IT-MANAGEMENT Informationen müssen zuverlässig sein Datenqualität kann man lernen Die Qualität von Geschäftsinformationen ist die Basis nahezu jedes Unternehmenserfolgs. Wichtig ist es, dass klinikweit Strukturen und Abläufe geschaffen werden, die einen einheitlichen und sorgfältigen Umgang mit den Daten festlegen. Moderne Krankenhäuser müssen sich heute den gleichen Herausforderungen stellen wie andere Unternehmen auch. Dazu gehört beispielsweise die Integration von bisher getrennten Einheiten – etwa ambulante und stationäre Versorgung – ebenso wie ein kontinuierliches Prozessmanagement und die Sicherung einer hohen Datenqualität. Gerade für sehr datenintensive Organisationen, wie sie Kliniken darstellen, hat eine mangelhafte Qualität der erfassten und verarbeiteten Informationen erhebliche Konsequenzen. Dies betrifft sowohl die Verarbeitung von hochsensiblen Patientendaten als auch die Abrechnung von Leistungen oder die Kommunikation zwischen den Abteilungen. Typische Datenqualitätsmängel im Krankenhaus sind z. B. die unvollständige oder fehlerhafte Erfassung der Patientendaten, die falsche oder unvollständige Weitergabe der Daten zwischen den Abteilungen oder eine unterschiedliche Interpretation von Daten aufgrund fehlender Vereinbarungen. Aber auch die Mehrfacherfassung von Patienten im Krankenhaus-Informationssystem (KIS), die falsche, unvollständige oder unspezifische Codierung von Diagnosen sowie Abweichungen bei den erfassten Medikamentenbeständen führen zu Problemen. Allerdings fallen solche Mängel in vielen Fällen erst bei der Integration der Daten im 28 Ausgabe 5/2008 Zuge der Einrichtung von dispositiven Auswertungssystemen oder bei Integrationsprojekten auf. Mit der flächendeckenden Einführung der elektronischen Gesundheitskarte (eGK) wird zwar das Risiko der Doppelerfassung von Patienten geringer, aber bis dahin ist es noch ein weiter Weg und an den anderen Fehlerquellen ändert sich dadurch nichts. Erhebliche Umsatzverluste Wie gravierend die Auswirkungen tatsächlich sein können, zeigen verschiedene Studien. Sie beziffern die Mehraufwendungen, die durch mangelnde Datenqualität verursacht werden, auf acht bis zwölf Prozent des Unternehmensumsatzes. Zahlen, die eigentlich genug Anlass bieten würden, um die Sicherung der Datenqualität zur Chefsache zu erklären. Denn das Einsparpotenzial ist enorm. Die Realität sieht allerdings oft genug anders aus, denn eine wirksame ITUnterstützung der Datenpflege und vor allem die Einrichtung von Verantwortlichkeiten Holger Wandt, Linfür das Datenguist und Principal qualitätsmangeAdvisor bei Human ment (DQM) sind Inference in Neuss: „Wichtig ist es, dass in Deutschland klinikweit Strukturen nach wie vor eher und Abläufe geselten – nicht nur schaffen werden, die in den Krankeneinen einheitlichen häusern. und sorgfältigen Der aktuelle Umgang mit den Da„Data Quality ten festlegen.“ QuelCheck“ der Deutle: Human Inference schen Gesell- schaft für Informations- und Datenqualität (DGIQ) legt den Finger in die Wunde. Demnach gibt es in 29 % der befragten Firmen keinen „Sponsor für Datenqualität“, und in weiteren 27 % ist diese Frage nicht klar geregelt. In fast der Hälfte der Unternehmen ist die Rolle eines „Beauftragten für Datenqualität“ zudem nicht klar definiert, und in 32 % der befragten Organisationen gibt es nicht einmal einen einzigen Mitarbeiter, der sich Vollzeit mit dem Thema beschäftigen kann. In den USA ist man in dieser Frage schon ein ganzes Stück weiter, denn dort haben die ersten Kliniken bereits den neuen Beruf des „Data Steward“ eingeführt, der für die Konsistenz der Datenverzeichnisse sorgen soll. Voraussetzung für seinen Erfolg ist allerdings, dass Daten auch wirklich als Wettbewerbsfaktor und nicht als notwendiges Übel angesehen und klare Ziele für eine Verbesserung von Datenqualität definiert werden. Unterstützt werden die Firmen dabei von Softwarelösungen, die eine ganzheitliche Betrachtungsweise ermöglichen und die einzelne Teilprozesse, wie beispielsweise Data Profiling, Data Cleansing und das Monitoring, miteinander verknüpfen. ten der Computerlinguistik zur Spracherkennung und -synthese anwenden. Im Ergebnis wird eine deutlich höhere Erkennungsquote von Dubletten erreicht – über alle Sprachgrenzen hinweg. Um solche Technologien wirksam einsetzen zu können, ist allerdings auch eine Weiterbildung der Mitarbeiter gefragt. Gemeinsam mit dem Institut für Wirtschaftsinformatik an der Universität St. Gallen hat der niederländische Software- spezialist Human Inference deshalb eine mehrtägige „Meisterklasse“ für den deutschen Sprachraum entwickelt, die im Spätherbst 2008 erstmals startet und in der die zentralen Themen des Datenqualitätsmanagements praxisorientiert vermittelt werden sollen. Die Betrachtung fundamentaler Qualitätskriterien gehört dabei ebenso dazu wie rechtliche, technologische und betriebswirtschaftliche Perspektiven. www.conosco.de SCHLaNK. SCHNeLL. AUSSAGeKRÄFTIG. Menschliches Wissen ist gefragt Um Dubletten in großen Patientendatenbanken zu bereinigen, versprechen vor allem jene Verfahren Erfolg, die computergestützte Schlussfolgerungen mit der menschlichen Intelligenz kombinieren. Denn gerade in den Patientendatenbanken häufen sich die Namen unterschiedlichster Nationalitäten und die üblichen mathematischen Prozeduren zur Dublettenerkennung und Adressvalidierung stoßen hier schnell an ihre Grenzen. Neben den herkömmlichen mathematischen Verfahren kommen deshalb in der Datenqualitätssoftware zunehmend auch wissensbasierte Methoden zum Einsatz, die Einsich- Vital Images, der Hersteller der Vitrea®-Software, ist ein führender Hersteller von klinikweiter Analyse- und Visualisierungs-Software für die Schnittbildnachverarbeitung. ViTAL-Softwarelösungen ermöglichen die interaktive Kommunikation zwischen Radiologen, Kardiologen, Onkologen und anderen klinischen Spezialisten. Signifikante Produktivitäts- und Qualitätssteigerungen in klinischen Prozessen stehen hierbei im Fokus. Hochgradig automatisierte Auswertungen und der klinikweite Zugang zu den Analyseund Visualisierungswerkzeugen ist der Schlüssel hierzu. Reden Sie mit dem Experten für Nachverarbeitung: Vital Images, der Hersteller der Vitrea®-Software. Vital Images Germany GmbH Im Regus Business Center Unter den Linden 21, 10117 Berlin +49 (0) 30 2092 4022 www.vitalimages.com