DATA ANALYTICS FÜR SCHWEIZER SPITÄLER

Clinical Data Warehouse

Sind Ihre Daten im Spital weiterhin in Silos gespeichert, schwierig zuzugreifen, nicht untereinander integriert und nicht interoperabel? Haben Sie trotz Clinical Data Warehouse Probleme mit der Datenqualität? Führen Sie weiterhin viele Daten-Prozesse manuell aus? Haben Sie nur beschränkte Möglichkeiten Daten zu analysieren, sei das mittels Business Intelligence-Tools oder Machine Learning, Artificial Intelligence Algorithmen? Möchten Sie die Vison eines data-driven Spitals verfolgen?

Wenn Sie einige dieser Fragen mit ja beantworten können, dann ist unser Common Data Model Healthcare (CDMH) die ideale Lösung für Sie.


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.

"Datensilos" als zentrale Herausforderung

Die grösste 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 Systeme «Datensilos». Damit ist auch der einfache, aber für die Erbringung von qualitativ hochwertigen medizinischen Behandlungen notwendige, Datenaustausch mit internen und externen Stakeholdern (z.B. der Bezug von Forschungsdaten, die gesetzeskonforme Belieferung von Gesundheits-Registern oder dem Swiss Personalized Health Network SPHN) ein immer grösser werdendes Problem.


Branchenerfahrung als wichtigste Grundlage

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

Standardisiertes Datenmodell ermöglichen Exzellenz im Umgang mit Daten

Unser branchenspezifisches Wissen bildet das Fundament für unser generisches analytisches Datenmodell für Spitäler. Damit verfolgen wir das Ziel, unseren Kunden sehr rasch zu einem zielgerichteten und  anforderungsspezifischen Clinical Data Warehouse zu verhelfen. Das praxiserprobte, voll integrierte Datenmodell ist dementsprechend technologie-agnostisch und wird auf allen gängigen Datenbank-Technologien, im eigenen Rechenzentrum (on-Premise), in der Private- oder Public-Cloud oder in hybrid-Mischformen eingesetzt. Ebenso sind wir auf die Integration von verschiedensten Quellsystemen spezialisiert, wie SAP IS-H, Phoenix, Pathowin, Dorner, Meona, Metavision, Cato, etc.


Common Data Model Healthcare (CDMH)

Das branchenspezifische Datenmodell

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 untereinander hoch integrierten Module und Use Cases werden vom IT-Logix Common Data Model Healthcare (CDMH) aktuell abgedeckt, wobei das Modell von uns laufend erweitert wird:


Inhalte des Common Data Model Healthcare (CDMH)


FUNDAMENT

CDMH Basisdaten

FallDieser Baustein deckt alle notwendigen Daten rund um den Fall ab, inkl. Fallzusammenlegungen.
PatientHier sind alle notwendigen Daten rund um den Patienten, inkl. Patienten-Merges, abgedeckt.
ForschungskonsentDieser Baustein modelliert alle Daten rund um den Konsent des Patienten, inkl. deren Gültigkeiten.
OrganisationDie Organisationstruktur (fachlich, pflegerisch, finanziell, disziplinarisch) ist einer der Grundbausteine im gesamten Datenmodell.
SpitalinfrastrukturDieser Baustein umfasst die physikalische Struktur des Spitals: Betten, Räume, Stockwerke, Gebäude, Standort.

