3 Gründe, warum Gesundheitsdaten zugänglicher werden müssen

Menschen   |   Pang Chaoprang Herrera   |   5. Juli 2023

Im Gesundheitswesen konzentrieren wir uns stark auf die Resultate für Patientinnen und Patienten. Das ergibt durchaus Sinn, denn das Ziel ist es, die Gesundheit zu verbessern – oder Menschen von allem zu heilen, was sie krank macht. Aber was wäre, wenn wir einen ähnlich ergebnisorientierten Ansatz für Daten verfolgen würden? Denn trotz all des Geredes über die Nutzung von Daten im Gesundheitswesen könnte man meinen, dass wir mehr tun könnten, um sicherzustellen, dass alle von uns erfassten und analysierten Daten zu positiven Ergebnissen führen. Unsere grundlegende Frage sollte lauten: Wie können wir einen Nutzen aus den Daten ziehen und unsere Erkenntnisse dann mit unseren Patienten und Patientinnen teilen?

Wie Sie sich vielleicht denken können, stehen uns einige Hindernisse im Weg. Zunächst einmal führen Bedenken hinsichtlich des Schutzes der Patientendaten und der Komplexität der Daten zu Zugangsproblemen für Beschäftigte im Gesundheitswesen. Erst wenn wir diese Herausforderungen gelöst haben, können wir damit beginnen, unsere Daten zu nutzen, um die Pflege und die Erfahrungen, die wir unseren Patientinnen und Patienten bieten, zu verbessern.

Ich habe einen Hintergrund in Biomedizin, forensischer Psychologie und klinischer Forschung. Meine Leidenschaft gilt der Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse, um die Patientenergebnisse verbessern. Es macht mir große Freude, Rohdaten für möglichst viele Menschen verständlich zu machen.

Wenn wir von einem „Ergebnis“ sprechen, sind es tatsächlich viele verschiedene Elemente, die zusammenkommen. Die Gesundheit der Patienten und Patientinnen steht immer an erster Stelle. Aber auch die Patientenerfahrung ist wichtig. Daten können uns dabei helfen, Anpassungen vorzunehmen, die die Patientenerfahrung radikal verbessern können. Wenn wir Patienten und Patientinnen während ihrer Zeit im Krankenhaus glücklich machen könnten, könnten wir eine andere Art von positivem Einfluss auf ihr Leben haben.

Ein gutes Beispiel dafür sind Wartezeiten. Von Punkt A nach B nach C gibt es so viele Anpassungen, die wir vornehmen können, um die Erfahrung eines Patienten zu verbessern. Als ich in einem Krankenhaus gearbeitet habe, habe ich mich immer gefragt, warum die Wartezeiten eine Stunde betragen, obwohl sie eher bei fünf Minuten liegen sollten. Wie könnte man das Problem beheben? Sie könnten Daten von überall abrufen, um die Ursache der Verzögerungen zu ermitteln. Ist es die Sicherheit, die zu lange dauert? Werden Patientenakten zu langsam geladen? All diese Elemente spielen eine Rolle. Sie müssen die Störfaktoren minimieren, um ein besseres Ergebnis zu erzielen.

Sie sollten sich häufig fragen, was Sie verfolgen und warum. Sind es nur gesundheitliche Ergebnisse? Geht es den Menschen am Ende ihres Besuchs gesundheitlich besser? Tun wir irgendetwas in einem Bereich, das von einem Ergebnis in einem anderen Bereich ablenkt? Jedes Krankenhaus verschickt eine fünf- bis zehnminütige Patientenumfrage, damit die Menschen ihre Erfahrungen bewerten können. Das kann jedoch eine große Bitte sein, wenn Sie einen Teil der Zeit eines Patienten für etwas in Anspruch nehmen, von dem er glaubt, dass es Ihnen mehr nützt als ihn. Das ist also eine der Verbesserungen, die Sie verfolgen können. Wenn man von einem Krankenhaus zum anderen wechselt, wird das unterbrochen. Ich bin mir ziemlich sicher, dass es noch immer einige kleinere Kliniken gibt, die nicht einmal elektronische Aufzeichnungen haben. Einige verwenden immer noch Papier.

