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Referenzmodell für das Informationsmanagement in Universitätsklinika

  • Monika Simoneit
Chapter
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Part of the Gabler Edition Wissenschaft book series (GEW)

Zusammenfassung

Um der Forderung nach mehr Wirtschaftlichkeit im Krankenhaus nachzukommen, ist eine Neugestaltung der Krankenhausproduktionsprozesse und ein Umdenken bei den Beteiligten erforderlich. Die zugrunde liegenden Steuerungsprobleme sind offen zu thematisieren, um kostentreibende Scheinlösungen zu vermeiden und rationale Lösungsansätze zu erarbeiten.1 Das Krankenhaus ist ein gestaltungsfähiger Raum, der — wie das Informationsmanagement auch — durch Organisations- und Technologiegestaltung bzw. Personalentwicklung geformt werden kann:2 Diese Parameter sind stets simultan zu betrachten, da nachträgliche bzw. isolierte Anpassungen zu suboptimalen Lösungen führen. “Brüche im Informations-, Kommunikations- und Behandlungsverlauf einer Versorgungskette im Krankenhaus [sind] kein zwangsläufiges Ergebnis der professionellen Spezialisierung…, sondern [beruhen] auf organisatorisch-strukturellen Defiziten, auf Mängel[n] in der organisatorischen Integration der beteiligten Akteure und ihrer Funktionsbereiche.”3 Aufgrund dieses lückenhaften oder verschleppten Informationsflusses fehlt die Transparenz im Krankenhausbetrieb, auch weil die hierfür erforderlichen Informations- und Kommunikationstechnologien mit dem Fortschritt der klinischen Medizin und Krankenpflege oft nicht Schritt gehalten haben. Um diesen Mißstand zu ändern, ist die Bereitstellung adäquater medizinischer und wirtschaftlicher Informationen als Basis für ein integriertes Informationsmanagement unerläßlich.

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Literatur

  1. 1.
    Vgl. Robisch, K., Krankenhausinformationssystem, 1992, S. 64.Google Scholar
  2. 2.
    Vgl. Borsi, G., Lernende Organisation, 1994, S. 40.Google Scholar
  3. 3.
    Borsi, G., Lernende Organisation, 1994, S. 48.Google Scholar
  4. 1.
    Vgl. Kapitel 4.2.4. Im folgenden werden die (Objekt-)Klassen kurz als Objekte bezeichnet, auch wenn strenggenommen Klassen gemeint sind. Zur besseren Kennzeichnung werden sie in Kapitälchen gesetzt. Eine detaillierte Beschreibung aller Objekte mit Attributen, Operationen und Vererbungshierarchien befindet sich im Anhang S. 205ff.Google Scholar
  5. 1.
    Dies entspricht den Ansätzen aus der Industrie (beispielsweise Total Quality Management), wo die Erfüllung sämtlicher Kundenwünsche immer mehr in den Vordergrund rückt, während unmittelbar produkt- und pro-duktionsorientierte Ziele der Erfüllung der Kundenwünsche nachgeordnet werden.Google Scholar
  6. 1.
    Dabei muß zumindest solange gewartet werden, bis alle zentralen Dokumente (Arztbrief, Basisdokumentation) vollständig und freigegeben sowie in unveränderlicher Form in der Akte enthalten sind.Google Scholar
  7. 1.
    Vgl. Raufer, H./Morschheuser, S./Enders, W., Werkzeug, 1995, S. 467.Google Scholar
  8. 1.
    Vgl. Kap. 4.3.4.Google Scholar
  9. 2.
    Vgl. Kap. 3.2.Google Scholar
  10. 1.
    Für Karzinom ist zum Beispiel auch carcinoma, Carcinom, Carzinom, Karcinom üblich. Die Abkürzung Ca kann für Carcinoma oder Calzium stehen. Ferner haben sich je nach Sprachgebrauch viele Synonyme für Krankheitsbilder entwickelt: Beispielsweise kann für Bluterguß in der Hirnrinde auch Cortex-Hämorrhagie, intracraniale Hämorrhagie, Hömorrhagie intracranialis, hömorrhagische Effusion in den Cortex verwendet werden. Vgl. Meenen, N., Dokumentationssysteme, 1992, S. 45f.Google Scholar
  11. 1.
    Aus juristischer Sicht muß der begründete Nachweis für die durchgeführte Therapie möglich sein und das Aufklärungsgespräch mit dem Patienten protokolliert werden. Die Dokumentation ist ferner eine Leistung, die dem Patienten aus dem Krankenhausbehandlungsvertrag geschuldet wird. Vgl. Deutsche Krankenhausgesell-schaft (Hrsg.), Dokumentation, 1990, S. 8.Google Scholar
  12. 2.
    Vgl. Schneider, B., KIS, 1995, S. 85f.Google Scholar
  13. 3.
    Vgl. Michel, H.A., OP-Planung, 1992, S. 75.Google Scholar
  14. 1.
    Medikamente sind spezielle Materialien, d.h., sie erben alle Eigenschaften der Objektklasse Material und haben einige zusätzliche Eigenschaften (Wirkstoff, Nebenwirkungen, Risiken, Packungsgröße, usw.).Google Scholar
  15. 2.
    Vgl. Michel, H.A., OP-Planung, 1992, S. 79;Google Scholar
  16. 2a.
    Herrler, M., Leistungserfassung, 1995, S. 227.Google Scholar
  17. 3.
    Vgl. Griesser, G., Krankenhaus-Informationssystem, 1994, S. 116ff.Google Scholar
  18. 1.
    Vgl. Kap. 5.2.4.Google Scholar
  19. 2.
    Schröder, J.P./Paczkowski, J., Qualitätssicherung, 1995, S. 144.Google Scholar
  20. 3.
