Produktivitätsverbesserungen haben einer Vielzahl von Branchen geholfen – mit Ausnahme der Gesundheitsbranche. Von 1999 bis 2014 stieg die Produktivität im Gesundheitswesen nur um 8 %, während andere Branchen mit 18 % weitaus größere Effizienzgewinne erzielten. Während Produktivitätsvergleiche zwischen Branchen tendenziell ungenau sind, zeigen sie doch, dass das Gesundheitswesen in Bezug auf Produktivität und Potenzial weit hinter anderen Branchen zurückbleibt.
Um die Produktivität im Gesundheitswesen operativ zu verbessern, müssen zwei Dinge passieren. Erstens müssen Daten als strategisches Gut verstanden werden. Daten müssen durch intelligente und allumfassende Workflow-Lösungen sowie den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) genutzt werden, um die Automatisierung voranzutreiben und den Patienten in den Mittelpunkt der Wertschöpfungskette der Bildgebung zu stellen.
Zweitens müssen, um überhaupt von einer Wertschöpfungskette sprechen zu können, die Kompetenzfelder miteinander verbunden werden. Die Verbindung muss so nahtlos, offen und sicher wie möglich sein. Ziel ist es, sicherzustellen, dass alle relevanten Daten bei Bedarf für Patienten, Angehörige der Gesundheitsberufe und medizinische Forscher gleichermaßen verfügbar sind.
Eine moderne Bildgebungssoftwarelösung für Unternehmen muss der Ergebnisoptimierung, verbesserten Diagnostik und verbesserten Zusammenarbeit Priorität einräumen.
Gesundheitsversorgung heute: Lücken, Engpässe, Silos
Die Kosten und Folgen des aktuellen fragmentierten Zustands der Gesundheitsdaten sind weitreichend: betriebliche Ineffizienzen und unnötige Doppelarbeit, Behandlungsfehler und verpasste Chancen für die Grundlagenforschung. Die neuere medizinische Literatur ist voll von Beispielen für verpasste Gelegenheiten – und für Patienten, die aufgrund mangelnder Datenweitergabe gefährdet sind.
Mehr als vier Millionen Medicare-Patienten werden jedes Jahr in qualifizierte Pflegeeinrichtungen (SNFs) entlassen. Die meisten von ihnen sind ältere Patienten mit komplexen Erkrankungen, und der Übergang kann gefährlich sein. Laut einer Studie aus dem Jahr 2019, die im veröffentlicht wurde Amerikanische Zeitschrift für Managed Care, ist einer der Hauptgründe, warum Patienten während dieses Übergangs schlecht abschneiden, ein Mangel an Gesundheitsdatenaustausch – einschließlich fehlender, verzögerter oder schwer zu verwendender Informationen – zwischen Krankenhäusern und SNF. „Schwache Übergangsversorgungspraktiken zwischen Krankenhäusern und SNF beeinträchtigen die Qualität und die Sicherheitsergebnisse für diese Bevölkerungsgruppe“, stellten die Forscher fest.
Auch innerhalb von Krankenhäusern bleibt der Datenaustausch ein großes Problem. Eine in der Zeitschrift veröffentlichte Studie der American Hospital Association aus dem Jahr 2019 Gesundheitspflege Analysierte Interoperabilitätsfunktionen, die Teil des Programms Promoting Interoperability sind, das von den US Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) verwaltet und von qualifizierten US-Krankenhäusern übernommen wird. Die Studie zeigte, dass von 2.781 nichtstaatlichen Akutkrankenhäusern nur 16,7 % alle sechs Kernfunktionen übernommen hatten, die erforderlich sind, um die Ziele des Programms für zertifizierte elektronische Patientenaktentechnologie (CEHRT) der Stufe 3 zu erreichen. Dateninteroperabilität im Gesundheitswesen ist keine Selbstverständlichkeit.
Datensilos und inkompatible Datensätze bleiben ein weiteres Hindernis. In einem Artikel aus dem Jahr 2019 in der Zeitschrift JCO Klinische Krebsinformatik, Die Forscher analysierten Daten aus dem Cancer Imaging Archive (TCIA) und untersuchten dabei speziell neun Lungen- und Hirnforschungsdatensätze mit 659 Datenfeldern, um zu verstehen, was erforderlich wäre, um Daten für den studienübergreifenden Zugriff zu harmonisieren. Der Aufwand dauerte mehr als 329 Stunden über sechs Monate, nur um 41 sich überschneidende Datenfelder in drei oder mehr Dateien zu identifizieren und 31 davon zu harmonisieren.