WO2002101667A2 - Verfahren zur überwachung telemedizinischer gesundheitsdienstleistungen - Google Patents

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WO2002101667A2
WO2002101667A2 PCT/DE2002/002109 DE0202109W WO02101667A2 WO 2002101667 A2 WO2002101667 A2 WO 2002101667A2 DE 0202109 W DE0202109 W DE 0202109W WO 02101667 A2 WO02101667 A2 WO 02101667A2
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Tilo Christ
Heinz Prihoda
Volker Schmidt
Siegfried Schneider
Hans-Dieter Schüll
Werner Striebel
Gudrun Zahlmann
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Siemens Aktiengesellschaft
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    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/20ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • GPHYSICS
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    • G16H40/60ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation

Definitions

  • the invention relates to a method for monitoring telemedical healthcare services, in particular with regard to the quantity and / or the quality with which the telemedical healthcare services are provided.
  • Telemedical health services are understood to mean all types of telemedicine, for example the diagnosis of medical data records that have been sent to a service facility for telemedical health services via a communication network, or the online diagnosis of body functions with the aid of technical means for the remote transmission of data. Telemedical health services are therefore preferably handled entirely from the award of the contract, through the execution to delivery of the result with the aid of means for the remote transmission of data.
  • the invention is therefore based on the object of specifying a method for monitoring telemedical healthcare services in such a way that the service quality and / or the quantity of such a service facility providing such telemedical healthcare services can be checked quickly and easily.
  • this object is achieved by a method according to claim 1.
  • a data processing device determines the number of medical data records recorded by one or more medical data records per unit of time, that is to say per hour, day or week, the recordings of the data records at least part of a health service to be provided represent.
  • the data processing device determines data which permit a statement about the quality of the data records recorded by the persons and compares these data and / or the quantitative performance data with predetermined target or limit values. From this, the data processing device derives an assessment of the quantitative and / or the qualitative performance for each of the persons recording medical data records.
  • the data processing device to which recorded medical data records to be evaluated are transmitted, can alternatively or additionally determine how many medical data records are evaluated per unit of time by one, preferably several persons provided for the evaluation of medical data records, for example per hour, day or week, whereby the evaluation also represents at least part of a health service to be provided.
  • the data processing device can alternatively or additionally determine which data allow a statement about the quality of the evaluation of the medical data records by the people, and compares these data and / or the quantitative performance data with predetermined target or limit values. From this, the data processing device derives an assessment of the quantitative and / or the qualitative services for each person evaluating the medical data records.
  • an operator of a service facility for telemedical healthcare services can obtain an overview of the quantity and / or performance quality of his service facility, in particular his staff, and vulnerabilities not only with regard to the performance of individual people, but also when the specified target is more frequent - Recognize or deviate from performance values for different people in processes.
  • a particularly preferred embodiment of the invention provides that the data processing device generates a graphic for visualizing the ascertained evaluations as well as the quantitative and / or qualitative performance data of the persons recording medical data records and / or of the persons evaluating medical data records.
  • analyzes can be carried out simply and quickly with regard to the quantitative and / or qualitative performance of the staff of a service facility for telemedical health service.
  • Another embodiment of the invention provides that, based on the evaluation of the quantity and / or the quality of the performance of the person recording medical data records and / or the person evaluating medical data records, at least one consequence is derived or a measure is proposed.
  • one consequence is that a person recording medical records no longer has any patients to record of the medical data records are assigned if, for example, the quality of the recorded data records does not correspond to the specified target or limit values.
  • One measure can, for example, consist of training on how to record high-quality data records.
  • one consequence is that medical data records are no longer assigned to a person evaluating medical data records if, for example, the evaluations carried out by the person evaluating medical data records do not correspond to the qualitative specifications.
  • the consequence based on the evaluation ie the blocking of the person, can only be signaled by the data processing device or can be undertaken by the data processing device.
  • the latter can take place, for example, in that the device, for. B. to a computer that the person uses for evaluating medical data sets and to which the medical data sets to be evaluated by the person are normally automatically transmitted by the data processing device, no medical data sets are now forwarded for evaluation.
  • a measure proposed on the basis of the evaluation can also be a training of a person in order to increase the quality of their evaluations.
  • a variant of the invention provides that the person recording medical records is assigned to a first service facility and the person evaluating medical records is assigned to a second service facility, before service facilities form a health service chain.
  • a telemedical health service therefore does not have to be provided by a single service facility, but can be provided in a division of functions by several service facilities.
  • the specifications for comparing the services of the medical data records are included.
  • the and / or evaluating people adaptive.
  • the requirements can be derived from statistical evaluations of the data obtained in the service facility (s) from a large patient population.
  • the requirements adapt to the changes in the database over time.
  • Embodiments of the invention provide that the service facilities of the health service chain are at least partially arranged at different locations, the data generated in the service facilities and stored in computers being combined in a central data processing facility.
  • the computers of the service facilities are networked with one another and with the central data processing facilities.
  • the average processing time of a data record of a person recording medical data records and / or of a person evaluating medical data records is also recorded, i.e. how long an average person recording the medical data records for recording them and an average person evaluating the data records for them Evaluation needed.
  • the quality of the evaluation of medical data records is determined by a person evaluating medical data records in such a way that known medical data records relating to telemedical healthcare services, the evaluations of which are known, are added to the medical data records pending for evaluation, the current evaluations of the specifically added ones known medical data records are registered, the current evaluations of the known medical data records are compared with the known evaluations of the known medical data records, and that the number of current evaluations is determined, which is differ significantly from the known evaluations of the known medical data sets.
  • the known evaluations of the known medical data records come from the person evaluating medical data records himself, i.e. it is checked whether the respective person comes to different results when evaluating a medical data record several times.
  • the known evaluations of the known medical data records are presented to the person evaluating medical data records for the first time.
  • Embodiments of the invention provide for the sensitivity and the specificity to be checked.
  • the known medical data records are used to check how many known medical data records, which clearly indicate an illness or abnormality, are recognized as such by the person evaluating medical data records.
  • the known medical data records are used to check how many known medical data records, which clearly do not indicate a disease or abnormality, are recognized by the person as such.
  • a medical device used by a service facility is checked how long a medical device used by a service facility is approved for telemedical healthcare services before it has to be checked for its function, and the status in relation to the check is signaled.