CDMH Framework

DWH-AutomationDieser Baustein basiert auf der weltweit eingesetzten DWH-Automation Software WhereScape RED und 3D. Diese Software generiert automatisiert ausführbaren Datenbank-Code basierend auf Metadaten, z.B. dem CDMH.
PSA-AutomationDie Persistent Staging Area (PSA) stellt sicher, dass die Daten unabhängig vom Quellsystem gespeichert sind, bevor sie via Transferregeln weiterverarbeitet werden. Mittels des IT-Logix PSA-Automation-Paketes (WhereScape 3D) generieren wir für jede deklarierte Quelltabelle die nötigen Strukturen in der Persistent Staging Area und reduzieren so die Entwicklungs-Aufwände signifikant. 
Core-AutomationMit dem IT-Logix Core-Automation Paket generieren wir die physikalischen Strukturen, damit die Daten anschliessend abfrageoptimiert modelliert werden (z.B. Dimensionales Modell nach Kimball). Diese Struktur ermöglicht die Integration und Historisierung von Quelldaten, dient als Basis für die Data Marts und resultiert dank dem hohen Standardisierungsgrad in einer signifikanten Einsparung von Ressourcen.
Test-AutomationMittels Test-Automation automatisieren wir viele sich wiederholende Testprozesse, um so Zeit einzusparen und gleichzeitig die Qualität der Lösung zu erhöhen.
Neartime-AutomationDas Neartime-Automation Paket ist eine Architekturkomponente, welche es ermöglicht Teile vom CDMH in Echtzeit auszugestalten.
DB-PlattformSie als Kunde bestimmen die Datenbank Plattform, sei das im eigenen Rechenzentrum (on-Premise), in der Private- oder Public-Cloud oder in hybrid-Mischformen.
Methodenpaket

Der Inhalt dieses Pakets besteht aus einem Set von Methodiken und Hilfsmitteln aus den Kategorien Anforderungserhebung, Architektur, Organisation und Agilität. Die im Paket mitgelieferten Informations-Assets gründen auf den durch IT-Logix entwickelten Methodik-Bausteinen:

 
DWH-ModelingFür die Datenmodellierung setzen wir das Enterprise Modeling Tool Powerdesigner ein. Daraus erzeugen wir die logischen Datenmodelle für WhereScape 3D und generieren den CDMH Datenkatalog automatisch. Im Zusammenspiel mit der Lineage Dokumentation aus WhereScape RED erhalten Sie so eine vollständige Datendokumentation.
MappingIn diesem Baustein ergäntz man die fehlenden Mappings in den, in Spitalsystemen oft vorkommenden, unterschiedlichen Datenstandards. Dabei handelt es sich um einen über den Baustein «DWH-Automation» standardisierten und automatisierten Prozess, damit neue Mappings, eingebettet in einen Closed-Loop-Prozess und in einer Governance, schnell erzeugt werden.
Workflow Mgmt.Basierend auf Microsoft Azure Power Apps unterstützt dieser Baustein workflowartige Prozesse, damit Datensätze vollständig und qualitätsgesichert von operativen Systemen in Register übertragen werden.

 

CDMH Kataloge

SNOMED-CTDer Katalog bildet die Grundlage für viele Standardisierungen von Daten im Gesundheitssystem, so dass die die Daten interoperabel verfügbar sind. Der Katalog wird als Microsoft Azure SQL DB zur Verfügung gestellt, um den aufwändigen Prozess der Datenaktualisierung zu vereinfachen und damit die unkomplizierte Integration in die CDMH-Umgebung zu ermöglichen.
ICD-10Dieser Katalog findet Einsatz in der medizinischen Kodierung und wird als Microsoft Azure SQL DB zur Verfügung gestellt. Die Daten sind so aufbereitet, dass diese direkt ins CDMH integriert und diese in einer analytischen Umgebung verwenden werden.
CHOPDieser Katalog findet Einsatz in der medizinischen Kodierung und wird als Microsoft Azure SQL DB zur Verfügung gestellt. Die Daten sind so aufbereitet, dass diese direkt ins CDMH integriert und diese in einer analytischen Umgebung verwenden werden.
DRGDieser Katalog findet Einsatz in der medizinischen Kodierung und wird als Microsoft Azure SQL DB zur Verfügung gestellt. Die Daten sind so aufbereitet, dass diese direkt ins CDMH integriert und diese in einer analytischen Umgebung verwenden werden.
LOINCDieser Katalog findet Einsatz im Bereich von Routine Labor Untersuchungen und wird als Microsoft Azure SQL DB zur Verfügung gestellt. Die Daten sind so aufbereitet, dass diese direkt ins CDMH integriert und diese in einer analytischen Umgebung verwenden werden.
HospIndexBeinhaltet alle gebräuchlichen Medikamente, welche im Spital zum Einsatz kommen und wird als Microsoft Azure SQL DB zur Verfügung gestellt. Die Daten sind so aufbereitet, dass diese direkt ins CDMH integriert und diese in einer analytischen Umgebung verwenden werden.

