{"id":8662,"date":"2022-10-17T05:00:09","date_gmt":"2022-10-17T03:00:09","guid":{"rendered":"https:\/\/ephesoft.com\/de\/?p=8662"},"modified":"2022-10-15T01:27:42","modified_gmt":"2022-10-14T23:27:42","slug":"der-papierflut-im-gesundheitswesen-entgegenwirken-intelligente-dokumentenverarbeitung-macht-es-moeglich","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ephesoft.com\/de\/blog\/der-papierflut-im-gesundheitswesen-entgegenwirken-intelligente-dokumentenverarbeitung-macht-es-moeglich\/","title":{"rendered":"Der Papierflut im Gesundheitswesen entgegenwirken: Intelligente Dokumentenverarbeitung macht es m\u00f6glich"},"content":{"rendered":"

Das Problem mit dem Papier<\/strong><\/h3>\n

Trotz Investitionen in H\u00f6he von mehreren Billionen Dollar und jahrzehntelanger Bem\u00fchungen, hat das Gesundheitswesen auch heute noch ein Papierproblem \u2013 und das wird voraussichtlich auch in den n\u00e4chsten Jahrzehnten so bleiben.<\/p>\n

F\u00fcr Patientenrechnungen verwenden noch 90% der Anbieter Papier<\/a> und manuelle Verfahren: Das f\u00fchrt zu einem langsameren und weniger erfolgreichen Zahlungseingang. Eine andere Studie hat festgestellt, dass insgesamt 76%<\/a> der befragten Gesundheitseinrichtungen, die mit elektronischen Gesundheitsakten arbeiten, Einverst\u00e4ndniserkl\u00e4rungen noch immer ausdrucken, anstatt Anwendungen f\u00fcr elektronische Unterschriften zu nutzen. Laut der Analyse eines IT-Beratungsunternehmens druckt ein durchschnittliches Krankenhaus mit 1.500 Betten dadurch 8 Millionen Seite Papier pro Monat aus.<\/p>\n

Die reine Erfassung von Daten oder die Automatisierung manueller Aufgaben mit Altdaten reicht jedoch nicht aus, um die hohe Papierlast im Backoffice zu verringern: Denn die Menschen tun sich schwer damit, die ben\u00f6tigten Information digital zu finden.<\/p>\n

Es ist kein Geheimnis, dass Suchmaschinen und digitale Assistenten wie Google und Alexa die Art und Weise, wie Menschen auf Informationen zugreifen und Antworten auf ihre Fragen erhalten, grundlegend ver\u00e4ndert haben. Daher sollte es nicht \u00fcberraschen, dass Arbeitnehmer:innen darauf konditioniert sind, nach genau dem suchen zu k\u00f6nnen, was sie brauchen und Antworten erwarten, die zu ihren spezifischen Bed\u00fcrfnisse passen. Doch die semantischen Technologien, die Suchmaschinen und digitale Assistenten nutzen, werden am Arbeitsplatz derzeit noch wenig genutzt.<\/p>\n

Mit Intelligent Document Processing (IDP) Kontext schaffen<\/strong><\/h3>\n

IDP ist ein Softwaredienst, der wichtige Informationen aus digitalen und physischen Dokumenten durch eine Datenerfassungstechnologie separiert. Dabei ist folgendes Vorgehen \u00fcblich: Import, Erfassung, Klassifizierung, Extraktion, Validierung und Export der Daten in ein anderes System. Damit ist der erste Schritt hin zu einem digitalen Transformations- oder Hyperautomatisierungsprojekts getan und die Daten aus den Dokumenten sind nutz-, durchsuch- und verwertbar.<\/p>\n

Treibt man die IDP-L\u00f6sungen weiter und verwendet die dabei ermittelten Daten, k\u00f6nnen Datenwissenschaftler:innen Wissensdiagramme erstellen, um Daten zu optimieren und dadurch bessere Ergebnisse im Gesundheitswesen (und anderen Branchen) zu erzielen.<\/p>\n

