Clinical Data Warehouse (CDWH)
Sind Ihre Daten im Spital weiterhin in Silos gespeichert, schwierig zuzugreifen, nicht untereinander integriert und nicht interoperabel? Haben Sie viele Datenqualitätsprobleme? 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 haben wir mit unserem 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.
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 Stakeholdern (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, voll integrierte 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.
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:
Modulgruppen, Module und Bausteine des CDMH
FUNDAMENT
CDMH Basisdaten
| Fall | Dieser Baustein deckt alle notwendigen Daten rund um den Fall ab, inkl. Fallzusammenlegungen. |
| Patient | Hier werden alle notwendigen Daten rund um den Patienten, inkl. Patienten-Merges, abgewickelt. |
| Forschungskonsent | Dieser Baustein modelliert alle Daten rund um den Konsent des Patienten, inkl. deren Gültigkeiten. |
| Organisation | Die Organisationstruktur (fachlich, pflegerisch, finanziell, disziplinarisch) ist einer der Grundbausteine im gesamten Datenmodell. |
| Spitalinfrastruktur | Dieser Baustein umfasst die physikalische Struktur des Spitals: Betten, Räume, Stockwerke, Gebäude, Standort. |
CDMH Framework
| DWH-Automation | Dieser 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-Automation | Die Persistent Staging Area (PSA) stellt sicher, dass die Daten unabhängig vom Quellsystem gespeichert werden, bevor sie via Transferregeln weiterverarbeitet werden. Mittels des IT-Logix PSA-Automation-Paketes können in WhereScape 3D für jede deklarierte Quelltabelle die nötigen Strukturen in der Persistent Staging Area generiert und so Entwicklungs-Aufwände signifikant reduziert werden. | |
| Core-Automation | Mit dem IT-Logix Core-Automation Paket werden die physikalischen Strukturen generiert, damit die Daten anschliessend abfrageoptimiert modelliert werden können (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-Automation | Mittels Test-Automation können viele sich wiederholende Testprozesse automatisiert werden, um so Zeit einzusparen und gleichzeitig die Qualität der Lösung zu erhöhen. | |
| Neartime-Automation | Das Neartime-Automation Paket ist eine Architekturkomponente, welche es ermöglicht Teile vom CDMH in Echtzeit auszugestalten. | |
| DB-Plattform | Die Datenbank Plattform können Sie als Kunde frei wählen, 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-Modeling | Für die Datenmodellierung wird das Enterprise Modeling Tool Powerdesigner eingesetzt. Daraus werden die logischen Datenmodelle für WhereScape 3D generiert und der CDMH Datenkatalog kann automatisch erzeugt werden. Im Zusammenspiel mit der Lineage Dokumentation aus WhereScape RED erhalten Sie so eine vollständige Datendokumentation. | |
| Mapping | In diesem Baustein werden die fehlenden Mappings in den, in Spitalsystemen oft vorkommenden, unterschiedlichen Datenstandards ergänzt. 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 können. | |
| Workflow Mgmt. | Basierend auf Microsoft Azure Power Apps werden in diesem Baustein workflowartige Prozesse unterstützt, damit Datensätze vollständig und qualitätsgesichert von operativen Systemen in Register übertragen werden können. |
CDMH Kataloge
| SNOMED-CT | Der Katalog bildet die Grundlage für viele Standardisierungen von Daten im Gesundheitssystem, so dass die die Daten interoperabel verwendet werden können. 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-10 | Dieser 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 werden und diese in einer analytischen Umgebung verwenden werden können. |
| CHOP | Dieser 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 werden und diese in einer analytischen Umgebung verwenden werden können. |
| DRG | Dieser 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 werden und diese in einer analytischen Umgebung verwenden werden können. |
| LOINC | Dieser 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 werden und diese in einer analytischen Umgebung verwenden werden können. |
| HospIndex | Beinhaltet 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 werden und diese in einer analytischen Umgebung verwenden werden können. |
PATIENTENAUFENTHALT
CDMH Aufnahme
