Beispiel für Datenmodell für Gesundheitswesen und Biowissenschaften

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  • Aktualisiert 30. Januar 2025
  • 2 Minuten Lesedauer

    • Das Datenmodell „Gesundheitswesen und Biowissenschaften“ ist für die Verwaltung von Patienteninformationen von entscheidender Bedeutung.

    Vorbereitungen

    Erforderliche Rolle: sn_hcls.Healthcare_Agent

    Warum und wann dieser Vorgang ausgeführt wird

    Problemszenario: Eine Gesundheitsorganisation hat sich der Verbesserung der Patientenzufriedenheit bei häufigen Branchenherausforderungen verschrieben. Diese Hürden beinhalten eine mangelnde Ausrichtung an wichtigen Branchenstandards, einschließlich des Krankenversicherungsportability and Accountability Act (HIPAA), Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) und Health Level Seven International (HL7). Diese Unterschiede führen zu Doppelarbeit und einer langsamen Markteinführungszeit.

    Lösung: Um diese Herausforderungen zu bewältigen, erkennt die Gesundheitsorganisation den Bedarf an transformativen Lösungen und implementiert anschließend die HCLS-SM Core-Anwendung. Im Kontext des Gesundheitswesens bezieht sich ein Datenmodell auf eine strukturierte Darstellung der im Gesundheitssystem verwendeten und verwalteten Daten. Definiert, wie Daten organisiert, gespeichert und aufgerufen werden, und bietet ein Framework zum Verständnis der Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen. Ein Gesundheitsdatenmodell enthält normalerweise verschiedene Entitäten, Attribute und ihre Verbindungen, was die Komplexität von Gesundheitsinformationen widerspiegelt.

    In diesem Szenario ist das Gesundheitsdatenmodell für die Verwaltung von Patienteninformationen von entscheidender Bedeutung. Nehmen wir an, dass jede Gesundheitsorganisation Entitäten und Attribute als eine der Schlüsselkomponenten eines Datenmodells hat. Entitäten stellen die verschiedenen Objekte oder Konzepte innerhalb des Gesundheitssystems dar, z. B. Patienten, Gesundheitsdienstleister, medizinische Verfahren, Medikamente, usw. Attribute sind die Eigenschaften oder Merkmale der Entitäten. Attribute einer Patientenentität können beispielsweise Name, Geburtsdatum, Geschlecht und Krankengeschichte enthalten.

    Gilly, ein neuer Patient, ruft die Gesundheitsorganisation an, um medizinische Hilfe zu erhalten.

    Prozedur

    1. Navigieren Sie im Arbeitsbereich „Gesundheitswesen“ zu Listen > Interaktionen > Meine Interaktionen > Neu Dient zum Erstellen eines Patientendatensatzes.
    2. Navigieren Sie zu Patienten Erstellen Im Optionsmenü zum Erstellen eines neuen Patientendatensatzes.
    3. Füllen Sie die Formularfelder aus, und klicken Sie auf Speichern .

      Wenn ein Patientendatensatz in ServiceNow erstellt wird, wird ein entsprechender Verbraucherdatensatz generiert, der die Identität des Patienten mit dem Gesundheitssystem verknüpft.

    Ergebnisse

    Die Leistungsfähigkeit des Gesundheitsdatenmodells wird deutlich, da Gilly Patientendatensätze nahtlos mit verschiedenen Aspekten seiner Gesundheitsfürsorge-Journey verbunden sind.

    Eine Liste von Terminen ist verknüpft, die Details wie Termintyp, bereitgestellter Service, Standort und behandelnder Arzt enthält. Die zugehörige Liste der Patientendatensätze zeigt weitere Informationen zu ihr an.

    Die Gesundheitsorganisation bemerkt eine verbesserte Effizienz, die durch das Datenmodell für Gesundheitswesen und Life Sciences (HCLS) in HCLS-SM bereitgestellt wird.

    Das HCLS-Datenmodell stellt durch seine klar definierten Entitäten und Attribute eine nahtlose Patienten-Experience sicher. Durch die effiziente Erfassung und Organisation von Patienteninformationen vereinfacht das Datenmodell nicht nur Registrierungsprozesse, sondern ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern auch, auf wichtige medizinische Vorgeschichte zuzugreifen, was zu einer verbesserten Patientenversorgung und -Zufriedenheit beiträgt.

    Die Gesundheitsorganisation ist sich bewusst, wie das Datenmodell eine entscheidende Rolle bei der effektiven Verwaltung, Organisation und Analyse ihrer Daten spielt. Sie zielen darauf ab, Interoperabilität, Datenintegration, Konsistenz, Skalierbarkeit und Compliance-Verpflichtungen zu verbessern und betonen die Wichtigkeit der Erfassung und Organisation von Daten so, dass eine personalisierte und ganzheitliche Patientenversorgung unterstützt wird.