Ein Wissensdiagramm stellt eine Sammlung von Objekten oder Daten von Interesse dar, zeigt die Art und Weise auf, wie sie miteinander in Beziehung stehen, und enth\u00e4lt weitere Informationen \u00fcber sie, die so genannten Metadaten. Suchmaschinen, Chatbots, Produktempfehlungsprogramme, kognitive Automatisierung und anderen KI-basierte Diensten nutzen solche Wissensdiagramme umfassend: Sie sind die Grundlage, um mit Hilfe von Daten Kontext zu erstellen.<\/p>\n

W\u00e4hrend die Verwendung von verkn\u00fcpften Daten und Wissensdiagrammen in anspruchsvolleren Organisationen des Gesundheitswesens nur langsam zunimmt, lag der Schwerpunkt bisher auf der Unterst\u00fctzung bei der Diagnose und der Vorhersage von Ergebnissen. Doch die Fortschritte in den Bereichen KI, semantischen Technologien und Wissensdiagrammen f\u00fcr Unternehmen versprechen eine radikale Umgestaltung des Backoffice im Gesundheitswesen. Sie haben das Potenzial, das Gesundheitswesen effizienter zu gestalten und die Kosten zu senken.<\/p>\n

Die Weiterentwicklungen in der k\u00fcnstlichen Intelligenz haben Suchmaschinen intelligenter gemacht. Vorangetrieben haben dies die immer gr\u00f6\u00dfer werdende Wissensdiagramme. Auch Institutionen des Gesundheitswesens k\u00f6nnen den wachsenden Produktivit\u00e4tsanforderungen gerecht werden, indem sie ihre eigenen Wissensdiagramme aufbauen und sie in die gesamte Organisation integrieren.<\/p>\n

Anwendungsfall: Onboarding von Mitarbeitern<\/strong><\/h2>\n

Die Weltgesundheitsorganisation<\/a> prognostiziert bis 2030 einen weltweiten Arbeitskr\u00e4ftemangel von etwa 18 Millionen Mitarbeiter:innen im Gesundheitswesen: Unternehmen werden immer mehr Aufwand und Ressourcen f\u00fcr die Rekrutierung und das Onboarding aufwenden m\u00fcssen. Die Einstellung neuer Mitarbeiter:innen ist mit einem hohen Verwaltungs- und Dokumentationsaufwand verbunden. Wenn Unternehmen diese Prozesse automatisieren, k\u00f6nnen sie sich darauf konzentrieren, die richtigen Mitarbeiter:innen zu finden, ohne sich mit einer Menge Papierkram herumschlagen zu m\u00fcssen. Die Automatisierung kritischer Onboarding-Aufgaben ist dabei von entscheidender Bedeutung.<\/p>\n

Bundes- und landesspezifische Einstellungsdokumente von Mitarbeiter:innen sollten eingesammelt und mit Bewerbungsdaten und dem bisherigen beruflichen Werdegang abgeglichen werden.<\/p>\n

Vor der Einstellung von Fachkr\u00e4ften im Gesundheitswesen ist es notwendig, eine Sanktionspr\u00fcfung durchzuf\u00fchren: Nur so l\u00e4sst sich verhindern, dass nicht-geeignete Personen eingestellt werden. Hintergrundpr\u00fcfungen vor der Einstellung einer Person erfordern die Validierung von Daten \u00fcber mehrere Datensilos hinweg. Mit Hilfe von Wissensdiagrammen k\u00f6nnen Daten aus staatlichen, bundesstaatlichen und privaten Datenspeichern miteinander verkn\u00fcpft werden.<\/p>\n

Anwendungsfall: Automatisierung der Poststelle<\/strong><\/h2>\n

Viele Organisationen im Gesundheitswesen werden sowohl mit physischer als auch mit elektronischer Post \u00fcberschwemmt \u2013 darunter Rechnungen, Vertr\u00e4ge, Verwaltungskorrespondenz und viele andere Arten von Dokumenten. Die Automatisierung der digitalen Poststelle kann die Effizienz bei der schnellen Zustellung oder Verarbeitung von Post und E-Mails steigern.<\/p>\n

Intelligente L\u00f6sungen f\u00fcr die Verarbeitung von Dokumenten k\u00f6nnen nicht nur die Art der Post feststellen (Rechnung, Laborergebnisse, Unterlagen usw.), sondern auch die erforderlichen Daten aus dem jeweiligen Dokumenttyp extrahieren, um so die Zustellung zu beschleunigen.<\/p>\n

