Schlüsselrolle der Datenanalyse für das Qualitätsmanagements im Gesundheitswesen

2 Mai

Das Gesundheitswesen entwickelt sich stetig weiter – und zwar getrieben von immer größeren Datenmengen, die durch medizinische Geräte, elektronische Patientendaten und Gesundheitsanalysen entstehen. Doch das Sammeln großer Datenmengen allein reicht nicht aus, um die vielen Herausforderungen im Gesundheitsbereich, wie steigende Kosten, Qualitätssicherung und Patientensicherheit, zu bewältigen. Hier kommt die Datenanalyse ins Spiel, die als strategisches Werkzeug dient, um Prozesse zu optimieren, Ergebnisse zu verbessern und Innovationen voranzutreiben. Was viele jedoch übersehen: Datenanalysen entfalten ihr volles Potenzial nur dann, wenn die Aussagekraft und Qualität der Daten in einen funktionierenden Prozess gesichert werden. Das kann durch die Anwendung der richtigen Standards unterstützt werden.

Die Rolle des Qualitätsmanagement in der Datenanalyse ist, die relevanten ISO-Standards auszuwählen, einheitliche Leitlinien zu verfassen und die Prozesse zu beschreiben, um Sicherheit für die Organisation im Gesundheitswesen zu schaffen.

Datenanalyse: Ein Gamechanger im Gesundheitswesen
Die Digitalisierung des Gesundheitswesens hat enorme Fortschritte gebracht, insbesondere in der Diagnose, präventiven Medizin und Patientenüberwachung. Datenanalysen sind hierbei unverzichtbar, um Erkenntnisse zu gewinnen, beispielsweise für personalisierte Behandlungspläne oder zur Früherkennung von Erkrankungen.

Ein zentrales Versprechen der Datenanalyse ist es, ineffiziente Strukturen sichtbar zu machen und so die Qualität medizinischer Versorgung nachhaltig zu steigern. Beispiele hierfür sind:

  • Prozessoptimierung:
    Analyse von Krankenhausbetriebskosten, Wartezeiten und Ressourcenzuweisung.
  • Patientensicherheit:
    Identifikation von Prozessen, die durch menschliches Versagen oder Systemfehler die Sicherheit gefährden könnten.
  • Ergebnisorientierte Versorgung:
    Vergleich von Behandlungsergebnissen durch datenbezogene Erfolgsmessungen.

Die Ergebnisse der Analyse sind jedoch nur so gut wie die Qualität der zugrunde liegenden Daten – und genau hier greift das Qualitätsmanagement.

Qualitätsmanagement als Grundlage für valide Datenanalysen
Im Mittelpunkt eines effektiven Qualitätsmanagements im Gesundheitswesen steht die konsequente Steuerung, Gestaltung und Überwachung von Prozessen, mit dem Ziel, sichere und hochwertige Gesundheitsdienstleistungen bereitzustellen. Die Qualität der Daten selbst spielt dabei eine zentrale Rolle: Sie müssen fehlerfrei, vollständig und konsistent sein, sonst führen sie schnell zu falschen Schlussfolgerungen.

Qualitätsmanagement sorgt dafür, dass:

  • Prozesse der Datenerhebung standardisiert werden, um eine Vergleichbarkeit und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse sicherzustellen.
  • Datenschutz und Informationssicherheit gewährleistet sind – unerlässlich im sensiblen Kontext von Gesundheitsdaten.
  • Qualifizierungs- und Schulungskonzepte für Mitarbeitende entwickelt werden, um sowohl mit der Technologie als auch mit den Daten korrekt zu arbeiten.

Der Vergleich mit der Automobilproduktion verdeutlicht die Parallele: Genauso wie ein hoher Qualitätsstandard in der Produktion für ein fehlerfreies Endprodukt sorgt, bildet ein durchdachtes QM im Gesundheitswesen die Basis für verlässliche Datenanalysen. Doch wie erreicht man diese Standards?

ISO-Standards als Grundlage für effektives Datenmanagement:
Die International Organization for Standardization (ISO) bietet Regelwerke, die Organisationen im Gesundheitswesen zentrale Leitlinien an die Hand geben, um Datenanalysen und Qualitätsmanagement miteinander zu vereinen. Diese Standards sind hierfür von besonderer Bedeutung:

ISO 9001: Qualitätsmanagementsysteme
Dieser Standard legt die Basis für ein umfassendes QM-System, das auf kontinuierlicher Verbesserung beruht. Für das Gesundheitswesen bietet die ISO 9001 eine einheitliche Methode, um Prozesse rund um Datenanalysen effizient zu gestalten.

