top of page
Sorting Medicine_edited.jpg

GESUNDHEITSWESEN

In dieser Branche steht die Verwaltung von Patientendaten und Gesundheitsinformationen im Zentrum. Datenschutz, Interoperabilität zwischen verschiedenen Gesundheitseinrichtungen, Datenqualität und die Nutzung von Datenanalysen für eine verbesserte Patientenversorgung sind die Hauptprobleme. Innovative Technologien wie elektronische Gesundheitsakten und Telemedizin prägen die Branche, um eine qualitativ hochwertige, effiziente und patientenzentrierte Versorgung zu ermöglichen.

Sorting Medicine_edited.jpg

GESUNDHEITSWESEN

THEMEN, DIE BEWEGEN

Analytik
und Big Data

Die effektive Nutzung großer Datenmengen für die Verbesserung der Patientenversorgung, die Forschung und die betriebliche Effizienz ist eine große Herausforderung. Die Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu analysieren und in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln, erfordert fortschrittliche Analysewerkzeuge und Fachkompetenz.

Datenqualität
und -standardisierung

Unzureichende Datenqualität und mangelnde Standardisierung können zu Fehldiagnosen und ineffizienter Patientenversorgung führen. Es ist wichtig, dass Daten präzise, aktuell und in einem standardisierten Format vorliegen, das von allen Akteuren im Gesundheitswesen verstanden wird.

Interoperalität 
von Daten

Gesundheitsdaten werden oft in isolierten Systemen gespeichert, was die Zusammenführung und gemeinsame Nutzung von Informationen zwischen verschiedenen Gesundheitseinrichtungen erschwert. Dies beeinträchtigt die Kontinuität der Patientenversorgung und die Möglichkeit, umfassende medizinische Akten zu führen.

Datenschutz und Einhaltung
von Vorschriften

Patientendaten gehören zu den sensibelsten Informationen, die es gibt. Der Schutz dieser Daten vor unbefugtem Zugriff und die Einhaltung strikter Datenschutzvorschriften wie der HIPAA in den USA oder der DSGVO in der EU sind zentrale Herausforderungen.

ANALYTIK UND BIG DATA

Im Gesundheitswesen kann ein implementiertes Datenmanagementsystem umfassende Analytik und den Umgang mit Big Data revolutionieren:

LÖSUNG

DATEN

INTEGRATION

Das System kann Daten aus verschiedenen Quellen wie elektronischen Patientenakten, Laborsystemen und Wearables integrieren, um eine ganzheitliche Datenlandschaft zu schaffen.

LÖSUNG

ADVANCED

ANALYTICS

Einsatz fortschrittlicher Analysewerkzeuge, die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basieren, um Muster zu erkennen, die für die Patientenversorgung und -diagnose entscheidend sind.

LÖSUNG

DATENSCHUTZ
KONFORMITÄT

Das System gewährleistet, dass alle Daten unter Einhaltung strenger Datenschutzstandards verarbeitet und analysiert werden, wie sie z.B. durch die HIPAA vorgegeben sind.

Ein solches Datenmanagementsystem stellt eine wesentliche Ressource für das Gesundheitswesen dar, indem es Einrichtungen ermöglicht, den Wert ihrer Daten voll auszuschöpfen und letztendlich die Patientenversorgung und die öffentliche Gesundheit zu verbessern.

VORTEIL

MINIMIERUNG VON

COMPLIANCE RISIKEN

Durch tiefere Einblicke in Patientendaten können Behandlungsergebnisse verbessert und personalisierte Therapieansätze entwickelt werden.

VORTEIL

VORHERSAGE UND

PRÄVENTION

Big Data-Analysen ermöglichen es, Krankheitstrends vorherzusagen und präventive Maßnahmen zu verbessern.

VORTEIL

VERBESSERTE

VERSORGUNG

Die Optimierung von Betriebsabläufen im Gesundheitswesen führt zu Kostensenkungen und verbesserten Dienstleistungen für den Patienten.

VORTEIL

FORSCHUNG UND

ENTWICKLUNG

Die Analyse großer Datenmengen kann die medizinische Forschung vorantreiben und zur Entwicklung neuer Medikamente und Therapien beitragen.

INTEROPERABILITÄT VON DATEN

Ein effektives Datenmanagementsystem im Gesundheitswesen kann die Interoperabilität von Daten erheblich verbessern, was bedeutet, dass Informationssysteme und Softwareanwendungen Daten nahtlos austauschen und sinnvoll nutzen können:

LÖSUNG

STANDARDISIERTE

FORMATE

Das System unterstützt etablierte Gesundheitsinformationsstandards wie HL7, FHIR oder DICOM, die den Austausch von Gesundheitsdaten zwischen unterschiedlichen IT-Systemen erleichtern.

LÖSUNG

APIs FÜR

DRITTSYSTEME

Durch die Bereitstellung von APIs können Daten sicher zwischen verschiedenen Gesundheitseinrichtungen, wie Krankenhäusern, Praxen und Apotheken, sowie mit zentralen Gesundheitsdatenbanken ausgetauscht werden.

