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64. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

08. - 11.09.2019, Dortmund

Adaptierbarkeit und Zielorientierung bei der Anwendung von KIS-Reifegradmodellen

Meeting Abstract

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  • Jan-David Liebe - Hochschule Osnabrück, Osnabrück, Germany
  • Franziska Jahn - Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie, Universität Leipzig, Leipzig, Germany

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 64. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Dortmund, 08.-11.09.2019. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2019. DocAbstr. 213

doi: 10.3205/19gmds184, urn:nbn:de:0183-19gmds1841

Veröffentlicht: 6. September 2019

© 2019 Liebe et al.
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Gliederung

Text

Kurzbeschreibung: Die einrichtungsübergreifende Anwendbarkeit bestehender KIS-Reifegradmodelle stößt häufig an die Grenzen einer heterogenen KIS-Landschaft. Grund hierfür ist zum einen die zumeist starre Auswahl an Reifegradindikatoren, die sich nur selten auf alle Ebenen der KIS-Qualität beziehen und zudem durch einen hohen Abstraktionsgrad gekennzeichnet sind. Ein anderer Grund liegt in den Verrechnungslogiken, die der jeweiligen Reifegradzuordnung zugrunde liegt. Diese weisen entweder einen kumulativen Charakter auf („je mehr desto besser“) oder sie orientieren sich an einem normativen Goldstandard („One size fits all“). Sowohl die festgelegte Auswahl und der hohe Abstraktionsgrad der Indikatoren, als auch die Verrechnungslogiken führen dazu, dass die IT-bezogene Zieldiversität, die zum einen zwischen den Krankenhäusern vorherrscht, aber auch in den Einrichtungen zwischen Fachbereichen und Professionen auftritt, unberücksichtigt bleibt.

In dem mwmKIS-Workshop soll an einem Lösungsansatz gearbeitet werden, der bestehende KIS-Reifegradmodelle in einem adaptiven Verfahren integriert. Im Zentrum des Lösungsansatzes steht ein erweiterbares Inventar standardisierter Reifegradparameter. Das Inventar soll es Krankenhäusern ermöglichen, im Sinne eines modularen Baukastensystems eine einrichtungsspezifische KIS-Reifegradmodellierung vorzunehmen. Jedes Krankenhaus kann somit seinen angestrebten IT-Reifegrad festlegen. Gleichzeitig bleibt die Möglichkeit einrichtungsübergreifender Vergleiche auf Ebene der Einzelindikatoren bestehen.

Der Workshop ist so aufgebaut, dass als erstes ein umfassender und systematischer Überblick über bestehende nationale und internationale KIS-Reifegradmodelle gegeben wird. Hierbei soll insbesondere die Indikatorebene betrachtet werden. Anschließend wird ein aktueller Ansatz für eine adaptive Reifegradmessung in einem großen Universitätsklinikum vorgestellt. Im weiteren Verlauf soll gemeinsam mit den Teilnehmern über Potenziale und über die organisatorische und technische Umsetzbarkeit eines adaptiven Reifegrades diskutiert werden. Weiterhin soll ein erster Aufschlag für das Indikatoren-Inventar erarbeitet werden, wobei als übergeordneter Rahmen das EHR Quality Requirements Framework (EHR-QRF) [1] und Goal-Question-Metric (GQM) [2] dienen soll. Das EHR-QRF erlaubt die Einordnung von Indikatoren in die drei Dimensionen Ergebnis-, Prozess- und Strukturqualität des Informationsmanagements. GQM ermöglicht die zielorientierte Auswahl und Entwicklung von Qualitätsindikatoren.

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.


Literatur

1.
Winter A, Takabayashi K, Jahn F, Kimura E, Engelbrecht R, Haux R, Honda M, Hübner UH, Inoue S, Kohl CD, Matsumoto T, Matsumura Y, Miyo K, Nakashima N, Prokosch HU, Staemmler M. Quality Requirements for Electronic Health Record Systems*. A Japanese-German Information Management Perspective. Methods Inf Med. 2017 Aug 7;56(7):e92-e104. DOI: 10.3414/ME17-05-0002 Externer Link
2.
Basili V, Caldiera G, Rombach H. The Goal Question Metric Approach. In: Marciniak JJ, editor. Encyclopedia of Software Engineering, Vol. 2; Hoboken: John Wiley & Sons; 1994. pp. 528-532.