Wie SQL zur Optimierung von Arbeitsabläufen im Gesundheitswesen beiträgt

SQL ist eine universelle Sprache für das Datenmanagement im Gesundheitswesen und die Optimierung von Arbeitsabläufen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie SQL für alles verwenden können, von der Planung medizinischer Termine bis zur Überwachung der Vitalparameter.

Fachkräfte im Gesundheitswesen müssen sich an verschiedene Prozesse halten, um ihre Aufgaben zu erfüllen. Diese Prozesse oder Workflows sind an verschiedene Situationen angepasst - Patientenaufnahme, Diagnose, Überwachung, Abrechnung, klinische Dokumentation usw. Diese Arbeitsabläufe unterscheiden sich zwar je nach Art der Versorgung, der Umgebung (Krankenhaus, Klinik, Telemedizin) und der Rolle des Arztes, aber sie erfordern alle eine effiziente und genaue Handhabung großer Mengen wichtiger Informationen. Die Verwendung von SQL für Informationen im Gesundheitswesen trägt dazu bei, diese Notwendigkeit zu erfüllen.

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Gesundes Informationsmanagement

Die Effizienz des Informationsmanagements in den Arbeitsabläufen des Gesundheitswesens hat direkte Auswirkungen auf die Qualität der Patientenversorgung. Vergessen wir nicht, dass es um Menschenleben geht. Eine einzige falsche Information oder ein paar Daten, die nicht rechtzeitig eintreffen, können über Leben und Tod eines Menschen entscheiden.

Nehmen wir zum Beispiel den Fall eines Patienten, der mit einer schweren Infektion, die sofort behandelt werden muss, in ein Krankenhaus eingeliefert wird. Die Ärzte und Krankenschwestern, die für die Behandlung dieser Person zuständig sind, müssen in der Lage sein, ohne Verzögerung auf die Krankenakte zuzugreifen, um herauszufinden, ob der Patient gegen bestimmte Antibiotika allergisch ist.

Es darf keine Unstimmigkeiten in den medizinischen Daten eines Patienten geben, die zu Zweifeln an der Krankengeschichte, der Einnahme von Medikamenten oder früheren Diagnosen führen könnten. Die Verwaltung solcher Informationen erfordert robuste Datenbanken, die keine Missverständnisse zulassen. Eine SQL-Datenbank ist das ideale Werkzeug, um die Speicherung, Änderung und Abfrage dieser Informationen zu optimieren. Im Zweifelsfall lesen Sie einfach diesen Artikel darüber, wie SQL im Gesundheitswesen hilft. Sie können auch diesen Artikel darüber lesen, wie SQL jedem in Ihrem Büro helfen kann.

Anwendungsfälle von SQL im Gesundheitswesen

Neben der großen Menge an Informationen, die in den Arbeitsabläufen des Gesundheitswesens verarbeitet werden, gibt es noch ein weiteres charakteristisches Merkmal: ihre Vielfalt. Betrachten wir drei gängige Informations-Workflows im Gesundheitswesen, die sich erheblich unterscheiden. (Es gibt noch viele weitere, aber wir nehmen diese drei als Testfälle, um drei verschiedene Formen der Datenverwaltung im Gesundheitswesen darzustellen).

1. Verwaltungsinformationen für medizinische Versorgung und Sozialhilfe:

• Die Daten müssen perfekt strukturiert sein, um effektiv genutzt werden zu können.
• Datenintegrität und -konsistenz sind entscheidend.
• Die Daten müssen schnell gespeichert und abgefragt werden können (obwohl die Geschwindigkeit der Datenspeicherung und -abfrage an sich in diesem Bereich nicht entscheidend ist).

2. Informationen von Sensoren zur Patientenüberwachung:

• Die Datenstrukturen sind oft einfach; die Daten können sogar unstrukturiert sein.
• Die Datenerfassung, -speicherung und -abfrage muss latenzfrei sein.
• Kontinuierliche Datenflüsse ohne Einschränkungen in Bezug auf Datenvolumen und -umfang sind unerlässlich.

