Clinical Data Warehouse

Bezahlbare Spitzenmedizin dank datengetriebenen Erkenntnissen

Die Schweiz profitiert von einem der weltweit besten Gesundheitssysteme und einer hervorragenden Forschungs- und Innovationslandschaft, wo jährlich Milliarden von Schweizer Franken investiert werden. Der fachgerechte Umgang mit (Gesundheits-) Daten in der Forschung und der Administration von Schweizer Spitäler ist dabei das Kernelement und wird ebenso in Zukunft der Erfolgsfaktor für eine bezahlbare und qualitativ herausragende medizinische Versorgung sein.

Eine zentrale Herausforderung für das Erlangen einer 360°-Sicht über alle Vorgänge in einem Spital stellt die Vielzahl von isoliert funktionierenden operativen Systemen in einer historisch gewachsenen Applikationslandschaft dar, wir nennen diese auch «Datensilos». Damit wird auch der einfache, aber für die Erbringung von qualitativ hochwertigen medizinischen Behandlungen notwendige, Datenaustausch mit internen und externen Stakeholder (z.B. der Bezug von Forschungsdaten, die gesetzeskonforme Belieferung von Gesundheits-Registern oder dem Swiss Personalized Health Network SPHN) immer mehr zum Problem.

Branchenerfahrung und standardisiertes Datenmodell ermöglichen Exzellenz im Umgang mit Daten

IT-Logix arbeitet seit über zehn Jahren mit führenden Universitäts- und Kantonsspitälern im Umfeld von Data Warehousing, Data Analytics und Data Science zusammen und hat dabei sehr viel branchenspezifisches Know-How aufbauen können. Die Möglichkeiten und Chancen, sowie die Rahmenbedingungen und Limitationen im Schweizer Spitalumfeld sind uns wohlbekannt, dies auch dank der Vernetzung im Schweizer Gesundheitswesen.

Dieses branchenspezifische Wissen bildet das Fundament für unser generisches analytisches Datenmodell für Spitäler. Damit wird das Ziel verfolgt, unseren Kunden sehr rasch zu einer funktionierenden Kernlösung zu verhelfen. Das praxiserprobte Datenmodell ist dementsprechend technologie-agnostisch und kann auf allen gängigen Datenbank-Technologien, im eigenen Rechenzentrum (on-Premise), in der Private- oder Public-Cloud oder in hybrid-Mischformen eingesetzt werden. Ebenso sind wir auf die Integration von verschiedensten Quellsystemen spezialisiert, wie SAP IS-H, Phoenix, Pathowin, Dorner, Meona, Metavision, Cato, etc.

Nachhaltige Transparenz, Interoperabilität und Entscheidungsfähigkeit dank dem COMMON HEALTHCARE DATA MODEL (CHDM)

Mit unserem hauseigenen Blueprint Modell und dem agilen Projektvorgehen erstellen wir auch für Sie in kürzester Zeit ein qualitativ hochstehendes Clinical Data Warehouse. Dabei ist die Schaffung einer transparenten, daten- und faktenbasierte Entscheidungskultur und die Sicherung der Interoperabilität stets die zentrale Zielsetzung.

Die folgenden Module werden vom IT-Logix Common Healthcare Model (CHDM) aktuell abgedeckt, wobei das Modell laufend von uns erweitert wird:


Module und Bausteine des CHDM

CHDM Basis

Grunddaten Datenobjekte als Grundlage für weitere Module (Patient, Fall, Consent, Organisation, Mitarbeiter, Datum, Zeit, Land, etc. und SNOMED-CT Katalog)

CHDM Admin

BerichteModellierung von Berichten mit zugehörigem Rohtext; Grundlage für Search und Text Analyse Zielapplikationen und für Messung der Prozessdurchlaufzeiten
AufenthaltPatientenbewegungen im Spital gemäss medizinischer Kodierung, inkl. Modellierung physikalischer Gegebenheiten (Bett, Zimmer, Raum, Stockwerk, Gebäude, Spital; Grundlage für Laufwege, VRE, Spitalplanung etc.; Patient Journey)
PatiententermineModellierung stationäre und ambulante Termine; Verknüpfung mit Modul CHDM Aufenthalt und CHDM Operation.
KatalogeBasis Kataloge im Spital (ICD-10-GM, CHOP, DRG, LOINC, SNOMED-CT, HOSPINDEX, ATC)
FOPHAbrechnungsrelevante Datenobjekte (ICD-10-GM Diagnosen, CHOP Prozeduren und DRG Daten, etc.)
SPLGDaten, welche für ein SPLG Reporting benötigt werden

 

