Stammdatenpflege im Krankenhaus: Mammutaufgabe vor der digitalen Reise

• Adrian Bedö, Senior Product Manager Content Solutions

Saubere Stammdaten bilden auch im Gesundheitswesen die Grundlage für eine effiziente Beschaffung, allerdings ist die Datenqualität auf Krankenhaus-Seite auf einem erschreckend niedrigen Niveau. Was macht die Stammdatenpflege im Krankenhaus so komplex? Wie können Mapping- und Clearing-Features helfen, die Komplexität zu reduzieren? Und wie stellen Krankenhäuser sicher, dass die Daten dauerhaft sauber bleiben?

Fehlerhafte Stammdaten haben im Gesundheitswesen gravierende Folgen

Kleiner Fehler, große Wirkung – es sind vier Worte, die das Problem der Stammdatenpflege im Gesundheitswesen wohl am besten beschreiben. Denn in kaum einer anderen Branche haben Fehler in den Stammdaten so gravierende Folgen wie im medizinischen Bereich. Während falsche oder verspätete Lieferungen in anderen Industriezweigen ärgerlich, aber zu verschmerzen sind, leidet unter Fehlern in den Stammdaten die gesamte medizinische Supply Chain und damit letztendlich auch die Patientenversorgung. Ganz drastisch ausgedrückt: Je schlechter die Datenqualität in einem Krankenhaus, desto größer das Risiko für die Patienten.

Nun könnte man davon ausgehen, dass dieser Umstand im Gesundheitswesen zu einer besonders hohen Datenqualität führt, genau das Gegenteil ist allerdings der Fall. GHX Daten zeigen, dass in deutschen Krankenhäusern rund die Hälfte aller Stammdaten fehlerhaft ist. Artikelnummern oder Produktbezeichnungen im Kliniksystem stimmen nicht mit denen im Lieferantensystem überein, Verpackungsstufen sind falsch dokumentiert, Artikelnummern oder GTINs fehlen, Herstellerangaben oder Produktinformationen sind unvollständig – die Liste der potenziellen Fehlerquellen ist lang.

Bleibt die Frage: Warum haben Datenfehler überhaupt so große Folgewirkungen?

Saubere Stammdaten als Basis für den elektronischen Datenaustausch

In Gesprächen mit Kunden ziehe ich gerne den Dominoeffekt heran. Fällt der erste Stein um, fallen auch die anderen. Die Kettenreaktion ist der Unterteilung von operativen Daten geschuldet: Neben statischen Stammdaten, die oft nur einmal angelegt, mehrfach verwendet und selten verändert werden, gibt es dynamische Transaktionsdaten, die auf den Stammdaten basieren. Hierbei handelt es sich nicht um grundlegende Merkmale der Produkte, sondern um prozessbezogene Ereignisse wie Bestellungen, Lieferungen, Rechnungen oder Zahlungen – die alle falsch sind, sollte sich ein Fehler in den Stammdaten eingeschlichen haben.

Ein konkretes Beispiel: Nehmen wir an, die Produktstammdaten eines Lieferanten stimmen nicht mit denen im Kliniksystem angelegten Daten überein. Der Lieferant kann vielleicht noch den gewünschten Artikel trotz falscher Bestelldaten auf die Reise geben, auf Lieferschein und Rechnung in der Klinik decken sich die Daten aber nicht mit der tatsächlich getätigten Bestellung. Die Verantwortlichen im Wareneingang und der Rechnungskontrolle müssen sich auf die Fehlersuche begeben, zum Telefonhörer greifen und den Besteller auf der Station von seiner eigentlichen Arbeit abhalten.

Situationen wie diese führen zu indirekten Kosten in den nachgelagerten Prozessen, die mit mehr Fehlern in den Stammdaten exponentiell wachsen. Es ist nicht nur der Einkauf im Beschaffungsprozess involviert, sondern plötzlich auch der Besteller auf der Station, der Kommissionierer im Wareneingang und der Buchhalter in der Finanzabteilung. Dieser Rattenschwanz an Aufgaben, die allesamt Zeit und damit faktisch Geld kosten, kann auf nur einem kleinen Fehler in den Stammdaten beruhen. 