3. Informationen für epidemiologische Analysen:

• Für analytische Prozesse geeignete Datenstrukturen sind erforderlich
• Die Unterstützung großer Datenmengen - in der Regel in Data Warehouses oder Data Lake-ähnlichen Repositories gespeichert - ist von entscheidender Bedeutung.
• Die Datenspeicherung und die Arbeitsabläufe müssen die Abfrage der Daten mit analytischen Werkzeugen erleichtern.

Die drei oben genannten Anwendungsfälle stellen sehr unterschiedliche Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen dar. Und jeder von ihnen erfordert unterschiedliche Informationsmanagement-Tools:

1. Dasadministrative Informationsmanagement erfordert relationale und normalisierte Datenbanken, die für die Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) geeignet sind.
2. Die Überwachung von Sensorinformationen erfordert Echtzeitdatenbanken, die für die Verarbeitung unstrukturierter Daten geeignet sind; ein Beispiel ist TimescaleDB.
3. Epidemiologische Analysen erfordern Datenbestände, die für die analytische Online-Verarbeitung (OLAP) geeignet sind, sowie spezielle KI-Tools für Datenanalyse-Workflows.

Obwohl die oben genannten Anwendungsfälle jeweils eine andere Datenbanktechnologie erfordern, haben sie alle eines gemeinsam: Sie verwenden SQL als universelle Sprache für die Abfrage und Bearbeitung von Daten. Wenn Sie immer noch keine klare Vorstellung davon haben, was SQL ist, dann ist dieser Leitfaden für Anfänger der beste Weg, um SQL zu lernen.

SQL: Eine Sprache, um alle zu verwalten

Jetzt können Sie wahrscheinlich verstehen, warum das Verständnis von SQL für Fachkräfte im Gesundheitswesen, die bei ihrer Arbeit auf Daten angewiesen sind, immer wichtiger wird. Als eine Sprache, die für alle Arten von Datenbanken verwendet wird, spielt SQL eine wesentliche Rolle bei der Vereinheitlichung der Art und Weise, wie Daten aus verschiedenen Systemen bearbeitet und abgefragt werden.

Zu den Vorteilen der Verwendung von SQL im Gesundheitswesen gehören unter anderem:

• Erleichterung der Kommunikation zwischen verschiedenen Bereichen durch Bereitstellung einer gemeinsamen Sprache für die Datenbearbeitung und -abfrage.
• Vermeidung von Fehlern durch ungenaue, inkonsistente oder fehlende Informationen.
• Ermöglichung einer datengesteuerten Entscheidungsfindung.
• Ermöglicht die Beschaffung und Verarbeitung von Daten innerhalb der für den jeweiligen Arbeitsablauf vorgesehenen Zeit.

Beispiele für den Einsatz von SQL im Gesundheitswesen

Als Nächstes werden wir sehen, wie die Verwendung von SQL einige häufige Anforderungen in Arbeitsabläufen im Gesundheitswesen löst. Wir beginnen mit der Verwaltung von Patientenakten und sehen uns einige grundlegende SQL-Abfragebeispiele an, die auf reale Situationen angewendet werden.

Abfrage der Krankenakte eines Patienten

Für eine effiziente Verwaltung von Patientenakten ist ein normalisiertes Datenbankschema unerlässlich, um inkonsistente oder unvollständige Informationen zu vermeiden. Das folgende Entity-Relationship-Diagramm (ERD) zeigt ein grundlegendes Schema für Patientenakten.

Dieses Schema stellt die Tabellen in einer fiktiven medizinischen Praxisdatenbank dar. Wir können einige Abfragen für diese Datenbank schreiben, um relevante Patienteninformationen zu erhalten.

