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Erstellen von EHR-Datenmodellen der nächsten Generation

29. März 2022 - Parul Saini, Webmedy-Team


Die Patientenversorgung ist heute unzusammenhängend, und die meisten Mitarbeiter wissen nicht, was sie in Echtzeit für einen Patienten tun. Den Überblick über das gesamte Pflegeteam des Patienten (Versorger, Kostenträger, Familienmitglieder usw.) zu behalten sowie ihre elektronischen Aktivitäten zu koordinieren und zu integrieren, ist das, was erfolgreiche elektronische Patientenakten problemlos bewältigen müssen, wenn sie von der retrospektiven Dokumentation zu modernen Plattformen für die Zusammenarbeit von Patienten wechseln. Stand heute sind EHR-Apps in der Regel auf „juristische Personen“ (z. B. ein einzelnes Krankenhaus oder Krankenhaussystem oder eine einzelne Praxis) beschränkt. Um eine integrierte und koordinierte Gesundheitsversorgung bereitzustellen, müssen sich EHR-Systeme für äußere Grenzen öffnen, aber nur wenige haben dies getan.

Dies liegt an einem mangelnden Verständnis dafür, dass die gemeinsamen Sparprogramme, kapitalisierten Zahlungsmodelle, ACOs und PCHMs von morgen ein Maß an Koordination und Quantität von Qualitätskennzahlenmessungen erfordern würden, die schwer einzurichten, zu implementieren und zu sichern sind. Zukünftige elektronische Patientenakten müssen als umfassende Versorgungskoordinierungsplattformen mit dynamischen Wirtschaftsmodellen betrachtet werden, die mit einem erheblichen Maß an Volatilität und Flexibilität umgehen können, insbesondere im Hinblick auf gesetzliche Grenzen. Bei der Arbeit mit der Ungewissheit von organisationsübergreifenden Partnerschaften und Benutzergemeinschaften müssen Anwendungsdesigns und Datenmodelle flüssigere Prozesse ermöglichen, die sich je nach den Anforderungen neuer Akteure täglich oder wöchentlich ändern können.

Die Datenmodellierung ist nicht nur eine technische Übung, was zu schlechten Designs führt, die Geschäftsmodelle der nächsten Generation nicht berücksichtigen, so die Community der IT-Anwendungsentwickler im Gesundheitswesen. Eine Gruppe von Ingenieuren und anderen Nerds, die an einem Tisch sitzen, kann kein Datenmodell definieren. Das Verständnis aller Anwendungen der Daten, der Beziehungen und Attribute, die in den Daten enthalten sind, und vor allem, wie die Datenverwaltungsstrategie in Zukunft wachsen und sich ändern wird, sind alle Teil der Datenmodellierung. Beim Entwurf der meisten Systeme wird der letzte Teil (Datenbankerweiterbarkeit) häufig übersehen. All dies erfordert den direkten Kontakt mit Endbenutzern, Interessenvertretern und anderen nicht-technischen Personen. Zu oft werden Datenbanken wie ein Aktenschrank betrachtet: Schmeißen Sie einfach alles hinein, was Sie brauchen, und kümmern Sie sich danach um die Organisation. Das wird in der aufstrebenden Welt von ACOs und PCMH nicht denkbar sein.

Erforderliche Attribute im EHR-Datenmodell der nächsten Generation

  • Anpassbare patientenorientierte "individuelle" Modelle. Heutige und erweiterbare Informationsbasen modellieren Patienten (Käufer), Ärzte, Krankenschwestern, Mitarbeiter, Aufseher, Kontaktpersonen, Versicherungsvertragsinhaber und zugehörige Informationen als Personendatensätze. Anstatt für jede Art von Person eine andere Tabelle zu haben (z. B. eine alternative Tabelle für einen Patienten gegenüber einem Arzt), sollten Sie versuchen, die verschiedenen Arten von Personen in einer einzelnen vererbbaren und verwandten Tabelle anzuzeigen.
  • In ähnlicher Weise sollten Organisationen über flexible „Organisations“-Modelle mit mehreren Einrichtungen verfügen. Einrichtungen, Mieter, Krankenhäuser, Versicherungsanbieter, Abteilungen, Kliniken, Verwaltung und zugehörige Daten sollten in einer so genannten Organisation organisiert werden. Jede Entität, die keine Person ist, fällt wahrscheinlich in die Kategorie des Organisationsdatensatztyps. Daher sollte eine einzelne Tabelle mit entsprechenden Attributen ausreichen.
  • Patientenidentifikation und Deduplizierung werden unterstützt, wenn über mehrere juristische Personen hinweg gearbeitet wird. Es wird keinen einzigen Identifikator geben, der alle Systeme in einem Rechtsrahmen mit mehreren Einheiten regelt. Es gibt eine Vielzahl von Zuordnungen, die für jede Entität verwendet werden können, von einem Primärschlüssel für interne Konsistenz bis zu mehreren externen Bezeichnern. Die Aufzeichnungen einer Person sollten in der Lage sein, eine Reihe von Identifikationswerten aufzunehmen, die sowohl für die ID-Suche als auch für die Deduplizierungsanforderungen bei der Integration mehrerer Systeme verwendet werden können.
  • Trennung von PHI von klinischen und transaktionalen Attributen. Ein gutes Design besteht darin, PHI-Daten in eine Datenbank zu verschieben (mit angemessener Sicherheit konfiguriert) und klinische, geschäftliche und andere Attribute in einer anderen abzulegen.
  • Unterstützung mehrerer Rollen. Jede Entität in der Datenbank, z. B. eine Person oder Organisation, sollte in der Lage sein, mehrere Rollen gleichzeitig zu unterstützen.
  • Langfristige Speicherung und Verwaltung (Revisionskontrolle) von Entitätsattributen. Daten können sich nach längerer Aufbewahrung ändern. Eine erweiterbare Datenbank ermöglicht die Langzeitarchivierung von Daten und das Änderungsmanagement der Struktur sowie die Revisionskontrolle der Daten.
  • Unterstützung mehrerer Benutzer und Geräte innerhalb derselben Datenbank. Gehen Sie immer davon aus, dass mehrere Anwendungen in dieselbe Datenbank schreiben, wenn Sie eine Datenbank erstellen. Daher sollten Sie nachverfolgen, welche Anwendung den Datensatz geschrieben oder geändert hat und welches Gerät dies getan hat.

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