Medizinische Entscheidungsunterstützungssysteme (EUS) sind ein Werkzeug, um Evidenz basierte Informationen bereitzustellen. Rechnergestützte EUS können die interne Evidenz medizinischer Entscheidungen verbessern. Dies trägt zu einer Steigerung der Effizienz in der Gesundheitsversorgung bei. Trotz dieses Potentials blieb eine breite Kommerzialisierung dieser Systeme bisher aus.
In der durchgeführten Fallstudie wird untersucht, ob drei kommerziell verfügbare EUS gemeinsame Erfolgsfaktoren aufweisen. Um quantitative Daten über die Gebrauchstauglichkeit dieser EUS zu gewinnen, werden die von den Unternehmen im Internet während des Untersuchungszeitraums zur Verfügung gestellten Dokumente einer Inhaltsanalyse unterzogen. Als Kategoriensystem werden die Software- Qualitätsmerkmale nach DIN ISO 9126 verwendet. Die so gewonnenen Daten werden zunächst für jedes einzelne System mit den Instrumenten der Explorativen Datenanalys untersucht und dargestellt. Danach werden die Systeme paarweise miteinander verglichen. Dazu werden der Rangsummentest nach Wilcoxon sowie dem Kolmogoroff Smirnov Test durchgeführt. Weiterhin wird die Rangkorrelation nach Spearman berechnet. Systemübergreifend ergibt sich dabei folgendes Muster: Beinahe die Hälfte der Qualitätseigenschaften wird nicht genannt. Die Häufigkeit der Nennung der Qualitätsmerkmale ist ungleich verteilt. Die explanativen Beobachtungen können auf die Merkmale Funktions- und Qualitätstreue verdichtet werden. Möglicherweise sind bei der Entwicklung der Systeme vergleichbare Prinzipien und Methoden angewandt worden.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Entscheidung und Entscheidungsunterstützung
- Ziele und Ablauf Evidenz basierter Entscheidungen
- Zugang zu Evidenz basierten Informationen
- Informationswiederbeschaffung
- Fehlerquellen im Entscheidungsprozess
- Systematische Fehler
- Kognitive Fehler
- Begriffsbestimmung klinisches Entscheidungsunterstützungssystem
- Modellierung der Entscheidungsaufgaben
- Klassifikation
- Konstruktion
- Simulation
- Referenzarchitekturen
- Alleinstehende Systeme
- Integrierte Systeme
- Standardisierte Systeme
- Serviceorientierte Architekturen
- CDSS im Entscheidungsprozess
- Taxonomie
- Informationsnachfrage
- Informationsquellen
- Unterscheidbare Wissensformen
- Leitlinien als Informationsquelle
- Compliance
- Erfolgsfaktoren
- IT Akzeptanz
- Fallauswahl
- Quellenauswahl
- CPOE
- Integrierte Qualitätssicherung
- Datenerhebung und Analyse
- Kodierung
- Kodierregeln
- Kategoriensystem
- Funktionalität
- Zuverlässigkeit
- Benutzbarkeit
- Effizienz
- Änderbarkeit
- Übertragbarkeit
- Fallvergleich
- Datenanalyse innerhalb der Fälle
- AiDKlinikⓇ
- GIDEON
- SmartCare®
- Fallvergleich
- Fallvergleich: AiDKlinik® versus GIDEON
- Fallvergleich AiDKlinik® versus SmartCare®
- Fallvergleich GIDEON versus SmartCare®
- Abgleich zwischen Theorie und Praxis
- Interpretation
- Diskussion
- Abgeschlossenheit erreichen
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit der Kommerzialisierung von medizinischen Entscheidungsunterstützungssystemen (CDSS). Sie untersucht die Erfolgsfaktoren, die für die erfolgreiche Einführung und Nutzung dieser Systeme in der Praxis entscheidend sind. Ziel ist es, ein tieferes Verständnis für die Herausforderungen und Chancen der Kommerzialisierung von CDSS zu gewinnen und praxisrelevante Erkenntnisse für die Entwicklung und Implementierung dieser Systeme zu liefern.
- Analyse der Erfolgsfaktoren bei der Kommerzialisierung von CDSS
- Untersuchung der Rolle von CDSS im Entscheidungsprozess von medizinischen Fachkräften
- Bewertung der Auswirkungen von CDSS auf die Qualität und Effizienz der medizinischen Versorgung
- Identifizierung von Herausforderungen und Chancen bei der Implementierung von CDSS
- Entwicklung von Empfehlungen für die erfolgreiche Kommerzialisierung von CDSS
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Dieses Kapitel führt in das Thema der Kommerzialisierung von CDSS ein und stellt die Relevanz des Forschungsgegenstands dar.
- Entscheidung und Entscheidungsunterstützung: Dieses Kapitel beleuchtet die Bedeutung von Entscheidungen im Gesundheitswesen und die Rolle von Entscheidungsunterstützungssystemen. Es analysiert die Ziele und den Ablauf evidenzbasierter Entscheidungen sowie die Fehlerquellen im Entscheidungsprozess.
- CDSS im Entscheidungsprozess: Dieses Kapitel untersucht die Integration von CDSS in den Entscheidungsprozess von medizinischen Fachkräften. Es analysiert die Taxonomie von CDSS, die Informationsnachfrage und die Compliance mit den System Empfehlungen.
- Datenerhebung und Analyse: Dieses Kapitel beschreibt die Methodik der Datenerhebung und -analyse. Es erläutert die Kodierung von Daten und die Durchführung von Fallvergleichen.
- Abgleich zwischen Theorie und Praxis: Dieses Kapitel interpretiert die Ergebnisse der Datenanalyse und diskutiert die Bedeutung der Ergebnisse für die Praxis.
Schlüsselwörter
Medizinische Entscheidungsunterstützungssysteme, Kommerzialisierung, Erfolgsfaktoren, Evidenzbasierte Medizin, Compliance, IT Akzeptanz, Qualitätssicherung, Datenanalyse, Fallvergleich.
- Citation du texte
- Eivo Rebecca Pauling (Auteur), 2009, Erfolgsfaktoren bei der Kommerzialisierung medizinischer Entscheidungsunterstützungssysteme, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/171793
