Modernes Health Data Management
Unsere Lösungen für Datenräume optimieren die Verwaltung von Gesundheitsdaten, fördern die Interoperabilität und unterstützen Kliniken sowie Forschungseinrichtungen bei der Digitalisierung.
effizientes Datenmanegement im Gesundheitswesen
Unser Health Data Management bietet leistungsstarke Lösungen zur Optimierung von Datenflüssen, der Interoperabilität und der Datenintegration für Kliniken, Forschungseinrichtungen und Krankenhausverbünde.
In einer zunehmend digitalisierten Gesundheitslandschaft bedarf es einer effizienten Integration und Verwaltung von Gesundheitsdaten. Unsere Health Data Management-Lösungen unterstützen sowohl Forschungsprojekte als auch den gesamten klinischen Behandlungspfad mit einem Managementsystem für das Gesundheitswesen – von Clinical Data Repository (CDR) über Interoperabilitätsplattform (IOP) bis hin zu Mehrwertservices.
Das Clinical Data Repository (CDR) ermöglicht eine zentrale und herstellerunabhängige Verwaltung von Gesundheitsdaten. Die Plattform konsolidiert Patientendaten aus verschiedenen IT-Systemen wie KIS, LIS und PACS in einer semantisch einheitlichen Datenstruktur. Dies ermöglicht eine ganzheitliche Sicht auf Patientendaten, optimiert die Forschung und beschleunigt sowie optimiert Versorgungsprozesse. Darüber hinaus steigert das CDR die Datenhoheit durch die Nutzung offener Standards wie openEHR und FHIR.
Unsere Interoperabilitätsplattform (IOP) sorgt für den reibungslosen Datenaustausch zwischen verschiedenen IT-Systemen und Krankenhausnetzwerken. Sie nutzt offene Standards wie HL7, IHE und FHIR, um eine effiziente und sichere Datenharmonisierung zu gewährleisten. Die Plattform ermöglicht zudem eine schnelle und präzise Bereitstellung von Gesundheitsdaten für Forschung, Versorgung und Entscheidungsprozesse.
Basierend auf der kundenspezifischen Lösungsstruktur bieten CDR und IOP ideale Ansatzpunkte für eine Vielzahl an Mehrwertservices für administrative, klinisch-administrative sowie medizinische Bereiche – Ziel ist ein Datenraum für Medizincontrolling, Qualitätssicherung, Forschung und Entscheidungsunterstützung im Diagnose- und Behandlungsprozess von Patienten.
Ein durchdachtes und effizientes Health Data Management bietet enormes Potenzial, die Wertschöpfung und Digitalisierung im Gesundheitswesen zu steigern und die digitale Transformation voranzutreiben. Es ermöglicht präzise Echtzeitanalysen, aussagekräftige Berichte und eine nahtlose Datensynchronisation zwischen allen beteiligten Akteuren im Gesundheitswesen. So trägt es entscheidend zu verbesserten Informationen und fundierten Entscheidungen im Versorgungsprozess bei.
Offene Standards wie openEHR und FHIR, die in CDR/IOP-Lösungen integriert sind, gewährleisten eine herstellerunabhängige (VNA) Interoperabilität und geben den Nutzern volle Datenhoheit. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf höchster Datensicherheit: Die Trennung von demografischen und medizinischen Daten schafft nicht nur Vertrauen in der Forschung, sondern legt auch die Grundlage für den sicheren Einsatz innovativer Technologien im Bereich Künstliche Intelligenz, wie Machine Learning (ML) und Large Language Models (LLM).
Zudem bieten die zentrale Speicherung und strukturierte Aufbereitung von Daten die Möglichkeit eines schnellen Zugriffs und präziser Analysen, wodurch die Effizienz im medizinischen Alltag gesteigert werden kann. Dank der flexiblen Skalierbarkeit und moderner Container-Technologie, kombiniert mit dem Betrieb auf der Open Telekom Cloud, ist diese Lösung bestens auf die Anforderungen der Zukunft vorbereitet. Effizientes Health Data Management vereint Sicherheit, Interoperabilität und Leistungsfähigkeit – und bildet so das Fundament für ein vernetztes, zukunftsorientiertes Gesundheitswesen.
Die Lösungen im Bereich Health Data Management richten sich an verschiedene Akteure im Gesundheitswesen, die von einer zentralen und effizienten Verwaltung von Gesundheitsdaten profitieren möchten. Krankenhäuser und Klinikverbünde erhalten eine zentrale Lösung, die es ihnen ermöglicht, Patientendaten sicher zu verwalten und effektiv zu nutzen. Forschungseinrichtungen wiederum profitieren von einem konsolidierten Zugriff auf strukturierte Daten, die essenziell für klinische Studien und Forschung sind. Auch Versicherungen und Pharmaunternehmen können von den Lösungen profitieren, da Managementsysteme im Gesundheitswesen präzise Datenanalysen unterstützen, die für fundierte Entscheidungen und eine bessere Planung unverzichtbar sind.
Was bieten die
Health Data Management Lösungen?