LÖSUNG

DATEN

KONSILIDIERUNG

Es ermöglicht die Konsolidierung von Patientendaten aus verschiedenen Quellen zu einer einheitlichen elektronischen Patientenakte.

Insgesamt schafft ein Datenmanagementsystem, das auf Interoperabilität im Gesundheitswesen ausgelegt ist, die Grundlage für eine effektivere, koordinierte und patientenzentrierte Versorgung.

VORTEIL

VERBESSERTER 

PATIENTENZUGRIFF

Patienten können einen besseren Zugang zu ihren Gesundheitsdaten erhalten und diese zwischen verschiedenen Dienstleistern teilen.

VORTEIL

EFFIZIENTERE

PATIENTENVERSORGUNG

Die Interoperabilität erleichtert eine schnelle und genaue Kommunikation zwischen verschiedenen Gesundheitsdienstleistern, was die Koordination der Patientenversorgung verbessert.

VORTEIL

REDUZIERUNG VON

REDUNDANZEN

Vermeidung von doppelten Untersuchungen und Tests durch den leichteren Zugriff auf vorhandene Daten.

VORTEIL

FUNDIERTERE

BASIS

Ärzte und Pflegepersonal können auf eine vollständigere Datenhistorie zugreifen, was zu besser informierten Entscheidungen über die Patientenversorgung führt.

DATENINQUALITÄT
UND  -STANDARDISIERUNG

Ein Datenmanagementsystem im Gesundheitswesen, das auf Datenqualität und -standardisierung ausgerichtet ist, kann maßgebliche Lösungen und Vorteile bieten:

LÖSUNG

QUALITÄTSSICHERUNGS-

MECHANISMEN

Das System führt kontinuierliche Qualitätsprüfungen durch, um die Korrektheit, Vollständigkeit und Aktualität der Gesundheitsdaten zu gewährleisten.

LÖSUNG

STANDARDISIERUNGS-

PROTOKOLLE

Es nutzt gesundheitsspezifische Datenstandards wie HL7, LOINC und SNOMED CT, um die Datenstrukturierung und -klassifizierung zu vereinheitlichen.

LÖSUNG

VALIDIERUNGS-

PROZESSE

Einbindung strenger Validierungsprozesse bei der Dateneingabe, um Fehler zu minimieren und die Datenintegrität zu erhöhen.

Insgesamt verbessert ein Datenmanagementsystem, das auf Datenqualität und -standardisierung im Gesundheitswesen abzielt, die Grundlagen für klinische Entscheidungen, unterstützt eine nahtlose Zusammenarbeit und fördert die klinische Forschung.

VORTEIL

ERHÖHTE GENAUIGKEIT

KLINISCHER DATEN

Durch verbesserte Datenqualität können Gesundheitsdienstleister genauere Diagnosen stellen und wirksamere Behandlungen planen.

VORTEIL

VEREINFACHTER
DATENAUSTAUSCH

Standardisierte Daten erleichtern den Austausch zwischen verschiedenen Gesundheitssystemen und sorgen für konsistente Informationen.

VORTEIL

EFFIZIENTE KLINISCHE

ARBEITSABLÄUFE

Einheitliche und qualitativ hochwertige Daten führen zu optimierten klinischen Arbeitsabläufen und weniger administrativem Aufwand.

VORTEIL

BESSERE 

GRUNDLAGE

Qualitativ hochwertige und standardisierte Daten sind eine essenzielle Grundlage für klinische Forschung und Studien, die zur Verbesserung der Patientenversorgung beitragen können.

DATENSCHUTZ UND DIE EINHALTUNG
VON VORSCHRIFTEN

Ein Datenmanagementsystem, das im Gesundheitswesen implementiert wird, kann entscheidend zur Verbesserung des Datenschutzes und zur Einhaltung von Vorschriften beitragen:

LÖSUNG

STRENGE

ZUGRIFFSKONTROLLEN

Das System stellt sicher, dass sensible Patientendaten nur von autorisiertem Personal eingesehen werden können, wodurch die Privatsphäre der Patienten geschützt wird.

LÖSUNG

VERSCHLÜSSELUNG

SENSIBLER DATEN

Durch die Verschlüsselung von Patienteninformationen sowohl bei der Übertragung als auch bei der Speicherung wird sichergestellt, dass Daten bei einem möglichen Sicherheitsvorfall unzugänglich bleiben.

LÖSUNG

EINBINDUNG VON

COMPLIANCE MODULEN

Das System integriert Module, die automatisch die Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften wie HIPAA in den USA oder der DSGVO in der EU überwachen.

Insgesamt ermöglicht ein gut konzipiertes Datenmanagementsystem im Gesundheitswesen eine sichere und vorschriftsmäßige Handhabung von Patientendaten, was eine wesentliche Grundlage für die Gewährleistung der Patientenversorgung und des Betriebs der Gesundheitseinrichtung ist.

VORTEIL

SCHUTZ VOR

DATENVERLETZUNGEN

Durch die Implementierung von Best-Practice-Sicherheitsmaßnahmen wird das Risiko von Datenlecks und Cyberangriffen verringert.