Sehen wir uns als Beispiel eine Abfrage an, die die Details aller medizinischen Verfahren zurückgibt, die an dem Patienten mit der ID 12345 durchgeführt wurden:

SELECT
  p.last_name AS patient_last_name,
  p.first_name AS patient_first_name,
  mp.date_performed,
  mp.description AS practice_description,
  d.last_name AS doctor_last_name,
  d.first_name AS doctor_first_name,
  mp.outcome
FROM Medical_Practice AS mp
INNER JOIN Patient p 
  ON p.patient_id = mp.patient_id
INNER JOIN Doctor d 
  ON d.doctor_id = mp.doctor_id
WHERE p.patient_id = 12345;

Die obige Abfrage verknüpft die Tabelle Medical_Practice Tabelle mit den Tabellen Patient und Doctor unter Verwendung von Feldern mit gemeinsamen Informationen (patient_id bzw. doctor_id). Anschließend wird nach den Informationen gesucht, die nach der SELECT-Anweisung angegeben wurden. Schließlich wendet sie die Bedingung an, dass nur Zeilen, deren patient_id 12345 ist, in die Ergebnisse aufgenommen werden sollen. Schließlich gibt die Abfrage den Vor- und Nachnamen des Patienten, das Datum und die Beschreibung der einzelnen Eingriffe sowie den Vor- und Nachnamen des behandelnden Arztes zurück.

Sobald wir diese Informationen haben, müssen wir möglicherweise auch die Details der Medikamente abfragen, die demselben Patienten verabreicht wurden. Dazu sollten wir diese Abfrage ausführen:

SELECT
  mp.date_performed AS date_supplied,
  d.drug_name,
  m.dosage
FROM Medication AS m
INNER JOIN Drug AS d 
  ON d.drug_id = m.drug_id
INNER JOIN Medical_Practice AS mp 
  ON mp.practice_id = m.practice_id
WHERE mp.patient_id = 12345;

In diesem Fall verknüpfen wir die Tabelle Medication Tabelle mit der Drug und Medical_Practice um eine Liste der Medikamente zu erhalten, die dem Patienten mit der ID = 12345 verabreicht wurden. So erhalten wir das Datum, an dem jedes Medikament verabreicht wurde, sowie seinen Namen und seine Dosierung.

Dieses Schema ist sehr einfach; es würde wahrscheinlich nicht alle Informationen enthalten, die für die Speicherung der vollständigen Krankenakte eines Patienten erforderlich sind. Aber es ist ein Ausgangspunkt für ein echtes Patienteninformationsschema; Sie können Tabellen und Spalten hinzufügen, bis alle erforderlichen Details gespeichert sind. Das Wichtigste bei dieser Art von Schema ist die Beibehaltung der Normalisierung; dies schützt vor Inkonsistenzen, die die Integrität der Patienteninformationen beeinträchtigen könnten.

Analyse von epidemiologischen Informationen

Untersuchen wir nun, wie SQL verwendet werden kann, um statistische Daten aus epidemiologischen Informationen zu erhalten. Dazu werden wir SQL-Fensterfunktionen verwenden - eine fortschrittliche und relativ neue Ergänzung zu SQL -, um Trends in der Zeitreihenanalyse zu erkennen.

Fensterfunktionen führen Berechnungen auf zusammenhängenden Gruppen von Zeilen (so genannten "Fenstern") durch. Sie ermöglichen es Ihnen, aggregierte Daten (z. B. Statistiken einer ganzen Gruppe von Patienten) neben individuellen Daten (z. B. Ergebnisse von nur einem Patienten) in derselben Abfrage zu haben. Das macht sie sehr nützlich für die Erstellung von SQL-Berichten und für die Analyse von Daten.

Im Folgenden sehen Sie eine sehr einfache Tabelle mit dem Namen Daily_CasesSie enthält Informationen über die täglich neu auftretenden Fälle einer Krankheit. Die Tabelle hat zwei Spalten: measure_date und new_cases.

