gms | German Medical Science

50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds)
12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie (dae)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie

12. bis 15.09.2005, Freiburg im Breisgau

Umsetzung der Balanced Scorecard auf Basis der AQL-Technologie

Meeting Abstract

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  • Josef Schepers - SBG Berlin, Berlin

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. 50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. Freiburg im Breisgau, 12.-15.09.2005. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2005. Doc05gmds656

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2005/05gmds442.shtml

Veröffentlicht: 8. September 2005

© 2005 Schepers.
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Gliederung

Text

Einleitung und Übersicht

Balanced Scorecard: Der Überblick über die eigenen Leistungs- und Kostenstrukturen ist für die Krankenhäuser im Zuge der Konvergenzphase wichtiger denn je geworden. Die Finanzperspektive muss dabei die Kosten und Erlöse sowohl global nach Abteilungen als auch differenziert nach Fallgruppen und Prozessen im Hause betrachten. Die Philosophie der Balanced Scorecard [1], [2], [3] ergänzt die Erkenntnis, dass trotz der zunehmenden Bedeutung der finanziellen Perspektive andere Aspekte nicht aus dem Blickfeld geraten dürfen. Vielmehr gilt es, eine ausgewogene Sicht auf die unternehmensbeeinflussenden Faktoren wie Kunden, Prozesse, Potenziale und Finanzen herzustellen. Die erforderlichen Schritte sind von der Vision bis zur Umsetzung optimal zu verknüpfen und müssen durch Kennziffern (Scores) angemessener Messgrößen belegt werden.

AQL-Technologie: Business Intelligence gilt als Oberbegriff für alle Unternehmensaktivitäten, die sich mit den Bereichen Analyse, Reporting, Statistiken, Data Mining sowie Informationsverteilung befassen. Da die üblichen Krankenhaus-Informations-Systeme ihren Schwerpunkt im Bereich „Online Transaction Processing“ haben, besteht in Kliniken eine Nachfrage nach speziellen Business-Intelligence-Systemen, die für entsprechende Auswertungen und Darstellungen optimiert sind. Als Alternative zu „Online Analytical Processing“ (OLAP) wird für diesen Anwendungsbereich die „Associative Query Logic“-Technologie (AQL) von QlikTech™ und Ihre Umsetzung in der KODIP ® Indigo Scorecard vorgestellt.

KODIP ® Indigo Scorecard: Die Anwendung basiert auf einem modifizierten § 21-Datenmodell, erweitert um DRG-Kennziffern, Fallkostenvektoren, Kodierqualitätsmerkmalen und anderen Kosten- und Leistungswerten. Sie umfasst verschiedene Perspektiven zu Strukturen, Leistungen, Finanzen und Prozessen – sowohl in der Einzeldarstellung des Krankenhauses als auch im Benchmarking-Vergleich. Erweiterungen sind mittels der AQL-Technologie leicht möglich.

Die AQL-Technologie

Die AQL-Technologie als Grundlage der Business-Intelligence-Lösung KODIP ® Indigo Scorecard ist ein schwedisches Patent. Vereinfacht dargestellt funktioniert die AQL-Technologie nicht durch Datenaggregation in vorgefertigten Würfeln (keine „OLAP-Cubes“!) sondern durch Datenkompression im Hauptspeicher mit Verzicht auf Datenbank-Overhead. OLAP-Cubes sind hinsichtlich der Dimensionen beschränkt und werden für vorab definierte Kriterien sowie Fragestellungen entwickelt. Verändert sich etwas, müssen sie aufwendig neu definiert werden. In der AQL-Technologie werden zunächst alle relevanten Daten aus beliebigen Datenquellen in ein relationales Modell der Applikation geladen. Das Datenmodell kann anhand identischer Feldbezeichnungen der importierten Tabellen „assoziativ“ vom Programm erstellt werden. Bei komplexeren Modellen ist die Bearbeitung in einem Script möglich und angezeigt. Berechnungen und logische Verknüpfungen erfolgen innerhalb der Anwendung im Arbeitsspeicher und neue Selektionen entstehen im Moment der Datenabfrage durch Mausklick. Daten können in Diagrammen und Pivot-Tabellen frei kombinierbar dargestellt werden, und da die Zahl der Tabellen, Dimensionen und Kennzahlen nahezu unbegrenzt ist, lassen sich neue Fragestellungen mit vergleichbar geringem Aufwand beantworten.

Im Abstract des US-Patents steht:: “The present invention relates to a method and a device for extracting information from a database, which comprises a plurality of data records, each data record comprising at least two data elements, each data element being defined by a data element type and a data element value. First, the data records are read into the primary memory of a computer, so that all processing of the data may be done off-line. Then, the data element values are binary-coded and stored in one or more tables. When the selection of at least one data element value is detected, all binary-coded data element values are examined to obtain all data records implied by selection. Due to the binary-coding, these data records are found very quickly. Finally the data element values implied by the selection is kept track of in a status set” [4].

