Der Generationslücken-Aufsatz

Posted on by Alessi

Der Generationslücken-Aufsatz




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Die heutige Realität des Patientenmanagements ist "unzusammenhängende Pflege" und die meisten Mitarbeiter des Pflegepersonals eines Patienten wissen nicht, was sie für den Patienten in Echtzeit tun. Das Wissen um die verschiedenen Beteiligten im Pflegeteam des Patienten (Anbieter, Kostenträger, Familienmitglieder usw.) und die Koordinierung und Integration ihrer elektronischen Aktivitäten ist für erfolgreiche EHRs von grundlegender retrospektiver Dokumentation bis hin zur modernen Patientenzusammenarbeit von großer Bedeutung Plattformen.

Aktuelle EHR-Apps sind normalerweise auf "juristische Personen" beschränkt (z. B. ein einzelnes Krankenhaus oder ein Krankenhaussystem oder eine einzige ambulante Praxis).





Um eine integrierte und koordinierte Versorgung zu verwalten, müssen sich erfolgreiche EHR-Systeme über gesetzliche Grenzen hinaus öffnen, aber die meisten von ihnen haben ihre Datenbanken und Datenmodelle erstellt, um diese Fähigkeit auszuschließen.

Die meisten vorhandenen EHRs, selbst moderne, die für eine sinnvolle Nutzung gebaut wurden, haben traditionell ein schlechtes Verständnis für die Arbeit und das Entwerfen von "Multi-Entity" - oder "Multi-Tenant" -Datenbankmodellen, die eine sichere, vertrauenswürdige elektronische Zusammenarbeit zwischen legalen Organisationen (z.

B. zwei Krankenhäuser oder mehrere Kliniken) und Patienten, wenn sie sich über Entitäten bewegen.

Dies liegt nicht an der mangelnden Verfügbarkeit guter Entwurfsmuster, sondern an einem Mangel an Verständnis dafür, dass die Shared-Savings-Initiativen, beendeten Zahlungsmodelle, ACOs und PCHMs von morgen ein Maß an Koordination und Quantität von Messwerten erfordern, die schwer zu definieren sind.

implementieren und sichern.





Zukünftige EHRs können nicht nur als Anwendungen betrachtet werden, sondern als umfassende Koordinationsplattform für die Pflege, die dynamische Geschäftsmodelle ermöglichen müssen, die große Unsicherheiten und Flexibilität, insbesondere in Bezug auf rechtliche Grenzen, zulassen. Wenn Sie von der Gewissheit der Unterstützung von Benutzern in einer einzelnen Organisation zur Arbeit mit der Unsicherheit von Beziehungen zwischen mehreren Organisationen und Benutzergemeinschaften wechseln, müssen Anwendungsarchitekturen und Datenmodelle flexiblere Workflows berücksichtigen, die sich je nach den Anforderungen neuer Technologien möglicherweise täglich oder wöchentlich ändern Teilnehmer.

Die Community für die Entwicklung von IT-Anwendungen für das Gesundheitswesen muss lernen, dass die Datenmodellierung nicht nur eine technische Aufgabe ist - dies führt zu schlechten Designs, die keine Geschäftsmodelle der nächsten Generation enthalten.

Sie können kein Datenmodell mit einer Gruppe von Ingenieuren und anderen Geeks definieren, die an einem Tisch sitzen.





Bei der Datenmodellierung geht es darum, alle Verwendungen der Daten, die Beziehungen und Attribute, die an den Daten beteiligt sind, zu verstehen, und vor allem, wie der Datenmanagementansatz in Zukunft wachsen und sich verändern wird.

Es ist der letzte Teil (Erweiterbarkeit der Datenbank), den Entwickler oft vergessen, wenn sie die meisten Systeme entwerfen.

All dies beinhaltet die direkte Kommunikation mit Endnutzern, Interessengruppen und anderem nichttechnischem Personal. Zu oft werden Datenbanken wie ein Aktenschrank behandelt - lassen Sie Ihre Anwendung einfach alles Notwendige hineinwerfen und dann später organisieren.

Aber in den Schwellenländern von ACOs und PCMH wird das nicht möglich sein.

Hier sind die Arten von Attributen, die EHR-Datenmodelle der nächsten Generation unterstützen müssen:

  • Flexible patientenzentrierte "Personen" -Modelle.