    Das Management der klinischen Qualität wird als Führungsaufgabe immer mehr zum Bestandteil der strategischen Führung innerhalb des Krankenhauses. Grundlage können dabei in der industriellen Praxis verbreitete Konzepte wie Total Quality Management oder Qualitätszirkel sein. Alle Methoden basieren jedoch auf einer zuverlässigen Versorgung mit qualitätsrelevanten Informationen.Google Scholar
  21. 1.
    Zur Eingruppierung können beispielsweise folgende Kriterien herangezogen werden: In Abhängigkeit von der Pflegestufe werden (Standard-)Minutenwerte für die Durchführung der jeweiligen Tätigkeiten veranschlagt, so daß die Nettopflegezeit für einen Patienten errechnet und daraus der Personalbedarf ermittelt werden kann. Vgl. Griesser, G., Krankenhaus-Informationssystem, 1994, S. 225.Google Scholar
  22. 1.
    Vgl. Herb, B., Pflegedokumentation, 1992, S. 72. Das Problem der aktuellen/konventionellen Situation ist, daß die Pflegedokumentation üblicherweise datumsbezogen und auf mehrere Informationsträger verteilt ist (Visitenbuch, Übergabebuch, Krankenblatt). Dadurch wird die Recherche nach patientenspezifischen Daten teilweise fast unmöglich.Google Scholar
  23. 2.
    Vgl. hierzu Keun, F., Kostenrechnung, 1996.Google Scholar
  24. 1.
    Vgl. Kap. 2.3.1.Google Scholar
  25. 2.
    Vgl. Beck D., Kennzahlen, 1992, S. 292ff.Google Scholar
  26. 3.
    Existierende Kennzahlensysteme für Krankenhäuser sind jedoch beinahe ausschließlich finanzwirtschaftlich ausgerichtet und vernachlässigen informale und nicht unmittelbar quantifizierbare Aspekte. Vgl. Beck, D., Kennzahlen, 1992, S. 276ff.Google Scholar
  27. 4.
    Vgl. Beck, D., Kennzahlen, 1992, S. 275.Google Scholar
  28. 5.
    Vgl. Beck, D., Kennzahlen, 1992, S. 295.Google Scholar
  29. 1.
    Vgl. Beck, D., Kennzahlen, 1992, S. 284.Google Scholar
  30. 2.
    Vgl. Beck, D., Kennzahlen, 1992, S. 289.Google Scholar
  31. 3.
    Vgl. Jahnke, B., Führungsinformationssysteme, 1991, S. 49f.Google Scholar
  32. 1.
    Vgl. Krämer, K.-L. et al., Orthopädie, 1994, S. 262.Google Scholar
  33. 2.
    Es handelt sich hier nicht um Leistungen, die ausschließlich dem Bereich Forschung und Lehre zuzuordnen sind. Vielmehr gibt es Fortbildungsveranstaltungen i.d.R. in allen Krankenhäusern. Aufgrund der organisatorischen Ähnlichkeit mit Vorlesungen wurden Fortbildungen an dieser Stelle eingegliedert.Google Scholar
  34. 1.
    Vgl. Arbeitskreis Medizinerausbildung der Robert Bosch Stiftung, Arztbild, 1995, S. 72ff.Google Scholar
  35. 2.
    Dazu bemerkt der Arbeitskreis Medizinerausbildung der Robert Bosch Stiftung, Arztbild, 1995, S. 78: “Solange sich von ärztlicher Seite kein Problembewußtsein bildet, das die übergreifenden Informationsbedürfnisse berücksichtigt, ist ein Anwachsen dieser Asymmetrie zu befürchten.” Problematisch ist dabei bis heute, daß die klinischen Kommunikationsbedürfnisse bei der Entwicklung der Verwaltungs- oder Abrechnungssysteme nicht berücksichtigt wurden. Zudem fehlt vielen Ärzten aufgrund des Ausbildungsdefizits ein tiefergehendes Verständnis für die informationellen Grundlagen ihres Fachs: “Ärzte zeigen gegenüber Informationsproblemen oft ein passives Verhalten und eine geringe Planungsbereitschaft, da kein ausreichendes Verständnis für die unmittelbaren Zusammenhänge zwischen der Medizin und ihrer (eigenen) informationellen Fundierung vorhanden ist.” Dies ist nicht zuletzt auch durch die Kommunikationslücke zwischen Ärzten und Informationswissenschaftlern bedingt.Google Scholar
  36. 1.
    Vgl. Arbeitskreis Medizinerausbildung der Robert Bosch Stiftung, Arztbild, 1995, S. 104.Google Scholar
  37. 2.
    Vgl. von Eiff, W., Management-Informations-Systeme, 1992, S. 15.Google Scholar
  38. 3.
    Zwar wird in der Lehre zunehmend auch vernetztes Denken unterrichtet — allerdings nur mit Blick auf Krankheiten, deren Entstehungsursachen immer seltener monokausal erklärt werden (können). Vgl. Arbeitskreis Medizinerausbildung der Robert Bosch Stiftung, Arztbild, 1995, S. 47.Google Scholar
  39. 1.
    Vgl. Kapitel 3.3.2.3.Google Scholar
  40. 2.
    Vgl. Haas, P., Personalbedarf, 1996, S. 41;Google Scholar
  41. 2a.
    Ditzel, K.-D., Wirtschafts- und Verwaltungsdienst, 1989, S. 34.Google Scholar
  42. 3.
    Robisch, K., Krankenhausinformationssystem, 1992, S. 113.Google Scholar
  43. 1.
    Vgl. im folgenden Pfeiffer, P., Technologische Grundlage, 1990, S. 207ff.Google Scholar
  44. 2.