| Aufenthalt | In 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. |
| Patiententermin | Hier sind alle stationären und ambulanten Termine modelliert und ist die Grundlage für verschiedene Use Cases wie z.B. Personaleinsatzplanung, Gerätenutzung etc. |
CDMH Behandlung
DIAGNOSTIK
| Allergie | In diesem Baustein findet die Modellierung von Allergien der Patienten statt, mit Verknüpfungen zu Substanzen aus dem Baustein «Medikation». |
| Vitalwerte | Der Baustein befasst sich mit der Modellierung möglicher gemessen Vitalwerte (Herzrate, Blutdruck, Temperatur, Atemfrequenz, Sauerstoffsättigung, Grösse, Gewicht, BMI etc.). |
| Biobank | Dieser Baustein umfasst die gängigsten Daten, welche in einer Biobank anfallen (Biobankprobe, Speicherort, SPREC etc.). |
| Scores | Hier werden alle Scores und Score Komponenten (Glasgow Coma Scale, NIHSS, CPOT, SOFA, SAPSII, NEMS, Barthel-Index, APGAR, DOS etc.) modelliert. |
| Routine Labor | Beinhaltet Daten, welche im Routine Labor anfallen (Aufträge, Samples, Messgerät, Messmethode, Resultate). |
| Mikrobiologie Labor | Beinhaltet Daten, welche im Mikrobiologie Labor anfallen (Aufträge, Samples, Keimidentifikation, Antibiotikaresistenztest, Mikroskopie, etc.). |
| Pathologie Labor | Beinhaltet Datenobjekte, welche im Pathologie Labor anfallen (Aufträge, Samples, Blöcke, Schnitte, Berichte). |
| Imaging | Beinhaltet Metadaten und Berichte rund um bildgebende Untersuchungen (RIS System). |
BEHANDLUNG
Operation | Hier werden Operationen im Operationssaal modelliert, 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 | Hier werden alle Daten aus der Radiotherapie modelliert (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
| Bericht | Befasst 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. |
| FOPH | Beinhaltet Abrechnungsrelevante Datenobjekte (ICD-10-GM Diagnosen, CHOP Prozeduren und DRG Daten, etc.). |
| SPLG | Befasst sich mit der Modellierung der Daten, welche für ein SPLG Reporting benötigt werden. |
ADMINISTRATION
CDMH Finanzen
| Leistungen | Befasst sich mit der Modellierung aller erbrachten Leistungen im Spital (TARMED, Analyselisten und weitere finanziell relevante Kataloge). |
| Verrechnung | Befasst sich mit der Modellierung aller verrechneten Leistungen an Patienten, Krankenkassen, etc. |
CDMH HR
| Mitarbeitende und Verträge | Befasst sich mit der Modellierung von Mitarbeiterstammdaten und Vertragsstammdaten, Ein-/Austritte etc. Grundlage für ein HR Kennzahlen Reporting. |
CDMH Logistik
| Material | Befasst sich mit der Modellierung von Material und dessen Verbrauch im Spitalalltag, wie z.B. Verbände, Desinfektionsmittel etc. |
| Geräte | Befasst sich mit der Modellierung aller im Spital eingesetzter Geräte, wie z.B. CT, MRT, OP-Roboter etc. |
Use Cases auf welche das CDMH einzahlt
USE CASES
Forschung
| RDF Exporter | Viele 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 können. |
| FHIR Exporter | Viele Projekte setzen auf den FHIR Standard. Wir haben ein Template implementiert, mit welchem Daten aus dem CDMH einfach als FHIR exportiert werden können. |
| Forschungsregister | Datenlieferungen 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 KPIs | Das 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 Coding | Die 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 Register | Datenlieferungen 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
| Laborabgleich | Erstellt Reconciliation Analysen zwischen dem Laborabrechnungssystem und dem Leistungsabrechnungssystem (z.B. Auffinden von nicht abgerechneten Laborleistungen). |
| Zusatzentgelt | Erstellt 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. |
| Datenqualitätsmonitoring | Datenqualität 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. KPIs | Die 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.) können diese einfach überwacht werden. |
| Bettenplanung | Die Bettenplanung ist ein sehr wichtiger operativer Prozess im Spital. Mittels dieses Moduls können Sie ihre Bettenplanung besser überblicken und verwalten. Als Grundlage werden 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 kann im CDMH 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 Data Model Healthcare (CDMH) 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
Publikationen
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)