Durch die Anwendung von semantischen Daten auf die verschiedenen Arten von Post, k\u00f6nnen die Empf\u00e4nger die verschiedenen Post-Typen priorisieren. Das steigert die Effizienz und verbessert die Kundenerfahrung. So k\u00f6nnen beispielsweise Patienten Testergebnisse von externen Labors schneller erhalten und auch schneller behandelt werden.<\/p>\n

Anwendungsfall: Elektronische Krankenakten (EMR)<\/strong><\/h2>\n

Die Ma\u00dfnahmen des EMR-Adoptionsmodells, von Stufe 0 bis Stufe 7, zeigen den Grad, in dem ein Krankenhaussystem EMR-Funktionen anwendet. Organisationen, die nicht vollst\u00e4ndig papierlos arbeiten, k\u00f6nnen die Healthcare Information and Management Systems Society (HIMSS)-Stufe 7<\/a>, die besagt, dass alle klinischen Dokumente innerhalb von 24 Stunden nach Erstellung oder Erhalt elektronisch verf\u00fcgbar sein m\u00fcssen, nicht erf\u00fcllen. Aufgrund der Menge an Papier, die noch verwendet wird, befinden sich die meisten Krankenh\u00e4user in Stufe 5 und Stufe 6.<\/p>\n

In dem Bestreben, papierlos zu werden, haben viele Krankenh\u00e4user einen POS-Ansatz (Point of Service) gew\u00e4hlt, um die Dokumente nahezu in Echtzeit zu scannen und in die EMR zu \u00fcbertragen. Dieser Ansatz hat zwar dazu beigetragen, Papierzu eliminieren und die Erstellung einer einheitlichen EMR zu beschleunigen, aber nun liegen wichtige klinische Informationen unstrukturiert in der EMR \u2013 und stehen den Systemen, die sie ben\u00f6tigen, um daraus Erkenntnisse ableiten zu k\u00f6nnen oder eine bessere Behandlung der Patienten zu erzielen, nicht zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n

Durch die Anwendung eines semantischen datengesteuerten Ansatzes (unter Verwendung von Wissensdiagrammen) zur Erfassung dieser klinischen Dokumente besteht die M\u00f6glichkeit diese auf klinischen Taxonomien abzubilden, um die Entit\u00e4ten und Beziehungen innerhalb der Dokumente zu verstehen. Auf diese Weise ist es m\u00f6glich Objekten und Datenelementen eine Bedeutung zuzuweisen und sie mit verwandten Daten in der EMR und anderen Datenquellen zu verkn\u00fcpfen, um so letztlich ein unternehmensweites Wissensdiagramm \u00fcber den Patienten zu erstellen. Eine 360-Grad-Sicht auf den Patienten kann eine Reihe von Initiativen im Gesundheitswesen unterst\u00fctzen: z. B. die aktive Teilhabe an einem Genesungsprozess, das Gesundheitsmanagement, Pr\u00e4zisionsmedizin und klinische Entscheidungsfindung.<\/p>\n

Fazit<\/strong><\/h3>\n

Die Folgen der Verwendung von alten Systemen, von zu viel Papier und des Widerstands gegen eine Modernisierung ohne kontextbezogene Daten k\u00f6nnen erheblich sein: Nicht nur in Bezug auf die Kosten, sondern auch in Bezug auf die Patientenversorgung, das Wohlbefinden der Mitarbeiter:innen und die Umwelt (Diese Statistiken f\u00fcr das Jahr 2022 zeigen, warum das Bedrucken von weniger Papier der Welt zugutekommt.).<\/a><\/p>\n

Der erste Schritt in Richtung Automatisierung sollte vorausschauend und mit einer intelligenten L\u00f6sung f\u00fcr die Dokumentenverarbeitung erfolgen, die die Leistung von KI und Wissensdiagrammen nutzt, um einen Kontext zu Ihren Daten herzustellen. Dabei ist es in Ordnung, klein, eventuell sogar nur mit einer Abteilung zu beginnen, um die Auswirkungen sprich die Ergebnisse, erst zu testen: Fangen Sie einfach an.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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