    “Hinzu tritt das Einbeziehen und Durchführen aller vorgestellten Aufgabenfelder, was letztendlich zu einer ‘Stimmigkeit’ von Anforderungen, Aufgaben und Aufbauorganisation führt.” Pfeiffer, P., Technologische Grundlage, 1990, S. 216.Google Scholar
  45. 3.
    Vgl. Pfeiffer, P., Technologische Grundlage, 1990, S. 213.Google Scholar
  46. 1.
    Vgl. Pfeiffer, P., Technologische Grundlage, 1990, S. 220.Google Scholar
  47. 1.
    Vgl. Robisch, K., Krankenhausinformationssystem, 1992, S. 109.Google Scholar
  48. 2.
    Vgl. Badura, B., Patientenorientierte Systemgestaltung, 1993, S. 280;Google Scholar
  49. 2a.
    Robisch, K., Krankenhausinformationssystem, 1992, S. 111f.,Google Scholar
  50. 2b.
    Gabriel, R./Knittel, F./Krebs, S./Maucher, I., Einsatz und Bewertung, 1995, S. 26.Google Scholar
  51. 3.
    Vgl. Arbeitskreis Medizinerausbildung der Robert Bosch Stiftung, Arztbild, 1995, S. 77.Google Scholar
  52. 4.
    Vgl. Hölzel, D. et al., Elektronische Krankenakte, 1994, S. 107.Google Scholar
  53. 5.
    Ein autoritärer Führungsstil zeichnet sich u.a. dadurch aus, daß Entscheidungen nicht durch inhaltliche Argumente gerechtfertigt werden, sondern daß ein Entscheidungsträger allein mit der ihm aufgrund seiner Position zugesprochenen Macht argumentiert, ohne die Interessen der Betroffenen zu berücksichtigen. Dabei ist jedoch anzumerken, daß es Situationen gibt, in welchen ein autoritärer Führungsstil angebracht ist (z.B. im OP).Google Scholar
  54. 6.
    Psychologische Mechanismen unterstellen den Entscheidungsträgern folgende Ursachen bzw. Gründe für die jeweilige Entscheidung: (1) Ignoranz; (2) die sogenannte “Dark side”, bei der Eifersucht, Mißgunst, Groll, usw. als Entscheidungsmotive angenommen werden; (3) unerkannte Motive, die hinter den offiziellen stehen; (4) Verrücktheit, d.h. die Entscheidungsträger werden als verrückt stigmatisiert. Am häufigsten lassen sich derartige Mechanismen bei Reaktionen gegenüber Verwaltungsentscheidungen feststellen (und als eine solche wird die Einführung des Informationsmanagements fraglos interpretiert), da diese sich im praktischen Vollzug oft als nicht angemessen oder ausgereift erwiesen haben. Vgl. Robisch, K., Krankenhausinformationssystem, 1992, S. 110.Google Scholar
  55. 1.
    Vgl. Frank, H./Gronau, N., Vorgehensmodell, 1996, S. 27.Google Scholar
  56. 2.
    Vgl. Borsi, G., Lernende Organisation, 1994, S. 15.Google Scholar
  57. 3.
    Vgl. Müller, M.-L., Krankenpflege, 1995, S. 269.Google Scholar
  58. 4.
    Vgl. Frank, H./Gronau, N., Vorgehensmodell, 1996, S. 28f.Google Scholar
  59. 1.
    Vgl. Haas, P., Personalbedarf, 1996, S. 43.Google Scholar
  60. 1.
    Vgl. Ehlers, C.T./Pietrzyk, P./Juretzka, G., Krankenhausinformationssysteme, 1993, S. 105;Google Scholar
  61. 1a.
    Langeheine, U., Leistungskommunikation, 1996, S. 91.Google Scholar
  62. 2.
    Vgl. von Eiff, W., Management-Informations-Systeme, 1992, S. 177f.Google Scholar
  63. 3.
    Vgl. Deutsches Institut für Normung e. V. (Hrsg.), DIN 66272, 1994, S. 4f.;Google Scholar
  64. 3a.
    Popien, C./Schürmann, G./Weiss, K.-H., Verteilte Verarbeitung, 1996, S. 8ff.;Google Scholar
  65. 3b.
    Heinrich, L., Wirtschaftsinformatik, 1993, S. 200ff.Google Scholar
  66. 1.
    Um extreme Störungen bei einem Systemausfall zu vermeiden, sind zwei Strategien denkbar, die auch gekoppelt eingesetzt werden können:Google Scholar
  67. (1).
    NichtVerfügbarkeit grundsätzlich vermeiden (z.B. doppelte oder redundante Installation aller Hardwarekomponenten oder Softwaremaßnahmen, die beispielsweise die Aufzeichnung aller Veränderungen an der zentralen Datenbank, Backups der Datenbank und Aufbewahrung an einem anderen Ort betreffen). (2) Maßnahmen für die NichtVerfügbarkeit vorsehen und implementieren.Google Scholar
  68. 2.
    Vgl. hierzu auch Kap. 5.3.4.Google Scholar
  69. 3.
    Diese Tabelle kann beispielsweise bei der Systemauswahl als formaler Anforderungskatalog eingesetzt werden. Die einzelnen Anforderungen werden gewichtet und die zu beurteilenden Systeme im Hinblick auf die Erfüllung der Kriterien überprüft.Google Scholar
  70. 1.
    Vgl. Stichel, E./Groffmann, H.-D./Rau, K.-K, Wirtschaftsinformatik, 1997, S. 115f.Google Scholar
  71. 2.
    Vgl. Schwarzer, B./Krcmar, H., Wirtschaftsinformatik, 1996, S. 71.Google Scholar
  72. 3.