Für jedes Datum wird eine rollierende Gesamtsumme verwendet, um die Anzahl der neuen Fälle in den letzten fünf Tagen zu ermitteln. Wenn diese rollierende Zwischensumme einen steigenden Wert aufweist, könnte dies bedeuten, dass die Krankheit epidemisch wird. Hier ist die Abfrage:

SELECT
  measure_date,
  new_cases,
  SUM(new_cases) OVER (ORDER BY measure_date ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS five_day_sum
FROM Daily_Cases;

Die Ergebnisse der obigen Abfrage fügen eine Spalte mit der Bezeichnung five_day_sum hinzu, die eine Zwischensumme der an jedem Tag plus den vier vorangegangenen Tagen (insgesamt 5 Tage) registrierten neuen Fälle anzeigt:

Beachten Sie, dass die Daten in der neuen Spalte erst ab der fünften Zeile sinnvoll sind; in den ersten vier Zeilen enthalten die Zwischensummen nur die Werte der vorangegangenen 1, 2 bzw. 3 Tage.

Diese Abfrage ist nur ein sehr einfaches Beispiel dafür, wie SQL die Entscheidungsfindung verbessern kann und eine wichtige Rolle in jedem Lebenszyklus der Datenanalyse spielt.

Sobald Sie SQL beherrschen, sollten Sie diesen SQL-Spickzettel für die Datenanalyse zur Hand haben, falls Sie Hilfe bei einer leicht zu vergessenden SQL-Anweisung benötigen.

Überwachung der Vitalparameter in Echtzeit

Die Überwachung der Vitalparameter eines Patienten duldet keine Verzögerungen; diese Informationen sind äußerst wichtig. Klinische Daten wie Herzfrequenz, Blutdruck, Sauerstoffsättigung usw. werden in Echtzeit erfasst und müssen sofort verarbeitet werden, um das medizinische Personal auf Unregelmäßigkeiten hinzuweisen.

Herkömmliche relationale Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL oder SQL Server sind nicht die erste Wahl für Echtzeitanwendungen. Sie kommen zwar gut mit großen Datenmengen und Allzweckanwendungen zurecht, aber die Echtzeitverarbeitung ist nicht ihre Stärke. Andere Datenbank-Engines - wie TimescaleDB, Redis oder InfluxDB - bieten die niedrige Latenzzeit und hohe Verfügbarkeit, die für die Verarbeitung von Zeitreihendaten von Vitaldaten-Sensoren unerlässlich sind.

Wie bereits erwähnt, ist SQL die universelle Datenbanksprache, die auch für die Abfrage der für die Vitaldatenüberwachung verwendeten Datenbanken verwendet werden kann. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Abfrage einer Datenbank in TimescaleDB. Diese Datenbank-Engine verwendet eine Variante von SQL, die über spezielle Erweiterungen für Zeitreihendaten und Echtzeitereignisse verfügt.

Angenommen, wir haben eine Tabelle namens vital_signs mit den Spalten measurement_time und heart_rate. In letzterer werden die Herzfrequenzdaten eines Patienten gespeichert, die durch regelmäßiges Ablesen eines Sensors gewonnen werden. Um die durchschnittliche stündliche Herzfrequenz über die letzten 24 Stunden zu erhalten, könnten wir die folgende Abfrage verwenden:

SELECT
  time_bucket('1 hour', measurement_time) AS hour,
  AVG(heart_rate) AS avg_heart_rate
FROM vital_signs
WHERE measurement_time >= NOW() - INTERVAL '24 hours'
GROUP BY hour
ORDER BY hour;

Die Funktion time_bucket() von TimescaleDB wird verwendet, um Daten in Zeitintervallen zu gruppieren. Während andere SQL-Operationen und -Funktionen für denselben Zweck verwendet werden können, ist time_bucket() für die effiziente Verarbeitung von Zeitreihen optimiert. Dies ist von entscheidender Bedeutung, wenn Sie mit so sensiblen Echtzeitdaten wie den Vitalwerten eines Patienten arbeiten.

