Klinisches Datenmanagement – oft denkt man dabei zuerst an die Durchführung von Studien, an das Sammeln und Auswerten von Daten, um neue Medikamente oder Therapien zu entwickeln.
Doch was wäre, wenn Kliniken diese wertvollen Informationen noch umfassender nutzen könnten? Stellen Sie sich vor, sie könnten aus den bereits vorhandenen Patientendaten und den Informationen der lokalen Bevölkerung Trends ableiten, Risiken frühzeitig erkennen und proaktiv Vorsorgemaßnahmen anbieten, ohne dass Patient:innen einzeln dafür aktiv werden müssten.
Genau darum geht es bei einer neuen Vision des klinischen Datenmanagements. Statt nur Studien zu unterstützen, könnten Kliniken die Gesundheitsversorgung revolutionieren. Durch Digitalisierung und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) ließen sich nicht nur individuelle Behandlungen verbessern, sondern auch Muster erkennen und vieles mehr.
In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Kliniken durch die innovative Nutzung ihrer Daten und digitaler Technologien die Zukunft der Gesundheitsversorgung gestalten können.
Was ist klinisches Datenmanagement und wozu dient es?
Klinisches Datenmanagement (engl. Clinical Data Management – CDM) umfasst Prozesse zur Erfassung, Speicherung, Verwaltung und Analyse von Gesundheitsdaten, die während klinischer Studien und im laufenden Klinikbetrieb gesammelt werden.
Effektives klinisches Datenmanagement stellt sicher, dass alle Daten genau und zuverlässig sind, damit fundierte Entscheidungen getroffen werden können. Es schafft zudem die Grundlage für die Einhaltung regulatorischer Anforderungen, unterstützt die klinische Forschung und verbessert die Qualität der ärztlichen Versorgung.
Was macht ein Clinical Data Manager?
Clinical Data Managers (klinische Datenmanager:innen) spielen bei der Durchführung klinischer Studien eine entscheidende Rolle und haben viele Verantwortlichkeiten.
- Sie entwickeln und implementieren Datenmanagementpläne.
- Sie stellen sicher, dass die Daten zuverlässig und vollständig sind.
- Sie sind zuständig für die Datenbereinigung, -validierung und -analyse sowie die Einhaltung regulatorischer Anforderungen.
Sie arbeiten eng mit Forschungsteams zusammen und nutzen zudem spezielle Software, um die Integrität und Genauigkeit der Daten zu gewährleisten. Dazu später mehr.
Klinisches Datenmanagement und Population Health
Population Health bezieht sich auf einen ganzheitlichen und präventiven Ansatz zur Erhaltung oder Verbesserung der Gesundheit einer definierten Bevölkerungsgruppe, beispielsweise Patient:innen mit chronischen Erkrankungen oder Risikogruppen.
Der Bereich steht in engem Zusammenhang mit dem klinischen Datenmanagement, da die Sammlung, Analyse und Nutzung von Gesundheitsdaten die Grundlage für effektive Population-Health-Strategien bilden.
Ziel der Population Health ist es, durch datengestützte Erkenntnisse gezielte Interventionen und präventive Maßnahmen zu entwickeln, um die allgemeine Gesundheit zu fördern und gesundheitliche Ungleichheiten zu verringern.
Herausforderungen von Population Health
Population Health steht vor mehreren Herausforderungen, die bewältigt werden müssen, um ein hochwertiges Versorgungsmanagement zu ermöglichen.
- Datenschutz und Datensicherheit – Es müssen strenge Datenschutzbestimmungen eingehalten und sensible Gesundheitsdaten vor unbefugtem Zugriff geschützt werden.
- Datenqualität – Es muss sichergestellt werden, dass Daten qualitativ sind, um verlässliche Analysen durchzuführen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
- Interoperabilität – Die Integration verschiedener Datensysteme und die Gewährleistung der Kommunikation zwischen diesen Systemen erfordert standardisierte Schnittstellen und interoperable Technologien wie z. B. FHIR R4.