    Vgl. Popien, C./Schürmann, G./Weiss, K.-K, Verteilte Verarbeitung, 1996, S. 2ff.Google Scholar
  73. 4.
    Vgl. Schwarzer, B./Krcmar, H., Wirtschaftsinformatik, 1996, S. 71f.Google Scholar
  74. 1.
    Clayton, P. et al., IAIMS, 1995, S. 309.Google Scholar
  75. 2.
    Vgl. Pelikan, E., Kommunikationsinfrastruktur, 1996, S. 70.Google Scholar
  76. 3.
    Petrovic, O., Informationstechnologie als Potentialfaktor, 1994, S. 58.Google Scholar
  77. 1.
    Vgl. Pfeffer, D., Hochgeschwindigkeitsdatennetze, 1994, S. 147f.Google Scholar
  78. 1.
    Vgl. Stichel, E./Groffmann, H.-D./Rau, K.-H, Wirtschaftsinformatik, 1997, S. 470ff.Google Scholar
  79. 2.
    FDDI (Fiber Distributed Data Interface) wurde speziell für die Datenübertragung mit hohen Bandbreiten entworfen. Durch den doppelten Glasfaserring, innerhalb dessen aktive FDDI-Stationen kommunizieren, ist das Netz besonders ausfallsicher. FDDI unterstützt die Übertragung synchroner und asynchroner Daten. Vgl. Pfeffer, D., Hochgeschwindigkeitsdatennetze, 1994, S. 144f.Google Scholar
  80. 2a.
    ATM (Asynchronous Transfer Mode) ist ein Datenübertragungsverfahren für Sprach-, Bild- und Videodaten in lokalen und Weiterverkehrsnetzen und ist auf Ebene 2 “Zugriffsmechanismen” des ISO/OSI Referenzmodells anzusiedeln. Vgl. Pfeffer, D., Hochgeschwindigkeitsdatennetze, 1994, S. 145f.Google Scholar
  81. 2b.
    B-ISDN (Breitband-Integrated Services Digital Network) ermöglicht die digitale Übertragung multimedialer Daten mit Übertragungsraten von 155 bis 622 Mbit/s, wobei als Übertragungsverfahren ATM eingesetzt wird. Vgl. Stichel, E./Groffmann, H.-D./Rau, K.-H., Wirtschaftsinformatik, 1997, S. 85.Google Scholar
  82. 3.
    Vgl. Pfeffer, D., Hochgeschwindigkeitsdatennetze, 1994, S. 141.Google Scholar
  83. 1.
    Bei TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol) handelt es sich um eine Netzwerkarchitektur, bei der auf Ebene 4 des ISO/OSI Schichtenmodells ein ransportprotokoll mit Sicherungsfunktion, auf der darunterliegenden Ebene das Internetprotokoll als verbindungsloses Protokoll eingesetzt wird. Besonders verbreitet ist TCP/IP, weil es als Standardprotokoll im Internet eingesetzt und vom Internet Activity Board standardisiert wird. Vgl.Stichel, E./Groffmann, H.-D./Rau, K.-H., Wirtschaftsinformatik, 1997, S. 702ff.Google Scholar
  84. 2.
    Zum Aufbau einer HL7 Botschaft vgl. Dudeck, J., Communication Standards, 1995, S. 26. Die neueste Version sieht Nachrichtentypen für Aufnahme, Verlegung und Entlassung vor sowie für die Anforderung von Leistungen sowie die Leistungsrückmeldung, Finanzen und Abfragen.Google Scholar
  85. 2a.
    Vgl. Hölzel, D. et al., Elektronische Krankenakte, 1994, S. 76.Google Scholar
  86. 3.
    Vgl. Pfeffer, D., Hochgeschwindigkeitsdatennetze, 1994, S. 143ff.Google Scholar
  87. 4.
    Vgl. Pfeffer, D., Hochgeschwindigkeitsdatennetze, 1994, S. 142.Google Scholar
  88. 1.
    Aufgrund der derzeitigen Rechtslage müssen alle anfallenden Daten immer konventionell gespeichert werden. Eine Mikroverfilmung mit anschließender Vernichtung der Originaldokumente wird zwar geduldet, ist jedoch nicht offiziell rechtlich anerkannt. Ob digital gespeicherte Daten vor Gericht als Beweismittel anerkannt werden, ist noch umstritten, da alle Krankenhäuser einen Musterprozeß abwarten. Aus diesem Grund müssen auf jeden Fall auch konventionelle Akten verwaltet werden können.Google Scholar
  89. 2.
    Vgl. Stichel, E./Groffmann, H.-D./Rau, K.-H., Wirtschaftsinformatik, 1997, S. 12, 188, 507ff.Google Scholar
  90. 3.
    Vgl. Kap. 4.3.4.Google Scholar
  91. 1.
    OLAP: OnLine Analytical ProcessingGoogle Scholar
  92. 2.
    Vgl. Heinrich, L., Wirtschaftsinformatik, 1993, S. 186.Google Scholar
  93. 3.
    Vgl. im folgenden Stichel, E./Groffmann, H.-D./Rau, K.-H., Wirtschaftsinformatik, 1997, S. 74ff.Google Scholar
  94. 1.
    Vgl. Urbanek, W., Software-Ergnonomie, 1991, S. 57ff.Google Scholar
  95. 1.
    Zu grundsätzlichen Aspekten des Datenschutzes vgl. Bleimann, U. et al., Betriebsinformatik, 1989, S. 115.Google Scholar
  96. 2.
    Grundsätzlich umfaßt der Datenschutz den Schutz von Personen und Sachen. Letztere werden in den unten aufgeführten Anforderungen indirekt berücksichtigt.Google Scholar
  97. 3.