 



PATIENTENAUFENTHALT

CDMH Aufnahme

AufenthaltIn diesem Baustein sind alle Patientenbewegungen im Spital gemäss medizinischer Kodierung modelliert, inkl. deren Beziehung zur Spitalinfrastruktur (Bett, Zimmer, Raum, Stockwerk, Gebäude, Spital) und ist die Grundlage für verschiedene höher gelegene Use Cases, wie Analyse von Laufwegen, VRE, Spitalplanung etc.
PatiententerminHier sind alle stationären und ambulanten Termine modelliert und ist die Grundlage für verschiedene Use Cases wie z.B. Personaleinsatzplanung, Gerätenutzung etc.

CDMH Behandlung

DIAGNOSTIK

AllergieIn diesem Baustein findet die Modellierung von Allergien der Patienten statt, mit Verknüpfungen zu Substanzen aus dem Baustein «Medikation».
VitalwerteDer Baustein befasst sich mit der Modellierung möglicher gemessen Vitalwerte (Herzrate, Blutdruck, Temperatur, Atemfrequenz, Sauerstoffsättigung, Grösse, Gewicht, BMI etc.).
BiobankDieser Baustein umfasst 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 LaborBeinhaltet Daten, welche im Routine Labor anfallen (Aufträge, Samples, Messgerät, Messmethode, Resultate).
Mikrobiologie LaborBeinhaltet Daten, welche im Mikrobiologie Labor anfallen (Aufträge, Samples, Keimidentifikation, Antibiotikaresistenztest, Mikroskopie, etc.).
Pathologie LaborBeinhaltet Datenobjekte, welche im Pathologie Labor anfallen (Aufträge, Samples, Blöcke, Schnitte, Berichte).
ImagingBeinhaltet Metadaten und Berichte rund um bildgebende Untersuchungen (RIS System).

 

BEHANDLUNG

Operation

Modellierung von Operationen im Operationssaal, mit Verknüpfung zu den Bausteinen «Aufenthalt» und «Patiententermine» aus dem Modul CDMH Aufnahme.

Medikation

Der Baustein umfasst alle Verordnungen und Abgaben von Medikamenten, mit Stammdaten basierend auf HospIndex (Substanzen, Substanzinteraktionen, Artikel etc.).

Radiotherapie

Modellierung aller Daten aus der Radiotherapie (abgegebene Fraktionen, radioaktive Menge, Abgabeort etc.).

Organsupport

Befasst sich mit der Modellierung von Daten aus der Intensivstation zum Thema maschinellem Organsupport inkl. deren Parametermesserwerte (ECMO, Impella, Beatmung, Nierenersatz etc.).

Transfusion

Befasst sich mit der Modellierung der Transfusionsabgaben an Patienten (Erythrozytenkonzentrat, Frisch gefrorenes Plasma, Vollblut, Thrombozytenkonzentrat etc. und deren Chargennummern und Produkt Codes).

Metabolische Einfuhr

Beinhaltet Daten, die aufzeigen, wie viel Nahrung bzw. Kalorien dem Patienten zugeführt wurden.

Flüssigkeitsbilanz

Beinhaltet Daten, welche zur Flüssigkeitsbilanz beitragen (Input und Output, z.B. Trinkmenge, Wasser, Urin, Stuhl etc.).