ISO/TS 20514: Elektronische Gesundheitsakte – Definition, Anwendungsbereich und Kontext
Datenanalyse stützt sich häufig auf elektronische Gesundheitsakten. Diese Technische Spezifikation bietet Vorgaben zur Strukturierung solcher Daten und ihrer Integration in Analyseprozesse.

ISO 13606-1 bis-5 (Normreihe): Austausch von medizinischen Daten
Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Interoperabilität – das heißt, wie Daten zwischen verschiedenen Akteuren (Ärzten, Krankenhäusern, Forschungseinrichtungen) ausgetauscht werden. Fehlerlose Datenübertragungen sind entscheidend für korrekte Analysen.

ISO 27701: Erweiterung zu ISO/IEC 27001 und ISO/IEC 27002 für das Management von Informationen zum Datenschutz – Anforderungen und Leitlinien
Wenn es um personenbezogene Gesundheitsdaten geht, sind Datenschutz und Vertraulichkeit unverzichtbar. Diese Norm ergänzt den Datenschutzansatz und hilft dabei, auch in datenbasierten Projekten die Vorgaben der DSGVO umzusetzen.

ISO/HL7 27931:2009: Ein Anwendungsprotokoll für den elektronischen Datenaustausch im Gesundheitswesen
Diese Norm wurde speziell für den elektronischen Austausch von Gesundheitsdaten entwickelt und definiert Standards, die den zuverlässigen Transfer medizinischer Informationen gewährleisten. Ziel ist es, eine einheitliche und sichere Datenkommunikation zwischen verschiedenen Systemen und Organisationen zu ermöglichen.

ISO/HL7 27932: HL7 Clinical Document Architecture
Die ISO 27932:2009 befasst sich mit der Standardisierung klinischer Dokumente für den Austausch.

ISO/TS 24289: Hierarchische Dateistrukturspezifikation für die sekundäre Speicherung gesundheitsbezogener Informationen
Ein weiteres entscheidendes Thema im Datenmanagement ist die Speicherung und Nachnutzung von gesundheitsbezogenen Daten, für welche die Norm ISO/TS 24289 spezifische Anforderungen stellt. Dieser Standard definiert eine hierarchische Dateistruktur für den Umgang mit Gesundheitsdaten in sekundären Speicherprozessen – also bei der Archivierung oder beim Export für Analysezwecke.

Wie integrieren Organisationen ISO-Standards in der Praxis?
Die konkrete Umsetzung kann in mehreren Schritten erfolgen:

  • Ist-Analyse und Bildung von QM-Teams:
    Zunächst werden bestehende Prozesse analysiert und Arbeitsgruppen gebildet, die sich auf Datenqualität, Datenschutz und Prozessoptimierung konzentrieren.
  • Zertifizierungen und Schulungen:
    Einführung und Schulung in ISO-Standards, die für die Organisation besonders relevant sind.
  • Prozessverbesserungen:
    Einführung standardisierter Prozesse, die den Anforderungen der Normen gerecht werden.
  • Monitoring und Feedback:
    Regelmäßige Audits und Analysen helfen, Schwachstellen zu erkennen und weitere Verbesserungen anzustoßen.

Fazit: Die Synergie von Datenanalyse und Qualitätsmanagement im Gesundheitswesen
Datenanalysen haben das Potenzial, das Gesundheitswesen grundlegend zu formen und Entscheidungsprozesse zu sichern. Ohne ein solides Qualitätsmanagement bleiben Daten bestenfalls ungenutzt, schlimmstenfalls führen sie zu Fehlentscheidungen.

Die Lösung besteht in der Verknüpfung moderner Analysemethoden mit international erprobten Standards. Wer diese konsequent umsetzt, kann das Potenzial von Datenanalysen im Gesundheitswesen ausschöpfen – bei gleichzeitiger Wahrung der Patientensicherheit und des Datenschutzes. Qualitätsmanagement ist dabei nicht nur ein Kontrollinstrument, sondern ein strategischer Partner, um die Datenanalyse auf ein sicheres Niveau zu heben. Organisationen, die den Zusammenhang zwischen beiden Disziplinen verstehen, werden langfristig erfolgreich, effizient und patientenzentriert arbeiten können.