    Dabei werden aus gesetzlicher Sicht unter Datenschutz auch Datensicherheit und Aspekte der Datenintegrität subsumiert.Google Scholar
  98. 1.
    In den Richtlinien des wissenschaftlichen Beirats der Bundesärztekammer bezüglich der Forschung mit Patientendaten wurde festgehalten, daß Forschung nicht als höheres Rechtsgut als der Vertrauensschutz des Individuums anzusehen ist. Alle Daten müssen, sofern möglich, anonymisiert und nach Abschluß der Forschung gelöscht werden. Für multifunktionale Sammlungen (z.B. Krebsregister) ist die Genehmigung der Ethikkommission einzuholen. Vgl. Bartha, T., Datenschutz, 1990, S. 56f.Google Scholar
  99. 2.
    Vgl. Bartha, T., Datenschutz, 1990, S. 19.Google Scholar
  100. 3.
    Vgl. Bartha, T., Datenschutz, 1990, S. 13.Google Scholar
  101. 4.
    Vgl. Biedermann, H., Datenschutz, 1994, S. 48, 51.Google Scholar
  102. 1.
    Vgl. Griesser, G., Krankenhaus-Informationssystem, 1994, S. 155f.Google Scholar
  103. 2.
    Vgl. hierzu beispielsweise Comité Européen de Normalisation, Identification and Authentication, 1994.Google Scholar
  104. 3.
    In Anlehnung an Griesser, G., Krankenhaus-Informationssystem, 1994, S. 166.Google Scholar
  105. 1.
    Vgl. Griesser, G., Krankenhaus-Informationssystem, 1994, S. 155f.Google Scholar
  106. 2.
    § 301 SGB V wurde durch das GSG geändert und verlangt bei der Diagnosedokumentation eine vierstellige Verschlüsselung der Entlassungsdiagnose nach ICD-9. Operationen sind auf der Grundlage der Internationalen Klassifikation der Prozeduren in der Medizin (ICPM) zu verschlüsseln und innerhalb von drei Werktagen nach Aufnahme oder Entlassung elektronisch an die Krankenkassen zu übermitteln. Vgl. Zaiß, AJKlar, R., Verschlüsselung, 1996, S. 157.Google Scholar
  107. 3.
    Vgl. Griesser, G., Krankenhaus-Informationssystem, 1994, S. 155f.Google Scholar
  108. 1.
    Vgl. Pfeiffer, P., Technologische Grundlage, 1990, S. 129;Google Scholar
  109. 1a.
    Griesser, G., Krankenhaus-Informationssystem, 1994, S. 18.Google Scholar
  110. 2.
    Vgl. Heinrich, L., Systemplanung, 1990, S. 210.Google Scholar
  111. 1.
    Ein Zyklus beginnt mit der Identifikation der Entwicklungsziele auf der jeweiligen Einfuhrungsstufe unter Angabe von Alternativen und Restriktionen. Nach deren Bewertung erfolgt die Entscheidung, bei der Unsicherheiten (d.h. Projektrisiken) ermittelt und ihre Gefahr durch Risikoanalysen abgeschätzt werden. Nach der Durchführung schließt jeder Zyklus mit einem Review. Vgl. Frank, H./Gronau, N., Vorgehensweise, 1996, S. 25ff.;Google Scholar
  112. 1a.
    Krämer, K-L./Stock, M., Konzeption, 1994, S. 32.Google Scholar
  113. 2.
    Vgl. Heinrich, L., Informationsmanagement, 1996, S. 36;Google Scholar
  114. 2a.
    Keller, G., Dezentrales Informationsmanagement, 1993, S. 609;Google Scholar
  115. 2b.
    Benson, R., Enterprise-wide IM, 1993, S. 193ff.;Google Scholar
  116. 2c.
    Martiny, L./Klotz, M., Informationsmanagement, 1990, S. 105ff.;Google Scholar
  117. 2d.
    Robisch, K., Krankenhausinformationssystem, 1992, S. 164ff.Google Scholar
  118. 1.
    Vgl. Kap. 3.3.Google Scholar
  119. 1.
    Vgl. Kap. 3.2. Bei einem tatsächlichen Einsatz der dargestellten Liste müssen im Bereich I mehr Felder zur Verfügung stehen, um den Analysten nicht von vornherein auf eine maximale Anzahl von Informationsflüssen zu beschränken, im Bereich II müssen die Felder deutlich größer sein. Zudem sollte die Möglichkeit bestehen, weitere Unterkriterien aufzunehmen. Eine “realitätsgetreue” Abbildung ist jedoch an dieser Stelle nicht erforderlich.Google Scholar
  120. 1.
    Vgl. Heinrich, L., Informationsmanagement, 1996, S. 105.Google Scholar
  121. 2.
    Vgl. Heinrich, L., Informationsmanagement, 1996, S. 22.Google Scholar
  122. 3.
    Vgl. Keller, G., Dezentrales Informationsmanagement, 1993, S. 605;Google Scholar
  123. 3a.
    Heinrich, L., Informationsmanagement, 1996, S. 22f.Google Scholar
  124. 4.
    Vgl. Krämer, K-L./Stock, M., Konzeption, 1994, S. 32.Google Scholar
  125. 5.
    Vgl. Krämer, T./Krämer, K-L./Biskup, T., Vorgehensweise, 1994, S. 86.Google Scholar
  126. 1.
    Vgl. Heinrich, L. Informationsmanagement, 1996, S. 22.Google Scholar
  127. 2.
    Vgl. Heinrich, L., Informationsmanagement, 1996, S. 23.Google Scholar
  128. 3.
    Vgl. Heinrich, L., Informationsmanagement, 1996, S. 22.Google Scholar
  129. 1.
