HIP Insights
Aus Daten wird Erkenntnis
HIP Insights ist der analytische Baustein der Health Intelligence Platform. Er macht Gesundheitsdaten über den Einzelfall hinaus auswertbar für Kennzahlen und Reporting, Datenqualität, Forschungskohorten und operative Prognosen. Die Auswertung findet auf Basis der Plattform statt, auf dem führenden klinischen Datenbestand, ohne dass dafür erst ein eigenes Data Warehouse aufgebaut und betrieben werden muss.
Nutzen
Aus vorhandenen Daten belastbare Entscheidungsgrundlagen machen
Administrative und Gesundheitsdaten in einer Plattform
360° Sicht auf die Daten Ihrer Organisation
HIP Insights führt klinische und nicht-klinische Daten zusammen. Im Gegensatz zu anderen Analyseplattformen werden Gesundheitsdaten detailliert und mit allen notwendigen Kontextinformationen abgebildet. Die Daten entsprechen damit den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Hierdurch werden Analysen und prognostische Modelle nicht nur auf Abrechnungsdaten, sondern auf der klinischen Dokumentation möglich.
Herausforderung
Datenfragmentierung und die Grenzen eines CDRs
In den meisten Gesundheitseinrichtungen sind wertvolle Daten digital vorhanden, aber nicht auswertbar. Sie liegen verteilt in Primärsystemen, sind unterschiedlich kodiert und für den Zugriff auf den einzelnen Fall optimiert, nicht für die Aggregation über tausende Fälle. Jede Auswertung beginnt deshalb erneut mit Export, Bereinigung und Harmonisierung.
Klassisch beginnt an dieser Stelle ein eigenes Data-Warehouse-Projekt neben dem Aufbau eines CDR: eigene Datenmodellierung, eigene Ladeprozesse, eigenes Team, eigener Betrieb. Oft sind dann die wirtschaftlichen Kennzahlen vorhanden, aber die komplexen, hierarchischen klinischen Dokumente passen nicht in die Architektur des Data Warehouses und bilden am Ende wieder eine technische Repräsentation, die klinische NutzerInnen nicht allein verstehen.
Lösung
Eine einheitliche Datenplattform für Forschung und Versorgung
HIP Insights setzt auf dem führenden klinischen Datenbestand der Plattform auf, statt daneben eine zweite Datenwelt zu errichten. Kohortenexploration, Datenqualitätsprüfung, ein Terminologiedienst für semantisch vergleichbare Auswertungen und moderne ML-Verfahren für operative Prognosen greifen auf denselben Bestand zu. Der Baustein ist separat lizenzierbar und arbeitet auf dem HIP CDR oder einer anderen openEHR- und FHIR-kompatiblen Plattform.
So funktioniert HIP Insights
Speziell für Auswertungen über große Fallzahlen entwickelt.
HIP Insights ergänzt das CDR durch einen Analytics Store, der für Abfragen über große Fallzahlen optimiert ist. Der Analytics Store wird ausschließlich lesend genutzt und automatisiert aus dem führenden Bestand aktualisiert. Es können flexibel Sichten auf die klinischen und administrativen Daten definiert werden, um sie analytischen Drittanwendungen mittels SQL-Schnittstelle zur Verfügung zu stellen. Damit lassen sich beispielsweise klassische Business-Intelligence-Werkzeuge für Dashboards und prädiktive Modelle anbinden.
Ein Kohorten-Explorer erlaubt zudem die datenschutzkonforme Beantragung von Datenzugriffen für klinische Auswertungen im „Self-Service". Durch die für Klinikerinnen verständlichen Datenmodelle der Health Intelligence Platform auf Basis der offenen Standards können diese selbstständig mit dem Datenbestand der Plattform interagieren und Kohorten auf Basis von Ein- und Ausschlusskriterien bilden. Ein integriertes Consent Management stellt sicher, dass nur solche Daten für Forschung genutzt werden, für die von den PatientInnen eine Einwilligung gegeben wurde.
Ihre Vorteile
- Self-Service für das Beantragen von Datenzugriffen mittels Kohorten-Explorer
- Nutzung der reichhaltigen Metadaten nach FAIR-Prinzipien anstatt Verlust des klinischen Kontextes
- Integriertes System für administrative und klinischen Daten: Kein separates Data Warehouse aufbauen, modellieren und betreiben
- Nutzung bestehender BI-Werkzeuge
Ein zweites Datensilo für die Auswertung? Nicht nötig.
Eine Kopie für die Geschwindigkeit. Ein führender Bestand für die Wahrheit.
Analytische Abfragen über Millionen Datensätze brauchen einen anderen Speicher als ein transaktionales CDR, das für hohe Geschwindigkeiten auf einzelnen Patientenakten und auf Schreibkonsistenz ausgelegt ist. Viele Häuser lösen das mit einem eigenen Data Warehouse: ein zweites System, ein zweites Datenmodell, ein zweiter Betrieb und ein zweiter Ort, an dem Patientendaten liegen und verantwortet werden müssen.
