Ein Patient, mehrere Kliniken, in jedem Haus ein anderes klinisches
Informationssystem: Wie führt ein Klinikkonzern seine
Patientendaten überhaupt zusammen? Und warum ist genau das die
Voraussetzung dafür, dass KI im Krankenhaus mehr wird als ein
eingekauftes Tool? Die Sana Kliniken sind über Zukäufe gewachsen.
Jedes übernommene Krankenhaus hat seine eigene IT mitgebracht,
abgekapselt wie eine kleine Insel. Funktional sieht es überall
gleich aus: ein klinisches Informationssystem (KIS) als
Primärsystem, dazu Laborsystem, Radiologiesystem und Spezialsysteme
für einzelne Funktionsbereiche, vom Herzkatheter bis zur
Gastroenterologie. Nur sind die Systeme in jedem Haus andere. Dazu
kommen sehr unterschiedliche Häuser: Maximalversorger mit 800 bis
900 Betten neben spezialisierten Herzzentren und kleinen Grund- und
Regelversorgern. Das Ergebnis nennt Gunnar H. eine extreme
Heterogenität, und zwar nicht nur bei den Daten, sondern zuerst bei
Systemen und Prozessen. Gunnar H. ist Chief Data Officer der Sana
Kliniken AG. Er kommt aus der Volkswirtschaftslehre, hat
Wirtschaftsinformatik draufgesattelt, Data Warehouses in
Versicherung und Telekommunikation gebaut, danach bei
ProSiebenSat.1 Media, und ist seit fast 17 Jahren im
Gesundheitswesen. Sein Data Office sitzt heute direkt beim
Vorstand, im selben Ressort wie die Konzern-IT. Im Gespräch mit
Jonas Rashedi geht es um die Bausteine, mit denen ein solcher
Konzern das Datenproblem angeht: das Clinical Data Repository als
zentrale, standardisierte klinische Datengrundlage. Den Master
Patient Index, mit dem sichtbar wird, dass derselbe Patient in zwei
Kliniken war, davor in einer ambulanten Praxis und danach in der
Nachsorge. Die Schnittstellenstandards HL7 und FHIR, die es
praktisch nur im Gesundheitswesen gibt und an denen deshalb niemand
vorbeikommt. Und vorkonfigurierte klinische Datenmodelle statt
selbstgebauter Data Warehouses, unter anderem aus der 2015
gegründeten Medizininformatik-Initiative und ihrem Kerndatensatz.
Zwei Punkte machen die Folge sperriger als die übliche
KI-Erzählung. Erstens Datenqualität: Ärztinnen und Ärzte sind nicht
da, um zu dokumentieren, damit Data Scientists später schöne
Auswertungen bauen. Wenn strukturierte Eingabe nicht ergonomisch
ist, entsteht sie auch nicht. Zweitens die Reihenfolge. Sana hat
eine KI-Community gegründet und eine KI-Strategie etabliert, aber
der Satz, der hängen bleibt, ist nüchtern: Ohne Daten keine KI.
Erst die Datengrundlage, dann die Tools. Außerdem: warum Data
Governance nur funktioniert, wenn man sie über den Nutzen
kuratierter Daten verkauft statt über Regeln. Wann es überhaupt
sinnvoll ist, Data aus der IT herauszulösen. Wo KI in der
Codier-Optimierung und bei der DRG ansetzen könnte, weil dort heute
noch händisch gearbeitet wird. Und welchen Rat Gunnar einem Data
Engineer gibt, der morgen anfängt: einen Technologie-Stack wirklich
beherrschen statt drei halb, und danach die Daten verstehen. Zum
Schluss die beiden Standardfragen. Privat wartet Gunnar darauf,
dass auch die privaten Krankenversicherer eine elektronische
Patientenakte anbieten. Und als Filmtitel für sein Data-Game wählt
er Der Marsianer: ein Riesenproblem, das man in kleinen,
datenbasierten Schritten löst, mit dem großen Ganzen im Blick. Teil
2 von 2. In Teil 1 spricht Jonas Rashedi mit der Chief
Transformation Officerin der Sana Kliniken über die
Transformationsperspektive. Anzeige: Quest Software, Trusted Data
Platform, quest.com/mydata
Kommentare (0)
Melde dich an, um einen Kommentar zu schreiben.