CHDM Diagnostik

AllergieModellierung von Allergien der Patienten; Verknüpfung zu Substanzen CHDM Medikamente
ImagingMetadaten und Berichte rund um bildgebende Untersuchungen (RIS System)
VitalwerteModellierung möglicher gemessen Vitalwerte (Herzrate, Blutdruck, Temperatur, Atemfrequenz, Sauerstoffsättigung, Grösse, Gewicht, BMI etc.)
BiobankUmfasst die gängigsten Daten, welche in einer Biobank anfallen (Biobankprobe, Speicherort, SPREC etc.)
ScoresModellierung aller Scores und Score Komponenten (Glasgow Coma Scale, NIHSS, CPOT, SOFA, SAPSII, NEMS, Barthel-Index, APGAR, DOS etc.)
Routine LaborDaten, welche im Routine Labor anfallen (Aufträge, Samples, Resultate)
Mikrobiologie LaborDaten, welche im Mikrobiologie Labor anfallen (Aufträge, Samples, Keimidentifikation, Antibiotikaresistenztest, Mikroskopie, etc.)
Pathologie LaborDatenobjekte, welche im Pathologie Labor anfallen (Aufträge, Samples, Blöcke, Schnitte, Berichte)

 

CHDM Behandlung

RadiotherapieModellierung aller Daten aus der Radiotherapie, (abgegebene Fraktionen, radioaktive Menge, Abgabeort etc.)
OrgansupportModellierung von Daten aus der Intensivstation zum Thema maschinellem Organsupport inkl. deren Parametermesserwerte (ECMO, Impella, Beatmung, Nierenersatz etc.)
TransfusionModellierung der Transfusionsabgaben an Patienten (Erythrozytenkonzentrat, Frisch gefrorenes Plasma, Vollblut, Thrombozytenkonzentrat etc. und deren Chargennummern und Produkt Codes)
Metabolische EinfuhrDaten, wie viel Nahrung bzw. Kalorien dem Patienten zugeführt wurden
FlüssigkeitsbilanzDaten, welche zur Flüssigkeitsbilanz beitragen (Input und Output, z.B. Trinkmenge, Wasser, Urin, Stuhl etc.) 
KomplikationenModellierung von Komplikationen, die bei Operationen entstehen; Verknüpfung mit CHDM Operation
OperationModellierung von Operationen im Operationssaal; Verknüpfung mit CHDM Aufenthalt und CHDM Patiententermine
MedikationUmfasst alle Verordnungen und Abgaben von Medikamenten; Stammdaten basierend auf HOSPINDEX (Substanzen, Substanzinteraktionen, Artikel etc.)

 

CHDM Qualitätsmanagement

Access DevicesModellierung aller Zugänge, welche bei einem Patienten gelegt und entfernt werden (Katheter, Sonden, Venflon, Drainagen, ECMO Zugänge, Tubus, Schleusen etc.); Berechnung KPI Spitalhygiene (Katheter-Tage, CLABSI Verdacht etc.)
SturzModellierung Sturzprotokolle
WundenModellierung Dekubitus Wunden

 

CHDM Finanzen

LeistungenModellierung aller abrechenbaren Leistungen (Krankenkassen oder Patienten); TARMED, Analyselisten und weitere finanziell relevante Kataloge
Reconciliation LaborReconciliation Analysen zwischen dem Laborabrechnungssystem und dem Leistungsabrechnungssystem (z.B. Auffinden von nicht abgerechneten Laborleistungen)
Reconciliation ZusatzentgeltReconciliation Analyse zwischen abgegebenen Zusatzentgelt relevanten Medikamenten und der Leistungsabrechnung. Die Grundlage dafür bilden die Bausteine Leistungen aus dem Modul CHDM Finanzen und Medikation aus dem Modul CHDM Behandlung.

 

 

Das Common Healthcare Data Model (CHDM) entspricht allen branchenüblichen Standards. Dies erlaubt es dem Modell sich mit dem Spital weiterzuentwickeln: Mergers, Akquisition, neue Kliniken, Reorganisationen, Anbindung von Klinischen Informationssystemen (KIS) - das alles und noch viel mehr kann im CHDM abgebildet werden. Und durch das Wartungs- und Supportangebot von IT-Logix ist sichergestellt, dass Ihre Anforderungen an das Modell stets erfüllt sind.

Mit dem auf Spitaldaten spezialisierten Modell von IT-Logix werden Sie nicht nur Ihre Datenkonsumenten durch verbesserte Möglichkeiten der Datennutzung begeistern, sondern sichern sich auch den langfristigen Support Ihrer Stakeholder durch Transparenz und Exzellenz im Umgang mit Ihren Spitaldaten.


Wie dürfen wir Sie in Ihrem Vorhaben unterstützen?

Sie können Sich für Fragen rund um Ihr Clinical Data Warehouse oder für weitere Informationen zum Common Healthcare Data Model (CHDM) gerne bei uns melden. Wir freuen uns auf spannende und inspirierende Unterhaltungen mit Ihnen.

Haben Sie Fragen?

Kontaktperson

Roger Mathis

Principal Consultant Data & Analytics / Partner

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Roger Mathis

Principal Consultant Data & Analytics / Partner

 


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Publikationen


Clinical Data Warehouse im USB

Clinicum (2021)


KI in der Notaufnahme

Netzwoche (2020)


BI im Kinderspital Zürich

IT for Health (2020)