  • medical devices used by the service facility are also included in the automated monitoring of the qualitative performance of a service facility.
  • the operation of a lock the medical device if the time for the approval of the device has been exceeded.
  • the medical data records are image data, in accordance with variants of the invention it is ophthalmology image data, mammography image data, pathology image data or dermatology image data.
  • the availability of the person recording medical data records and / or the person evaluating medical data records the utilization of the person recording medical data records and / or the person evaluating medical data records and / or the devices used by the people, the number of Health services per unit of time, the number of health services that did not produce a finding, and the number of health services that had medical complications.
  • FIG. 1 shows a structure of a healthcare service chain for the provision of telemedical healthcare services and
  • FIG. 2 shows a section of a visualization of the quantitative and qualitative services of parts of the healthcare service chain
  • the health service chain for telemedical health services shown in FIG. 1 in the case of the present exemplary embodiment comprises two service facilities A, B and a central data processing facility 9.
  • the service facility A comprises four computers 1 to 4 in the form of PCs (personal computers) and the service facility B four computers 5 to 8 also in shape of PCs.
  • the central data processing device 9 and the PCs 1 to 8 are connected to a communication network 10 and can therefore communicate with one another.
  • the healthcare service chain specializes in telemedical healthcare services which relate to ophthalmology, that is to say ophthalmology, medical records in the form of ophthalmology images being recorded in service facility A, which are separated from service facility B and evaluated in service facility B. become.
  • the PCs 1 to 4 are assigned to persons P1 to P4 working for the service facility A, who use the ophthalmology images, e.g. Record image data from a patient's eye fundus.
  • diagnostic devices 11 to 14 are connected to the PCs 1 to 4.
  • the image data records recorded with the devices 11 to 14 are transmitted to the respectively associated PC 1 to 4, which the image data records via the communication network 10 to the central
  • the communication network can also be a public communication network or a communication network that has been specially set up and operated by the health service chain.
  • the central data processing device 9 temporarily stores the recorded image data sets and distributes them via the communication network 10 to the PCs 5 to 8 of the service device B, which are assigned to persons P5 to P8, who evaluate the image data sets, derive medical decisions therefrom and, if necessary, produce a finding ,
  • the data processing device 9 registers how many image data records from each of the PCs 1 to 4 of the service providers. > O t t ⁇ HH ⁇ O L ⁇ o L ⁇ O c ⁇
  • time registered i.e. the time it takes for one of the people P5 to P8 to evaluate an image data set, and the average processing time for evaluating an image data set for each person P5 to P8.
  • the data processing device 9 checks the quality with which the persons P5 to P8 evaluate the image data sets by deliberately adding image data sets, the evaluations of which are known, to the pending image data sets for evaluation by the persons P5 to P8 without the knowledge of the persons P5 to P8. In this way, the intra- and inter-individual variability of the evaluations of each of the persons P5 to P8 is checked. In the case of the present exemplary embodiment, approximately 20% of the image data sets transmitted to one of the persons P5 to P8 and their evaluations are known. In 10% of all image data sets presented to a person, the evaluations come from the person himself, which means that the person's intra-individual variability can be checked.
  • Person P5 thus evaluates, for example, 10% of the image data sets presented to him at least twice.
  • the image data sets, the evaluations of which are known are presented to the respective person for the first time, whereby the inter-individual variability of the person is checked.
  • the data processing device 9 registers the current evaluations of the specifically added known medical image data sets.
  • the sensitivity and the specificity for each of the persons P5 to P8 are determined in order to assess the quality of the evaluations carried out by the persons P5 to P8.
  • the data processing device 9 obtains a measure of the sensitivity by checking on the basis of the 20% known evaluations of image data sets, how many known image data sets, which clearly indicate an illness or abnormality, are recognized as such by the respective person, so that the respective one Person one appropriate findings created.
  • the data processing device 9 receives a measure of the specificity by checking on the basis of the 20% known evaluations of image data sets how many known medical image data sets, which do not clearly indicate a disease or abnormality, are recognized by the person as such, that is to say the person Image data sets, which for example show healthy tissue, are also classified as such.
  • the data processing device 9 determines a measure both for the sensitivity and for the specificity of each person P5 to P8. In the case of the present exemplary embodiment, a percentage number is determined in each case, which are compared with limit values likewise given in percent in order to arrive at an assessment of the qualitative performance of the respective person.
  • the limit value for sensitivity is 80%, ie 80% of people to be recognized on the basis of the image data sets must be recognized by persons P5 to P8.
  • the limit for the specificity is also 80%, ie image data sets which do not reveal any diseases or abnormalities must be recognized by persons P5 to P8 to 80%.
  • These two limit values also do not necessarily have to be fixed, but can be adaptive. The limit values can therefore vary based on the evaluations made.
  • the data processing device 9 also registers the device certification of the devices 11 to 14 via the PCs 1 to 4, i.e. how long the devices 11 to 14 can still be used for the acquisition of image data sets until their function has to be checked.
  • the data processing device 9 uses the PCs 1 to 8 to determine the current availability of the person Pl to 8, the workload of the person Pl to P8 and the workload of the devices used by the people Pl to 8, that is to say the
  • the data processing device 9 can use this information CO ⁇ tt ⁇ > ⁇ > o L ⁇ ⁇ L ⁇ o L ⁇
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  • the data processing device 9 provides a visualization program with which a selection of the data to be visualized can be made.
  • FIG. 2 Such a graphic with information selected by the operator and relating to the operation of the health service chain is shown in FIG. 2.
  • the graphic shows in field I the performance quantity of persons P1, P2, P5 and P6 at the end of a working week. It can thus be seen that the person P1 only recorded 4 image data sets, although 10 image data sets had to be recorded, while the person P2 recorded 17 image data sets, although 20 recordings had to be done. While the person P5 carried out all 50 evaluations of image data sets required by him, the person P6 only achieved 40 out of 50 required evaluations. Furthermore, it can be seen that the people P5 to P8 actually only evaluated 170 of the 200 evaluations of image data records required by the service facility B per week. In field I, it is also visualized that in only 2 cases of the 170 processed cases a week medical complications occurred in the affected patients after an evaluation.
