Fachbuch, 2012
29 Seiten
Vorwort
Einleitung
1. Welche Möglichkeiten bietet die Business Intelligence?
2. Einsatz der BI in Kliniken
3. Hürden der BI-Nutzung im Gesundheitswesen
4. Vorgehensweise bei der BI-Einführung in der Klinik
5. Praktische Umsetzung von BI-Maßnahmen in der Klinik
6. Weitere Einsatzmöglichkeiten
6. Aufbau des BI-Referenzsystems
7. Abschließende Betrachtung
Die Publikation untersucht das Potenzial von Business Intelligence (BI) als Instrument zur Effizienzsteigerung und Kliniksanierung. Sie zielt darauf ab, Entscheidungsträgern einen praxisorientierten Einblick zu geben, wie durch gezielte Datenanalyse Einsparungen realisiert und die wirtschaftliche Situation von Kliniken ohne Leistungseinschränkungen gesichert werden kann.
1. Welche Möglichkeiten bietet die Business Intelligence?
Zunächst einmal gilt es den Begriff der BI zu betrachten. Hierfür findet sich im Gabler Wirtschaftslexikon eine sehr weit gefasste Definition [Gab2011], welche die Bezeichnung als Überbegriff sieht für alle Systeme der IT-gestützten Analyse, der darauf abgeleiteten Informationen und des Zugriffs auf diese. Die Bekannteste und am weitest verbreitete Analyse von Daten ist sicherlich die retrospektive Betrachtung von Unternehmensdaten in Form von vergleichenden Statistiken. Dieses Statistikmanagement hat jedoch nur recht wenig mit dem gemein, was im Folgenden im Rahmen der BI vorgestellt wird.
Die rückblickenden Statistiken, welche es natürlich in den Kliniken bereits gibt, liefern z.B. sehr exakte Informationen darüber, wie „schlecht“ eine Klinik im letzten betrachteten Zeitraum gewirtschaftet hat. In der Regel ist eine Korrektur der betrachteten Werte und dabei eventuell entdeckter Fehler rückwirkend nicht mehr möglich. BI soll hier deutlich weiter gehen. Selbst wenn wir BI für den strategischen Bereich nutzen und uns dabei Daten der Vergangenheit ansehen, so geschieht dieses bereits mit einem Bezug auf die Zukunft. Effizientes Handeln, und darum dreht sich letztlich doch alles, bedeutet nämlich, dass jede Handlung auch ein Ziel verfolgt und der Aufwand für die Erreichung eines Ziels möglichst gering sein sollte.
Die Analyse darf also kein Selbstzweck werden, sondern verfolgt den Zweck eine Situation oder einen Trend zu erkennen und sein Handeln oder bestimmte Parameter so zu ändern, dass eine Verbesserung oder zumindest eine Anpassung an die zu erwartende Situation in der Zukunft erfolgt. Einfacher gesagt, kann man z.B. die Alters- und die Krankheitsstruktur der Patienten einer Klinik über einen bestimmten Zeitraum erfassen und auswerten und daraus Rückschlüsse gewinnen, in welchem Maß bestimmte Behandlungen zukünftig nachgefragt werden (= schließende Statistik). Gehra [Geh2005] beschreibt jedoch noch einen weiteren Ansatz, wie BI zur Steigerung der Effizienz eingesetzt werden kann, indem er nämlich im operativen Bereich BI-Techniken zur Früherkennung verwendet.
Vorwort: Die Autoren erläutern die Dringlichkeit von Business Intelligence für Kliniken und zeigen auf, dass signifikante Einsparungen ohne Qualitätsverlust möglich sind.
Einleitung: Das Kapitel beschreibt den wachsenden Kostendruck im Gesundheitswesen und die Notwendigkeit, datengestützte Analysen als Steuerungsinstrumente zu etablieren.
1. Welche Möglichkeiten bietet die Business Intelligence?: Es wird der Begriff BI definiert und die Abgrenzung zur rein retrospektiven Statistik hin zur operativen Früherkennung aufgezeigt.
2. Einsatz der BI in Kliniken: Eine Umfrage unter IT-Leitern verdeutlicht das aktuell noch geringe Verbreitungsniveau von umfassenden BI-Methoden in deutschen Kliniken.
3. Hürden der BI-Nutzung im Gesundheitswesen: Dieses Kapitel thematisiert Probleme bei der Datenvalidität in Krankenhausinformationssystemen sowie den Mangel an fachübergreifendem Know-how.
4. Vorgehensweise bei der BI-Einführung in der Klinik: Es wird ein strukturierter Prozess von der Identifikation des Einsparpotenzials bis hin zur Aggregation und Bereitstellung der Daten beschrieben.
5. Praktische Umsetzung von BI-Maßnahmen in der Klinik: Anhand konkreter Beispiele wie der Zusatzentgeltsicherung und der OP-Datenanalyse wird der praktische Nutzen demonstriert.
6. Weitere Einsatzmöglichkeiten: Hier wird das Potenzial von BI in Bereichen wie Budgetüberwachung, Laboranalysen und Personalplanung beleuchtet.
6. Aufbau des BI-Referenzsystems: Das Kapitel erläutert den technischen Aufbau eines Systems, insbesondere unter Verwendung von ETL-Tools zur Datenaufbereitung.
7. Abschließende Betrachtung: Die Autoren fassen zusammen, dass BI eine essenzielle Ultima Ratio zur Kliniksanierung darstellt, sofern sie in ein schlüssiges Gesamtkonzept eingebettet ist.
Business Intelligence, Klinikmanagement, Kliniksanierung, Krankenhausinformationssystem, Datenvalidität, OP-Planung, Kosteneffizienz, Ressourcenplanung, Data Warehouse, ETL-Prozesse, Operative Steuerung, Controlling, Zusatzentgelte, Qualitätssicherung, Gesundheitswesen.
Die Arbeit behandelt den Einsatz von Business Intelligence als strategisches Werkzeug, um in Kliniken Effizienzsteigerungen zu erzielen und deren wirtschaftliche Sanierung zu unterstützen.
Die Schwerpunkte liegen auf der Datenanalyse in Krankenhausinformationssystemen, der Optimierung betrieblicher Abläufe, der Verbesserung der Datenqualität und der technischen Implementierung von BI-Lösungen.
Das Ziel ist es, Klinikführungen aufzuzeigen, wie durch BI-gestützte Analysen Einsparungen realisiert werden können, um den Fortbestand der Einrichtungen langfristig zu sichern.
Die Autoren kombinieren theoretische Grundlagen der Wirtschaftsinformatik mit empirischen Ergebnissen aus Studien und praktischen Fallbeispielen aus dem klinischen Alltag.
Der Hauptteil analysiert Hürden bei der BI-Nutzung, beschreibt eine strukturierte Vorgehensweise bei der Einführung und präsentiert konkrete Analysebeispiele für den OP-Bereich und die Personalplanung.
Wesentliche Begriffe sind Business Intelligence, Kliniksanierung, OP-Planung, Datenvalidität und betriebliche Effizienz im Gesundheitswesen.
Die Datenvalidität ist entscheidend, da fehlerhafte Daten aus Krankenhausinformationssystemen (KIS) zu falschen Analysen führen würden; daher ist die Implementierung einer Validierungsschicht unerlässlich.
BI-Werkzeuge können fehlende Zuordnungen von teuren Medikamenten oder Leistungen zu Patienten-Fallnummern identifizieren, was verhindert, dass Klinik-Erlöse aufgrund von Dokumentationsfehlern verloren gehen.
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