    Moderne und erweiterbare Datenbanken modellieren Patienten (Verbraucher), Ärzte, Pflegekräfte, Mitarbeiter, Administratoren, Ansprechpartner, Versicherungsnehmer und damit verbundene Daten als Personendatensätze. Anstelle einer separaten Tabelle für jeden Personentyp (z. B. eine andere Tabelle für einen Patienten im Vergleich zu einem Arzt) sollten Sie versuchen, die verschiedenen Personentypen in einer einzigen vererbbaren und verknüpften Tabelle zu modellieren.

  • Flexible "Organisations" -Modelle für mehrere Einrichtungen.

    Das Gleiche gilt für Organisationen. Einrichtungen, Mieter, Krankenhäuser, Versicherungsanbieter, Abteilungen, Kliniken, Verwaltung und ähnliche Daten sollten in etwas zusammengefasst werden, was man konzeptionell eine Organisation nennt.





    Jede Entität, die kein Personentyp ist, fällt wahrscheinlich in die Kategorie des Organisationssatztyps - eine einzelne Tabelle mit entsprechenden Attributen sollte gut funktionieren.

  • Unterstützung für eine robuste Patientenidentifikation und Deduplizierung.

    Bei der Arbeit in einem Rechtsrahmen mit mehreren Entitäten wird es keine einzige Patientenidentifikation geben, um alle Systeme zu beherrschen. Gute Datenmodelle ermöglichen eine unbegrenzte Anzahl von mappbaren Bezeichnern für jede Entität - einen Primärschlüssel für die interne Konsistenz und eine beliebige Anzahl externer Bezeichner.

    Jeder Personendatensatz sollte einen erweiterbaren Satz von Identifikationswerten ermöglichen, die sowohl für ID-Suchvorgänge als auch für Deduplizierungsanforderungen verwendet werden, die bei der Integration mehrerer Systeme auftreten.

  • Unterstützung für die Trennung von PHI von klinischen und transaktionalen Attributen.

    Ein guter Entwurf besteht darin, PHI-Daten in eine Datenbank zu übertragen (mit entsprechender Sicherheit konfiguriert) und die klinischen, geschäftlichen und anderen Attribute in eine andere Datenbank zu übertragen.

  • Unterstützung für mehrere gleichzeitige Entitätsrollen Jede Entität in der Datenbank, z. B. eine Person oder Organisation, sollte in der Lage sein, mehrere Entitätsrollen zu unterstützen. Wir haben bereits beschrieben, dass ein Personendatensatz in einer gemeinsamen Tabelle für Patienten, Ärzte, Pflegekräfte usw.

    erstellt werden sollte und warum dies sinnvoll ist. Denken Sie jedoch an das Szenario, in dem eine Krankenschwester in einem Krankenhaus möglicherweise auch ein Patient im selben Krankenhaus ist.

    Anstatt Datensätze zu duplizieren, könnte derselbe Datensatz zwei Rollen übernehmen; in diesem Fall sowohl als Krankenschwester als auch als Patient.

  • Unterstützung für Langzeitspeicherung und Änderungsmanagement (Revisionskontrolle) aller Entitätsattribute. Wenn Daten lange Zeit bestehen, können sie sich ändern.Erweiterbare Datenbanken unterstützen die Langzeitspeicherung, das Änderungsmanagement der Datenbankstrukturen und die Versionskontrolle der Daten (Datensätze).
  • Unterstützung für mehrere Anwendungen und Geräte innerhalb derselben Strukturen.

    Gehen Sie beim Erstellen einer Datenbank immer davon aus, dass mehrere Anwendungen in dieselbe Datenbank schreiben. Dies bedeutet, dass Sie für jeden geschriebenen Datensatz verfolgen sollten, welche Anwendung den Datensatz geschrieben und geändert hat und möglicherweise auf welchem ​​Gerät.

Shahid Shah ist ein Unternehmenssoftware-Analyst, der sich auf Healthcare-IT mit Schwerpunkt auf E-Health, EHR / EMR, sinnvolle Nutzung, Datenintegration, medizinische Gerätekonnektivität, Gesundheitsinformatik und Legacy-Modernisierung spezialisiert hat.

Er bloggt bei Der IT-Typ des Gesundheitswesens.

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