Optimierung von Verwaltungsabläufen

Wenn es um administrative Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen geht, hat SQL eine Menge zu bieten. Hier sind nur einige Bereiche, in denen es die Verwaltungsarbeit optimieren kann:

• Verwaltung von Arztterminen.
• Zuweisung von Krankenhausbetten.
• Medizinische Kostenabrechnung.
• Verwaltung der Bestände von Apotheken und Krankenhausbedarf.
• Und viele andere Anwendungen.

Sehen wir uns als Beispiel ein Datenbankschema für einen medizinischen Terminkalender an. Wir führen eine SQL-Abfrage aus, um die Verfügbarkeit von Terminen in den nächsten Tagen zu ermitteln. Danach sehen wir uns ein weiteres Beispiel für die Bettenverwaltung in einem Krankenhaus an.

Die folgende Abfrage verwendet alle Tabellen des obigen Schemas, um die Terminpläne der Ärzte für die nächsten sieben Tage anzuzeigen. Die Ergebnisse zeigen:

• Vor- und Nachname des jeweiligen Arztes.
• Das Datum des Termins.
• Die Anfangs- und Endzeit des Termins.
• Den Namen und Vornamen des Patienten.
• Der Grund für den Termin.
• Der Status des Termins.

Die Ergebnisse werden nach Name und Vorname des Arztes, Termindatum und Uhrzeit des Termins sortiert angezeigt.

Hier ist die Abfrage:

SELECT
  d.last_name AS doctor_last_name,
  d.first_name AS doctor_first_name,
  a.appointment_date,
  ds.start_time,
  ds.end_time,
  p.last_name AS patient_last_name,
  p.first_name AS patient_first_name,
  a.reason,
  s.description AS status
FROM Appointment AS a
JOIN Doctor d 
  ON d.doctor_id = a.doctor_id
JOIN DoctorSchedule AS ds 
  ON ds.doctor_id = d.doctor_id 
    AND ds.schedule_id = a.schedule_id
JOIN Patient AS p 
  ON a.patient_id = p.patient_id
JOIN AppointmentStatus AS s 
  ON s.status_id = a.status_id
WHERE a.appointment_date BETWEEN NOW() 
  AND NOW() + INTERVAL '7 DAY'
ORDER BY
  d.last_name,
  d.first_name,
  a.appointment_date,
  ds.start_time;

Verwaltung von Krankenhausbetten

Schauen wir uns an, wie SQL eine ähnliche Aufgabe erfüllen kann: Anzeigen, welche Krankenhausbetten verfügbar sind. Unten sehen Sie ein Datenbankschema für die Verwaltung der Betten in einem Krankenhaus. In den Tabellen werden Daten über Betten, Zimmer, Patienten und Bettzuweisungen gespeichert.

Ein Krankenhausmanager könnte die folgende SQL-Abfrage ausführen, um eine Liste der unbelegten Intensivbetten zu erhalten:

SELECT
  b.bed_id,
  b.bed_number,
  r.room_number,
  bt.description AS bed_type
FROM Beds AS b
JOIN Rooms AS r 
  ON b.room_id = r.room_id
JOIN BedType AS bt 
  ON bt.type_id = b.type_id
WHERE b.is_available = TRUE
  AND b.bed_type = 'ICU'
ORDER BY 
  r.room_number, 
  b.bed_code;

Die Bedingungen in der WHERE-Klausel der obigen Abfrage stellen sicher, dass nur Daten von Betten angezeigt werden, die nicht belegt sind und sich auf der ICU (Intensivstation) befinden.

SQL, der große Integrator

Aus den Beispielen, die wir in diesem Artikel gesehen haben, geht hervor, dass sie viele Gemeinsamkeiten aufweisen - auch wenn sie jeweils zu einem anderen Arbeitsablauf im Gesundheitswesen passen.

