauptgericht essen, während der Rest weggeworfen wird.

Und die Auswirkungen sind nicht nur theoretisch. 77% der Angehörigen der Gesundheitsberufe geben an, dass sie klinische Zeit verlieren aufgrund von unvollständigen oder nicht zugänglichen Patientendaten. Für 1 von 3 bedeutet dies mehr als 45 Minuten pro Schichtetwa 23 volle Tage im Jahr damit verbracht, Informationen zu suchen, die von vornherein hätten da sein sollen. Mein Team bei Innowise verbringt viel Zeit damit, genau solche Probleme zu lösen. Um es richtig zu machen, müssen Sie verstehen, mit welchen Arten von Daten Organisationen im Gesundheitswesen zu tun haben, und ich werde Sie in diesem Artikel durch sie führen.

Wichtige Erkenntnisse

Hier sind die vier wichtigsten Datentypen im Gesundheitswesenklinisch, administrativ, patientenbezogen und finanziell.
Klinische Daten sind am direktesten mit Patientenergebnissen verbunden und ermöglichen Anwendungsfälle wie personalisierte Medizin, prädiktive Analysen und klinische Entscheidungshilfen.
Ohne geeignete Standards wie HL7, FHIR und DICOM wird die Datenintegration eher zu einem Engpass als zu einem Vorteil.
Die effektive Nutzung von Gesundheitsdaten kann die Patientenversorgung verbessern, betriebliche Ineffizienzen verringern und die Tür zu einer intelligenteren, datengesteuerten Gesundheitsversorgung öffnen.

Was sind Gesundheitsdaten?

Daten des Gesundheitswesens sind alle Daten, die bei der Erbringung von Pflegeleistungen aufgezeichnet, ausgetauscht oder analysiert werden. Dazu gehören klinische Daten wie Laborergebnisse und bildgebende Verfahren, administrative Daten wie Personalausstattung und Ressourcennutzung im Krankenhaus, finanzielle Daten wie Abrechnungsunterlagen und Versicherungsansprüche sowie von Patienten generierte Daten aus Wearables und Gesundheits-Apps.

Wenn diese Daten richtig genutzt werden, können sie die Versorgung tatsächlich und dauerhaft verbessern. Ärzte sind in der Lage, frühe Anzeichen einer Verschlechterung zu erkennen, doppelte Tests zu vermeiden und Behandlungen auf der Grundlage realer Ergebnisse anzupassen. In größerem Maßstab unterstützen Gesundheitsdaten die klinische Forschung, politische Entscheidungen, die Vorhersage von Grippesaisons und die Modellierung des Bevölkerungsrisikos bei chronischen Krankheiten.

Gleichzeitig ist es wichtig zu betonen, dass die Daten im Gesundheitswesen sicher, geschützt und HIPAA-konform sein müssen. Anbieter und Organisationen verlassen sich auf vertrauenswürdige Partner, um diese Standards zu erfüllen. Atlantic.Net bietet zum Beispiel HIPAA-konformes Hosting an, um die Einhaltung von Vorschriften in der Cloud und im dedizierten Server-Hosting zu gewährleisten.

Schauen wir uns die verschiedenen Arten von Gesundheitsdaten mit denen wir arbeiten, und sehen, wie sie in realen klinischen Situationen eingesetzt werden.

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Arten von Gesundheitsdaten

Organisationen des Gesundheitswesens haben mit einer Vielzahl von Datentypen zu tun, die jeweils einem anderen Zweck dienen, sei es die direkte Patientenversorgung, der Krankenhausbetrieb oder die Verwaltungsabläufe. Sehen wir uns die vier wichtigsten Datentypen im Gesundheitswesen.

1. Klinische Daten

Klinische Daten bilden das Rückgrat der Patientenversorgung und umfassen alles, was bei der Patientenbeurteilung, Diagnose, Behandlung und Nachsorge erfasst wird. Diese Art von Gesundheitsdaten ist am direktesten mit den Patientenergebnissen verknüpft: Sie informieren das medizinische Fachpersonal darüber, was mit dem Patienten los ist, was getan wurde und wie er auf die Behandlung reagiert hat.