VORTEIL

VERTRAUEN DER

PATIENTEN

Ein robustes Datenschutzsystem stärkt das Vertrauen der Patienten in die Gesundheitseinrichtung und fördert die Bereitschaft zur Datenfreigabe für die Behandlung.

VORTEIL

VERMEIDUNG

VON STRAFEN

Die strikte Einhaltung der Datenschutzgesetze verhindert kostspielige Strafen und schützt das Ansehen der Einrichtung.

VORTEIL

VERBESSERUNG DES
RISIKOMANAGEMENTS

Regelmäßige Überprüfungen und Updates des Systems im Hinblick auf aktuelle Datenschutzvorschriften verbessern das Risikomanagement der Organisation.

UNSERE KEY FEATURES.
IHRE INDIVIDUELLE LÖSUNG.

Wir bieten eine Vielzahl von Funktionalitäten, die nur darauf warten, für ihren individuellen Einsatz zusammengestellt zu werden. Nutzen sie unsere Flexibilität im Aufbau von Datenmodellen und der Berücksichtigung ihrer ganz individuellen Prozesse. Erleben sie mit uns, ohne große Programmierung,
wie wir das beste Potential aus ihren Daten heraus holen können!

Klassifikationsmanager.png

Klasssifikationsmanager

Der Klassifikationsmanager von ableX ist ein leistungsfähiges Tool, das Benutzern ermöglicht, ihre Daten automatisch zu kategorisieren und zu ordnen. Es verwendet Algorithmen und vordefinierte Regeln, um Daten in strukturierte Gruppen einzuteilen, was eine systematische Analyse und leichtere Auffindbarkeit von Informationen ermöglicht. Nutzer können eigene Kategorien definieren, die auf ihre spezifischen Anforderungen und Prozesse abgestimmt sind, und somit eine personalisierte Datenstruktur schaffen. Dieses Feature unterstützt die Einhaltung von Datenstandards, erleichtert das Reporting und verbessert die Gesamteffizienz des Datenmanagements durch die automatisierte Sortierung großer Datensätze, was Zeit spart und die Genauigkeit erhöht.

DQR Editor

Der "DQR Editor" (Data Quality Rules Editor) ist ein spezialisiertes Feature innerhalb von ableX, das es Anwendern ermöglicht, detaillierte Regeln für die Datenqualität zu erstellen und zu bearbeiten. Dieses Werkzeug bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle, um spezifische Parameter für die Datenvalidierung zu setzen, wie zum Beispiel Formatprüfungen, Wertebereichsbeschränkungen und Abhängigkeitsregeln zwischen Datenfeldern. Der Editor erlaubt es, diese Regeln auf Datensätze anzuwenden, um Inkonsistenzen, Duplikate und Fehler zu identifizieren und zu korrigieren. Dadurch können Organisationen die Qualität ihrer Daten proaktiv verwalten und fortlaufend verbessern, was zu vertrauenswürdigen Daten und fundierten Geschäftsentscheidungen führt.

DQR Editor.png
Datafield Mapping.png

Datafield Mapping 

Das Feature "Datafield Mapping" in ableX ist ein entscheidendes Werkzeug, das Anwendern die Fähigkeit gibt, Datenfelder aus einer Vielzahl von Datenquellen sinnvoll einander zuzuordnen. Durch dieses Feature wird die Kompatibilität zwischen heterogenen Datenformaten hergestellt, was für die Synchronisierung von Informationen über unterschiedliche Systeme und Plattformen hinweg unerlässlich ist. Beim Datafield Mapping werden korrespondierende Datenfelder identifiziert und verknüpft, was eine homogene Datenansicht schafft. Dies ist besonders vorteilhaft, wenn Daten aus unterschiedlichen Systemen wie CRM-, ERP- oder externen Drittanbieter-Datenbanken konsolidiert werden sollen. Es spielt eine zentrale Rolle bei der Datenmigration, dem Datenimport oder der Datenzusammenführung, indem es etwa sicherstellt, dass 'Kundennummer' in der einen Datenbank mit 'Klient-ID' in der anderen korrekt verknüpft wird.

Referenzierung

Das Feature "Referenzierung" in ableX ist ein entscheidendes Werkzeug für die Strukturierung und den sinnvollen Zusammenhang von Datenbankinhalten. Es ermöglicht es den Benutzern, eindeutige Verweise zwischen Datensätzen zu schaffen, die als Referenzen dienen. Diese Verweise sind essenziell, um Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datenelementen herzustellen, wie beispielsweise zwischen Kunden- und Auftragsdaten in einer Vertriebsdatenbank.
Die Referenzierung ist auch beim Importieren und Exportieren von Daten zwischen verschiedenen Systemen von Bedeutung, da sie hilft, das korrekte Mapping zwischen den Feldern unterschiedlicher Datenquellen zu gewährleisten. Sie spielt eine zentrale Rolle bei der Gewährleistung der Datenqualität, insbesondere in komplexen Systemen, in denen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Informationen für operative Entscheidungen, Berichterstattung und Analytik kritisch ist.

Referenzierung.png
bottom of page