The edition features first-rate articles by specialists in the field of healthcare and data security. Apart from that we will face some classical compliance topics and last but not least CEJ Founder Michele DeStefanos new book Legal Upheaval will be introduced and reviewed.

Hintergrund und Zielsetzung: Für die strategische Steuerung von IT-Innovationsprozessen benötigen IT-Leiter in Krankenhäuser fortwährend entscheidungsunterstützende Informationen. Insbesondere drei Fragen gilt es dabei zu beantworten: (1.) Wie ist der Status Quo des IT-Betriebes bzw. inwieweit wurden die strategischen IT-Ziele bereits erreicht? (2.) In welchen Bereichen ergeben sich Entwicklungspotenziale, auch im Vergleich zu ähnlichen Krankenhäusern und (3.) wie können IT-Innovationsprozesse möglichst optimal durchgeführt werden bzw. was sind die Best Practices? Benchmarkings bietet einen vielversprechenden Lösungsansatz zur Beantwortung dieser Fragestellungen. Gleichzeitig ergeben sich aus dem inkrementellen und komplexen Charakter von IT-Innovationsprozessen in Krankenhäusern spezifische Anforderungen an die Durchführung solcher Verfahren. Diese beziehen sich zuallererst auf die Frage, wie das zentrale Benchmarking-Objekt - die Realisierung von IT-Innovationen - vergleichbar über Key-Performance-Indikatoren (KPIs) erfasst werden kann. So lässt sich der Reifegrad von Krankenhausinformationssystemen (KIS) nicht alleine über die Anzahl der implementierten IT-Funktionen messen. Auch andere Aspekte wie bspw. die Interoperabilität und die Distribuierbarkeit von IT-Funktionen und Patienteninformationen müssen berücksichtigt werden. Neben einem optimalen Zusammenspiel technischer Komponenten erfordert die Realisierung von IT-Innovationen darüber hinaus immer auch eine Verknüpfung innovationsfördernden Faktoren auf organisatorischer Ebene. Auch diese müssen für eine plausible Reifegradmessung berücksichtigt werden. Neben der Komplexität des Benchmarking-Objekts stellt darüber hinaus die zeitliche Skalierbarkeit des Verfahrens eine Herausforderung dar. Gerade in Krankenhäusern entstehen IT-Innovationen zumeist inkrementell über längere Zeiträume. Entsprechend muss auch ein Benchmarking von komplexen IT-Innovationen langfristig und regelmäßig angelegt sein, um auf Basis longitudinaler Trend- oder Panelstudien inkrementelle Entwicklungen valide beschreiben und Ursache-Wirkungsbeziehungen erklären zu können. Eine weitere Anforderung bezieht sich auf die inhaltliche Kalibrierbarkeit des Verfahrens. So ist die Realisierung von IT-Innovationen in Krankenhäusern nicht selten von Unwägbarkeiten, Fehlentwicklungen und Zufällen gekennzeichnet. Gleichzeitig werden die Lebenszyklen existierender Anwendungen zunehmend kürzer und auch der Markteintritt neuer Technologien, die als innovative Bestandteile das KIS insgesamt modular erneuern, erfolgt in immer kürzer werdenden Abständen. Damit das Benchmarking-Verfahren diese dynamischen Entwicklungen berücksichtigen kann, müssen die genutzten Erhebungsinstrumente und die darunter liegenden Datenmodelle kontinuierlich angepasst werden. Nicht zuletzt ist die Anforderung einer möglichst ressourcenschonenden Umsetzung des Verfahrens zu nennen. So zeigt sich mit Blick auf gescheiterte IT-Benchmark-Initiativen, dass sich vor allem die Datenerhebung -auswertung und -visualisierung sowohl für die Benchmarking-Teilnehmer, als auch für koordinierende Instanzen unter Kosten-Nutzen-Erwägungen als zu ressourcenintensiv herausstellt hat. Ziel der Dissertation war die Umsetzung einer IT-Benchmarking-Plattform, die den beschrieben Anforderungen gerecht wird und somit die Realisierung von IT-Innovationsprozessen unterstützten