  • Such a complication can be, for example, an infection. Furthermore, no findings were made in 90 of the 170 cases, i.e. no illness was diagnosed.
  • a traffic light display for person P5 shows that their average or average processing time per case, ie the evaluation of an image data set, was less than 3 hours.
  • the quantity and the quality of the performance of the persons P3 and P4 are visualized in a field II of the graphic. 'It can be seen that the person who carried out of their required shots of images P3 80% of their required shots of images and the person P4 60%.
  • the graphic shows the division of the image ⁇ L t to HH
  • the average processing time that person P5 needed to evaluate an image is also shown. For about half of the images, the person P5 needed less than 3 hours for the evaluation. P5 took more than four hours for about a third of the pictures and between 3 and 4 hours for the rest.
  • the two columns assigned to person P6 show that when examining the intra-individual variability of person P5, the sensitivity as well as the specificity are above the 80% specification. When checking the inter-individual variability, the person reaches a value of over 80% in terms of sensitivity, the value of specificity lies exactly on the 80% specification. The person receives a yellow light on the traffic light evaluation placed next to the columns, which results from the
  • Black and white graphics are not recognizable in terms of color to signal that caution is advised because of the borderline case.
  • the average processing time is also shown for person P6, before person P6 needed for evaluating an image. For more than half of the images, the person P6 needed less than 3 hours for the evaluation. P5 took more than four hours for about a quarter of the pictures and between 3 and 4 hours for the rest.
  • Field IV of the graphic shows some consequences which have been derived from the data available to the data processing device 9. It is also clear from a traffic light display that persons P1 and P5 are blocked. The blocking of person P5 results from the evaluation in field III, since quality requirements have not been met. The person P5 or their PC 5 therefore no longer receives image data for evaluation. In the case of the present exemplary embodiment, the blocking of the person P5 means that the person P5 has to undergo training in order to improve their evaluations of images. This derived from the evaluation ⁇ U) tt F> ⁇ >
  • the telemedical health service to be provided does not necessarily have to relate to the recording and evaluation of image information, but can also only concern the evaluation of image information. This is the case, for example, when a resident doctor transmits images to a specialist for evaluation with the aid of means for remote data transmission. Furthermore, a telemedical health service can only be in the acquisition of image information. This is the case if, as a result of orders, an image recording device records image information for a resident doctor, for example, and transmits this to the doctor with means for remote data transmission. In these cases, the data processing device accordingly only determines quantitative and / or qualitative performance data for the service facilities providing these services.
  • the health service chain can also be used to record and evaluate mammography images, pathology images or dermatology images.
  • the medical data records need not necessarily be only image data records.
  • the medical records can also contain other physical data, e.g. Have blood pressure values, blood sugar values etc., and psychological parameters, previous diagnoses and therapies.
  • the evaluation does not necessarily have to be made in a traffic light display.
  • the method according to the invention also makes it possible to generate graphics of the same type or, if appropriate, also for different types of service facilities in a healthcare service chain, to compare them with one another in order to compare the quantity and / or quality of the service, and to derive an evaluation therefrom.
  • the central data processing device 9 makes all relevant data available, be it technical, organizational, medical, or economic.
  • computers 1 to 8 can already carry out analyzes.
  • computers 1 to 4 can already carry out quality examinations of the images taken and computers 5 to 8 quality examinations with regard to the evaluation of the images.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatisierten Überwachung der Leistungsqualität wenigstens einer Person (P1 bis P8), welche als Teil einer telemedizinischen Gesundheitsdienstleistung medizinische Datensätze aufnimmt und/oder auswertet. Die Erfindung betrifft auch ein Verfahren zur automatisierten Überwachung der Leistungsquantität der die medizinischen Datensätze aufnehmenden und/oder auswertenden Person (P1 bis P8). Dabei werden die Anzahl der von der medizinische Datensätze aufnehmenden und/oder auswertenden Person (P1 bis P8) pro Zeiteinheit aufgenommenen und/oder ausgewerteten medizinischen Datensätze und/oder Daten ermittelt, welche die Qualität der Aufnahmen und/oder der Auswertung der medizinischen Datensätze charakterisieren. Es erfolgt ein Vergleich der Anzahl der von der Person (P1 bis P8) aufgenommenen und/oder ausgewerteten medizinischen Datensätze und/oder der die Qualität der Aufnahmen und/oder der Auswertung charakterisierenden Daten mit Vorgaben sowie eine Bewertung der Leistungsquantität und/oder der Leistungsqualität der medizinische Datensätze aufnehmenden und/oder auswertenden Person (P1 bis P8).

Description

Beschreibung
Verfahren zur Überwachung telemedizinischer Gesundheitsdienstleistungen
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Überwachung telemedizinischer Gesundheitsdienstleistungen insbesondere hinsichtlich der Quantität und/oder der Qualität, mit der die telemedizinischen Gesundheitsdienstleistungen erbracht wer- den.
Unter telemedizinischen Gesundheitsdienstleistungen werden jegliche Arten von Telemedizin verstanden, beispielsweise die Befundung von medizinischen Datensätzen, welche an eine Dienstleistungseinrichtung für telemedizinische Gesundheitsdienstleistungen über ein Kommunikationsnetz übersandt wurden, oder die Online-Befundung von Körperfunktionen unter Zuhilfenahme von technischen Mittel zur Fernübertragung von Daten. Telemedizinische Gesundheitsdienstleistungen werden also vorzugsweise komplett von der Auftragsvergabe, über die Ausführung bis zur Lieferung des Ergebnisses unter Zuhilfenahme von Mittel zur Fernübertragung von Daten abgewickelt .
Für die Betreiber einer telemedizinische Gesundheitsdienst- leistungen erbringenden Dienstleistungseinrichtung, oder einer ganzen Gesundheitsdienstleistungskette für telemedizinische Gesundheitsdienstleistungen, welche mehrere Dienstleistungseinrichtungen umfasst, die stets daran interessiert sind die Qualität der erbrachten Gesundheitsdienstleistungen, die Leistungsquantität der Dienstleistungseinrichtung oder der
Dienstleistungskette sowie die Ablaufprozesse beim Erbringen der telemedizinischen Gesundheitsdienstleistungen zu verbessern oder zumindest einen gewissen Status aufrechtzuerhalten, ist es wünschenswert, den jeweils aktuellen Stand hinsieht- lieh der Qualität der erbrachten Gesundheitsdienstleistungen, der Leistungsquantität der Dienstleistungseinrichtung oder der Dienstleistungskette und der Prozessgüte ermitteln zu können, um eine Beurteilung vornehmen sowie Schwachstellen aufdecken und beseitigen zu können.
Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Überwachung telemedizinischer Gesundheitsdienstleistungen derart anzugeben, dass die Überprüfung der Leistungsqualität und/oder der Leistungsquantität einer derartige telemedizinische Gesundheitsdienstleistungen erbringenden Dienstleistungseinrichtung schnell und problemlos möglich ist.
Nach der Erfindung wird diese Aufgabe gelöst durch ein Verfahren nach dem Patentanspruch 1.
Nach dem erfindungsgemäße Verfahren ermittelt eine Datenver- arbeitungseinrichtung die Anzahl der von einer oder von mehreren medizinische Datensätze aufnehmenden Personen pro Zeiteinheit, also pro Stunde, Tag oder Woche, aufgenommenen medizinischen Datensätze, wobei die Aufnahmen der Datensätze zumindest einen Teil einer zu erbringenden Gesundheitsdienst- leistung darstellen. Alternativ oder zusätzlich ermittelt die Datenverarbeitungseinrichtung Daten, welche eine Aussage über die Qualität der von den Personen aufgenommenen Datensätze erlauben, und vergleicht diese Daten und/oder die quantitativen Leistungsdaten mit vorgegebenen Soll- oder Grenzwerten. Daraus leitet die Datenverarbeitungseinrichtung eine Bewertung der quantitativen und/oder der qualitativen Leistungen für jede der medizinische Datensätze aufnehmenden Personen ab. Darüber hinaus kann die Datenverarbeitungseinrichtung, an welche aufgenommene, auszuwertende medizinische Datensätze übermittelt werden, alternativ oder zusätzlich ermitteln, wieviele medizinische Datensätze eine, vorzugsweise mehrere zur Auswertung von medizinischen Datensätzen vorgesehene Personen pro Zeiteinheit, also beispielsweise pro Stunde, Tag oder Woche, auswerten, wobei die Auswertung ebenfalls zumin- dest einen Teil einer zu erbringenden Gesundheitsdienstleistung darstellt. Des weiteren kann die Datenverarbeitungseinrichtung alternativ oder zusätzlich Daten ermitteln, welche eine Aussage über die Qualität der Auswertung der medizinischen Datensätze durch die Personen erlauben, und vergleicht diese Daten und/oder die quantitativen Leistungsdaten mit vorgegebenen Soll- oder Grenzwerten. Daraus leitet die Daten- Verarbeitungseinrichtung eine Bewertung der quantitativen und/oder der qualitativen Leistungen für jede der medizinische Datensätze auswertenden Personen ab.
Auf diese Weise kann sich beispielweise ein Betreiber einer Dienstleistungseinrichtung für telemedizinischer Gesundheitsdienstleistungen jederzeit einen Überblick über die Leistungsquantität und/oder die Leistungsqualität seiner Dienstleistungseinrichtung, insbesondere seines Personals verschaffen und Schwachstellen nicht nur hinsichtlich der Leistung einzelner Personen, sondern auch bei vermehrtem Auftreten von von vorgegebenen Soll- oder Grenzwerten abweichenden Leistungsdaten bei verschiedenen Personen in Prozessen erkennen.
Eine besonders bevorzugte Ausführungsform der Erfindung sieht vor, das die Datenverarbeitungseinrichtung eine Graphik zur Visualisierung der ermittelten Bewertungen sowie der quantitativen und/oder qualitativen Leistungsdaten der medizinische Datensätze aufnehmenden und/oder der medizinische Datensätze auswertenden Personen erzeugt . Anhand der Graphik können ein- fach und schnell Analysen hinsichtlich der quantitativen und/oder qualitativen Leistungen des Personal einer Dienstleistungseinrichtung für telemedizinische Gesundheitsdienstleistung durchgeführt werden.
Eine andere Ausführungsform der Erfindung sieht vor, dass basierend auf der Bewertung der Leistungsquantität und/oder der Leistungsqualität der medizinische Datensätze aufnehmenden Person und/oder der medizinische Datensätze auswertenden Person wenigstens eine Konsequenz abgeleitet oder eine Maß- n hme vorgeschlagen wird. Gemäß einer Variante der Erfindung besteht eine Konsequenz darin, dass einer medizinische Datensätze aufnehmenden Person keine Patienten mehr zur Aufnahme der medizinischen Datensätze zugewiesen werden, wenn beispielsweise die Qualität der aufgenommenen Datensätze nicht den vorgegebenen Soll- oder Grenzwerten entspricht. Eine Maßnahme kann beispielsweise in einer Schulung bestehen, wie Datensätze mit hoher Qualität aufgenommen werden können. Gemäß einer anderen Variante der Erfindung besteht eine Konsequenz darin, dass einer medizinische Datensätze auswertenden Person keine medizinischen Datensätze mehr zugeteilt werden, falls die von der medizinischen Datensätze auswertenden Per- son vorgenommenen Auswertungen beispielsweise nicht den qualitativen Vorgaben entsprechen. Die auf der Bewertung beruhende Konsequenz, also die Sperrung der Person, kann dabei von der Datenverarbeitungseinrichtung nur signalisiert werden oder von der Datenverarbeitungseinrichtung vorgenommen wer- den. Letzteres kann beispielsweise dadurch erfolgen, dass an das Gerät, z. B. an einen Rechner, den die Person zur Auswertung von medizinischen Datensätzen verwendet, und an den die von der Person auszuwertenden medizinischen Datensätze normalerweise automatisch von der Datenverarbeitungseinrichtung übermittelt werden, nunmehr keine medizinischen Datensätze zur Auswertung weitergeleitet werden. Eine auf Basis der Bewertung vorgeschlagene Maßnahme kann auch hier in einer Schulung einer Person liegen, um die Qualität deren Auswertungen zu erhöhen .