Gesundheitsdaten aus verschiedenen Quellen effizient erfassen, transformieren, integrieren und validieren: Zur Datenakquisition können Patientendaten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich der elektronischen Gesundheitsakte, aus Labordaten und von medizinischen Geräten, gesammelt werden. Dies gewährleistet eine umfassende und aktuelle Datenbasis im Health Data Management. Die gesammelten Daten werden in ein einheitliches Format transformiert, um die Analyse und Nutzung zu erleichtern. Die Transformation umfasst die Bereinigung und Standardisierung der Daten, um ihre Qualität und Konsistenz zu gewährleisten. Strenge Validierungsprozesse stellen sicher, dass die Gesundheitsdaten korrekt und zuverlässig sind. Dies ist entscheidend für präzise Diagnosen und Behandlungsentscheidungen. Eine zentrale Sicht der aggregierten Daten, zum Beispiel durch eine nahtlose Integration in bestehende Informationssysteme, unterstützt die bereichs- und sektorübergreifende Zusammenarbeit.
In einem Clinical Data Repository (CDR) erfolgt die Modellierung und Speicherung aller patientenzentrierten und medizinischen Daten. Diese Gesundheitsdaten werden in internationalen Standards wie FHIR oder openEHR gespeichert. Da die Daten so im Originalformat übernommen werden, ermöglicht ein CDR nicht nur Zukunftssicherheit, sondern auch die Nutzung der Gesundheitsdaten unabhängig von einzelnen Herstellern, was eine zentrale Speicherung, strukturierte Aufbereitung und Echtzeit-Verfügbarkeit für andere Anwendungen sicherstellt. Somit werden zum Beispiel Kliniken dabei unterstützt, eine interoperable, datenzentrierte Systemlandschaft aufzubauen und effizienter in Versorgung und klinischer Forschung zu arbeiten.
Eine interoperable Nutzung von elektronischen Gesundheitsdaten innerhalb einer Plattform oder für dedizierte Mehrwertservices wird zum Beispiel durch die Verwendung einer FHIR-Fassade oder AQL-Abfragen ermöglicht. Damit können die Daten für weitere Anwendungen wie maschinelles Lernen (ML), Forschungs- oder Patientenportale sowie klinische Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS) genutzt werden. Die Integration und der Austausch von Gesundheitsdaten ermöglichen durch zentrale Speicherung, strukturierte Aufbereitung und Echtzeit-Verfügbarkeit eine bessere Nutzung der Daten für verschiedene Anwendungen. Dadurch wird eine interoperable, datenzentrierte Systemlandschaft geschaffen, die eine effizientere Arbeit in der Versorgung und Forschung ermöglicht.
Unsere Leistungen – Ihre Benefits
Health Data Management Lösungen wie CDR und IOP ermöglichen eine herstellerunabhängige Digitalisierung und dienen als Grundlage für eine vernetzte digitale Transformation und Innovationsstrategie.
Werfen Sie einen Blick auf die Vorteile:
Die Implementierung eines aggregierten Datenmanagements im Gesundheitswesen kann eine konsolidierte und persistente Qualität der Patientendaten ermöglichen. Das reduziert vorhandene Datensilos und minimiert den Schnittstellenaufwand. Durch die Harmonisierung und Vereinheitlichung der Datenquellen wird eine zentrale, zuverlässige Datenbasis geschaffen, die für verschiedene Anwendungen im Gesundheitswesen genutzt werden kann. Dies führt zu einer verbesserten Datenqualität und erleichtert den Zugriff auf relevante Informationen, was letztlich die Effizienz und Effektivität der Gesundheitsversorgung steigert.
Die Herstellerunabhängigkeit sowie die Trennung von Datenspeicherung und Anwendung ermöglichen nicht nur die Reduktion von Schnittstellenaufwänden, sondern auch das Festigen der Datenhoheit. Durch diese Trennung wird sichergestellt, dass Gesundheitsdaten unabhängig von spezifischen Herstellern verwaltet und gespeichert werden können, was die Flexibilität und Kontrolle über die Daten erhöht. Dies trägt dazu bei, dass Unternehmen und Organisationen ihre Datenhoheit bewahren und gleichzeitig die Effizienz und Sicherheit ihrer Datenverarbeitungssysteme verbessern können.
Eine zentrale, harmonisierte Datenspeicherung und die interoperable Nutzung im Health Data Management tragen wesentlich dazu bei, Inkonsistenzen in medizinischen Daten zu reduzieren und ihre Qualität zu verbessern. Durch die Vereinheitlichung der Datenquellen und die Schaffung einer konsolidierten Datenbasis wird sichergestellt, dass alle relevanten Informationen konsistent und zuverlässig sind. Dies erleichtert nicht nur den Zugriff auf die Daten, sondern ermöglicht auch eine effizientere und genauere Analyse, was letztlich zu einer höheren Datenqualität führt. Die Interoperabilität der Systeme stellt sicher, dass die Daten nahtlos zwischen verschiedenen Anwendungen und Institutionen ausgetauscht werden können, was die Gesamtqualität und Verfügbarkeit der medizinischen Daten weiter verbessert.