HIP Insights geht einen anderen Weg. Der Analytics Store ist eine bewusst gewählte, kontrollierte Redundanz innerhalb der Plattform: ausschließlich lesend, automatisiert aus dem führenden Bestand aktualisiert, im selben Betriebs- und Rechtemodell und unter demselben Vertrag. Die Berechtigungs- und Löschkonzepte des führenden Bestands gelten auch hier, projektspezifische Vorgaben können abgebildet werden.
Ihre Key-Features
Analytics Store
Spaltenorientierter Speicher, der für Auswertungen über große Fallzahlen und neben administrativen Daten auch für die Abbildung hierarchischer klinischer Dokumente und Daten optimiert ist. Ausschließlich lesend genutzt, automatisiert aus dem führenden Bestand aktualisiert.
Kohortenexplorer
Kohorten auf dem führenden klinischen Bestand im Self-Service definieren, prüfen, verfeinern und reproduzierbar dokumentieren, ohne SQL-Modellierung im Vorfeld.
Anbindung bestehender BI-Werkzeuge
Lesender Zugriff auf klinische und administrative Daten über Standard-SQL. Geeignet für die Erstellung von Dashboards und Reporting.
Operative Prognosen
Bereitstellung von Daten für moderne ML-Verfahren für betriebliche Fragestellungen, etwa die Prognose von Aufenthaltsdauer und Komplikationen auf Grundlage klinischer Risikofaktoren.
Analytics-Partnerökosystem
Anwendungen des Partnerökosystems bieten schnell umsetzbare Use-Cases für prädiktive Modelle, Beobachtungsstudien, Dashboards im Bereich der Abrechnung und mehr auf Basis der HIP.
Datenschutz und regulatorische Sicherheit
Klinische Umgebungen verlangen mehr als Funktionalität, sie verlangen Compliance. HIP Insights erfüllt beide Anforderungen:
- Der Analytics Store liegt innerhalb der Plattform, im selben Betriebs- und Rechtemodell wie der führende Bestand. Berechtigungs- und Löschkonzepte gelten unverändert, projektspezifische Vorgaben können abgebildet werden.
- Lesende und schreibende Zugriffe werden nach IHE ATNA auditiert. Auswertungen bleiben mit ihrer Datenherkunft nachvollziehbar und damit reproduzierbar.
- EU-Cloud-Betrieb oder On-Premises: Daten verlassen die von Ihnen gewählte Infrastruktur nicht.
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle und Zweckbindung gelten für Auswertungen genauso wie für den Zugriff auf den einzelnen Fall.
- Projektspezifische Umsetzung von Consent-Management zur Sicherstellung der Berücksichtigung des Patientenwillens.
HIP Insights: Einblicke in die Lösung
Ein kontrollierter, nachvollziehbarer und skalierbarer Weg zu Auswertungen über große Fallzahlen.
Kohortenexplorer: Eine Kohorte im Self-Service über Kriterien aus Diagnosen, Labor, Prozeduren und Personendaten definieren.
Kohortenexplorer: Die Daten einer freigegebenen Kohorte als CSV oder JSON exportieren, zeitlich befristet und nachvollziehbar.
Aktuelle Use Cases
Kennzahlen für Steuerung und Nachweispflichten
Auf Basis des klinischen Bestands
Fallzahlen, Strukturkennzahlen und Qualitätsauswertungen aus dem vorhandenen klinischen Bestand ermitteln, statt sie manuell aus mehreren Systemen zusammenzutragen.Forschung und Sekundärnutzung
Kohorten in Forschungsqualität
Kohorten für Studien, Register und Versorgungsforschung auf standardisierten Daten definieren, mit dokumentierter Datenherkunft und reproduzierbaren Ergebnissen.Operative Prognosen
Für einen planbaren Betrieb
Betriebliche Fragestellungen vorhersagen, etwa kurzfristig abgesagte Eingriffe, und damit Ressourcenplanung und Auslastung verbessern.Entwickelt für
Kliniken und Klinikverbünde
Kennzahlen und Qualitätsauswertungen aus den vorhandenen klinischen Daten gewinnen, ohne ein eigenes Data-Warehouse-Team aufzubauen, und eine Kohortendefinition über mehrere Häuser hinweg vergleichbar auswerten.
Lösungen für Kliniken und KlinikverbündeForschung und Sekundärnutzung
Forschungstaugliche Kohorten auf standardisierten Daten erschließen, mit dokumentierter Provenienz, reproduzierbaren Ergebnissen und Anschluss an die EHDS-Sekundärnutzung.
Lösungen für Forschung und SekundärnutzungGesundheitsregionen und Datenräume
Auswertungen über Organisationsgrenzen hinweg standardisieren, mit klaren Rollen und Berechtigungen für jede beteiligte Organisation.
Lösungen für Gesundheitsregionen und Datenräume