Das Argument für einen universellen medizinischen Programmierer zur Erreichung echter Interoperabilität

Die Gesundheitsbranche befindet sich erneut in einer Phase erhöhter Erwartungen an die Interoperabilität. Bundesbehörden verstärken die Durchsetzung von Informationsblockaden, fördern ein Interoperabilitätsrahmenwerk, erweitern die United States Core Data for Interoperability (USCDI) und signalisieren eine größere Verantwortung für Anbieter und Technologieentwickler.

Gleichzeitig fördern Branchenführer neue Konzepte wie die „Konversationsinteroperabilität“, bei der Ärzte im Wesentlichen natürliche Sprache verwenden, um elektronische Gesundheitsakten (EHRs) abzufragen und relevante Informationen sofort abzurufen.

Diese Vision spiegelt den Optimismus wider, dass neue Technologien, insbesondere KI und große Sprachmodelle (LLMs), die Interaktion von Ärzten mit komplexen Systemen vereinfachen werden. Doch die Geschichte erinnert uns daran, dass die Begeisterung für den nächsten Durchbruch oft die Realität übersteigt. Von frühen Vokabularstandards über „semantische Interoperabilität“ bis hin zu Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) hat jede Welle von Interoperabilitätsinitiativen eine Transformation versprochen, kämpfte jedoch mit der gleichen Hürde: dem Fehlen sauberer, strukturierter und klinisch valider Daten als Grundlage.

Ein vielversprechender, aber unvollständiger Trend

Die Konversationsinteroperabilität könnte in den nächsten 9 bis 12 Monaten Aufmerksamkeit erregen, da Demonstrationen von KI-gesteuerten Schnittstellen weiterhin das Publikum beeindrucken. Das Konzept ist attraktiv, weil es verspricht, die Reibungsverluste für Ärzte bei der Navigation in EHRs zu verringern. KI kann jedoch nur die Informationen ans Licht bringen, die im Datensatz vorhanden sind. Wenn die zugrunde liegenden Daten unvollständig, unstrukturiert oder ungenau sind, sind die Ergebnisse einer Abfrage in natürlicher Sprache gleichermaßen fehlerhaft. Mit anderen Worten: Fehlerhafte Daten führen zu fehlerhaften Gesprächen.

LLMs weisen zusätzliche Einschränkungen auf. Sie können halluzinieren, selbstbewusste, aber falsche Antworten geben und erfordern enorme Rechenressourcen. Ohne strukturierte Eingaben laufen diese Tools Gefahr, Lücken und Fehler zu verstärken, anstatt sie zu beheben. Ebenso erscheinen die Demonstrationen der Anbieter überzeugend, doch die praktische Anwendung zeigt die Fragilität von Systemen, die auf schwachen Datengrundlagen basieren.

Die Herausforderung der persistenten Daten

Die Realität ist, dass die meisten Gesundheitsdaten unstrukturiert bleiben. Kritische Details zu Symptomen, Behandlungen und dem Patientenkontext befinden sich häufig in Freitextnotizen oder in unterschiedlichen Systemen, auf die strukturierte Abfragen nicht zugreifen können. Wenn diese Informationen nicht zuverlässig extrahiert werden können, sehen sich Ärzte mit einer unvollständigen Sicht auf ihre Patienten konfrontiert, was sowohl die Qualität als auch die Sicherheit der Versorgung beeinträchtigt.

Standards wie FHIR stellen Mechanismen zum Verpacken und Übertragen von Daten bereit, gehen jedoch nicht auf die Frage ein, sicherzustellen, dass die Daten klinisch aussagekräftig sind. In der Praxis ist FHIR oft eher ein Behälter für inkonsistente oder unvollständige Informationen als eine Garantie für die Benutzerfreundlichkeit. Echte Interoperabilität erfordert mehr als die Fähigkeit, Daten auszutauschen; Es erfordert, dass die ausgetauschten Daten system-, benutzer- und anwendungsübergreifend eine konsistente klinische Bedeutung haben.

Warum strukturierte, klinisch valide Daten wichtig sind

Strukturierte und klinisch valide Daten sind aus mehreren Gründen unerlässlich:

Klinische Entscheidungsfindung: Anbieter verlassen sich auf präzise, ​​kontextbezogene Informationen, um sichere und wirksame Behandlungsentscheidungen zu treffen. Ungenaue oder unvollständige Daten können sich direkt auf die Patientenergebnisse auswirken. Pflegekoordination: Da die Gesundheitsversorgung immer mehr auf Netzwerke von Krankenhäusern, Kliniken und postakuten Einrichtungen verteilt ist, ist die Möglichkeit, standardisierte und aussagekräftige Daten auszutauschen, für die Kontinuität der Pflege von entscheidender Bedeutung. Bevölkerungsgesundheit und wertorientierte Pflege: Risikostratifizierung, Qualitätsmessung und ergebnisbasierte Erstattung hängen alle von genauen, strukturierten Daten ab, die aggregiert und analysiert werden können. Innovationsförderung: Ob durch prädiktive Analysen, klinische Entscheidungsunterstützung oder neue KI-Anwendungen – fortschrittliche Tools können nur so effektiv sein wie die Daten, auf denen sie basieren.