Eine Variante der Erfindung sieht vor, dass die medizinische Datensätze aufnehmende Person einer erste Dienstleistungseinrichtung und die medizinische Datensätze auswertende Person einer zweiten Dienstleistungseinrichtung zugeordnet ist, wel- ehe Dienstleistungseinrichtungen eine Gesundheitsdienstleistungskette bilden. Eine telemedizinische Gesundheitsdienstleistung muss also nicht durch eine einzige Dienstleistungseinrichtung, sondern kann in Funktionsteilung durch mehrere Dienstleitungseinrichtungen erbracht werden.
Gemäß einer Variante der Erfindung sind die Vorgaben zum Vergleich der Leistungen der medizinische Datensätze aufnehmen- den und/oder auswertenden Personen adaptiv. Die Vorgaben können aus statistischen Auswertungen der in der oder den Dienstleistungseinrichtungen gewonnen Daten aus einem großen Patientenkollektiv abgeleitet werden. Die Vorgaben adaptieren sich dabei mit der zeitlichen Änderung der Datenbasis.
Ausführungsformen der Erfindung sehen vor, dass die Dienstleistungseinrichtungen der Gesundheitsdienstleistungskette zumindest teilweise an verschiedenen Orten angeordnet sind, wobei die in den Dienstleistungseinrichtungen erzeugten, in Rechnern gespeicherten Daten in einer zentralen Datenverarbeitungseinrichtung zusammengeführt werden. Die Rechner der Dienstleistungseinrichtungen sind dabei miteinander und mit der zentralen Datenverarbeitungseinrichtungen vernetzt.
Nach einer weiteren Ausführungsform der Erfindung wird auch die durchschnittliche Bearbeitungszeit eines Datensatzes einer medizinische Datensätze aufnehmenden Person und/oder einer medizinische Datensätze auswertenden Person registriert, also wie lange eine die medizinischen Datensätze aufnehmende Person durchschnittlich für deren Aufnahme und eine die Datensätze auswertende Person durchschnittlich für deren Auswertung benötigt.
Nach einer Variante der Erfindung wird die Qualität der Auswertung medizinischer Datensätze durch eine medizinische Datensätze auswertende Person derart ermittelt, dass gezielt telemedizinische Gesundheitsdienstleistungen betreffende bekannte medizinische Datensätze, deren Auswertungen bekannt sind, zu zur Auswertung anstehenden medizinischen Datensätzen hinzugefügt werden, die aktuellen Auswertungen der gezielt hinzugefügten bekannten medizinischen Datensätze registriert werden, die aktuellen Auswertungen der bekannten medizinischen Datensätze mit den bekannten Auswertungen der bekannten medizinischen Datensätze verglichen werden, und dass die Anzahl der aktuellen Auswertungen ermittelt wird, welche sich von den bekannten Auswertungen der bekannten medizinischen Datensätze signifikant unterscheiden.
Gemäß einer Variante der Erfindung stammen die bekannten Auswertungen der bekannten medizinischen Datensätze von der medizinische Datensätze auswertenden Person selbst, d.h. es wird überprüft, ob die jeweilige Person bei mehrfacher Auswertung eines medizinischen Datensatzes zu unterschiedlichen Ergebnissen gelangt .
Gemäß einer andere Variante werden die bekannten Auswertungen der bekannten medizinischen Datensätze der medizinische Datensätze auswertenden Person zum ersten Mal vorgelegt.
Ausführungsformen der Erfindung sehen vor die Sensitivität und die Spezifität zu überprüfen. Bei der Sensitivität wird dabei anhand der bekannten medizinischen Datensätze, überprüft, wieviele bekannte medizinische Datensätze, welche eindeutig auf eine Krankheit oder Abnormalitat hinweisen, von der medizinische Datensätze auswertenden Person als solche erkannt werden. Bei der Spezifität wird anhand der bekannten medizinischen Datensätze überprüft, wieviele bekannte medizinische Datensätze, welche eindeutig nicht auf eine Krankheit oder Abnormali at hinweisen, von der Person als solche er- kannt werden.
Nach Varianten der Erfindung wird überprüft, wie lange ein von einer Dienstleistungseinrichtung verwendetes medizinisches Geräte für telemedizinische Gesundheitsdienleistungen zugelassen ist, bis es hinsichtlich seiner Funktion überprüft werden muss, und es wird der Status in bezug auf die Überprüfung signalisiert. Auf diese Weise werden auch von der Dienstleistungseinrichtung verwendete medizinische Geräte in die automatisierte Überwachung der qualitativen Leistungen einer Dienstleistungseinrichtung einbezogen. Gemäß einer Variante der Erfindung ist es dabei vorgesehen den Betrieb ei- nes medizinischen Gerätes zu sperren, wenn die Zeit für die Betriebszulassung des Gerätes überschritten ist.
Eine Ausgestaltung der Erfindung sieht vor, dass es sich bei den medizinischen Datensätzen um Bilddaten, gemäß Varianten der Erfindung um Ophthalmologie-Bilddaten, Mammographie- Bilddaten, Pathologie-Bilddaten oder Dermatologie-Bilddaten handelt.
Nach weiteren Ausgestaltungen der Erfindung werden die Verfügbarkeit der medizinische Datensätze aufnehmenden Person und/oder der medizinische Datensätze auswertenden Person, die Auslastung der medizinische Datensätze aufnehmenden Person und/oder der medizinische Datensätze auswertenden Person und/oder der von den Personen verwendeten Geräte, die Anzahl der Gesundheitsdienstleistungen pro Zeiteinheit, die Anzahl der Gesundheitsdienstleistungen, welche keinen Befund ergaben, und die Anzahl der Gesundheitsdienstleistungen, bei denen medizinische Komplikationen auftraten, registriert.
Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung ist in den beigefügten schematischen Zeichnung dargestellt. Es zeigen
Fig. 1 eine Struktur einer Gesundheitsdienstleistungskette zur Erbringung einer telemedizinischen Gesundheitsdienstleistungen und Fig. 2 ausschnittsweise eine Visualisierung der quantitativen und qualitativen Leistungen von Teilen der Gesundheitsdienstleistungskette
Die in Fig. 1 gezeigte Gesundheitsdienstleistungskette für telemedizinische Gesundheitsdienstleistungen umfasst im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels .zwei Dienstleistungseinrichtung A, B und eine zentrale Datenverarbeitungseinrich- tung 9. Die Dienstleistungseinrichtung A umfasst vier Rechner 1 bis 4 in Form von PCs (Personal Computer) und die Dienstleistungseinrichtung B vier Rechner 5 bis 8 ebenfalls in Form von PCs. Die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung 9 sowie die PCs 1 bis 8 sind im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels an ein Kommunikationsnetz 10 angeschlossen und können demnach miteinander kommunizieren. Die Gesundheitsdienst- leistungskette ist vorliegend auf telemedizinische Gesundheitsdienstleistungen spezialisiert, welche die Ophthalmolo- gie, also die Augenheilkunde betreffen, wobei in der örtlich von der Dienstleistungseinrichtung B getrennten Dienstleistungseinrichtung A medizinische Datensätze in Form von Ophthalmologie-Bildern aufgenommen werden, welche in der Dienstleistungseinrichtung B ausgewertet werden.
Die PCs 1 bis 4 sind für die Dienstleistungseinrichtung A arbeitenden Personen Pl bis P4 zugeordnet, welche die Ophthalmologie-Bildern, z.B. Bilddaten vom Augenhintergrund eines Patienten, aufnehmen. Hierzu sind an die PCs 1 bis 4 diagnostische Geräte 11 bis 14 angeschlossen. Die mit den Geräten 11 bis 14 aufgenommenen Bilddatensätze werden an den jeweils zugehörigen PC 1 bis 4 übermittelt, welche die Bild- datensätze über das Kommunikationsnetz 10 an die zentrale
Datenverarbeitungseinrichtung 9 weiterleiten. Bei dem Kommunikationsnetz kann es sich im Übrigen um eine öffentliches oder auch um ein speziell von der Gesundheitsdienstleistungs- kette eingerichtetes und betriebenes Kommunikationsnetz han- dein.
Die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung 9 speichert die aufgenommenen Bilddatensätze zwischen und verteilt diese über das Kommunikationsnetz 10 an die PCs 5 bis 8 der Dienstleis- tungseinrichtung B, welche Personen P5 bis P8 zugeordnet sind, die die Bilddatensätze auswerten, daraus medizinische Entscheidungen ableiten und gegebenenfalls einen Befund erstellen.
Im Zuge des Betriebes der Gesundheitsdienstleistungskette registriert die Datenverarbeitungseinrichtung 9 jeweils wie viele Bilddatensätze von jedem der PCs 1 bis 4 der Dienst- > O t tυ H H σι O LΠ o LΠ O cπ
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tungszeit registriert, d.h. die Zeit, welche eine der Personen P5 bis P8 benötigt um einen Bilddatensatz auszuwerten, und die durchschnittliche Bearbeitungszeit für die Auswertung eines Bilddatensatzes für jede Person P5 bis P8 ermittelt.
Darüber hinaus überprüft die Datenverarbeitungseinrichtung 9 mit welcher Qualität die Personen P5 bis P8 die Bilddatensätze auswerten, indem gezielt ohne Wissen der Personen P5 bis P8 Bilddatensätze, deren Auswertungen bekannt ist, zu den zur Auswertung durch die Personen P5 bis P8 anstehenden Bilddatensätze hinzugefügt werden. Auf diese Weise wird die intra- und die interindividuelle Variabilität der Auswertungen einer jeden der Personen P5 bis P8 überprüft. Im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels sind etwa 20% der einer der Per- sonen P5 bis P8 übermittelten Bilddatensätze und deren Auswertungen bekannt. In 10% aller einer Person vorgelegten Bilddatensätze stammen die Auswertungen von der Person selbst, wodurch die intraindividuelle Variabilität der Person überprüft werden kann. Die Person P5 bewertet also beispiels- weise 10% der ihr vorgelegten Bilddatensätze wenigsten zweimal. In 10% aller vorgelegten Bilddatensätze werden die Bilddatensätze, deren Auswertungen bekannten sind, der jeweiligen Person zum ersten Mal zur Bewertung vorgelegt, wodurch die interindividuelle Variabilität der Person überprüft wird.
Die Datenverarbeitungseinrichtung 9 registriert dabei die aktuellen Auswertungen der gezielt hinzugefügten bekannten medizinischen Bilddatensätze. Zur Beurteilung der Qualität der von den Personen P5 bis P8 vorgenommenen Auswertungen wird im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels die Sensitivität und die Spezifität für eine jede der Personen P5 bis P8 ermittelt. Ein Maß für die Sensitivität erhält die Datenverarbeitungseinrichtung 9, indem sie anhand der 20% bekannter Auswertungen von Bilddatensätzen überprüft, wievie- le bekannte Bilddatensätze, welche eindeutig auf eine Krankheit oder Abnormalität hinweisen, von der jeweiligen Person als solche erkannt werden, so dass die jeweilige Person einen entsprechenden Befund erstellt. Ein Maß für die Spezifität erhält die Datenverarbeitungseinrichtung 9, indem sie anhand der 20% bekannten Auswertungen von Bilddatensätzen überprüft, wieviele bekannte medizinische Bilddatensätze, welche eindeu- tig nicht auf eine Krankheit oder Abnormalität hinweisen, von der Person als solche erkannt werden, die Person also Bilddatensätze, welche beispielweise gesundes Gewebe zeigen, auch als solche einstuft. Sowohl für die Sensitivität als auch für Spezifität einer jeden Person P5 bis P8 ermittelt die Daten- Verarbeitungseinrichtung 9 eine Maßzahl. Im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels wird jeweils eine Prozentzahl ermittelt, welche mit ebenfalls in Prozent angegebenen Grenzwerten verglichen werden, um zu einer Bewertung der qualitativen Leistung der jeweiligen Person zu gelangen. Der Grenz- wert liegt vorliegend für die Sensitivität bei 80%, d.h. anhand der Bilddatensätze zu erkennende Krankheiten müssen zu 80% von den Personen P5 bis P8 erkannt werden. Für die Spezifität liegt der Grenzwert vorliegend ebenfalls bei 80%, d.h. Bilddatensätze, welche keine Krankheiten oder Abnormalitäten erkennen lassen, müssen zu 80% von den Personen P5 bis P8 erkannt werden. Auch diese beiden Grenzwerte müssen nicht notwendigerweise fest vorgegeben sein, sondern können adaptiv sein. Basierend auf vorgenommenen Auswertungen können die Grenzwerte also variieren.