kann. Die Konzeption und Entwicklung der Plattform basierte auf der Annahme, dass sich ein solches Verfahren besonders dann erfolgreich umsetzen lässt, wenn es auf einem kontinuierlichen Dialog zwischen Praxis und Forschung aufbaut. So existieren spiegelbildlich zu den Informationsbedarfen der Praktiker (s.o.) immer auch forschungsseitige Interessen, empirische Daten zur Beschreibung und Erklärung von IT-Innovationsprozessen zu erheben. Aus dem so beschriebenen Anreiz zum Informationsaustausch können sich Netzwerkeffekte ergeben, die eine langfristige Etablierung des Verfahrens begünstigen. Die hieraus abgeleitete Arbeitshypothese lässt sich wie folgt zusammenfassen: Wird die Benchmarking-Plattform im Zeitverlauf zunehmend mehr genutzt, kann (1.) das entscheidungsunterstützende Informationsangebot für die Teilnehmer fortlaufend optimiert werden (bspw. durch die Möglichkeit von Trendanalysen bei langjähriger Teilnahme), (2.) der wissenschaftliche Erkenntnisstand über die erfolgreiche Realisierung von IT-Innovationsprozesse in Krankenhäusern kontinuierlich angereichert werden (insb. durch die Möglichkeit der empirischen Überprüfung von Hypothesen, Modellen und Theorien) und (3.) das Benchmarking-Verfahren selber fortlaufend weiterentwickelt werden (durch den anhaltenden Rückgriff auf praktische Anforderungen einerseits und den aktuellen wissenschaftlichen Erkenntnisstand andererseits). Vor diesem Hintergrund ergaben sich vier Forschungsfragen (FF), die im Verlauf der vorgestellten Dissertation beantwortet werden sollten: (FF1) Wie kann der Realisierungsgrad komplexer IT-Innovationen in Krankenhäusern umfassend und vergleichbar in Form quantitativer KPIs erfasst werden? (FF2) Wie kann die Realisierung komplexer IT-Innovationen darüber hinaus im Sinne praktischer und theoretischer Implikationen erklärt werden? (FF3) Wie können die entsprechenden Ergebnisse den Benchmarking-Teilnehmern in geeigneter Form zurückgespiegelt werden und (FF4) wie kann die Benchmarking-Plattform möglichst ressourcenschonend umgesetzt werden? Methode: Das methodische Vorgehen zur Umsetzung der Benchmarking-Plattform erfolgte in einem iterativen Prozess im Verlauf von drei Benchmarking-Runden und orientierte sich an den aufgestellten Forschungsfragen. Für die Entwicklung der KPIs (FF1) wurden in einem mehrstufigen Operationalisierungsprozess Composite Scores entwickelt, mit denen sowohl der technische als auch der organisatorische Reifegrad in Bezug auf IT-Innovationen quantifiziert werden sollte. Ausgehend von Literaturreviews und Experteninterviews wurden in einem ersten Schritt die entsprechenden Konstrukte inklusive ihrer Sub-Dimensionen definiert. In einem zweiten Schritt wurden die Beschreibungsgrößen in standardisierte Fragebögen überführt und in ein Online-Erhebungsinstrument eingepflegt. In einem dritten Schritt wurden die Fragebögen mehreren Pretest unterzogen, an denen sich jeweils IT-Leiter, Kliniker und Forscher aus dem Bereich der Medizinischen Informatik. In einem vierten Schritt wurde alle IT-Leitern der deutschen Krankenhäuser im Rahmen im Rahmen der jeweiligen Benchmarking-Runde eingeladen, an der Online-Umfragen teilzunehmen . Die Emailadressen der IT-Leiter wurden in einer vorab durchgeführten Internet- und Telefonrecherche erfasst. Nach Beendigung der Umfragen wurden die erfassten Daten zur Berechnung von Composite Scores genutzt. Zur Überprüfung der Testgüte wurden Reliabilitätstests und Hauptkomponentenanalysen durchgeführt. Ausgehend von den entsprechenden Teststatistiken und den Rückmeldungen der Benchmarking-Teilnehmer wurden die entwickelten Items-Sets zur Erfassung der Composite Scores im Verlauf der drei