Es ist unbestritten, dass das Gesundheitswesen einem ständig zunehmenden Kostendruck ausgesetzt ist. Das zwingt Kliniken dazu nach Maßnahmen und Methoden zu suchen, Kosten einzusparen bzw. effizienter zu arbeiten, als sie das in der Vergangenheit getan haben. Um nun aber eine solche Steigerung der Effizienz umsetzen zu können, muss zunächst einmal die Frage beantwortet werden, wo in der Klinik noch Optimierungsmöglichkeiten entdeckt werden können. An dieser Stelle ist die Business Intelligence ein Werkzeug, das hilft Art und Umfang des Verbesserungspotentials zu identifizieren. Die vorliegende Ausarbeitung greift auf mehrere Projekte zurück, die der Autor zusammen mit der Firma instantOLAP Deutschland GmbH für den Klinikbereich durchführt hat. Dabei werden Vorgehensweisen und Fallstricke in Projekten eingehend erläutern. Der Autor belegt an zahlreichen Beispielen, dass die Einführung von BI im klinischen Bereich keinesfalls bedeutet, "das Rad neu erfinden zu müssen." Vielmehr zeigt er, dass die Kliniken hier von der Industrie aber auch von sich selbst noch einiges lernen können. Die vorliegende Ausarbeitung trägt im Wesentlichen empirische Charakterzüge. So finden sich hier auch prakmatische Lösungsansätze, über die in der theoretischen Literatur bislang nichts nachzulesen ist.
Das Buch richtet sich an jeden, der sich mit Business Intelligence in Kliniken oder im Allgemeinen befaßt und eine konkrete Umsetzung entsprechender Maßnahmen plant.
Inhaltsverzeichnis
1. Vorwort
2. Einleitung, Zielsetzung und Vorgehensweise
3. Umfeld und Besonderheiten des Gesundheitswesens
4. Die Klinik als mittelständisches oder großes Unternehmen
5. Business Intelligence im Gesundheitswesen
6. Kosten und Nutzen von Business Intelligence im Unternehmen
7. Wozu braucht man ein Data Warehouse?
8. Daten, Informationen, Rückschlüsse und Entscheidungen
8.1. Die Information
8.2. Die Problematik der Interpretation
8.3. Kritik an der BI im Gesundheitswesen
9. BI und Datenschutz in der Klinik
10. Einsatzmöglichkeiten der BI in der Klinik
10.1. Business Intelligence im OP-Bereich
10.2. Business Intelligence in der klinischen Forschung
10.3. Business Intelligence im Bereich der Beschaffung
10.4. Business Intelligence in der Personal- und Einsatzplanung
10.5. Business Intelligence im Bereich der Bettenplanung
10.6. Business Intelligence und Qualitätsmanagement
10.7. Business Intelligence und die strategische Ausrichtung
11. Datengewinnung
12. Bewertung eines BI-Projekts
13. Das Projekt
14. Schlußwort
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, inwieweit Business-Intelligence-Methoden aus der Industrie auf den Klinikbereich übertragen werden können, um bei steigendem Kostendruck durch Datenanalysen Effizienzpotenziale zu identifizieren und Prozessoptimierungen zu ermöglichen.
- Übertragbarkeit industrieller Management-Methoden auf das Gesundheitswesen
- Herausforderungen bei der Datenqualität und Systemintegration (KIS)
- Praktische Anwendungsfelder: OP-Planung, Forschung, Personal- und Bettenplanung
- Kosten-Nutzen-Analyse und Bewertung von BI-Projekten
- Datenschutzrelevante Aspekte bei der Nutzung klinischer Daten
Auszug aus dem Buch
10.1. Business Intelligence im OP-Bereich
Greifen wir zurück auf das in Kapitel 4 Gesagte, dass nämlich eine Klinik durchaus mit einem mittelständigen oder großen Unternehmen vergleichbar ist und gehen wir davon aus, dass es in vielerlei Hinsicht keine Rolle spielt, ob wir ein Produkt oder eine Dienstleistung produzieren, abgesehen vielleicht davon, dass wir die Dienstleistung nicht einlagern können [Mal1991], so stellt der Bereich „OP“ in der Klinik ein Unternehmensteil dar, in dem Dienstleistungen erbracht, also quasi produziert werden. Betrachten wir dabei die Tätigkeiten und Verrichtungen aus der Sicht der Produktionsplanung und –Steuerung, so können wir die Verrichtungen auf die Meta-Ebene von Transformationsprozessen [Ber2001] reduzieren. Bei einem solchen Transformationsprozess werden Produktions- oder Input-Faktoren transformiert in ein Halbfertig- oder Fertigprodukt oder eben – wie hier - in eine Dienstleistung. Wie wir in Kapitel 3 bereits gesehen haben, ist ökonomisches Handeln nicht die alleinige Direktive, nach der sich das Wirtschaften in einer Klinik zu richten hat, denn oberstes Ziel muss die adäquate Versorgung der Bevölkerung, also die Wahrnehmung des Versorgungsauftrags sein. Allerdings kann die Versorgung dauerhaft nur dann sichergestellt werden, wenn kostendeckend gearbeitet wird.
Natürlich können im Zusammenhang mit den Leistungen im OP-Bereich einer Klinik auch Marketingmaßnahmen und entsprechende Auswertungen relevant sein. Im Rahmen dieses Kapitels sollen jedoch nur Möglichkeiten betrachtet werden, die auf die Effizienzsteigerung bei der Leistungserbringung abzielen. Das folgende Beispiel zeigt eine inhaltlich verfremdete, aber dennoch in vielen Kliniken denkbare und realistische Situation, in der BI erstmals im OP-Bereich einer Klinik eingesetzt wird. Im Rahmen einer Neuorganisation eines OP-Bereichs wird dabei zunächst festgestellt, dass über die Qualität der Arbeitsabläufe, die Zeit- und Termintreue und über weitere Parameter im Hinblick auf die effiziente Nutzung von Ressourcen keinerlei Aussagen möglich sind.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Vorwort: Einleitung zur Entstehung der Arbeit im Kontext eines Masterstudiums und Danksagung an die beteiligten Partner.