Die Datenverarbeitungseinrichtung 9 registriert über die PCs 1 bis 4 auch die Gerätezertifikation der Geräte 11 bis 14, d.h. wie lange die Geräte 11 bis 14 noch für die Aufnahme von Bilddatensätzen eingesetzt werden dürfen bis diese hinsieht- lieh ihrer Funktion überprüft werden müssen.
Weiterhin werden von der Datenverarbeitungseinrichtung 9 über die PCs 1 bis 8 die aktuelle Verfügbarkeit der Person Pl bis 8, die Auslastung der Person Pl bis P8 sowie die Auslastung der von den Personen Pl bis 8 verwendeten Geräte, also der
PCs 1 bis 8 und der Geräte 11 bis 14 registriert. Anhand dieser Informationen kann die Datenverarbeitungseinrichtung 9 CO ω t t μ> μ> o LΠ σ LΠ o LΠ
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werden. Die Datenverarbeitungseinrichtung 9 stellt hierzu eine Visualisierungsprogramm zur Verfügung, mit eine Auswahl der zu visualisierenden Daten getroffen werden kann.
Eine derartige Graphik mit von dem Betreiber ausgewählten Informationen, welche den Betrieb der Gesundheitsdienstleistungskette betreffen, ist in der Fig. 2 gezeigt.
Die Graphik zeigt im Feld I die Leistungsquantität der Perso- nen Pl, P2 , P5 und P6 am Ende einer Arbeitswoche. So ist zu erkennen, dass die Person Pl nur 4 Bilddatensätzen aufgenommen hat, obwohl 10 Bilddatensätze aufzunehmen waren, während die Person P2 17 Bilddatensätzen aufgenommen hat, obwohl 20 Aufnahmen zu erledigen waren. Während die Person P5 alle von ihr geforderten 50 Auswertungen von Bilddatensätzen vorgenommen hat, erreichte die Person P6 nur 40 von 50 geforderten Auswertungen. Weiterhin ist zu erkennen, dass die Personen P5 bis P8 von den von der Dienstleistungseinrichtung B geforderten 200 Auswertungen von Bilddatensätzen pro Woche nur 170 tatsächlich ausgewertet haben. Im Feld I ist außerdem visua- lisiert, dass in der Woche in nur 2 Fällen von den 170 bearbeiteten Fällen nach einer Auswertungen medizinische Komplikationen bei den betroffenen Patienten aufgetreten sind. Eine solche Komplikation kann beispielsweise eine Infektion sein. Des weiteren wurde in 90 von den 170 Fällen kein Befund erstellt, also keine Krankheit diagnostiziert. Exemplarisch ist in einer Ampeldarstellung für die Person P5 gezeigt, dass deren mittlere bzw. durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Fall, also die Auswertung eines Bilddatensatzes, kleiner 3 Stunden war.
In einem Feld II der Graphik ist die Leistungsquantität und die Leistungsqualität der Personen P3 und P4 visualisiert .' Es ist zu erkennen, dass die Person P3 80% der von ihre gefor- derten Aufnahmen von Bildern und die Person P4 60% der von ihre geforderten Aufnahmen von Bildern durchgeführt haben. Darüber hinaus zeigt die Graphik die Einteilung der Bildauf- ω L t to H H
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1 LΠ 1 o 1 P
nicht erreicht wurden. Neben der Ampelbewertung ist zusätzlich die durchschnittliche Bearbeitungszeit aufgezeigt, welche die Person P5 für eine Auswertung eines Bildes benötigte. Für etwa die Hälfte der Bilder benötigte die Person P5 weni- ger als 3 Stunden für die Auswertung. Für etwa ein Drittel der Bilder benötigte die Person P5 mehr als vier Stunden und für den Rest benötigte die Person zwischen 3 und 4 Stunden. Die beiden der Person P6 zugeordneten Säulen zeigen, dass bei der Überprüfung der intraindividuellen Variabilität der Per- son P5 die Sensitivität wie auch die Spezifität über der 80% Vorgabe liegen. Bei der Überprüfung der interindividuellen Variabilität erreicht die Person bezüglich der Sensitivität einen Wert über 80%, der Wert der Spezifität liegt genau auf der 80% Vorgabe. Die Person erhält auf der neben den Säulen platzierten Ampelbewertung ein Gelblicht, was aus der
Schwarz-Weiß-Graphik farblich nicht erkennbar ist, um zu signalisieren, dass wegen des Grenzfalls Vorsicht geboten ist. Neben der Ampelbewertung ist auch für die Person P6 zusätzlich die durchschnittliche Bearbeitungszeit aufgezeigt, wel- ehe die Person P6 für eine Auswertung eines Bildes benötigte. Für mehr als die Hälfte der Bilder benötigte die Person P6 weniger als 3 Stunden für die Auswertung. Für etwa ein Viertel der Bilder benötigte die Person P5 mehr als vier Stunden und für den Rest benötigte die Person zwischen 3 und 4 Stun- den.
In Feld IV der Graphik sind einige Konsequenzen signalisiert, welche aus den der Datenverarbeitungseinrichtung 9 vorliegenden Daten abgleitet wurden. Ebenfalls aus einer Ampeldarstel- lung wird deutlich, dass die Personen Pl und P5 gesperrt werden. Die Sperrung der Person P5 ergibt sich aus der Bewertung in Feld III, da Qualitätsvorgaben nicht erreicht wurden. Die Person P5 bzw. deren PC 5 erhält demnach keine Bilddaten mehr zur Auswertung. Die Sperrung der Person P5 führt im Falle des vorliegenden AusführungsbeiSpiels dazu, dass sich die Person P5 einer Schulung unterziehen muss, um deren Auswertungen von Bildern zu verbessern. Diese aus der Bewertung abgeleitete ω U) t t F> μ>
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Die zu erbringende telemedizinische Gesundheitsdienstleistung muss dabei nicht notwendigerweise die Aufnahme und Auswertung von Bildinformationen betreffen, sondern kann auch nur die Auswertung von Bildinformationen betreffen. Die ist zum Bei- spiel dann der Fall, wenn ein niedergelassener Arzt Bildaufnahmen zur Auswertung unter Zuhilfenahme von Mitteln zur Datenfernübertragung an einen Spezialisten übermittelt . Des weiteren kann eine telemedizinische Gesundheitsdienstleistung auch nur in der Aufnahme von Bildinformationen liegen. Dies ist dann der Fall, wenn eine Bildaufnahmeeinrichtung in Folge von Aufträgen beispielsweise für einen niedergelassenen Arzt Bildinformationen aufnimmt und diese dem Arzt mit Mittel zur Datenfernübertragung übermittelt. In diesen Fällen ermittelt die Datenverarbeitungseinrichtung demnach nur quantitative und/oder qualitative Leistungsdaten für die diese Leistungen erbringenden Dienstleistungseinrichtunge .
