Die Fähigkeit, personenbezogene Gesundheitsinformationen (PHI) effizient und umfassend zu anonymisieren, ist mittlerweile eine kritische Anforderung im Gesundheitswesen. Angesichts der zunehmenden Menge an Gesundheitsdaten ist es erforderlich, Lösungen zu finden, die sich nahtlos in bestehende IT-Infrastrukturen integrieren lassen. Der Schutz sensibler Patientendaten und eine effiziente Verwaltung des Datenlebenszyklus (Data Lifecycle Management, DLCM) spielen dabei eine zentrale Rolle.

Die Datenflut im Gesundheitswesen bringt Herausforderungen für die Datenverarbeitung mit sich. Besonders anspruchsvoll ist die organisatorische Dimension, denn um patientenorientierte Ergebnisse zu erzielen, müssen Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden. Dazu gehören nicht nur Krankenhäuser und Arztpraxen, sondern auch Krankenkassen, Behörden, soziale Pflegedienste, Apotheken und Forschungseinrichtungen. Zudem ist der Austausch von Patientendaten ein politisch und gesellschaftlich sensibles Thema.

Da die Systeme der Gesundheitsdienstleister oft nicht nahtlos zusammenarbeiten, müssen viele Patienten ihre Krankengeschichte bei jedem Arztbesuch neu erzählen. Das wirft die Frage auf, wie Patientendaten effizient erfasst und ausgetauscht werden können. Gleichzeitig bieten neue Technologien wie vernetzte medizinische Geräte und digitale Gesundheitsanwendungen die Möglichkeit, genauere und umfassendere Gesundheitsdaten zu gewinnen. Diese sind entscheidend, um die Patientenversorgung zu verbessern und die Effizienz des Gesundheitssystems zu steigern.

Datenmanagement und der Datenlebenszyklus

Daten durchlaufen verschiedene Phasen: von der Erfassung über die Verarbeitung bis hin zur Archivierung oder endgültigen Löschung. Im Gesundheitswesen umfasst der Datenlebenszyklus mehrere zentrale Schritte, die jeweils eigene Herausforderungen mit sich bringen.

• Datenerfassung: Gesundheitsdaten werden aus verschiedenen Quellen erfasst, darunter elektronische Patientenakten (EHR), medizinische Geräte und Laborberichte. Entscheidend ist, dass diese Daten vollständig, korrekt und zeitnah erfasst werden, um eine fehlerfreie Diagnose und Behandlung zu ermöglichen.
• Speicherung und Sicherung der Daten: Die Speicherung sensibler Patientendaten muss den regulatorischen Anforderungen entsprechen. Datenschutzgesetze wie die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) in der EU oder der Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) in den USA verlangen strenge Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Backups.
• Datenverarbeitung und Datenanalyse in Echtzeit: Gesundheitsdaten müssen für verschiedene Zwecke verarbeitet werden, etwa für Diagnosen, Behandlungsentscheidungen oder wissenschaftliche Forschung. Die Integration strukturierter und unstrukturierter Datenquellen ermöglicht tiefere Einblicke in Gesundheitsverläufe und optimierte Behandlungsstrategien.
• Datenweitergabe mit Datenaustausch: Die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen und Organisationen ist eine der größten Herausforderungen im Gesundheitsdatenmanagement. Standardisierte Formate wie Health Level 7 (HL7) und Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) ermöglichen einen sicheren und effizienten Datenaustausch zwischen Kliniken, Laboren und Krankenkassen.
• Archivierung und Löschung: Daten dürfen nicht unbegrenzt gespeichert werden, sondern müssen nach Ablauf der gesetzlichen Fristen sicher gelöscht oder archiviert werden. Die richtige Verwaltung dieser Phase reduziert das Risiko von Datenschutzverletzungen und optimiert die Speicherressourcen.

Sicheres Testdatenmanagement

Ein zentraler Aspekt des DLCM ist das Testdatenmanagement (TDM), besonders in der medizinischen Forschung und der Entwicklung neuer Verfahren. Testdaten sind essenziell für die Validierung von Anwendungen im Gesundheitswesen, da sie realistische Testbedingungen schaffen und die Sicherheit sensibler Patientendaten gewährleisten. So lassen sich Leistungsfähigkeit, Zuverlässigkeit und Datenschutz systematisch überprüfen.

Das TDM umfasst dabei Aufgaben wie die Generierung, Anonymisierung und Verwaltung von Testdaten. Diese Prozesse ermöglichen eine sichere Nutzung in wichtigen Analysen – etwa in der Medikamentenentwicklung oder in der Krebsforschung – ohne die Integrität der Testverfahren zu gefährden.

Für verschiedene Testfälle müssen realistische Datensätze erstellt werden, um unterschiedliche Szenarien abzubilden. Dies erfordert spezifische Methoden zur Generierung und Anpassung von Daten, um sowohl regulatorische Vorgaben einzuhalten als auch praxisnahe Tests zu gewährleisten:

• Anonymisierung und Maskierung: Sensible Daten werden geschützt, um sicherzustellen, dass vertrauliche Informationen während der Tests nicht gefährdet werden, besonders wenn echte Produktionsdaten verwendet werden.
• Bildung von Teilmengen (Data Subsetting): Nur die für spezifische Tests benötigten Daten werden ausgewählt und bereitgestellt, um den Ressourcenbedarf zu optimieren und die Test-Effizienz zu steigern.
• Datenkonsistenz: Die Testdaten müssen konsistent und zuverlässig sein, um reproduzierbare Testergebnisse zu gewährleisten.
• Integration in CI/CD Pipelines: Testdatenmanagementprozesse werden in die Continuous Integration (CI) und Continuous Delivery (CD) Pipelines eingebunden, um automatisierte Tests zu ermöglichen.
• Synthetische Daten: Künstlich erzeugte, aber realistische Daten werden generiert, um verschiedene Testbedingungen abzudecken, besonders wenn echte Daten aus Datenschutz- oder anderen Gründen nicht verwendet werden
  können.

Fazit und Ausblick

Eine gut durchdachte Datenstrategie über den gesamten Lebenszyklus hinweg ist entscheidend für die Effizienz, Sicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften im Gesundheitswesen. Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens eröffnen neue Möglichkeiten zur Automatisierung der Datenverarbeitung und zur Verbesserung der Datenqualität. Überdies gewinnen Blockchain-Technologien zunehmend an Bedeutung, da sie die Sicherheit und Nachvollziehbarkeit von Gesundheitsdaten verbessern können. Dezentralisierte Netzwerke könnten den Patienten mehr Kontrolle über ihre Daten geben, während befugte Angehörige der Gesundheitsberufe weiterhin leichten Zugang haben.

Die Einführung moderner Datenmanagementmethoden ist ebenso entscheidend, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen und gleichzeitig interne Prozesse zu optimieren. Ein effektives Management des gesamten Datenlebenszyklus schützt die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit sensibler Gesundheitsdaten, reduziert Cyberrisiken und ermöglicht eine effiziente Nutzung von Patientendaten. Langfristig führt eine gut strukturierte Datenstrategie nicht nur zu einer verbesserten Patientenversorgung, sondern fördert auch Innovationen im Gesundheitswesen und trägt zur Steigerung der Qualität von Gesundheitsdienstleistungen bei.

Autor: Amadeus Thomas ist Geschäftsführer des Familienunternehmens JET Software, das 1986 in Deutschland gegründet wurde.

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