2. Einleitung, Zielsetzung und Vorgehensweise: Darstellung des steigenden Kostendrucks im Gesundheitswesen und der Rolle von Business Intelligence als Werkzeug zur Effizienzsteigerung.
3. Umfeld und Besonderheiten des Gesundheitswesens: Analyse der Organisationsstruktur von Kliniken und Abgrenzung zu anderen Dienstleistungsbereichen durch den gesetzlichen Versorgungsauftrag.
4. Die Klinik als mittelständisches oder großes Unternehmen: Untersuchung der Gemeinsamkeiten zwischen Produktionsprozessen in der Industrie und klinischen Transformationsprozessen.
5. Business Intelligence im Gesundheitswesen: Evaluierung existierender BI-Produkte für Kliniken und Diskussion technischer Rückstände im Vergleich zur Industrie.
6. Kosten und Nutzen von Business Intelligence im Unternehmen: Betrachtung der Wirtschaftlichkeit von BI-Projekten unter Berücksichtigung von Anschaffungskosten und notwendigem Expertenwissen.
7. Wozu braucht man ein Data Warehouse?: Erläuterung der technischen Notwendigkeit eines Data Warehouse zur Entlastung von Produktivdatenbanken durch Trennung von Transaktions- und Analysesystemen.
8. Daten, Informationen, Rückschlüsse und Entscheidungen: Diskussion über Datenqualität, Validierungserfordernisse und die Gefahr von Fehlinterpretationen bei der Datenanalyse.
9. BI und Datenschutz in der Klinik: Auseinandersetzung mit rechtlichen Rahmenbedingungen und dem Schutz personenbezogener Daten bei der Implementierung von BI-Lösungen.
10. Einsatzmöglichkeiten der BI in der Klinik: Detaillierte Darstellung spezifischer Anwendungsgebiete wie OP-Optimierung, Forschung, Beschaffung, Personalplanung und Qualitätsmanagement.
11. Datengewinnung: Problematiken bei der Identifikation und Extraktion von Daten aus historisch gewachsenen Krankenhausinformationssystemen.
12. Bewertung eines BI-Projekts: Diskussion über die Notwendigkeit einer individuellen Wirtschaftlichkeitsbetrachtung anstelle fertiger "Out-of-the-Box"-Lösungen.
13. Das Projekt: Praktischer Erfahrungsbericht zur Implementierung einer BI-Lösung unter Verwendung eines Data-Warehouse-Servers und spezialisierter Analysetools.
14. Schlußwort: Zusammenfassendes Plädoyer für den Wissensaustausch zwischen Industrie und Klinik zur Existenzsicherung in Zeiten steigenden Kostendrucks.
Schlüsselwörter
Business Intelligence, Klinikmanagement, Data Warehouse, Effizienzsteigerung, Kostenmanagement, OP-Optimierung, Datenqualität, Gesundheitswesen, Prozessoptimierung, Krankenhausinformationssystem, Personaleinsatzplanung, Qualitätsmanagement, Datenextraktion, Wirtschaftlichkeit, Entscheidungsunterstützung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht, wie Business-Intelligence-Methoden, die in der Industrie seit langem Standard sind, genutzt werden können, um die Effizienz von Kliniken unter wachsendem Kostendruck zu steigern.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zu den Schwerpunkten zählen die technische Implementierung eines Data Warehouse, die Optimierung operativer Abläufe in Kliniken, die Bedeutung der Datenqualität sowie die strategische Entscheidungsunterstützung.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, Klinikverantwortlichen aufzuzeigen, wie sie durch BI-gestützte Analysen Einsparpotenziale identifizieren und Prozesse – etwa im OP oder bei der Personalplanung – systematischer und effizienter steuern können.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer empirischen Vorgehensweise, die theoretische Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre mit praktischen Erfahrungen aus realen BI-Projekten im Klinikbereich verknüpft.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil analysiert spezifische Anwendungsgebiete wie OP-Zeiten-Analyse, Personalbedarfsplanung (PPR), Bettenmanagement und Beschaffung, unterbrochen von Kapiteln zur technischen Architektur und den Gefahren der Fehlinterpretation.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Business Intelligence, Klinikmanagement, Data Warehouse, Effizienzsteigerung, Prozessoptimierung, Kostenmanagement, Datenqualität und Entscheidungsunterstützung.
Warum ist die Datenqualität in Kliniken für BI besonders problematisch?
Da viele Krankenhausinformationssysteme historisch gewachsen sind und oft keine automatisierten Validierungsmechanismen bei der Eingabe besitzen, sind die Rohdaten häufig lückenhaft oder fehlerhaft, was die BI-Analyse erschwert.
Kann man BI-Systeme für Kliniken einfach "von der Stange" kaufen?
Die Arbeit kommt zu dem Schluss, dass dies meist nicht effizient ist, da Kliniken sehr individuelle Strukturen haben und "Out-of-the-Box"-Lösungen oft teuer, zu komplex oder unausgereift sind; eine angepasste Eigenentwicklung ist hier häufig vorzuziehen.
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- Dr. PhDr. M.A. Dipl.-Betriebswirt (FH) Thomas H. Lenhard (Author), 2011, Möglichkeiten und Herausforderungen der Business Intelligence im Klinikbereich, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/189081
