gms | German Medical Science

Einleitung und Fragestellung: Suffizientes Stammdatenmanagement ist ein praxisrelevantes Hauptproblem bei der Umsetzung elektronischer Bestellprozesse im Gesundheitswesen. Ohne valide Stammdaten scheitern elektronische Bestellprozesse über Institutionsgrenzen hinweg zwangsweise. Ausschließlich Stammdaten, die eine hohe formale und inhaltliche Qualität vorweisen, ermöglichen reibungslose Abläufe für Bestellungen, Bestandführung, Lieferavise und Rechnungen [1]. Hierbei kommt zunächst dem Bereich der produktbezogenen Stammdaten eine hohe Bedeutung zu. So kann z.B. eine sachlich richtige und replizierbare Klassifikation und Identifikation von medizinischen Produkten nur auf Basis qualitativ hochwertiger Stammdaten erfolgen. Nur wenn von Seiten der Hersteller und Lieferanten von Medizinprodukten Stammdaten in entsprechender Qualität zur Verfügung gestellt werden, können diese sinnvoll in elektronische Beschaffungsworkflows eingespeist und mittels geeigneter eStandards zwischen den Akteuren ausgetauscht werden.

Material und Methoden: Im Rahmen des BMWi-Förderprojektes „Standards zur Unterstützung von eCommerce im Gesundheitswesen“ (eCG) [2] wurden insgesamt 12, für den Markt repräsentative Hersteller und Lieferanten von Medizinprodukten hinsichtlich gegenwärtiger Herausforderungen im Stammdatenbereich befragt. Weiterhin wurden zahlreiche Expertengespräche geführt, um die Möglichkeiten und Grenzen einer vorgelagerten Stammdatenvalidierung abzuschätzen. Basierend auf den so gewonnenen Informationen wurden in einem weiteren Schritt unterschiedliche Akteure (u.a. Kliniken, Hersteller und Lieferanten von Medizinprodukten, Einkaufsgemeinschaften) nach für sie relevanten Prüfparametern gefragt, welche im Rahmen einer derartigen Validierung einbezogen werden sollten. Die genannten Prüfparameter wurden gesammelt, bewertet und in eine Prüfparametersammlung aufgenommen.

Ergebnisse: Jeweils mehr als ein Viertel der Befragten sahen mangelnde Aktualität (ca. 26%) oder Unvollständigkeiten (ca. 26%) der Stammdaten als wesentliche Problembereiche. Ebenfalls als problematisch wurde eine mangelnde Konsistenz (18%) sowie eine redundante Datenhaltung (18%) und eine nicht gegebene Relevanz der Daten (12%) eingeschätzt. Knapp ein Drittel der Befragten gaben als typischen Fehler in der Stammdatensynchronisation eine falsche Artikelidentifikation an (30%), ein weiteres Drittel (30%) eine fehlerhafte Kundenidentifikation und ca. 40% eine fehlerhaft hinterlegte Verpackungseinheit. Zielsetzung muss die Schaffung und Haltung valider Daten in allen Prozessschritten sein. Eine konsequente und flächendeckende Umsetzung einer auf Standards basierenden, von Lieferantenseite getriebenen Artikelstammdaten-Verwaltung (Ownership) wird momentan durch das Fehlen eines unabhängigen, kostengünstigen und plattformneutralen Anbieters verzögert. Auf Basis der erkannten Herausforderungen und Problemstellungen sowie der diesbezüglichen Sammlung möglicher Prüfparameter wurde das Institut für Datenmanagement und Datenvalidierung im Gesundheitswesen (IDDG) gegründet.

Diskussion: Auf Basis definierter Regeln und Standards können sogenannte Prüfparameter abgeleitet werden, anhand derer die Inhalte der Stammdaten regelmäßig geprüft und bewertet werden. Basierend auf diesen Parametern können mögliche Inkonsistenzen der Daten ermittelt und deren Beseitigung eingeleitet werden [3]. Das IDDG als unabhängiger Anbieter betreibt einen Prüfparameterpool mit wissenschaftlich validierten und standardisierten Prüfparametern. Dieser sogenannte Prüfparamterpool orientiert sich an internationalen Standards und nationalen Vorgaben. Auf dieser Basis validiert der Anbieter die vom Kunden zur Verfügung gestellten Einzelpositionen eines Stammdaten-Containers gegen individuell gewählte Prüfparameter einer Prozesskette (z.B. eOrderCycle von der Bestellung bis zur Rechnung) und vergibt auf Anfrage ein Qualitätslogo. Die so geprüften Datenbestände können von den Anwendern entlang eines Behandlungs-Pfades in sich anschließende interne und/ oder externe e-Prozesse genutzt werden. Die kontinuierliche Validierung der Stammdaten verhindert eine Nutzung fehlerhafter Daten mit potenziellen Folgefehlern [4]. Auch die Datenübermittlung in standardkonformen technischen Austauschformaten (z.B. HL7 und GS1XML CIN) sowie deren automatisierte Überführbarkeit und Verbindung gewinnt an Bedeutung.