Ein Performancetest bei SBG zeigte für die AQL-basierte KODIP ® Indigo Scorecard auf einem 32-Bit-Rechner mit 512 MB Arbeitspeicher beladen mit den § 21-Daten von 150.000 Fällen keine signifikanten Einschränkungen der Antwortgeschwindigkeit gegenüber kleineren Datenmengen. Für größere Datenbestände kann der Arbeitsspeicher erweitert werden, bis hin zur Nutzung der 64-Bit-Technologie [5].

Die Umsetzung zum Scorecard-System

SBG hat in der KODIP ® Indigo Scorecard cirka 400 Auswertungen aus verschiedenen Controllingfeldern und Strategieperspektiven vorkonfektioniert. Sie basieren auf standardisierten Datenquellen, die wie der § 21-Datensatz mittlerweile in allen Krankenhäusern zur Verfügung stehen oder mit SBG-Datenaufbereitungstools für DRG-Gruppierung, medizinische Regelprüfung und Fallkostenrechnung generiert werden können.

Die vorkonfektionierten Teilsichten der KODIP ® Indigo Scorecard haben zur Zeit fünf Schwerpunkte:

  • Struktur- und Leistungsstatistiken mit DRGs, Diagnosen und Prozeduren
  • Dokumentations- und Kodierqualitätsdarstellung mit Faktura-Controlling
  • Finanzperspektive mit Fallkostenanalysen und Deckungsbeitragsrechnung
  • Soll-Ist-Vergleiche (AEB-Controlling und InEK-Vergleich)
  • Benchmarking

Die Finanzperspektive und die Prozessperspektive bauen auf einer Fallkostenrechnung gemäß dem InEK-Schema auf [6], [7]. Die Vertiefung zu einer echten Prozesskostenrechnung befindet sich in Vorbereitung.

Balanced-Scorecard-Systeme leben von der individuellen Gestaltung gemäß der spezifischen Situation eines Krankenhauses [1], [2], [3]. Die Abbildung der wechselnden Scores ist mit der AQL-Technologie von QlikTech™ leicht möglich. Die KODIP ® Indigo Scorecard lässt für individuelle Kennziffern Raum neben den vorkonfektionierten Auswertungen. Die möglichen krankenhausspezifischen Kennziffern können sowohl aus den bereits importierten § 21-Standarddaten gebildet werden als auch aus lokalen Datenquellen unterschiedlicher Formate.

Vorteile für das Krankenhaus

  • Wettbewerbsvorteile durch Strategische Informationen aus einem Guss
  • Kosten- und Qualitätsinformationen integriert in einem Tool
  • Schnelle Informationsverteilung, einfacher Zugang für die Mitarbeiter
  • Geringe Kosten

Vorteile für die Anwender (Management, Fachabt., Finanz-, Medizincontrolling)

  • Integration eines Management-Summarys
  • Belastbare Informationen - bis zur Fallebene nachvollziehbare Kennziffern
  • Schnelle Aktualisierung (bis zu täglicher § 21-Analyse)
  • Schnelle Beantwortung von Detail-Fragen (ohne neue „Würfel“)
  • Unabhängigkeit vom Rechenzentrum

Vorteile für die EDV-Abteilung

  • In der Regel kein zusätzlicher Hardware-Bedarf, wenig Projektaufwand
  • Skalierbares System (von der Einzelplatzversion bis zur netzweiten Verteilung)
  • Einfache zentrale Administration, schnelle Bedienung der internen Kunden
  • Inhaltliche Selbständigkeit der Anwender

Nachteile

  • Zusätzliches System neben dem KIS
  • Projektaufwand für den hausspezifischen Teil der Scorecard-Kennziffern

Literatur

1.
Kaplan RS, Norton DP. The Balanced Scorecard: Measure that drive Performance. In: Harvard Business Review, Jan-Feb 1992: 71-9.
2.
Greulich A, Onetti A, Schade V. Balanced Scorecard im Krankenhaus. Economica Verlag. Heidelberg 2005.
3.
Friesdorf W, Göbel M. Hrsg. Innovation & Gesundheitswesen - geht's effizienter? Dokumentation zum 6. Arbeitswissenschaftlichen Symposium Technische Universität Berlin, Arbeitswissenschaft, Berlin 2004.
4.
QlikTech International AB. Method and device for extracting information from a database. U.S. Patent 6,236,986 B1. May 22, 2001
5.
Howard P. QlikTech Raises Questions. IT-Director.Com, Bloor Research Publication. 15th June 2005
6.
Schepers J, Stark C, Hennig F. Fallkostenrechnung - von der einfachen Analyse zur differenzierten Betriebssteuerung. Tagungsband der 2. Deutschen Casemix-Konferenz Hamburg. Juni 2001.
7.
Schepers J. Strategisches und operatives Controlling in einem Data-Warehouse-System. 10. GMDS-KIS-Tagung Hamburg März 2005