Beispiele für klinische Daten:

Elektronische Gesundheitsakten (EHRs)
Krankengeschichte und demografische Daten des Patienten
Labortests, Pathologieergebnisse und genomische Daten
Medizinische Diagnosebilder, wie MRT, Röntgenaufnahmen, CT-Scans usw.
Medikationspläne und Verordnungen
Klinische Notizen und Entlassungsprotokolle
Behandlungs- und Pflegepläne
Daten des klinischen Registers
Aufzeichnungen über klinische Studien
Ergebnisse für Patienten
Gesundheitsdaten der Bevölkerung für die epidemiologische Beobachtung

2. Verwaltungsdaten

Verwaltungsdaten geben Aufschluss darüber, wie die Organisation des Gesundheitswesens hinter den Kulissen funktioniert. Sie wirken sich zwar nicht direkt auf Diagnosen oder Behandlungen aus, spielen aber eine wichtige Rolle für die Effizienz der Versorgung. Sie geben sowohl dem Management als auch den Führungskräften Aufschluss darüber, wie die Ressourcen genutzt werden, wie die Patienten behandelt werden und wo Engpässe auftreten. Krankenhäuser stützen sich auf Verwaltungsdaten, um strategische Entscheidungen zu treffen, z. B. den Kauf neuer Geräte oder den Bau eines neuen Flügels.

Beispiele für Verwaltungsdaten:

Terminkalender und Wartelisten für Patienten
Dienstpläne für medizinisches Personal und Schichtplanung
Statistiken über Bettenauslastung und Patientenströme
Verfolgung von Vermögenswerten wie Ausrüstung, Medikamente und Zubehör
Ressourcenleistung und Durchsatzmetriken
Personalbestand in den Abteilungen

3. Vom Patienten generierte Daten

Diese Art von Gesundheitsdaten hilft dem medizinischen Personal, die Lücken zwischen den Arztbesuchen zu füllen. Sie stammen direkt vom Patienten, oft über Wearables, mobile Apps oder Online-Umfragen. Patientengenerierte Daten spiegeln reale Lebensstilentscheidungen, Verhaltensweisen und Gesundheitsmetriken wider. Wenn sie effektiv genutzt werden, geben sie den Anbietern ein klareres Bild davon, was im täglichen Leben ihrer Patienten passiert, und zwar über die oft kurzen Terminfenster hinaus.

Beispiele für patienteneigene Daten:

Vitalparameter wie Herzfrequenz, Blutzuckerspiegel, Blutdruck und Sauerstoffsättigung
Symptome, Stimmungen und allgemeiner Gesundheitszustand des Patienten
Aktivitätsverfolgung, z. B. Anzahl der Schritte, Bewegungshäufigkeit und Schlafmuster
Einflussfaktoren auf den Lebensstil, wie Ernährung, Alkoholkonsum und die Einhaltung von Medikamenten
Umfragen zur Patientenzufriedenheit oder zum Gesundheitszustand vor und nach dem Besuch

4. Finanzielle Daten

Diese Daten helfen Gesundheitsdienstleistern, den Überblick über das Budget und die finanzielle Gesundheit der Organisation zu behalten. Es werden alle kostenbezogenen Informationen erfasst, von Versicherungserstattungen bis hin zu Krankenhauseinnahmen und Betriebskosten. Diese Daten sind für die Budgetierung, die Erstellung von Prognosen und die Optimierung der Ressourcenzuweisung unerlässlich. Was ich am wichtigsten finde, ist, dass sie auch dazu beitragen, die finanzielle Leistung mit den Qualitätszielen im Rahmen wertorientierter Versorgungsmodelle in Einklang zu bringen.

Beispiele für Finanzdaten:

Einzelheiten zum Versicherungsschutz und Erstattungsstatus
Versicherungsansprüche und Genehmigungsdaten
Behandlungs- und Verfahrenskosten
Kosten für Krankenhausaufenthalte und ambulante Besuche
Abrechnungsunterlagen und Inkasso
Daten zur Verwaltung des Einnahmenzyklus
Betriebskosten und Kapitalinvestitionen
Cashflow und finanzielle Leistungsindikatoren
Out-of-Pocket-Versorgungskosten für Patienten

Aber wie werden die verschiedenen Arten von klinischen Daten tatsächlich in der Praxis funktionieren und die medizinische Entscheidungsfindung stärken? Gehen wir näher darauf ein Beispiele für klinische Daten und werfen Sie einen Blick auf die realen Anwendungsfälle, die damit möglich sind.

"Sie können alle klinischen Daten der Welt haben, aber wenn sie über verschiedene Systeme verstreut sind und in inkompatiblen Formaten gespeichert werden, sind sie praktisch nutzlos. Organisationen im Gesundheitswesen brauchen einheitliche Formate, gemeinsame Protokolle und saubere Übergaben zwischen Systemen. Normen für die Interoperabilität wie HL7, FHIR und DICOM verwandeln verstreute Datensätze in verwertbare Informationen. Ohne sie gibt es nur noch mehr Chaos."