Herausforderungen beim Zugriff auf Gesundheitsdaten

Unser Ziel sollte es sein, die Daten in unserer Organisation für die Menschen so zugänglich wie möglich zu machen, die sie in Erkenntnisse umwandeln können. Da wir jedoch im Gesundheitswesen tätig sind, stoßen wir schnell auf Hindernisse:

  • Informierte Zustimmung und Aufklärung der Patienten
  • Mangel an klarem Verständnis der Datennutzung
  • Begrenzter Zugriff auf anonymisierte Daten
  • Echtzeit- und aktualisierte Datenanforderungen

All dies sind echte Bedenken. Aber es ist möglich, die vielen komplizierten Ebenen zu durchbrechen, die den Zugang einschränken. Lassen Sie uns zunächst mal über Patienten sprechen. Sie alle unterzeichnen Einverständniserklärungen, die von einer unabhängigen Ethikkommission genehmigt wurden. Dies ist unsere erste Gelegenheit, klar zu erklären, welche Informationen wir verwenden und warum. Wenn ihre Daten anonymisiert sind, sollten sie sich an einem zentralen Ort befinden, an dem Sie sie abfragen können. Selbst wenn Sie Daten zu Patientenergebnissen in Formularen oder Programmen auf Ihren Computern gespeichert haben, benötigen Sie Zugang und Know-how, um sie aus dem System herauszuholen. Wenn Sie diesen Zugriff nicht haben, sind Sie auf Ihr IT-Team angewiesen, was eine weitere Hürde darstellt.

Manchmal sind die Daten überall verteilt und liegen in verschiedenen Formaten vor. Es gibt keine Konsistenz. Möglicherweise haben Sie Datenbanken, die nicht miteinander kommunizieren können, oder einige digitale und einige analoge Elemente. Der Fokus sollte darauf liegen, ein einziges Ergebnis und alle damit verbundenen Variablen zu ermitteln. Was sind die Schritte, die uns von unserem jetzigen Stand zu dem Punkt bringen, an dem wir genug wissen, um die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern? Die eigentliche Arbeit beginnt mit der Verbesserung der Prozesse, sodass alle diese Elemente in einem einzigen, designierten Data Warehouse zusammengeführt werden.

1. Erschließen Sie das Potenzial von Betriebsdaten

Betriebsdaten können ein leistungsstarkes Instrument für die Entscheidungsfindung und die Verbesserung der Ergebnisse sein. Was meine ich, wenn ich von „Betriebsdaten“ im Gesundheitswesen spreche? Ich denke an Dinge wie:

  • Identifizierung von Ineffizienzen im Patientenfluss
  • Lange Wartezeiten reduzieren und Dienstleistungen verbessern
  • Nutzung des Patientenfeedbacks zur Förderung von Verbesserungen

Manchmal erhält die Person, die am lautesten nach Veränderung ruft, alle Aufmerksamkeit - zu Unrecht. Es kann sein, dass Sie sich mit den Bedenken einer einzelnen Person befassen und später feststellen, dass das von ihr genannte Problem weit unten auf der Liste steht oder gar kein Problem ist. Es kann sogar sein, dass Sie eine Änderung vornehmen, die später wieder rückgängig gemacht werden muss. Das ist kein Kulturwandel – das ist ein Sich-im-Kreis-drehen. Kulturwandel findet statt, wenn Teams gleichberechtigten Zugriff auf Daten haben und auf der Grundlage dieser Daten gut informierte Veränderungen herbeiführen können.

Indem Sie so viele Daten wie möglich im gesamten Team austauschen, erhalten Sie ein besseres Echtzeit-Verständnis dafür, was vor sich geht. Definieren Sie die Stakeholder klar, um wichtige Probleme zu identifizieren, und verwenden Sie die Daten als Leitfaden für deren Lösung. Wenn Sie die größten Engpässe in Ihrem Krankenhaus identifizieren können, können Sie auf intelligente Weise eine Lösung entwickeln. Wenn eine deutliche Mehrheit Ihrer Patienten negatives Feedback zu demselben Problem gibt, können Sie sicher sein, dass es sich lohnt, es zu lösen.

Wie gewähren Sie mehr Menschen gezielten Zugriff auf Ihre Daten? Für viele mag das sehr abstrakt klingen, aber Sie müssen eine Kultur der Proaktivität schaffen. Wir müssen von der abstrakten Mentalität dessen, was wir zu wissen glauben, hin zu dem gelangen, was wir durch das, was wir sehen, wissen. Im Allgemeinen arbeite ich so. Sie sollten das Ergebnis aus den Daten ableiten. Um das Ergebnis zu bestätigen, müssen Sie zurückblicken und es zu Ende denken. Und wenn Sie das tun, werden Sie wissen, wo, wann und was geändert werden muss. Selbst kleine Anpassungen können viel bewirken. Ein Beispiel: Sie schicken einen Patienten in die erste Etage, dann in die zweite Etage, dann wieder in die erste Etage, um schließlich in die dritte Etage zu gehen. Warum nicht den Raum auf der zweiten Etage teilen, damit er nicht hin und her gehen muss? Eine solche kleine Anpassung kann einen großen Unterschied für Menschen machen, die beim Treppensteigen unsicher sind.