Komplikationen

Befasst sich mit der Modellierung von Komplikationen, die bei Operationen entstehen, mit Verknüpfung zum Baustein «Operation».

Gefässzugänge

Befasst sich mit der Modellierung aller Zugänge, welche bei einem Patienten gelegt und entfernt werden (Katheter, Sonden, Venflon, Drainagen, ECMO Zugänge, Tubus, Schleusen etc.) und mit der Berechnung von KPIs aus der Spitalhygiene (Katheter-Tage, CLABSI Verdacht etc.).

Sauerstofftherapie  

Befasst sich mit der Modellierung der Sauerstofftherapien und mit der Frage wann, wieviel Sauerstoff über welchen Weg abgegeben wurde.

 

PFLEGE

Sturz

Befasst sich mit der Modellierung von Sturzprotokollen.

Wunde           

Befasst sich mit Modellierung von Dekubitus Wunden.

 

CDMH Austritt

BerichtBefasst sich mit der Modellierung von Berichten mit zugehörigem Rohtext und ist die Grundlage für Search und Text Analyse Zielapplikationen und für die Messung der Prozessdurchlaufzeiten.
FOPHBeinhaltet Abrechnungsrelevante Datenobjekte (ICD-10-GM Diagnosen, CHOP Prozeduren und DRG Daten, etc.).
SPLGBefasst sich mit der Modellierung der Daten, welche für ein SPLG Reporting benötigt werden.

 



ADMINISTRATION

CDMH Finanzen

LeistungenBefasst sich mit der Modellierung aller erbrachten Leistungen im Spital (TARMED, Analyselisten und weitere finanziell relevante Kataloge).
VerrechnungBefasst sich mit der Modellierung aller verrechneten Leistungen an Patienten, Krankenkassen, etc.

 

CDMH HR

Mitarbeitende und VerträgeBefasst sich mit der Modellierung von Mitarbeiterstammdaten und Vertragsstammdaten, Ein-/Austritte etc. Grundlage für ein HR Kennzahlen Reporting.

 

CDMH Logistik

MaterialBefasst sich mit der Modellierung von Material und dessen Verbrauch im Spitalalltag, wie z.B. Verbände, Desinfektionsmittel etc.
GeräteBefasst sich mit der Modellierung aller im Spital eingesetzter Geräte, wie z.B. CT, MRT, OP-Roboter etc.

 



Use Cases im Common Data Model Healthcare (CDMH)


USE CASES

Forschung

RDF ExporterViele Forschungsprojekte im Umfeld von SPHN benötigen Daten als RDF. Wir haben ein Template implementiert, mit welchem Daten aus dem CDMH einfach als RDF exportiert werden.
FHIR ExporterViele Projekte setzen auf den FHIR Standard. Wir haben ein Template implementiert, mit welchem Daten aus dem CDMH einfach als FHIR exportiert werden.
ForschungsregisterDatenlieferungen an Forschungsregister (z.B. Swissnoso) können sehr aufwändig sein. Im Zusammenspiel mit dem Baustein «Workflow Management» können Daten einfacher und schneller an diese Register geliefert werden.

Qualitätsmgmt.

HAI (CLABSI, CAUTI, SSI, VAP, etc.)Die Überwachung von Healthcare-assoziierte Infektionen (HAI) sind ein wichtiger Bestandteil in der Spitalhygiene. Mit den Bausteinen aus dem CDMH (z.B. Zugänge, Medikation, Labordaten, etc.) können diese einfach überwacht werden.
QM KPIsDas Qualitätsmanagement im Spital benötigt diverse Kennzahlen (z.B. Sturzrate, Wundrate etc.) in ihrem Alltag. Mit den Bausteinen aus dem CDMH (z.B. Sturz, Wunden, etc.) können diese einfach überwacht werden.