1. Datenschutz und Datensicherheit
Die Angst vor gläsernen Patient:innen ist eine reale Herausforderung für die Akzeptanz von Population Health. Der Skepsis gegenüber datengestützten Präventionsstrategien muss mit absoluter Transparenz hinsichtlich Datenschutz und Sicherheitsmaßnahmen begegnet werden, die es insbesondere im Kontext kleiner Bevölkerungsgruppen unmöglich machen, Rückschlüsse auf einzelne Individuen zu ziehen.
Traditionelle Anonymisierungsmaßnahmen wie die Aggregation von Daten zu statistischen Kennzahlen oder die Bildung von Patientenkohorten bieten zwar einen gewissen Schutz der Privatsphäre, stoßen jedoch bei kleinen Bevölkerungsgruppen schnell an ihre Grenzen. Denn scheinbar anonyme Statistiken können Rückschlüsse auf einzelne Individuen zulassen, wenn die Gruppe klein genug ist.
Daher gewinnen moderne Anonymisierungstechniken zunehmend an Bedeutung. Datenmaskierung und -perturbation, beispielsweise durch Generalisierung oder das Hinzufügen von Zufallsrauschen, erschweren die Identifizierung Einzelner erheblich. Insbesondere die K-Anonymität, bei der sichergestellt wird, dass jede Person in einer Gruppe von mindestens k Personen ununterscheidbar ist, bietet hier einen starken Schutz.
Doch die wahre Revolution im Datenschutz für Population Health Strategien kommt mit Differential Privacy. Diese Technik ermöglicht es, statistische Analysen durchzuführen und gleichzeitig die Privatsphäre der Teilnehmer:innen zu schützen. Durch das Hinzufügen von kontrolliertem Rauschen zu den Daten wird sichergestellt, dass das Ergebnis einer Analyse kaum verändert wird, wenn eine einzelne Person hinzugefügt oder entfernt wird. So lassen sich wertvolle Erkenntnisse über die Gesundheit einer Bevölkerung gewinnen, ohne die Identität Einzelner preiszugeben.
Gerade diese modernen Anonymisierungstechniken, die das Fundament von Population Health bilden, machen die Analyse von Gesundheitsdaten in kleinen Bevölkerungsgruppen heute sicherer als jemals zuvor. Während früher papiergestützte Anonymisierungsversuche oft fehleranfällig und unzureichend waren, bieten digitale Technologien wie Differential Privacy eine robuste und zuverlässige Lösung zum Schutz der Privatsphäre.
2. Datenqualität
Auch die Einschränkungen digitaler Lösungsansätze durch schlechte oder veraltete Daten sind ein bekanntes Problem. Doch es gibt einfache und effektive Ansätze, um die Datenqualität im Gesundheitswesen zu verbessern.
- Zeitnahe Datenerfassung: Veraltete Informationen können zu Fehlentscheidungen führen und die Umsetzung neuer Behandlungsmodelle oder Richtlinien behindern. Viele Kliniken nutzen bereits Patientenportale oder digitale Gesundheitsanwendungen (DiGAs). Durch den Einsatz von Standardschnittstellen wie FHIR und ein intelligentes Mapping zu anderen Datenmodellen können Informationen schneller erfasst und aktualisiert werden.
- Kooperative Ergänzung von Daten: Neben der zeitnahen Erfassung ist die kontinuierliche Ergänzung und Aktualisierung von Daten entlang der Versorgungskette oder des Patientenpfades entscheidend. Durch den geschickten Einsatz von Schnittstellen oder digitalen Formularen können Informationen entlang der Stationen oder Sektoren Schritt für Schritt ergänzt und aktualisiert werden.