Zum Beispiel sind die Patient und Doctor Tabellen in den meisten Schemata vorhanden. Die Integration verschiedener Schemata ist für die Optimierung der Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung, da die gegenseitige Abstimmung zwischen verschiedenen Systemen die von den einzelnen Systemen bereitgestellten Informationen erweitert, was zu einer besseren Patientenversorgung führt. Mit einem zuverlässigen und zeitnahen Zugriff auf relevante Daten können Fachkräfte im Gesundheitswesen fundiertere Entscheidungen treffen und die Behandlung besser koordinieren, und SQL ist entscheidend, um diese Integration zu ermöglichen.

Die Integration von Informationen aus dem Schichtmanagement und der Krankenakte ermöglicht die Optimierung der Nutzung von Ressourcen für die Patientenversorgung, die Priorisierung von Patienten, die eine dringende Behandlung benötigen, und die Neuplanung von Terminen für Patienten, die bestimmte Behandlungen nicht abgeschlossen haben oder die eine erneute Untersuchung benötigen.

Ebenso können durch die Analyse der Überwachungsdaten der Vitalparameter eines Patienten, der in ein Krankenhaus eingeliefert wird, zusammen mit der Krankengeschichte des Patienten schnellere und genauere Diagnosen gestellt werden, wobei Indikatoren für den Schweregrad einer Erkrankung erkannt werden, die unbemerkt bleiben würden, wenn keine Korrelationen zwischen Daten aus verschiedenen Arbeitsabläufen hergestellt würden.

Organisationen des Gesundheitswesens konkurrieren darum, bessere Gesundheitsleistungen zu erbringen; ein gutes Informationsmanagement ist zweifellos ein Schlüssel zum Erfolg.

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In diesem Artikel haben wir gesehen, wie die Verwendung von SQL für das Gesundheitswesen zur Optimierung von Arbeitsabläufen beiträgt. Wir haben mehrere Beispiele untersucht, die den Anforderungen der Krankenhausverwaltung, der epidemiologischen Analyse, der Patientenüberwachung und anderer Bereiche entsprechen. Wir haben gesehen, dass SQL unabhängig von den besonderen Merkmalen der Informationen, die in jedem Bereich verarbeitet werden, ein gemeinsamer Faktor für alle ist.

Aus meiner persönlichen Erfahrung heraus habe ich SQL-Abfragen und -Anweisungen bei meiner täglichen Arbeit im Gesundheitswesen intensiv genutzt (und nutze sie auch heute noch). Ich verwalte damit zum Beispiel Sozialversicherungslisten, aktualisiere Arzneimittelpreise und verfolge die Kosten für die Patientenversorgung in Kliniken und Krankenhäusern.

Die gründliche Kenntnis von SQL hat mir entscheidende Vorteile bei der Maximierung meiner Effizienz bei der Bearbeitung von Daten im Gesundheitswesen gebracht. In meinen Gesprächen mit Fachleuten des Gesundheitswesens ermutige ich sie immer, die Arbeit mit Datenbanken und SQL zu erlernen. Es kann für sie sehr vorteilhaft sein und ihnen bei der Ausübung ihrer Arbeit helfen. Und ich erkläre ihnen, dass SQL heute vielleicht noch keine unabdingbare Voraussetzung für die Arbeit von Fachkräften im Gesundheitswesen ist, es aber wahrscheinlich in naher Zukunft sein wird.

Deshalb ermutige ich alle, deren Arbeit mit dem Gesundheitswesen zu tun hat, LearnSQL-Kurse zu besuchen, um mehr zu lernen. Denken Sie daran, dass unser Alle für immer Paket eine unschlagbare Option in Bezug auf das Kosten-Nutzen-Verhältnis für diejenigen ist, die tief in SQL im Datenmanagement im Gesundheitswesen eintauchen möchten.