Durch die digitale Transformation des Gesundheitswesens können die Qualität der Patientenversorgung und die Leistungseffizienz hinsichtlich ökonomischer Zielgrößen verbessert werden. Die Adoptions- und Diffusionsforschung im Gesundheitswesen misst und vergleicht die Auswirkungen, Kosten und Qualität von Informationssystemen und den damit verbundenen informationslogistischen Wertschöpfungsprozessen. Daraus ging wiederholt hervor, dass im Speziellen Krankenhäuser unter zunehmenden Wettbewerbsdruck die IT als einen entscheidenden Faktor für die Optimierung der Leistungserbringung erkannt haben und diese somit Teil des Diskurses des strategischen Managements geworden ist. In der wissenschaftlichen Auswertung werden die daraus resultierenden Ergebnisse als Forschungsartikel für ein wissenschaftliches Publikum aufbereitet. Darüber hinaus sollten die Ergebnisse ebenfalls im Hinblick auf die Praxis, sprich dem strategischen IT-Management im Krankenhaus, zielgruppenorientiert, das heißt individualisiert für die betreffende Organisation und kontextualisiert in der jeweiligen Referenzgruppe, disseminiert werden. Solche Feedback-Systeme sind im klinischen Kontext bereits bekannt als sogenannte „Lernende Gesundheitssysteme“, in denen neue Erkenntnisse für die Diagnostik, Therapie, Rehabilitation und Pflege gewonnen werden. Im Bereich der IT-Adoptionsmessung fehlt es jedoch an einem System, welches das IT-Management und die Forschung kontinuierlich durch einen datengetriebenen Feedback-Zyklus verbindet und unterstützt. Die vorliegende kumulative Dissertation verwendet Methoden und Ergebnisse der empirischen Sozialforschung, um wissenschaftliche Erkenntnisse der IT-Adoptionsforschung zu deutschen Krankenhäusern im Rahmen der konstruktionsorientierten Forschung in einem Informationssystem individuell für die spezifischen Krankenhäuser zu kontextualisieren. Neben der anwendungsnahen Aufbereitung wissenschaftlicher Ergebnisse für die Praxis ist dieses Informationssystem im gleichen Maß relevant für die nötige Grundlage des Datenmanagements und der Datenanalyse zur Unterstützung der IT-Adoptions- und Diffusionsforschung, in der Daten über mehrere Jahre erhoben und longitudinal ausgewertet werden.