Bibliographic Metadata

Title
Der gläserne Patient - Datenqualität im Spannungsfeld des Datenschutzes
Additional Titles
The transparent patient - data quality in relation to data protection
AuthorSalbrechter, Georg
Thesis advisorMach, Engelbert ; Pogatscher, Jörg
Published2018
Date of SubmissionJune 2018
LanguageGerman
Document typeBachelor Thesis
Keywords (DE)LKF-Modell / medizinische Datenerhebung / Datenschutz / Datenschutz-Grundverordnung / automatische Identifikation
Keywords (EN)medical data collection / data protection / General Data Protection Regulation / automatic identification
Restriction-Information
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Classification
Abstract (German)

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der medizinischen Dokumentation und Datenerfassung im intramuralen Bereich öffentlicher Krankenanstalten, die gemäß dem leistungsorientierten Krankenanstalten Finanzierungsmodell abgerechnet werden. Dabei analysiert der Autor, welche Daten gesetzlich vorgeschrieben ermittelt werden müssen und welche gesetzlichen Grundlagen in Bezug auf geltende Datenschutzvorschriften zu beachten sind, sowie das vorhandene Potential um die Datenerhebung durch technische Maßnahmen einfacher und effizienter zu gestalten.

Währende den Recherchen des Autors haben sich vor allem Strichcode-Systeme, Radio Frequency Identification und Sprachsteuerungen bzw. –erkennungen als zweckdienliche Maßnahmen herauskristallisiert. Dabei sind Unterschiedliche Vor- und Nachteile aufgetreten, wodurch jedes dieser Systeme für gewisse Anwendungen sinnvoll sein kann. So ist z.B. eine Datenerfassung bzw. Identifikation über ein Strichcode-Lesegerät eine der günstigsten Varianten, allerdings ist hier auch der größte manuelle Aufwand zu beachten. Bei einer Identifikation mittels Radio Frequency Technologien ist in der Regel kein manuelles Eingreifen mehr erforderlich, allerdings ist hier auch mit einer höheren finanziellen Belastung zu rechnen. Des Weiteren ist die Datenerfassung an sich bei solchen Systemen nicht trivial und erfordert eine Logik um die erhobenen Datensätze zu bereinigt und so z.B. Duplikate zuverlässig zu erkennen. Das letzte in dieser Arbeit behandelte System, die Sprachsteuerung, kann in hohem Maß automatisiert Gespräche zwischen ärztlichem Personal und Patienten analysieren, und so alle Informationen, welche dem Patienten übermittelt werden, in das entsprechende zu speichernde Format übertragen und somit automatisch dokumentieren.

Im Großen und Ganzen ist allerdings immer auf eine Möglichkeit für automatische Abänderung bzw. Ergänzung von Datensätzen zu achten, um eventuelle Fehlerkennungen korrigieren zu können. So können z.B. bei einer Dokumentation der Verlegungen unter Zuhilfenahme von RFID-Technologien falsche Datensätze produziert werden, wenn ein mobiler stationärer Patient durch Spaziergänge in der Krankenanstalt falsche Datensätze produziert. Speziell bei dem Einsatz von Sprachsteuerungen zur Diagnosendokumentation würde es sich etwa anbieten, vor Abschluss der Dokumentation einen Kontrollblick des behandelnden ärztlichen Personals einzufordern, um durch Störgeräusche falsch dokumentierte bzw. gänzlich fehlende Diagnosen nachtragen zu können.

Im Zuge dessen ist bei einer Einführung sowohl auf eine saubere technische Umsetzung, als auch auf eine entsprechende Anpassung der klinischen Prozesse zu achten, da sich Dokumentiertätigkeiten von Grund auf verändern.

Abstract (English)

This bachelor thesis deals with the documentation of medical data at public medical institutions which are government financed by the Austrian “Leistungsorientierte Krankenanstalten Finanzierungsmodell”. Therefore, the author analyses which data has to be captured because of statutory provisions, furthermore there are some rules of actions corresponding to the data protection act. This paper also contains a collocation of some technologies to reduce the daily amount of paperwork for medical personal at hospitals.

The most promising technologies to use for these aspects are barcode-scanners, radio frequency identification and voice control systems. These systems have different advantages and disadvantages, so for each of them there are meaningful applications. For example, the huge benefit of identification via barcode scanners is the cheap purchase price but the big drawback of this system is, that there is the most remaining manual documentation work to do. If you use radio frequency identification, there is the least manual data collection work to do, but on the other hand these systems are more expensive than barcode-scanners. Furthermore, there is the need of some programmed logic which corrects the collected data and identifies for example duplicates. The last system which is mentioned by the author are speech recognition systems, which can examine conversations between the medical personal and the patient and automatically add the detected information to the medical documentation.

Independent of the used system, there should always be a possibility to change the automatically collected data to avoid wrong information. For example, if there is an RFID-System to automatically collect data about relocations in use, an inpatient who can move around is able to cause wrong data by walking around the hospital. But especially under use of speech recognition to document diagnoses there could be easily a misunderstood word caused by noises which leads to wrong documentation. But there could be a confirmation window before the data is stored.

During the introduction there should be paid attention to a technically clean implementation and to the adaption of the clinical processes, because of the paper work which is changed completely by automatically collected data.