    Hier sei noch einmal angemerkt, daß ein Informationssystem nicht grundsätzlich die Unterstützung durch Informationstechnologie voraussetzt. Beispielsweise kann ein Informationsaustausch zur Auftragserteilung per Papierformular hervorragend funktionieren; das Informationssystem “Auftragserteilung” weist dementsprechend keine oder nur geringe Mängel auf. Dennoch kann unabhängig vom Umfang des tatsächlichen oder geplanten Einsatzes von Informationstechnologie festgehalten werden, daß sie sich im gesamten Produktionsprozeß immer mehr ausbreitet bzw. ausbreiten wird und damit zur Wertschöpfung beiträgt: “Sie übernimmt Opti-mierungs- und Kontrollfunktionen, ermöglicht eine gründliche Analyse und Nutzung einer immer breiteren Datenbasis und unterstützt bzw. verändert die physische Komponente von Wertschöpfungsaktivitäten.” Pfeiffer, P., Technologische Grundlage, 1990, S. 140.Google Scholar
  130. 2.
    Dabei ist von einer evolutionären Vorgehensweise auszugehen, d.h., daß aufgrund von Anforderungen der strategischen Systeme wiederum Änderungen an den operativen Systemen vorgenommen werden müssen usw.Google Scholar
  131. 3.
    Heinrich, L., Wirtschaftsinformatik, 1993, S. 332.Google Scholar
  132. 3a.
    Zum Thema Projektmanagement vgl. Boy, J./Dudek, C./Kuschel, S., Projektmanagement, 1997;Google Scholar
  133. 3b.
    Heinrich, L., Projekt, 1997;Google Scholar
  134. 3c.
    Kraus, G./Westermann, R., Projektmanagement, 1997;Google Scholar
  135. 3d.
    Mehrmann, E./Wirtz, T., Effizientes Projektmanagement, 1996;Google Scholar
  136. 3e.
    Patzak, G./Rattay, G., Leitfaden, 1997;Google Scholar
  137. 3f.
    Walder, F.-P./Patzak, G., Qualitäts- und Projektmanagement, 1997.Google Scholar
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    Vgl. Heinrich, L./Roitmayr, F., Wirtschaftsinformatik, 1995, S. 422f.Google Scholar
  139. 1.
    Vgl. Robisch, K., Krankenhausinformationssystem, 1992, S. 15lf.Google Scholar
  140. 2.
    Vgl. Heinrich, L., Informationsmanagement, 1996, S. 202.Google Scholar
  141. 3.
    Vgl. Jenny, B., Projektmanagement, 1995, S. 314ff.Google Scholar
  142. 4.
    Synonym können die Begriffe Enzyklopädie, Repository oder Data Dictionary verwendet werden.Google Scholar
  143. 5.
    Vgl. Krämer, T./Krämer, K.-L./Biskup, T., Vorgehensweise, 1994, S. 92.Google Scholar
  144. 1.
    Vgl. Stichel E./Groffmann, H.-D./Rau, K.-H., Wirtschaftsinformatik, 1997, S. 570.Google Scholar
  145. 2.
    Vgl. Stickel, E./Groffmann, H.-D./Rau, K.-H., Wirtschaftsinformatik, 1997, S. 570.Google Scholar
  146. 1.
    Im folgenden wird davon ausgegangen, daß neue Informationssysteme technologiegestützt implementiert werden. Die Ausführungen lassen sich jedoch problemlos auf die Einrichtung neuer Verfahren, Vorgehensweisen, Formulare usw. übertragen, die ohne den Einsatz von Informationstechnologie stattfinden. Fallstudien zur Untersuchung von Erfolgsfaktoren bei der Implementation von Informationstechnologie finden sich bei Robisch, K., Krankenhausinformationssystem, 1992, S. 165ff.Google Scholar
  147. 2.
    Dieses anscheinend triviale technische Problem ist in der Realität kaum zu unterschätzen; vor allem wenn dateiorientierte großrechnerbasierte Systeme von Client-Server-Architekturen mit relationalen oder objektorientierten Datenbanken abgelöst werden sollen. Vgl. hierzu auch Netze, J./Seelos, H.-J., Datenmigration, 1993, S. 320ff.Google Scholar
  148. 1.
    Vgl. Boese, J./Karasch, W., Krankenhausinformatik, 1994, S. 149.Google Scholar
  149. 1.
    Vgl. Steckel, R., Evaluation, 1988, S. 134ff.Google Scholar
  150. 2.
    Vgl. Steckel, R., Evaluation, 1988, S. 154f.Google Scholar
  151. 1.
    Die Wartungskosten für Hard- und Software liegen im allgemeinen bei ca. 1–2% der nicht rabattierten Anschaffungskosten pro Monat. Die Softwarewartung beinhaltet in der Regel auch neue Programmversionen. Vgl. Opitz, E., Pflege, 1996, S. 126.Google Scholar
  152. 2.
    Vgl. Boese, J./Karasch, W., Krankenhausinformatik, 1994, S. 157.Google Scholar
  153. 3.
    Vgl. im folgenden Pietschmann, B./Vahs, D., Betriebswirtschaftslehre, 1997, S. 184ff.Google Scholar
  154. 1.
    Vgl. Mag, W., Entscheidungstheorie, 1990, S. 38ff.Google Scholar
  155. 1.
    Vgl. Brauchlin, E./Henne, R., Entscheidungsmethodik, 1995, S. 180.Google Scholar
  156. 1.
    Vgl. Steckel, R., Evaluation, 1988, S. 148ff.Google Scholar
  157. 1.
    Vgl. Steckel, R., Evaluation, 1988, S. 165ff.Google Scholar
  158. 2.
    Vgl. Boese, J./Karasch, W., Krankenhausinformatik, 1994, S. 154.Google Scholar
  159. 1.