- Telematik und VSDM: Das deutsche Gesundheitswesen bietet mit der elektronischen Gesundheitskarte (eGK) und dem Versichertenstammdatenmanagement (VSDM) besondere Möglichkeiten zur Datenaktualisierung. Bei jedem Arztbesuch können die persönlichen Daten und Versicherungsinformationen aktualisiert werden, allerdings liegt hier eine Mitwirkungspflicht bei Patient:innen. Klinische Informationssysteme (KIS) haben in der Regel Zugriff auf das VSDM der gesetzlichen Krankenkassen (GKV), da darüber die Abrechnung medizinischer Leistungen erfolgt. Zusätzlich bietet die Telematik, insbesondere die elektronische Patientenakte (ePA), die Möglichkeit, Stammdaten zu erfassen oder zu aktualisieren und weitere Informationen zu speichern. Die sogenannten Interoperabilitätsprofile (ISiK-Profile) bieten einen Leitfaden, in welchen Anwendungsfällen KIS-Systeme auf Daten zugreifen dürfen.
- Intelligente Mapping-Mechanismen: Cloud-basierte Lösungen wie Salesforce Data Cloud nutzen innovative Funktionen, um Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten in eine einheitliche Struktur zu überführen und so Inkonsistenzen zu vermeiden. Darüber hinaus setzt sie Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning ein, um Daten automatisiert zu bereinigen, zu validieren und anzureichern, wodurch die Datenqualität verbessert und Dubletten vermieden werden.
Durch die Kombination dieser Ansätze können Kliniken die Datenqualität erheblich verbessern und somit die Grundlage für effektive digitale Lösungen im Gesundheitswesen schaffen.
3. Interoperabilität
In Deutschland wird Interoperabilität im Gesundheitswesen oft auf den FHIR-Standard reduziert. FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) ist ein medizinisches Datenmodell, das den Austausch von Gesundheitsinformationen erleichtert.
Es definiert 150 Ressourcen wie „Patient:in“, „Begegnung“ oder „Prozedur“, um medizinische Daten strukturiert zu erfassen und zu verarbeiten. Deren Menge wächst nämlich rasant, insbesondere durch digitale Gesundheitsgeräte und Wearables. Entstehende Daten müssen nutzbar gemacht werden.
Interoperabilität bedeutet also nicht nur, Daten auszutauschen, sondern auch, sie zu analysieren, zu interpretieren und daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten.
Deshalb ist Interoperabilität genau genommen keine Herausforderung für Population Health, sondern ganz im Gegenteil: Population Health ist ein wertvolles Werkzeug, um Kliniken über die Erfassung von Daten hinaus dabei zu unterstützen, Gesundheitsinformationen zu finden, zu verstehen, zu bewerten, anzuwenden und dadurch besonders interoperabel zu werden.
Weil die Salesforce-Plattform das FHIR-Datenmodell beherrscht, sind selbstverständlich alle Applikationen auf der Plattform – wie z. B. die Data Cloud – ebenfalls FHIR-konform.
Digitalisierung des klinischen Datenmanagements für Fortschritte in der Population Health
Um das klinische Datenmanagement zu optimieren, setzen große Kliniken vermehrt auf digitale Technologien wie unsere KI-gestützte Salesforce Data Cloud. Sie vereint Datenintegration, -management und -analyse in einer Plattform und kann in verschiedenen Bereichen der Population Health genutzt werden.
Anwendung von Salesforce Data Cloud im Bereich Population Health
- Risikostratifizierung: Identifizierung von Patient:innen mit hohem Risiko für bestimmte Erkrankungen oder Komplikationen.
- Präventive Maßnahmen: Entwicklung und Umsetzung gezielter Präventions- und Früherkennungsprogramme.
- Versorgungsmanagement: Koordinierte Betreuung von Patient:innen mit chronischen Erkrankungen zur Verbesserung der Behandlungsergebnisse.
- Qualitätssicherung: Überwachung und Verbesserung der Versorgungsqualität durch datengestützte Erkenntnisse.
- Forschung: Nutzung der Daten für klinische Studien und Forschungsprojekte.
Sehen wir uns nun an, wie Kliniken die Data Cloud erfolgreich einsetzen.