Ohne eine zuverlässige Datengrundlage bleibt jede andere Interoperabilitätsinitiative, ob konversationell, semantisch oder technisch, unvollständig.

Ein Argument für einen universellen medizinischen Kodierer

Ein Weg zur Lösung dieser Herausforderung ist die Entwicklung und Einführung eines universellen medizinischen Kodierers: eines Systems, das klinische Konzepte am Point of Care in strukturierte, standardisierte und kontextgenaue Darstellungen übersetzen kann.

Ein solches Tool würde Freitexteingaben und unstrukturierte Dokumentation in konsistente, klinisch gültige Codes über alle Vokabulare hinweg abbilden, einschließlich der International Classification of Diseases (ICD), der Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms (SNOMED CT), der Logical Observation Identifiers Names and Codes (LOINC) und anderen.

Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Effizienz der Abrechnung sind wesentliche Funktionen eines universellen medizinischen Kodierers, sein größerer Wert liegt jedoch darin, eine echte Grundlage für klinische Daten zu schaffen. Durch die Erfassung von Konzepten in Echtzeit innerhalb des Arbeitsablaufs des Klinikers wird sichergestellt, dass die Daten korrekt, vollständig und systemübergreifend interoperabel bleiben. Dies wiederum würde es Interoperabilitäts-Frameworks wie FHIR ermöglichen, ihr Versprechen einzulösen, da die Daten im Container genauso nutzbar wären wie der Container selbst.

Positionierung für die Zukunft

Führungskräfte im Gesundheitswesen sollten der Versuchung widerstehen, das neueste Schlagwort als Endpunkt zu verfolgen. Die Konversationsinteroperabilität ist zwar faszinierend, muss aber als eine Ebene innerhalb einer umfassenderen Architektur betrachtet werden.

Die grundlegende Herausforderung bleibt unverändert: Die Branche muss zunächst in Datenintegrität und -treue investieren. Nur dann werden fortschrittliche Anwendungen wie Konversationsschnittstellen, prädiktive KI oder Bevölkerungsgesundheitsanalysen nachhaltige Wirkung erzielen.

Dieser Ansatz erfordert auch Ausgewogenheit. Die Branche profitiert von Innovation und Begeisterung, muss die Erwartungen jedoch durch Realismus zügeln. Beeindruckende Demonstrationen sollten nicht von der harten Arbeit beim Aufbau strukturierter, klinisch valider Datensätze ablenken. Politische Entscheidungsträger, Anbieter und Anbieter müssen gleichermaßen erkennen, dass Interoperabilität nicht allein durch eine Benutzeroberfläche oder einen Standard gelöst wird. Stattdessen wird Interoperabilität erreicht, wenn jede Patientenbegegnung nutzbare, austauschbare und aussagekräftige Daten liefert.

Abschluss

Der erneute Vorstoß des Gesundheitswesens in Richtung Interoperabilität ist sowohl notwendig als auch überfällig. Die Durchsetzung gesetzlicher Vorschriften gegen Informationsblockaden, die Ausweitung von USCDI und Brancheninnovationen sind allesamt wichtige Schritte. Allerdings werden diese Initiativen ihr volles Potenzial nur dann entfalten, wenn die Industrie strukturierte, klinisch valide Daten als wesentliche Grundlage priorisiert.

Das Aufkommen von Konzepten wie der Konversationsinteroperabilität verdeutlicht sowohl die Chancen als auch die Risiken der aktuellen Situation. Solche Trends können zwar die Benutzerfreundlichkeit verbessern, aber sie können die schlechte Datenqualität nicht kompensieren.

Ein universeller medizinischer Kodierer, der in allen Pflegeeinrichtungen einheitlich angewendet wird, bietet eine praktische Lösung für die anhaltende Herausforderung der Datenintegrität. Nur durch die Bewältigung dieser Kernanforderung kann das Gesundheitswesen die Zyklen allzu versprochener Durchbrüche überwinden und die Vision einer wirklich interoperablen, patientenzentrierten Versorgung verwirklichen.

Foto: nevarpp, Getty Images

David Lareau ist Chief Executive Officer von Medicomp. Lareau kam 1995 zu Medicomp und ist für den Betrieb und das Produktmanagement verantwortlich, einschließlich Kundenbeziehungen und Marketing. Bevor er zu Medicomp kam, gründete Lareau ein Unternehmen, das Management-Kommunikationsnetzwerke in großen Unternehmen wie der Weltbank, DuPont und dem Sinai Hospital in Baltimore installierte. Das Sinai-Krankenhausprojekt, eines der ersten PC-basierten LAN-Systeme mit E-Mail und Groupware, wurde weithin als eine der größten und erfolgreichsten Implementierungen dieser Technologie anerkannt.

Lareaus Arbeit am Sinai führte zur Gründung einer medizinischen Abrechnungsfirma, die wiederum zu seiner Partnerschaft mit Medicomp führte. Als Lareau erkannte, dass die Gesundheitsbranche weniger Informationstechnologie nutzte als fast jede andere Branche, insbesondere im Bereich der klinischen Pflege, erkannte er sofort das Potenzial der leistungsstarken Technologien von Medicomp und trat dem Unternehmen bei, um Peter Goltras Vision zu verwirklichen.

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