 

Medical Coding

Data Driven CodingDie medizinische Kodierung ist zu fast 100% ein manueller Prozess. Mit den Bausteinen aus dem CDMH (Modul CDMH Behandlung) können verschiedene Use Cases teil- oder vollautomatisiert werden.
Regulatorische RegisterDatenlieferungen an regulatorische Register (z.B. BAG, BFS) können sehr aufwändig sein. Im Zusammenspiel mit dem Baustein «Workflow Management» können die Daten einfacher und schneller an diese Register exportiert werden.

 

Reconciliation

LaborabgleichErstellt Reconciliation Analysen zwischen dem Laborabrechnungssystem und dem Leistungsabrechnungssystem (z.B. Auffinden von nicht abgerechneten Laborleistungen).
ZusatzentgeltErstellt Reconciliation Analysen zwischen abgegebenen Zusatzentgelt relevanten Medikamenten und der Leistungsabrechnung. Die Grundlage dafür bilden die Bausteine «Leistungen» aus dem Modul CDMH Finanzen und «Medikation» aus dem Modul CDMH Behandlung.
DatenqualitätsmonitoringDatenqualität ist eine wichtige Voraussetzung für gute Analysen, Machine Learning und AI. Um die Datenqualität zu überwachen, wird die Software von BiG EVAL eingesetzt.

 

Klinikmgmt. + Steuerung

Mgmt. KPIsDie Analyse von Geschäftskennzahlen im Spital ist für das Management eines der wichtigsten Steuerungsinstrumente. Mit den Bausteinen aus dem CDMH (z.B. Leistungen, Verrechnung, Mitarbeiter, etc.) werden diese einfach überwacht.
BettenplanungDie Bettenplanung ist ein sehr wichtiger operativer Prozess im Spital. Mittels dieses Moduls können Sie ihre Bettenplanung besser überblicken und verwalten. Als Grundlage dienen verschiedene Bausteine, wie z.B. Spitalinfrastruktur, Aufenthalt, Neartime-Automation, etc. benötigt.

 



Nachhaltige Transparenz, Interoperabilität und Entscheidungsfähigkeit dank dem CDMH

Das Common Data Model Healthcare (CDMH) 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 ist im CDMH abgebildet. Und durch das Wartungs- und Supportangebot von IT-Logix ist sichergestellt, dass Ihre Anforderungen an das Modell stets erfüllt sind.

Mit dem Common Data Modell Healthcare (CDMH) 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?

Gerne beantworten wir Ihre Fragen rund um Ihr Clinical Data Warehouse oder informieren Sie weitergehend zum Common Data Model Healthcare (CDMH). Wir freuen uns auf spannende und inspirierende Unterhaltungen mit Ihnen.

Haben Sie Fragen?

Kontaktperson

Principal Consultant

Roger Mathis

Principal Consultant Data & Analytics / Partner

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Principal Consultant

Roger Mathis

Principal Consultant Data & Analytics / Partner

 


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Publikationen


Spitaldigitalisierung mit CDWH

Clinicum (2022)


Personalisierte Medizin & KI

IT for Health (2022)


CDWH als Basis für Digitalisierung

Heime & Spitäler (2022)


Wenn Daten beim Heilen helfen

Handelszeitung (2021)


Clinical Data Warehouse im USB

Clinicum (2021)


KI in der Notaufnahme

Netzwoche (2020)


BI im Kinderspital Zürich

IT for Health (2020)

 


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Präsentationen


CDMH-Referat (Fach)

Keine Daten-Nachtschichten mehr: Mehr Zeit für Patienten dank dem CDMH-Blueprint

Bram Stieltjes (USB) + Roger Mathis

30.06.2022, eHealth Forum Schweiz (Bern)


CDMH-Referat (Technik)

Schweizer Clinical Data Warehouse Blueprint: Modular, individuell, praxiserprobt

Bram Stieltjes (USB) + Roger Mathis

01.07.2022, eHealth Forum Schweiz (Bern)