Eine verbesserte Datenkonsistenz innerhalb einer zentralisierten Speicherung bietet einen einfacheren Zugriff auf Patientendaten und ermöglicht beziehungsweise erleichtert die Einbindung von Patienten in den Versorgungs- und Forschungsprozess. Durch die zentrale Speicherung werden alle relevanten Informationen konsistent und zuverlässig gehalten, was den Zugang zu diesen elektronischen Gesundheitsdaten für Patienten und medizinisches Personal vereinfacht. Dies führt zu einer aktiveren Beteiligung der Patienten an ihrer eigenen Gesundheitsversorgung und unterstützt die Forschung durch den Zugang zu qualitativ hochwertigen und konsistenten Daten.
Was unterscheidet das CDR von traditionellen Datenmanagementsystemen?
Das Clinical Data Repository (CDR) konsolidiert und aggregiert Daten aus unterschiedlichen Systemen herstellerunabhängig und sorgt für eine zentrale, einheitliche Sicht auf Gesundheitsdaten. Dieses Data Health Management erleichtert die Nutzung für Forschung und klinische Anwendungen innerhalb einer Interoperabilitätsplattform (IOP) und/ oder spezifischer Mehrwertservices.
Wo unterstützen die Lösungen innerhalb der klinischen Versorgung?
Innerhalb der stationären Versorgung verarbeiten Kliniken hochsensible Daten. Aufgrund der Vielzahl an Datenquellen und spezialisierten Fachbereichen im Krankenhaus besteht oftmals eine heterogene Applikations- und Infrastrukturumgebung in der IT.
Für zukünftige Anforderungen hinsichtlich der Anwendung von künstlicher Intelligenz und dem steigenden Datenaufkommen müssen IT-Ressourcen somit zunehmend skalierbar sein. Dies ist sowohl für die Versorgung der sogenannten Clinical Decision Support Systems (CDSS) als auch für die Unterstützung diverser Klinikprozesse notwendig.
In diesem Kontext unterstützt das Lösungsangebot für Health Data Management der T-Systems den Aufbau eines modernen und digitalen Fundaments für IT- und Gesundheitsanwendungen, indem Gesundheits- und Prozessdaten strukturiert gespeichert, angereichert und für die weitere Verwendung zur Verfügung gestellt werden.
Mit dem Aufbau eines Clinical Data Repository (CDR) können die Voraussetzungen geschaffen werden, die notwendigen Daten systemübergreifend an einer Stelle zusammenzuführen (Single Point of Truth).
Gibt es Beispiele für Mehrwertservices?
Die Mehrwertservices, basierend auf einem CDR oder einer IOP, reichen von analytischen KPI-Dashboards für das Klinikmanagement, Apps und Reports für das klinische Personal, Business Intelligence (BI) für das Controlling bis hin zur Versorgung von Portalen, IoT-Lösungen oder KI-/ML-gestützten Datenpools.
Zusätzlich zu den horizontalen Mehrwerten wie Analytics, Dashboards, Cockpits und BI bieten CDR und IOP auch die Integration vertikaler Mehrwerte im Kontext Versorgung, Forschung, Administration und Patientenmanagement. Die Bandbreite reicht dabei von Clinical Decision Support Systeme (CDSS) und Alert-Apps (z.B. Sepsis) über Feasibility Checks und Gap-Analysen für Patienten-Pools oder Datenforschungs-Sandboxen in der Forschung bis hin zur KI-gestützten Übersetzung unstrukturierter Daten in strukturierte Gesundheitsdaten (Anamnese, Arzt-/ Entlassbriefe) und der Datenverwertung von Wearables / RWD (Real World Data) und ePRO (electronic Patient Record Outcome).
Was sind die Herausforderungen für zukunftssichere Datenräume im Gesundheitswesen?
Eine der größten Herausforderungen für zukunftssichere Datenräume im Gesundheitswesen ist die mangelnde Verknüpfung von Daten. Oft sind elektronische Gesundheitsdaten in verschiedenen Systemen und Formaten gespeichert und ihre Integration und Nutzung werden somit erschwert. Zudem sind viele Daten zu wenig strukturiert und semantisch nicht ausreichend aufbereitet, was die Analyse und den Austausch behindert oder zumindest einschränkt. Ein oft größeres Problem ist allerdings bereits das Fehlen von Daten, die für umfassende Analysen und Entscheidungen notwendig wären, weil Schnittstellen nicht vorhanden sind oder nur eingeschränkt Daten liefern. Zusätzlich kann das Problem der verzögerten Datenbereitstellung dazu führen, dass wichtige Informationen nicht rechtzeitig zur Verfügung stehen, was die Effizienz und Qualität der Gesundheitsversorgung beeinträchtigt.
Datenschutzunsicherheit stellt ebenfalls eine große Herausforderung dar: Strenge Vorschriften und Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit erschweren die Nutzung und den Austausch von Gesundheitsdaten. Schließlich gibt es oft keine integrative Nutzung von pseudonymisierten Versorgungsdaten für Forschungsvorhaben, was das Potenzial für wissenschaftliche Erkenntnisse und Innovationen im Gesundheitswesen einschränkt.