Warum die Stammdatenpflege im Krankenhaus komplex ist

Der Grund dafür, dass sich so viele Fehler in den Stammdaten einschleichen, liegt schlichtweg an der Komplexität im Gesundheitswesen. Es ist nicht nur so, dass sich Produktinformationen häufig ändern, Bestellungen erfordern auch eine viel tiefere Datenqualität und Klassifikationsschemata (bspw. ECLASS, UNSPSC oder ATC). Bei der großen Anzahl an medizinischen Produkten, Pharmazeutika und Labormaterialien, die in der Materialwirtschaft regelmäßig gepflegt und aufbereitet werden müssen, wird die Stammdatenpflege zur Mammutaufgabe.

Die gute Nachricht: Krankenhäuser müssen diese zeit- und kostenintensive Aufgabe nicht allein stemmen. Es gibt spezialisierte Dienstleister, die ihre Stammdaten bereinigen können. Sie bringen die Daten auf das einheitliche Format der Lieferanten, indem sie falsche Schreibweisen von Artikelnummern und Artikelbeschreibungen korrigieren. Fehlende Informationen werden ergänzt, Produkte nach den neuesten Standards klassifiziert und identifizierte Duplikate beseitigt.

Mapping- und Clearing-Features für mehr Effizienz bei der Stammdatenpflege

Bevor elektronische Beschaffungsprozesse etabliert werden, ist es unerlässlich, seine Stammdaten einmalig auf Vordermann zu bringen. Doch damit ist es nicht getan. Der Grund: Bei medizinischen Produkten und Verbrauchsgütern kommt es häufig vor, dass sich die Produktinformationen ändern. Ein Artikel kann aus dem Sortiment genommen, eine neue Verpackungseinheit eingeführt oder der Preis angepasst werden. Weil die Branche stark von regulatorischen Vorgaben bestimmt wird und sich die Parameter in den Produktinformationen daher unglaublich schnell verändern können, ist eine regelmäßige Stammdatenpflege unerlässlich – nur so sind saubere Daten und reibungslose Beschaffungsprozesse langfristig gewährleistet.

Es liegt auf der Hand, dass die Herausforderungen der Stammdatenpflege mit manuellen Prozessen kaum zu meistern sind. Der Weg zu mehr Effizienz beim Datenmanagement führt über die digitale Transformation. Eine intelligente Lösung, die Data-Mapping-Features für den automatisierten Abgleich von Krankenhaus- und Lieferanten-Daten sowie Clearing-Features für die Verteilung der aktuellen und umfassenden Artikel- und Preisinformationen in die Beschaffungssysteme umfasst, reduziert nicht nur die Komplexität, sondern verringert auch das Fehlerrisiko.

Stammdatenpflege im Krankenhaus – ein Fall für die digitale Transformation

Es muss klar sein, dass die Effizienz von automatisierten Beschaffungsprozessen – von der Anforderung auf Station bis zur Verbuchung im Wareneingang – einerseits von der Stammdatenqualität abhängt, diese aber andererseits überschaubar bleibt, wenn Krankenhäuser für die Pflege ihrer Daten weiter auf manuelle Prozesse setzen. Das volle Potenzial von digitalen Technologien kann sich erst entfalten, wenn die Lösungen mit Basisinformationen und Daten gespeist werden, die valide, aktuell und umfassend sind.

Um dieses Ziel zu erreichen, führt auch beim Datenmanagement kein Weg mehr an der digitalen Transformation vorbei. Für eine effiziente Stammdatenpflege benötigen Krankenhäuser einen zentralen Zugang zu hochwertigen Artikel- und Preisinformationen, die sich an einem Ort verwalten und in wenigen Schritten in ihre Materialwirtschaft integrieren lassen. Das Resultat: weniger Fehler, effizientere Prozesse – und eine bessere Patientenversorgung.

Adrian Bedö

Senior Product Manager Content Solutions

Adrian Bedö, Senior Product Manager Content Solutions bei GHX Europe, ist ein ausgewiesener Produktmanagement-Experte mit mehr als 12 Jahren Erfahrung in der B2B-Software-Branche. Mit seinem Fachwissen, das er aus seiner langjährigen Vergangenheit im Management von End-to-End-Produktlebenszyklen für Software as a Service (SaaS)-Lösungen zieht, konzentriert sich Adrian Bedö auf die Entwicklung und Bereitstellung hochwertiger Technologien für das Content Management und die Stammdatenpflege im Gesundheitswesen.