Benchmarking-Runden mehrfach angepasst. Zur Erklärung komplexer IT-Innovationen (FF2) wurden Zusammenhänge zwischen den entwickelten Composite Scores modelliert. Die entsprechenden Hypothesensätze wurden in einem deduktiven Verfahren aus etablierten Theorien zur Verbreitung von (IT-)Innovationen abgeleitet (insb. aus der Diffusion of Innovations Theorie). Die aufgestellten Hypothesen wurden überprüft, indem auf Basis der Angaben der Benchmarking-Teilnehmer statistische Modelle berechnet wurden. Bei den hierbei genutzten Verfahren handelte es sich insbesondere um multiple Regressionsanalysen und Strukturgleichungsmodelle. Zur Identifikation geeigneter Visualisierungsformen (FF3) wurden die entwickelten KPIs sowohl mit gängigen Darstellungsformen (insb. Säulen- Kreis- und Balkendiagrammen), als auch mit neu entwickelten Diagrammen visualisiert und den Benchmarking-Teilnehmern zurückgespiegelt. Die Ergebnisse wurden den Teilnehmern referenzgruppenspezifisch (nach Größe und Trägerschaft) dargestellt. Nach jeder Benchmarking-Runde wurde die Verständlichkeit und Nützlichkeit der Benchmarking-Berichte evaluiert und für die Weiterentwicklung des Verfahrens genutzt. Ebenfalls abgefragt wurden die Anwendungszwecke der Benchmarks. Für eine möglichst ressourcenschonend Umsetzung des Verfahrens (FF4), wurde der Prozess der Datenhebung, -auswertung und -visualisierung im Verlauf der drei Benchmarking-Runden schrittweise automatisiert. Hierfür wurde eine Data-Warehouse basierte Webplattform konzipiert und umgesetzt. Die hierbei genutzten Methoden reichten von der Systemspezifikation und -auswahl bis hin zur Entwicklung geeigneter Datenmodelle und dem Aufbau einer integrierten Systemarchitektur . Ergebnisse: Im Rahmen der vorgestellten Dissertation wurden drei Benchmarking-Runden durchgeführt, wobei die Teilnehmerzahl von anfänglich 59 Einrichtungen auf letztlich 197 Krankenhäuser ausgeweitet werden konnte. Nachfolgend wird zusammenfassend dargestellt, wie die Benchmarking-Plattform im Verlauf der drei Runden und entlang der vier Forschungsfragen (weiter-) entwickelt wurde. Zur Erfassung des Realisierungsgrades komplexer IT-Innovationen wurden insgesamt drei Composite Scores entwickelt. Die Beschreibung des technischen Reifegrades erfolgte über den Workflow-Composite-Score (WCS). Ausgehend von dem Prinzip der klinischen Informationslogistik erfasst der WCS, inwiefern die klinischen Abläufe in den teilnehmenden Krankenhäusern bereits durch das KIS unterstützt werden. Als vergleichbare Prozesse wurden die Visite, die OP-Vorbereitung, die OP-Nachbereitung und die Entlassung ausgewählt (in der dritten Benchmarking-Runde wurde die Aufnahme als fünfter Prozess hinzugenommen). Der Grad der IT-Prozessunterstützung wurde über vier Deskriptoren erfasst. Dies waren „Funktion“ (welche IT-Funktionen stehen den Anwendern bereits zur Verfügung?), „Daten und Information“ (welche Patientendaten stehen den Anwendern bereits elektronisch in den Prozessen zur Verfügung?), „Integration“ (wie integriert sind die bereits umgesetzten Systeme?) und „Distribution“ (inwiefern stehen die IT-Funktionen und elektronische Patientendaten den Anwendern am Point of Care zur Verfügung?). Basierend auf dem so entstandenen, zweidimensionalen Bezugsrahmen von Prozessen und Deskriptoren wurde ein Kennzahlensystem abgeleitet, welches den Benchmarking-Teilnehmern den Reifegrad ihres KIS auf unterschiedlichen Ebenen und im Vergleich zu ähnlichen Krankenhäusern aufzeigt (angefangen mit dem WCS als Spitzenkennzahl, über die Deskriptor- und Prozesskennzahlen bis hin zu 98 Einzelindikatoren). Zur Beschreibung des organisatorischen Reifegrades wurde zwei Composite Scores