Vom Datensilo zum Ökosystem
Ein Beitrag über Hotellerie und Daten hat mich vor ein paar Tagen inspiriert. Darin ging es um die wertvollen Daten, auf denen die meisten Hotels sitzen – und warum Digitalisierungs- und KI-Projekte oft daran scheitern, bevor sie richtig begonnen haben.
Als Medizincontrollerin erlebe ich es immer wieder: Wir haben eine grosse Menge an wertvollen Daten, aber leider nutzen wir sie zu wenig.
Ein Blick in den Klinikalltag zeigt die Dimension der Zersplitterung. Entlang des Patientenpfads reiht sich System an System: Neben dem zentralen Klinikinformationssystem (KIS) arbeiten das Labor (LIS), die Bildgebung (RIS/PACS) und das PDMS im Intensiv- und Anästhesiebereich weitgehend für sich. Hinzu kommen spezialisierte Diagnostikanwendungen – von kardiologischen Befunden bis zu EEG-Kurven. Im Idealfall würden all diese klinischen Informationen im KIS gebündelt und direkt mit dem im Hintergrund laufenden ERP-System verknüpft, in dem alle Routine-, Finanz-, Personal- und Logistikdaten liegen.
Jedes dieser Systeme leistet in seinem Bereich Hervorragendes. Doch weil sie nicht oder nur unzureichend miteinander sprechen, existieren sie wie Solisten ohne gemeinsames Orchester.
Anstatt eines durchgängigen Datenflusses erleben wir täglich Medienbrüche und manuelle, zeitaufwendige und vor allem fehleranfällige Übertragungen. Das Resultat ist ein schwerfälliges Ökosystem und eine Ansammlung isolierter Datensilos.
Das Kernproblem sind gefangene Insellösungen, deren Potenzial suboptimal oder gar nicht genutzt wird. Die Wurzel dieser Fragmentierung liegt nicht nur in teils veralteten, sondern vor allem in proprietären Softwarearchitekturen. Solange Systeme ohne offene Schnittstellenstandards beschafft werden, bleibt der reibungslose Datenaustausch oft ein frommer Wunsch. Wenn wir diesen Flickenteppich nicht auflösen, scheitern nicht nur spitalinterne Prozesse, sondern auch übergeordnete Vorhaben: Ein zukunftsfähiges elektronisches Gesundheitsdossier (E-GD) kann seinen eigentlichen Nutzen für Patientinnen und Behandelnde nur dann entfalten, wenn strukturierte Daten aus KIS, PDMS, LIS, Spezialgeräten und weiteren Systemen – wie dem PIS von niedergelassenen Ärzten oder der Spitex – nahtlos einfliessen können und nicht als unlesbare PDF-Scans enden.
Diese zementierten Datensilos haben gravierende Konsequenzen auf drei zentralen Ebenen:
Strategisches Medizincontrolling und Kliniksteuerung: Wer eine Klinik vorausschauend steuern, Prozesse optimieren und Ressourcen wirtschaftlich planen will, braucht eine verlässliche Gesamtsicht. Wie sollen fundierte Entscheidungen getroffen werden, wenn sich klinische Leistungsdaten nicht bruchlos mit den wirtschaftlichen Kennzahlen aus dem ERP-System verknüpfen lassen? Ob es um die Steuerung von Implantat- und Materialkosten, die Etablierung klinischer Verbrauchsstandards (SOPs) oder die Abbildung von Tarifstrukturen wie TARDOC & ambulanten Pauschalen, SwissDRG oder neuen Tarifen für die Pflege geht: Ohne eine konsistente Datenbasis – etwa für eine präzise Kostenträgerrechnung (KTR) – bleibt das strategische Controlling reines Stückwerk.
Medizinische Forschung und Versorgungsforschung: Klinische Studien, die Entwicklung neuer Therapien und die translationale Forschung sind existenziell auf strukturierte, longitudinale Daten angewiesen. Wenn relevante Datenpunkte jedoch in isolierten Subsystemen gefangen sind oder lediglich als unstrukturierte Texte abgelegt werden, bleibt dieser Datenschatz für die wissenschaftliche Evidenz verschlossen. Echter Fortschritt verlangt, dass Forschungsdaten nicht mühsam manuell zusammengetragen werden müssen, sondern strukturiert aus der Routineversorgung nutzbar sind.
Public Health, Qualitätsmessung und Versorgungsplanung: Der Spitalbereich liefert mit dem SpiGes-Datensatz heute bereits standardisierte Routinedaten – von administrativen Merkmalen bis hin zu kodierten Diagnosen und Prozeduren – an das Bundesamt für Statistik und die Kantone. Ergänzend erheben Spitäler wertvolle Informationen für Register und Qualitätsmessungen wie SIRIS, Swissnoso oder den ANQ. Doch auch hier entstehen neue Silos: Weil diese Daten oft parallel in separaten Masken gepflegt oder in isolierten Datenbanken verwaltet werden, verursachen sie Doppelaufwand, statt automatisch aus dem klinischen Alltag abzufallen. Ob epidemiologische Früherkennung, systematische Qualitätsentwicklung oder bedarfsgerechte kantonale Planungen: Public Health und Versorgungsforschung brauchen verknüpfte, strukturierte Primärdaten. Solange Routine-, Leistungs- und Registerdaten getrennt voneinander existieren, fehlt das Fundament für eine proaktive Steuerung.
Solange unsere Systeme nicht dieselbe Sprache sprechen, bleibt das wertvollste Potenzial des Gesundheitswesens in diesen Silos gefangen.
Eine echte Digitalisierung gelingt erst, wenn wir das Problem an der Basis angehen. Wir müssen funktionierende Schnittstellen etablieren, die sich konsequent auf offene, herstellerunabhängige Standards stützen. Erst durch dieses Zusammenspiel entsteht die echte Interoperabilität, die es braucht, um Daten aus ihren Silos zu befreien und als vernetztes, lebendiges Ökosystem nutzbar zu machen.