Anastasia Ilkevich

Portfoliomanagerin für Gesundheits und Medizintechnik

Was klinische Daten möglich machen

Wenn Sie die Punkte der klinischen Daten zu einem klaren Bild zusammenfügen, bilden sie die Grundlage für alles, von personalisierten Behandlungen bis hin zu Erkenntnissen auf Bevölkerungsebene. Hier sind einige der wichtigsten Möglichkeiten, wie klinische Daten heute zu einer besseren Versorgung und intelligenteren Systemen beitragen:

Personalisierte Medizin. Klinische Daten machen es möglich, die Behandlung auf den Einzelnen zuzuschneiden und nicht blindlings allgemeinen Protokollen für die Diagnose zu folgen. Leistungserbringer können intelligente Software einsetzen, die die Krankengeschichte, Multiomics-Daten, Labortestergebnisse, bildgebende Verfahren und Echtzeit-Vitaldaten kombiniert, um die Behandlung zu ermitteln, die für diesen Patienten am ehesten geeignet ist (und nicht das, was bei den meisten Menschen mehr oder weniger funktioniert).
Prädiktive Analytik. Durch die Analyse von Trends in elektronischen Patientenakten, Laborergebnissen und Gesundheitsdaten kann Software im Gesundheitswesen Risikopatienten erkennen, bevor Probleme eskalieren. So lassen sich beispielsweise anhand von Vitalwerten und klinischen Notizen frühe Anzeichen einer Sepsis erkennen oder durch die Analyse von Entlassungsberichten und Komorbiditätsmustern die Wiederaufnahme ins Krankenhaus vorhersagen. Die Erkennung dieser Muster auf der Grundlage klinischer Signale hilft den Leistungserbringern bei der Vorbereitung und Anpassung der Versorgung.
Verwaltung klinischer Versuche. Die Rekrutierung der richtigen Teilnehmer für Studien war schon immer eine Herausforderung. Mit strukturierten klinischen Daten (z. B. Diagnoseschlüssel, Medikamentenanamnese, Laborergebnisse und demografische Daten der Patienten) können die Forscher die Studienkriterien schneller mit den Personen abgleichen. Klinische Daten helfen auch dabei, die Studienergebnisse effektiver zu überwachen und Daten aus der Praxis in die Forschung einfließen zu lassen.
Fernüberwachung von Patienten (RPM). Klinische Daten aus Wearableswie Herzfrequenz, Sauerstoffsättigung oder Blutdruck können in Echtzeit überwacht und in die Patientenakte integriert werden. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für die häusliche Pflege und die Krankenpflege. Dank RPM-Systemen werden medizinische Teams alarmiert, wenn klinische Daten auf einen Notfall hindeuten, und können frühzeitig eingreifen.

Einführung von Innovationen im Gesundheitswesen auf der Grundlage klinischer Daten

Zusammenfassung

Daten aus dem Gesundheitswesen sind eines der mächtigsten Werkzeuge, die Klinikern zur Verfügung stehen, aber nur, wenn sie diese auch nutzen. Das Verständnis der verschiedenen Datentypen im Gesundheitswesen, seien es klinische, administrative oder finanzielle Daten, hilft Ärzten, eine bessere Versorgung zu leisten, Forschern, medizinische Durchbrüche zu erzielen, und Gesundheitssystemen, effizienter zu arbeiten. Wenn Daten genau und vernetzt sind, bilden sie die Grundlage für intelligentere Entscheidungen auf allen Ebenen der Versorgung.

Wenn Sie herausfinden möchten, wie Sie Ihre Gesundheitsdaten nutzen können, oder wenn Sie mit fragmentierten Anwendungen zu kämpfen haben, die keine Informationen austauschen, kann Innowise Ihnen helfen. Wir haben datengesteuerte IT-Lösungen im Gesundheitswesen für Unternehmen in den USA und der EU, wenn Sie also bereit sind, den nächsten Schritt zu tun, lassen Sie uns reden.

Aleh Yafimau

Senior Technical Delivery Manager im Gesundheitswesen und der Medizintechnik

Aleh weiß genau, was Software im Gesundheitswesen und in der Medizintechnik wirklich ausmacht. Er führt mit technischer Klarheit und Branchenkenntnis und stellt sicher, dass jedes Projekt langfristigen Mehrwert liefert – nicht nur lauffähigen Code, sondern Systeme, die überzeugen.

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