Business Intelligence im Krankenhaus

Business Intelligence im Krankenhaus Dr. Thomas Lux Holger Raphael IT-Trends in der Medizin 03.September 2008 Essen

Gliederung Herausforderungen für das Management im Krankenhaus Business Intelligence als geeigneter Lösungsansatz Vision des IT-gestützten Gesundheitsunternehmens von morgen Folie 2 September 08

Gliederung Herausforderungen für das Management im Krankenhaus Business Intelligence als geeigneter Lösungsansatz Vision des IT-gestützten Gesundheitsunternehmens von morgen Folie 3 September 08

Business Intelligence: Controlling Kostendruck auf Krankenhäuser verschärft sich Zeitnahes, differenziertes Erlös- und Kostencontrolling Gründe für Erlös- und Kostenabweichungen Automatisiertes Reporting Liquiditätslage verschlechtert sich Differenziertes Reporting der Zahlungseingänge Forderungsmanagement Warnhinweise Externe Anforderungen Qualitätsmanagement Risikomanagement (Versicherungen) Folie 4 September 08

Business Intelligence: Marketing Wettbewerb um den Patienten verschärft sich Patient will gesund bleiben (werden) Service und Mehrwert für den Patienten generieren Patientenprofile analog Payback-Karte durch BI Beispiel Amazon: Der, der dieses Buch gekauft hat, hat auch noch die folgenden Bücher gekauft Im Krankenhaus: Der Patient mit seinen Daten und seinem Krankheitsbild hat wahrscheinlich noch Erkrankung B und sollte sich entsprechend untersuchen lassen Nutzung für Direktmarketing zum Patienten Folie 5 September 08

Systemlandschaft im Krankenhaus Diktat MaWi Apotheke Sub Klinik I System y KIS Sub Klinik II System z PACS RIS LIS Sub Klinik n Folie 6 September 08

Daten im Krankenhaus Heterogene Systemlandschaft KIS zentrales System Schnittstellenproblematik Zu Kliniksubsystemen oftmals nur uni-direktionale Datenlieferung Keine Verbindung der Systeme untereinander Kein Matching der Daten der verschiedenen Systeme Folge: mehrfache, redundante Datenhaltung Folie 7 September 08

Datenauswertung Wenig strukturierte Datenaufbereitung Händischer, wenig automatisierter Prozess Häufig Aufbereitung in MS Excel Datenauslesen mittels ODBC aus den Systemen Regelmäßige Abfragen Einzelaufbereitungen nach Anforderung Hohes Fehlerrisiko wegen mangelnder Automatisierung Folie 8 September 08

Chancen und Risiken des Einsatzes von Business Intelligence Risiken werden minimiert: Controlling Strukturierte Datenvorhaltung Direkte Managementinformation Gerade im Krankenhaus Viele Daten, oftmals Informationsflut Richtige Daten zur richtigen Zeit strukturiert aufbereiten Chancen werden genutzt: Marketing Datenmenge bietet Chancen Viele Informationen vorhanden Patientenprofile erstellbar Direktmarketing Folie 9 September 08

Gliederung Herausforderungen für das Management im Krankenhaus Business Intelligence als geeigneter Lösungsansatz Vision des IT-gestützten Gesundheitsunternehmens von morgen Folie 10 September 08

Business Intelligence Gesamtheit aller Werkzeuge und Anwendungen mit entscheidungsunterstützendem Charakter, zur besseren Einsicht in das eigene Geschäft und damit zum besseren Verständnis in die Mechanismen relevanter Wirkungsketten Begriffliche Klammer, die eine Vielzahl unterschiedlicher Ansätze zur Analyse geschäftsrelevanter Daten zu bündeln versucht (kein neues Konzept / Produkt) Folie 11 September 08

Begriffsverständnis Business Intelligence Weites BI- Verständnis ETL Data Warehouse Standard- Reporting Analyseorientiertes BI-Verständnis Ad-Hoc- Reporting OLAP MIS / EIS / DSS Analytisches CRM Planung / Konsolidierung Enges BI- Verständnis Intelligente Agenten Data / Text Mining Portale Kennzahlen / Balances Scorecards Folie 12 September 08

Referenzarchitektur für Data Warehouse-Umgebungen Endbenutzer- werkzeuge Data Abfrage- und Mining Berichtssysteme Executive - OLAP- Information Systeme Frontend Data Warehouse Metadaten- bankystem Data Mart Data Mart OLAP Server Zentrale Datenbasis s ETL-System Archivierungs- system Externe Daten Operative Vorsysteme Folie 13 September 08

Vorgehensweise eines prototypischen Projektes 1. Datenanalyse - Analyse der Systeme im Krankenhaus - Analyse der Daten in den Systemen 2. Vereinheitlichung (Transformation) der Daten 3. Laden der Daten in das Data Warehouse 4. Entwurf des Multidimensionalen Datenmodells - Top-Down vs. Bottom-up 5. Füllung der Datenwürfel (Cubes) 6. Entwurf und Implementierung der Reports Folie 14 September 08

Multidimensionales Modell im Star-Schema Dimensionstabelle Faktentabelle Folie 15 September 08 15

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Gliederung Herausforderungen für das Management im Krankenhaus Business Intelligence als geeigneter Lösungsansatz Vision des IT-gestützten Gesundheitsunternehmens von morgen Folie 20 September 08

Vision: Wissensbasiertes Krankenhaus Workflow-System Abfrage- und Berichtssysteme Benutzersicht Klinischer Arbeitsplatz Quelle: Gabriel/Lux (2008) Workflow Rollenmodell Steuerungs-/ Kontrollschicht Workflow Management-System Dokumentationssystem Prozesskosten- rechnung Organigramm Prozessmodell Wissensbasiertes System KIS Integrations-Bus Folie 21 September 08 Röntgensystem Unterschiedliche KIS Laborsystem

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Dr. Thomas Lux German CCBI / Thomas.Lux@RUB.de Dipl.-Ök. Holger Raphael Universitätsklinik Marienhospital Herne Raphael@marienhospital-herne.de