entwickelt. Zum einen wurde über den Professionalisierungsgrad des Informationsmanagements (IM) erfasst, wie regelmäßig und formalisiert IM-Aktivitäten auf operativer, taktischer und strategischer Ebene durchgeführt werden. Zum anderen wurde über die wahrgenommene IT-Innovationsfähigkeit erfasst, (1.) wie ausgeprägt der Unterstützungsgrad durch die Krankenhausleitung ist, (2.) wie ausgeprägt die Intrapreneurship-Kultur auf unterschiedlichen Organisationsebenen ist und (3.) inwiefern in der teilnehmenden Einrichtung bereits eine kooperative und visionäre Zusammenarbeit zwischen den IT-Stakeholder besteht. Für alle Composite Scores und Sub Scores (bzw. Item-Sets) konnte eine zufriedenstellende bis gute Testgüte nachgewiesen werden. Aus der statistischen Überprüfung der entwickelten Erklärungsmodelle konnte diverse Erfolgsfaktoren und Begleitumstände von IT-Innovationsprozessen in Krankenhäusern identifiziert werden. So konnte unter anderem nachgewiesen werden, dass eine enge Zusammenarbeit zwischen IT-Mitarbeitern und klinischen Anwendern insbesondere die erste Phase von Innovationsprozessen positiv determinieren kann. Auch konnte gezeigt werden, dass sich eine ausgeprägte Intrapreneurship-Kultur positiv auf den Professionalisierungsgrad des Informationsmanagements und somit indirekt auch auf den technischen Reifegrad des KIS auswirkt. Andere Erkenntnisse bezogen sich auf den Einfluss struktureller Krankenhauscharakteristika. So konnte unter anderem gezeigt werden, dass die Größe, die Trägerschaft und der Status eines Lehrkrankenhauses einen signifikanten Einfluss auf den Realisierungsgrad von IT-Innovationen haben. Die Evaluationsergebnisse der Benchmark-Visualisierung ergaben, dass die genutzten Darstellungsformen als verständlich und nützlich eingeschätzt wurden. Nach Angaben der Teilnehmer wurden die Benchmarks insbesondere zur Status Quo- und Potenzialanalyse, zur Diskussion mit IT-Stakeholdern (insb. Anwender und Krankenhausleitung) und zur strategischen Steuerung des IT-Betriebes genutzt. Die Umsetzung der Benchmarking-Plattform erfolgte in den ersten zwei Runden über eine Auswahl heterogener Softwareanwendungen. In der dritten Benchmarking-Runde wurden die einzelnen Systemkomponenten zur Datenerhebung, -analyse und -visualisierung in eine integrierte Systemarchitektur überführt. Im Sinne der angestrebten Ressourceneffizienz wurde das Systemdesign vollständig mit Open Source Komponenten umgesetzt. Fazit: Ziel der vorgestellten Dissertation war die Umsetzung einer skalierbaren Benchmarking-Plattform zur Unterstützung innovativer IT-Strategien in Krankenhäusern. Hierfür wurde die grundsätzliche Annahme getroffen, dass die erfolgreiche Etablierung des Verfahrens von einem kontinuierlichen Dialog zwischen Krankenhauspraxis und Forschung profitieren kann. Die entsprechende Arbeitshypothese konnte bestätigt werden. So stieg die Teilnehmerzahl entlang von drei Benchmarking-Runden auf knapp 200 Einrichtungen. Wie die Evaluationen zeigten, konnten die Benchmarks von den teilnehmenden IT-Leitern für die Ausrichtung innovativer IT-Strategien genutzt werden (praktische Implikation). Gleichzeitig konnte der Erkenntnisgewinn über die Beschreibung und Erklärung von IT-Innovationen, insb. durch die Entwicklung einer umfassenden Reifegradmessung und durch die Identifikation wesentlicher Begleitumstände von IT-Innovationssprossen, angereichert werden (theoretische Implikation). Zusammengenommen konnte mit der Plattform im Verlauf der vorgestellten Dissertation ein systematisches Monitoring-Verfahren der Krankenhausdigitalisierung in Deutschland entwickelt werden.

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