2. Interesse und Zusammenarbeit fördern

Wenn es Ihr Ziel ist, eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung zu schaffen, beginnen Sie damit, ein Klima der Zusammenarbeit zu schaffen. Bilden Sie Gruppen und setzen Sie sich für eine allgemeinere Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen ein. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie Erfolgsgeschichten aus dem gesamten Unternehmen teilen, die den Wert zugänglicher Daten fördern. Nichts lockt Menschen so sehr aus ihren Silos wie das Versprechen eines besseren Weges.

Im klinischen Umfeld kann es vorkommen, dass eine Person sehr laut spricht, während andere, ruhigere Menschen wertvolle Ideen für sich behalten. Daher empfehle ich, mit dem Austausch von Daten in kleineren Gruppen zu beginnen. Anschließend können Sie die Anzahl der kleinen Gruppen erhöhen, die besten Ideen hervorheben und das Netzwerk von dort aus erweitern.

Als ich mit dieser Arbeit anfing, erstellten wir Dashboards – anfangs nicht allzu viele – und je mehr wir aus den Dashboards herausholten, desto mehr kommunizierten wir mit den Kolleginnen und Kollegen, um sie wissen zu lassen, was wir untersucht und gelernt hatten. Wir bekamen fast sofort mehr Anfragen von Leuten, die sagten: „Jetzt, da wir wissen, dass ihr das könnt, wie wäre es, wenn wir dieses oder jenes hinzufügen?“ Ihr Input hat unsere Bemühungen nur noch verstärkt, entweder durch die Verfeinerung von etwas, das wir bereits abgedeckt hatten, oder durch den Start eines ganz neuen Bereichs.

Ich kann gar nicht genug betonen, wie sich die Förderung von Interesse und Zusammenarbeit im Laufe der Zeit auszahlt. Wie gesagt, die Art und Weise, wie wir Ergebnisse verbessern, fängt vielleicht klein an, aber das Kleine kann immer weiter vorangetrieben werden, bis daraus etwas Größeres wird.

3. Verbesserung der Datenkompetenz im gesamten Unternehmen

Sie können Ihre bestehenden Qualitätssicherungsteams nutzen, um mit den Bemühungen um Datenzugänglichkeit zu beginnen. Bevor ich in den Bereich Qualitätsmanagement wechselte, war ich in einem klinischen Umfeld tätig. Als ich anfing, gab es zwei von uns im klinischen Datenmanagement, die sich mit der Datenanalyse befassten. Wir gingen in Abteilungsmeetings zu potenziellen Interessengruppen, und die Leute sagten: „Ich wünschte, wir könnten das sehen, anstatt ein bestimmtes Programm zu verwenden, das ständig aktualisiert werden muss. Wenn wir Hilfe bei der Einrichtung bestimmter Dinge bekommen könnten, könnten wir auch Hilfe bei der Verknüpfung der Daten bekommen.“

Wir haben ihnen geholfen, die Herausforderungen manueller Datenaktualisierungen zu meistern. Und wir haben sie dabei unterstützt, ihre Datenvisualisierungs- und Kommunikationsfähigkeiten auszubauen. Zum Beispiel möchte sich niemand eine Tabelle mit 30 Spalten ansehen. Wir zeigten ihnen also beispielsweise, wie man in Dashboards und deren Visualisierungen navigiert. Wir zeigten, wie man die Krankheit, die man isolieren möchte, filtert, andere ausblendet, einen Screenshot macht, ihn bei Bedarf in seine PowerPoint-Präsentation einfügt – und fertig. Diese Methode gewann im Laufe der Zeit an Momentum und breitete sich auch auf andere Abteilungen und Abteilungen aus.

Fazit

Als ich meinen Bachelor-Abschluss machte, gab es nur sehr wenige Kurse und Programme im Zusammenhang mit Data Analytics. Aber die jüngere Generation versteht jetzt, dass Data Analytics ein großartiges Feld ist. Und sie versteht, dass dies ein Abschluss ist, den man in verschiedene Richtungen ausbauen kann.

Die gute Nachricht im Gesundheitswesen ist, dass wir jetzt genügend Menschen haben, die sich mit Data Analytics befassen. Es ist nicht mehr so „beängstigend“ wie früher für die Menschen. Im Gegenteil, ist es jetzt etwas, das jeder Mensch lernen kann, wenn er Interesse daran hat. Je mehr Leute mit Daten in Kontakt kommen, desto sicherer werden sie im Umgang damit, und desto mehr profitieren wir alle davon.

Wenn wir Gesundheitsdaten für die richtigen Personen zugänglicher machen, geschieht etwas Gutes. Besser informierte Entscheidungsfindung. Bessere Patientenergebnisse. Eine bessere, gesündere Welt. Was kann einem daran nicht gefallen?

Pang Chaoprang Herrera ist Senior Clinical Data Analyst für Seagen, Inc.

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