    Vgl. Steckel, R., Evaluation, 1988, S. 69f.Google Scholar
  160. 2.
    Vgl. Steckel, R., Evaluation, 1988, S. 24f.Google Scholar
  161. 3.
    Vgl. Schellhoff, T., Diversifikation, 1995, S. 48.Google Scholar
  162. 4.
    Vgl. Dészy, J./Schwanzer, H., Krankenhausmanagement, 1993, S. 64.Google Scholar
  163. 1.
    Vgl. Krämer, K-L. et al., OP-Planung, 1996, S. 145f.Google Scholar
  164. 2.
    Jaun, N., Data Dictionary, 1994, S. 98.Google Scholar
  165. 3.
    Diagnoseschlüssel bauen auf einer Klassifikation, Nomenklatur oder einem Thesaurus auf: • Klassifikationssysteme sind generell Hilfsmittel zur Ordnung von Gegenständen in Gruppen und Untergruppen. Die größte Verbreitung hat hier die International Classification of Diseases, Injuries and Causes of Death (ICD) von 1893 erfahren, die derzeit in der neunten bzw. zehnten Version eingesetzt wird. • Eine Nomenklatur bezeichnet eine systematisch geordnete Menge von Begriffen eines Fachgebietes. Im Medizinbereich ist SNOMED (Systematische Nomenklatur der Medizin) verbreitet, deren facettenmäßige Kategorienbildung einen anderen Ansatz wählt als das hierarchische ICD System. • Ein Thesaurus definiert die Beziehungen verschiedener Fachtermini zueinander. Vgl. Jaun, N., Data Dictionary, 1994, S. 26;Google Scholar
  166. 3a.
    Hultsch, E., Nomenklatur, 1992, S. 34.Google Scholar
  167. 1.
    Eine in den Vereinigten Staaten durchgeführte Studie zeigte, daß Einstellung und Akzeptanz von verschiedenen exogenen Faktoren abhängen: So sind Akzeptanz und Einstellung in ländlichen Gegenden mit kleinen Krankenhäusern signifikant negativer. Mit der Beschäftigungsdauer im Gesundheitswesen steigt die Akzeptanz. Die positivste Einstellung zeigte sich erwartungsgemäß beim technischen Personal. Männer hatten eine positivere Einstellung als Frauen. Vgl. Steckel, R., Evaluation, 1988, S. 88ff.Google Scholar
  168. 2.
    Vgl. Hannah, K./Edwards, M., Nursing Information Systems, 1995, S. 132.Google Scholar
  169. 3.
    Bei gleichzeitigem Technologieeinsatz können Mitarbeiter zudem durch hinterlegte Hilfetexte und Durchführungshinweise für fachlich korrektes Arbeiten sowie die Verwendung von Textbausteinen und “drop&drag”-Funktionen entlastet werden.Google Scholar
  170. 4.
    Vgl. Badura, B./Feuerstein, G., Krisenbewältigung, 1993, S. 14.Google Scholar
  171. 1.
    Vgl. Schmolling, K., Fachabteilung, 1994, S. 68f.Google Scholar
  172. 2.
    Vgl. Engelbrecht, R./Schlaefer, K., Kommunikation, 1986, S. 31.Google Scholar
  173. 3.
    Vgl. Basad, E., Diagnosencodierung, 1995, S. 12.Google Scholar
  174. 4.
    Vgl. Robisch, K., Krankenhausinformationssystem, 1992, S. 9.Google Scholar
  175. 1.
    Automatisch generierte Vorschläge, Kritik und Alarmmeldungen können bestimmte Kostenarten senken. So wurden in einem Krankenhaus in den USA beispielsweise durch das rechtzeitige Absetzen prophylaktischer Antibiotika Kosten für Medikamente um 44.000 US$ jährlich reduziert. In einem anderen Krankenhaus wurde die Anforderung von Labortests um 8% gesenkt, indem patientenspezifische Anforderungen durch das System vorgeschlagen wurden. Vgl. Clayton, P./Nobel, J., Cost Justification, 1991, S. 138,Google Scholar
  176. 1a.
    Prokosch, H.-U./McDonald, C.J., Medical Decision Support System, 1995, S. 221ff.Google Scholar
  177. 2.
    Im Krankenhaus Traunstein existiert ein elektronisch geführtes Operationsbuch mit Komplikationsliste. Überprüfungen haben beispielsweise Hinweise darauf ergeben, daß Nachblutungen oder Wundinfekte bei einem bestimmten Operateur vermehrt auftraten. Dieser Fehler konnte dann schnell korrigiert werden. Vgl. Klein, F./Walz, H./Hautmann, M., Elektronische Krankenakte, 1996, S. 9.Google Scholar
  178. 3.
    Robisch, K.t Krankenhausinformationssystem, 1992, S. 9.Google Scholar
  179. 4.
    Vgl. Ingruber, H., Krankenhausbetriebslehre, 1994, S. 28f.Google Scholar
  180. 1.
    Das “geplante Produktionsprogramm” kann über die Servicebevölkerung (s.u.) und deren voraussichtliche Inanspruchnahme medizinischer Leistungen ermittelt werden.Google Scholar
  181. 2.
    Vgl. Kaiserauer, H.-A./Neumann, M./Taube, W., Kosten- und Leistungsrechnung, 1996, S. 32.Google Scholar
  182. 3.
    Vgl. Schmolling, K., Fachabteilung, 1994, S. 70f.Google Scholar
  183. 4.
    Vgl. Jeschke, H./Hailer, B., Gesundheitsstrukturgesetz, 1994, S. 85.Google Scholar
  184. 5.
    Löbus, P., Informationsverarbeitung, 1996, S. 4.Google Scholar
  185. 1.
