Von der Erfassung bis zur Prozessoptimierung: Eine kluge Datenanalyse macht Verbesserungen zielsicher

27.06.2024

Die gründliche Untersuchung des Ist-Zustands verschiedener Vorgänge im Städtischen Klinikum Braunschweig ist der wichtige erste Schritt zu ihrer Optimierung. Wie sieht das konkret aus? Der Datenanalyst Luca Magno nimmt bei der skbs.digital für diverse Ansprechpartner: innen unterschiedliche Fragestellungen unter die Lupe. Dabei arbeitet er abteilungsübergreifend mit verschiedenen Teams und Abteilungen des skbs zusammen, darunter Betriebsleitung, ärztliches Personal und Stationsleitungen.

Zu Magnos Aufgaben gehören klassische Datenanalysen sowie das Validieren und Interpretieren erfasster Daten. „Ich erstelle Berichte, individuelle Dashboards und Visualisierungen, um Entscheidern die Wahl passender Maßnahmen zu ermöglichen“ erklärt Luca Magno. Die Datenanalyse ist der erste Schritt zur Prozessoptimierung und -digitalisierung. Ohne valide Daten fehlt die Basis, auf der Entscheidungen getroffen werden können. Eingehende Datenanalysen schaffen Transparenz und zeigen auf, wo Optimierungspotenziale liegen

Teletracking schafft Transparenz für Zusammenhänge

Luca Magno hat Management und Gesundheitswesen studiert, er spezialisierte sich auf Krankenhäuser und arbeitete sowohl im Medizincontrolling als auch beim Softwareanbieter. Als Datenanalyst ergänzt er das Team „Digitale Bettendisposition und Logistik“ (TeleTracking), bestehend aus Projektleitung und Produktmanagement. Wie arbeitet er dabei konkret? Momentan nutzt er vor allem die Software TeleTracking. Sie bildet die Prozesse von Belegung, Logistik und Reinigung im Klinikum detailliert ab und hilft so bei der Optimierung der Abläufe. Luca Magno baut Standardberichte und Ad-hoc-Auswertungen auf – beginnend mit dem Thema Transport. Die detaillierte Analyse von Transportzeiten, Stornierungen und pünktlichen Ankünften identifiziert ineffiziente Bereiche und macht Korrelationen sichtbar. Bisher hatte das Klinikum gerade in den Transportbereich kaum Einblick. Magno erklärt: „Aber jetzt schaffen wir Transparenz: Wo hakt es eigentlich?“

Von historischen Analysen zu Echtzeiten-Daten

Eine Besonderheit von TeleTracking ist die Möglichkeit, sowohl historische Daten auszuwerten als auch ganz „frische“ Daten zu analysieren. Die Live-Daten sind ungefähr drei Minuten alt, Luca Magno kann also auch aktuelles Geschehen in seine Analysten einbeziehen. Solche Echtzeit-Analysen ermöglichen es, unmittelbar auf Veränderungen und Probleme zu reagieren und so die Effizienz des Klinikbetriebs zu steigern.

Individuelle Dashboards für spezifische Fragen

Luca Magno erstellt detaillierte Berichte und Dashboards, die verschiedene Aspekte des Klinikbetriebs beleuchten. „Für die Stationen ist es beispielsweise wichtig zu sehen, welcher Anteil der Transporte unter welchen Bedingungen pünktlich ankommt – und auch, wie viele Stornierungen wir haben“, erklärt er. Diese detaillierten Analysen helfen den Verantwortlichen, gezielt Maßnahmen zur Verbesserung der Prozesse zu ergreifen. Dazu gehört auch das Aufdecken von Personalmangel an Schlüsselstellen. Für die Betriebsleitung erstellt Magno Berichte, die den Entscheidern schnell einen Überblick verschaffen: „Wir zeigen eine Entwicklung anhand der vereinbarten Ziele oder Key-Performance-Indikatoren.“

Der Datenanalyst steht im steten Austausch zum Softwareanbieter. Dieser hat Schulungen angeboten, er reagiert zudem auf Anfragen und neue Anforderungen, wenn das skbs etwas Neues benötigt.

Herausforderungen und Zukunftsperspektiven mit KI

Aktuell erweisen sich der Bereich Belegung und ein Blick auf zukünftige Entwicklungen als besonders spannend: Wie war die Belegung, also die Stationsbelegung beziehungsweise Bettenbelegung in der Vergangenheit? „Wir wollen mit Prognosemodellen auch in die Zukunft schauen und die Belegung der nächsten Wochen einschätzen“, erklärt Magno, „dazu nutzt die Software auch Künstliche Intelligenz.“

Das erklärte Ziel ist eine optimale Auslastung, aber keine Überbelegung. Idealerweise sollte die Belegung zwischen 80 und 90 % liegen, um genügend Kapazitäten für Notfälle zu haben. Datenanalyst Magno schaut sich den Aufnahmeprozess näher an. Wie stark ist die Notaufnahme ausgelastet? Wie lange braucht sie nach allen Untersuchungen, Patient:innen in die richtige Station zu platzieren? Er analysiert die durchschnittliche Zeit, bis ein freies Bett gefunden wird, um Ursachen für Engpässe zu identifizieren und zu vermeiden.

In einige Vorgänge hat die Datenanalye bereits Licht gebracht, aber es gibt noch viel zu tun. „Im Belegungsbereich beschäftigen wir uns vorerst mit den Notfällen an aus der Notaufnahme. Das Bild zeigt, wie die aktuell relevanten drei Prozesse in Transport, Belegung und Reinigung ineinandergreifen“, erläutert Magno, „zukünftig werden wir uns sicher auch noch um Verbrauchsdaten oder Auswertungen für Ärztinnen und Ärzte kümmern.“