Uni Luzern und Inmed entwickeln Qualitäts-Messsystem für Schweizer Spitäler

Mit einheitlichen Indikatoren und einer neuen Analysesoftware messen Schweizer Spitäler die Qualität ihrer Behandlungen. Ausgearbeitet wurden die Indikatoren und die Software namens "Qlize!" an der Universität Luzern, wie es in einer Mitteilung heisst. Als technischer Umsetzungspartner fungiert das Unternehmen Inmed. Zudem waren verschiedene Spitalpartner involviert. Die dazu gehörenden Forschungsprojekte wurden von der Schweizerischen Agentur für Innovationsförderung Innosuisse unterstützt.

Mehr als 30 Indikatoren

Die Indikatoren und die Software wurden laut der Mitteilung inzwischen schweizweit eingeführt. Die Indikatoren seien Teil des verpflichtenden Messplans des Nationalen Vereins für Qualitätsentwicklung in Spitälern und Kliniken (ANQ) geworden, der das Softwaresystem lizenziert, finanziert und es Spitälern und kantonalen Gesundheitsdepartementen zur Verfügung stellt, heisst es weiter.

Die Software erlaube tiefgehende Analysen zur Behandlungsqualität, schreibt die Uni Luzern. In einer ersten Phase kommen laut der Mitteilung 13 Qualitätsindikatoren zu ungeplanten Wiedereintritten nach dem Spitalaufenthalt zur Beurteilung der Behandlungsqualität der Spitäler zum Einsatzt. Die Software beinhalte aber noch über 30 weitere Qualitätsindikatoren zu Komplikationen und Todesfällen während des Spitalaufenthaltes, die in Zukunft ebenfalls genutzt werden können. Alle Indikatoren seien anhand international etablierter Prinzipien entwickelt worden, die für das Schweizer Gesundheitssystem weiterentwickelt und zusammen mit sieben Spitalpartnern erprobt wurden.

Mithilfe der Software sollen Spitäler ihre Behandlungsqualität selbst bis ins kleinste Detail analysieren können. Dazu können sie einerseits ihre eigenen Qualitätsergebnisse im statistischen Vergleich mit anderen Spitälern prüfen. Sie können ihre Ergebnisse andererseits aber auch über verschiedene Patientengruppen hinweg bis zum Einzelfall hinunter eingrenzen und zu erwarteten Raten aus Vorhersagemodellen ins Verhältnis setzen.

Als Beispiel nennt die Uni die Möglichkeit, Fälle zu identifizieren, bei denen eine geringe Wahrscheinlichkeit für ein qualitätsrelevantes Ereignis – wie etwa ein ungeplanter Wiedereintritt - vorhergesagt wurde, aber dennoch ein solches Ereignis aufgetreten ist, beispielsweise aufgrund einer chirurgischen Komplikation.

Datenschutz als Herausforderung

Wie die Uni Luzern anmerkt, berechnete man die dabei verwendeten Vorhersagemodelle anhand aller Schweizer Spitalaufenthalte. Zu diesem Zweck seien Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz zur Anwendung gekommen.

Eine Herausforderung stellt dabei der Datenschutz dar, wie die Uni ausführt. Um solche detaillierten Auswertungsmöglichkeiten trotz der strengen Datenschutzauflagen überhaupt anbieten zu dürfen, habe man ein zweistufiges Vorgehen entwickelt. Zunächst erfolgt jeweils jährlich die Auswertung der vom Bundesamt für Statistik (BFS) gelieferten gesamtschweizerischen Daten, um den Spitälern ihre offiziellen Qualitätsresultate im statistischen Vergleich mit den anderen Spitalbetrieben zu übermitteln. Anschliessend werden die berechneten Vorhersagemodelle auf die durch die Spitäler selbst gelieferten Daten angewendet, um ihnen die fallbasierten Vergleiche mit den erwarteten Raten zu ermöglichen.

"The Loop Zurich" entwickelt eine Plattform für den Austausch von medizinischen Daten zwischen den vier universitären Spitälern des Kantons Zürich. Ziel ist es, die Grundlage für personalisierte Behandlungsmethoden zu schaffen – und die Weichen für eine schweizweite Lösung zu stellen, wie Sie hier lesen können.