Salesforce Data Cloud | Vorteile für Kliniken |
Datenerfassung: Daten aus Ihren bestehenden Informationssystemen (bspw. KIS) und anderen relevanten Quellen (bspw. Data Lakes) lassen sich nahtlos in die Data Cloud integrieren. Dafür stehen Ihnen standardisierte Konnektoren zur Verfügung.. Alternativ können existierende Integrationslösungen oder bspw. auch Salesforce MuleSoft genutzt werden. | Die nahtlose Integration von Klinikdaten verbessert die Versorgung, spart Zeit durch automatisierten Datenaustausch, bietet Flexibilität für zukünftige Entwicklungen und reduziert Kosten durch effizientere Prozesse. |
Datenkonsolidierung: Die Data Cloud konsolidiert mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning alle verfügbaren Daten einer Entität zu einem einheitlichen Datensatz. Dieser Prozess heißt Identity Resolution undermöglicht es Anwender:innen, selbst oder mithilfe von KI Regeln zu definieren, um die Profilgenauigkeit zu erhöhen und gleichzeitig die Anonymität der Daten zu wahren. | Data Cloud verbessert die Datenqualität durch die Zusammenführung verschiedener Quellen und erhöht die Effizienz durch automatisierte Identitätsauflösung. Dies ermöglicht fundiertere Entscheidungen, personalisierte Angebote und einen stärkeren Datenschutz durch Anonymisierung. |
Die Salesforce Data Cloud kann bspw. Echtzeit-Daten integrieren (z. B. lokale Ereignisse). | Dank Echtzeit-Daten können Kliniken schnell auf (kritische) Veränderungen reagieren und die Strategien anpassen. |
Entitäten werden basierend auf ihren Profilen in verschiedene Gruppen segmentiert (z. B. in Risikogruppen). | Die Analyse anonymisierter Daten in der Data Cloud ermöglicht eine verbesserte Risikobewertung, vereinfacht die Erkennung von Trends und Mustern und erlaubt Vorhersagen über Gruppenverhalten, während gleichzeitig der Datenschutz gewährleistet ist. |
Wichtig: Um die Ergebnisse der Profilbildung operativ optimal zu verarbeiten, sollte die Data Cloud mit anderen Salesforce-Produkten wie z. B. Tableau, Marketing Cloud, Slack und Health Cloud kombiniert werden.
KI-gestütztes klinisches Datenmanagement – Vorteile im Überblick
Die Data Cloud revolutioniert das klinische Datenmanagement, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen wie KIS, Data Lakes und Echtzeit-Feeds nahtlos integriert.
Durch KI und Machine Learning werden diese Daten automatisiert konsolidiert, bereinigt und vereinheitlicht, was zu einer höheren Datenqualität führt.
Kliniken erhalten so eine ganzheitliche Sicht auf Patient:innen und die Gesundheitsversorgung, was fundierte Entscheidungen und personalisierte Behandlungspläne ermöglicht.
Gleichzeitig gewährleistet die Data Cloud den Datenschutz durch Anonymisierung und Pseudonymisierung von Patientendaten.
Durch die Integration von Echtzeit-Daten können Kliniken schnell auf Veränderungen reagieren und ihre Strategien anpassen. Die Automatisierung von Routineaufgaben und die Bereitstellung relevanter Informationen optimieren zudem Arbeitsabläufe und steigern die Effizienz.
Letztendlich führt all dies zu einer erheblichen Verbesserung der Gesundheitsversorgung.
Klinisches Datenmanagement im Wandel – KI als Gamechanger im Gesundheitswesen
Damit Ihre Klinik den wachsenden Anforderungen gerecht wird und wettbewerbsfähig bleiben kann, ist intelligentes klinisches Datenmanagement unerlässlich.
Wie geht es jetzt weiter?
Durch den Einsatz innovativer, KI-gestützter digitaler Lösungen wie der Salesforce Data Cloud entlasten Sie nicht nur Ihr Personal und senken Kosten, sondern entwickeln auch gezielte Präventionsprogramme und verbessern die Versorgungsqualität durch datengestützte Erkenntnisse.