    Vgl. Stecket, R., Evaluation, 1988, S. 97ff.Google Scholar
  186. 2.
    Robisch, K., Krankenhausinformationssystem, 1992, S. 11;Google Scholar
  187. 2a.
    vgl. auch Kunde, A, Planung, 1994, S. 78.Google Scholar
  188. 3.
    Sinnvoll anzuraten ist an dieser Stelle auch der Einsatz des Data-Warehouse-Konzeptes, dessen Datenbasis aus den Daten operativer Informationssysteme des Krankenhauses und externen Informationsquellen aufgebaut ist. Das Ziel dieses Konzeptes liegt primär in der Versorgung des Managements mit entscheidungsrelevanten Informationen. Vgl. Muksch, H./Holthuis, J./Reiser, M., Data Warehouse, 1996, S. 423.Google Scholar
  189. 4.
    Unter Fallmix wird die Zusammensetzung der Behandlungsfalle unter Berücksichtigung des jeweils erforderlichen medizinischen Behandlungsbedarfes eines Krankenhauses oder medizinischen Fachbereiches verstanden. Der Behandlungsbedarf ergibt sich als Funktion verschiedener unabhängiger Variable, wie z.B. Haupt- und Nebendiagnose, chirurgische Eingriffe, Krankheitsstadium, Alter usw. Die so definierte mehrdimensionale Gruppenklassifikation ist dabei in bezug auf die Variable “Behandlungsbedarf” relativ einheitlich. Das System der diagnosebezogenen Gruppen (DRG) ist ein normativer Ansatz aus den Vereinigten Staaten, bei dem empirische Falldaten organbezogen gesammelt und nach Häufigkeiten gruppiert werden. Die Einordnung erfolgt in Anlehnung an Haupt- und Nebendiagnosen. Dabei handelt es sich primär um ein Managementsystem, das über das Hilfsmittel der Gruppenbildung die Leistung des Krankenhaus messen soll, um den Leistungsprozeß transparent und beherrschbar zu machen. Beim Konzept der Servicebevölkerung wird die Struktur der zu versorgenden Bevölkerung ermittelt. Dies soll eine Prüfung ermöglichen, ob und wie effizient der Versorgungsauftrag wahrgenommen wird. Die Servicebevölkerung ergibt sich dabei als Summe derjenigen Bevölkerungsanteile aller Herkunftsregionen der Patienten, die dem Anteil des Krankenhauses an der Summe der stationären Patienten jeder Region entsprechen. Vgl. Ingruber, H, Krankenhausbetriebslehre, 1994, S. 22ff.;Google Scholar
  190. 4a.
    Lichtig, L., HIS, 1986, S. xiii.Google Scholar
  191. 1.
    Vgl. Schmitz, R.-M., Patientenbezogene Steuerung, 1993, S. 114.Google Scholar
  192. 2.
    Vgl. Herrler, M., Leistungserfassung, 1995, S. 219.Google Scholar
  193. 3.
    Vgl. Herrler, M., Leistungserfassung, 1995, S. 242.Google Scholar
  194. 4.
    Vgl. Roeder, N. et al., On-Line-OP-Dokumentation, 1995, S. 372ff.Google Scholar
  195. 1.
    Vgl. Griesser, G., Krankenhaus-Informationssystem, 1994, S. 128.Google Scholar
  196. 2.
    In Anlehnung an Krämer, K.-L. et al., Orthopädie, 1994, S. 261.Google Scholar
  197. 3.
    Prokosch, H.-U., Referenzmodell, 1994, S. 51.Google Scholar
  198. 1.
    Schließlich wäre es auch möglich, daß Krankenhäuser anonymisierte Fallsammlungen erstellen und zu Lehr-und Anschauungszwecken an medizinische Fakultäten, Lehrkrankenhäuser usw. verkaufen.Google Scholar
  199. 2.
    So müssen beispielsweise Lernprogramme nur einmalig angeschafft werden. Laufende Kursgebühren entfallen ebenso wie Spesen für die Teilnehmer bzw. das Honorar für den Seminarleiter.Google Scholar
  200. 3.
    Vgl. Batschkus, M./Prokosch, H.-U./Wagner, R., Medical Student Education, 1995, S. 333.Google Scholar
  201. 1.
    Robisch, K., Krankenhausinformationssystem, 1992, S. 81f.; vgl. hierzu auch Kap. 2.3.Google Scholar
  202. 2.
    Vgl. Kap. 5.3.2.Google Scholar
  203. 3.
    Vgl.Arbeitskreis Medizinerausbildung der Robert Bosch Stiftung, Arztbild, 1995, S. 75.Google Scholar
  204. 4.
    Beispielsweise wird ein Arzt die Anpassung eines neuen Anwendungssystems an seine Arbeitsabläufe fordern, statt sich einem gegebenen Muster anpassen zu müssen. Vgl. Pfeiffer, P., Technologische Grundlage, 1990, S. 136.Google Scholar
  205. 1.
    Vgl. Pfeiffer, P., Technologische Grundlage, 1990, S. 134f.Google Scholar
  206. 2.
    Vgl. Opitz, E./Bürkle, T./Schrader, U., Nursing Information Systems, 1995, S. 163.Google Scholar
  207. 1.
    Robisch, K., Krankenhausinformationssystem, 1992, S. 16.Google Scholar
  208. 2.
    Vgl. Robisch, K.t Krankenhausinformationssystem, 1992, S. 15.Google Scholar
  209. 3.
    Vgl. Achatzi, G., Strukturierte Analyse, 1991, S. 6f.Google Scholar
  210. 4.
    Vgl. Nonnenmacher, M., Informationsmodellierung, 1994, S. 2.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 1998

Authors and Affiliations

  • Monika Simoneit

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