Hohe Datenqualität in Krankenhäusern ist der Schlüssel zur effektiven Nutzung von KI und klinischen Entscheidungssystemen. Data Governance schafft durch klare Strukturen und Verantwortlichkeiten die Grundlage für ein zuverlässiges und effizientes Datenmanagement.
Hohe Datenqualität in Krankenhäusern ist der Schlüssel zur effektiven Nutzung von KI und klinischen Entscheidungssystemen. Data Governance schafft durch klare Strukturen und Verantwortlichkeiten die Grundlage für ein zuverlässiges und effizientes Datenmanagement.
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Autorin: Dr. med. Katharina Ginter
Bedeutung der Datenqualität in Krankenhäusern
Die Bedeutung der Datenqualität in Krankenhäusern nimmt stetig zu, besonders im Kontext der Nutzung von Software für klinische Entscheidungsunterstützungssysteme oder KI-Anwendungen, die auf vorhandenen Daten basieren. Hohe Datenqualität stellt sicher, dass Patientenstammdaten nicht doppelt erfasst werden und alle benötigten Informationen in ausreichender Qualität für die jeweiligen Nutzer verfügbar sind.
Was ist Data Governance?
Der Begriff „Governance“ stammt aus dem Englischen und bedeutet „Steuerung“ oder „Leitung“. Im Kontext eines Krankenhauses bezeichnet Data Governance die Steuerung und das Management von Daten durch ein strukturiertes Rahmenwerk. Dieses Rahmenwerk hilft, Ziele, Strategien und Richtlinien zu etablieren, um das Datenmanagement im Krankenhaus zu optimieren.
Data Governance umfasst verschiedene Domänen, die je nach Größe und Art der Gesundheitseinrichtung angepasst werden können. Beispiele hierfür sind Stammdatenmanagement, Technologie und Reporting, Organisation und Verantwortung sowie Datenqualität. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Domäne „Organisation und Verantwortung“, die die Etablierung eines Rollenmodells und die Klärung von Verantwortlichkeiten beinhaltet. Die Dokumentation der Kommunikationswege ist hierbei ebenfalls von großer Bedeutung. Das Ziel ist, eine funktionierende Sekundärstruktur im Krankenhaus zu schaffen, die eine regelhafte Klärung von Fragen zur Datenqualität ermöglicht (siehe auch Data Stewardship).
Implementierung von Data Governance
Die Implementierung eines Data Governance Frameworks erfolgt in mehreren Projektphasen (stark gekürzte Darstellung):
- Initiierungsphase: Absprache mit allen Beteiligten und Anpassung des Modells an die jeweilige Einrichtung.
- Planungsphase: Offizielle Vorstellung des Modells und Berechnung des aktuellen Reifegrads anhand verschiedener Dimensionen zur Feststellung von Optimierungspotential und späterem Vergleich.
- Durchführungsphase: Entwicklung einer Datenstrategie und einer zugehörigen Roadmap, wobei der konkrete klinische und organisatorische Nutzen der Datenqualität stets im Fokus stehen sollte. Hier empfehlen wir die Durchführung eines konkreten Pilotprojekts, wie beispielsweise die Einführung einer strukturierten Allergiedokumentation.
- Abschlussphase: Nach erfolgreichem Abschluss des Pilotprojekts wird das an das Krankenhaus angepasste Rollen- und Verantwortlichkeitskonzept im Rahmen der Linienorganisation dauerhaft zur Verbesserung der Datenqualität beitragen.
Zusammenfassung
Datenqualität ist essentiell für den Einsatz zukünftiger Technologien wie künstliche Intelligenz oder intelligente Entscheidungsunterstützungssysteme. Data Governance bildet das organisatorische und strukturelle Rahmenwerk, um dies zu erreichen. Langfristig verbessert eine gute Data Governance die Qualität der unterschiedlichen Daten im Krankenhaus durch klar geregelte Rollen und Verantwortlichkeiten, festgelegte Metriken und eine klare Kommunikation.
Wir von der Digital Avantgarde GmbH unterstützen Sie im gesamten Prozess der Etablierung einer Data Governance. Melden Sie sich gerne für ein persönliches Gespräch telefonisch oder unter office@digital-avantgarde.de bei uns. Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit.