Anstelle von Ophthalmologie-Bildern können mit der Gesundheitsdienstleistungskette auch Mammographie-Bilder, Patholo- gie-Bilder oder Dermatologie-Bilder aufgenommen und ausgewertet werden. Des weitern muss es sich bei den medizinischen Datensätzen nicht notwendigerweise nur um Bilddatensätze handeln. Die medizinischen Datensätze können auch andere physische Daten, z.B. Blutdruckwerte, Blutzuckerwerte etc., und psychische Parameter, bisherige Diagnosen und Therapien aufweisen.
Die in Fig. 2 gezeigte Visualisierung der Leistungsquantität und der Leistungsqualität von Personen sowie deren Bewertung und die daraus resultierenden Konsequenzen sind ebenfalls nur exemplarisch zu verstehen. Es können dabei nicht nur die ausführlich beschriebenen Parameter erfasst, bewertet und visua- lisiert werden. Vielmehr können, wie bereits angedeutet, auch die Verfügbarkeit der medizinische Datensätze aufnehmenden Personen Pl bis P4 und/oder der medizinische Datensätze auswertenden Personen P5 bis P8, die Auslastung der medizinische Datensätze aufnehmenden Personen Pl bis P4 und/oder der medi- zinische Datensätze auswertenden Personen P5 bis P8 und/oder der von den Personen verwendeten Geräte 11 bis 14, die Anzahl der von der gesamten Gesundheitsdienstleistungskette bearbeiteten Gesundheitsdienstleistungen pro Zeiteinheit, die Anzahl der von der gesamten Gesundheitsdienstleistungskette bearbeiteten Gesundheitsdienstleistungen, welche keinen Befund ergaben, und die Anzahl der von der gesamten Gesundheitsdienst- leistungskette bearbeiteten Gesundheitsdienstleistungen, bei denen medizinische Komplikationen auftraten, oder nur Aus- schnitte davon registriert, bewertet und visualisiert werden.
Die Bewertung muss dabei nicht notwendigerweise in einer Ampeldarstellung erfolgen.
Das erfindungsgemäße Verfahren erlaubt es auch für gleichartige oder falls zweckmäßig auch für verschiedenartige Dienstleistungseinrichtungen einer Gesundheitsdienstleistungskette gleichartig aufgebaute Graphiken zu erzeugen und diese zum Vergleich der Leistungsquantität und/oder Leistungsqualität einander gegenüberzustellen und daraus eine Bewertung abzuleiten. Die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung 9 stellt hierzu alle relevanten Daten seinen sie technisch, organisatorischer Art, sein sie medizinischer Art oder seien sie ökonomischer Art zur Verfügung.
Die Analyse der im Zuge der Erbringung einer telemedizinischen Gesundheitsdienstleitung anfallenden Daten muss im Übrigen nicht notwendigerweise nur durch die zentrale Datenverarbeitungseinrichtung 9 erfolgen. Vielmehr können auch die Rechner 1 bis 8 bereits Analysen anstellen. Beispielsweise können die Rechner 1 bis 4 bereits Qualitätsuntersuchungen der aufgenommenen Bilder und die Rechner 5 bis 8 Qualitätsuntersuchungen hinsichtlich der Auswertung der Bilder anstellen.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur automatisierten Überwachung mit welcher Qualität wenigstens eine einer Dienstleistungseinrichtung (A, B) zur Erbringung telemedizinischer Gesundheitsdienstleistungen zugehörige Person (Pl bis P8) als Teil einer telemedizinischen Gesundheitsdienstleistung medizinische Datensätze aufnimmt und/oder auswertet und/oder zur automatisierten Überwachung der Leistungsquantität der die medizinischen Datensätze aufnehmenden Person (Pl bis P4) und/oder der die medizinischen Datensätze auswertenden Person (P5 bis P8) durch eine Datenverarbeitungseinrichtung (9) aufweisend folgende Verfahrenschritte: a) Ermittlung der Anzahl der von der medizinische Datensätze aufnehmenden Person (Pl bis P4) pro Zeiteinheit aufgenommen medizinischen Datensätze und/oder der Anzahl der von der medizinische Datensätze auswertenden Person (P5 bis P8) pro Zeiteinheit ausgewerteten medizinischen Datensätze, und/oder Ermittlung von die Qualität der Aufnahmen und/oder der Auswertung der medizinischen Datensätze charakterisierenden Daten, b) Vergleich der Anzahl der von der medizinische Datensätze aufnehmenden Person (Pl bis P4) aufgenommenen medizinischen Datensätze und/oder der Anzahl der von der medizi- nische Datensätze auswertenden Person (P5 bis P8) ausgewerteten medizinischen Datensätze und/oder der die Qualität der Aufnahmen und/oder der Auswertung charakterisierenden Daten mit Vorgaben, und c) Bewertung der Leistungsquantität und/oder der Leistungs- qualität der medizinische Datensätze aufnehmenden Person
(Pl bis P4) und/oder der medizinische Datensätze auswertenden Person (P5 bis P8) .
2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem eine Graphik zur Visua- lisierung der Bewertung der Leistungsquantität und/oder der
Leistungsqualität der medizinische Datensätze aufnehmenden Person (Pl bis P4) und/oder der medizinische Datensätze auswertenden Person (P5 bis P8) erzeugt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem basierend auf der Bewertung der Leistungsquantität und/oder der Leistungsqualität der medizinische Datensätze aufnehmenden Person (Pl bis P4) und/oder der medizinische Datensätze auswertenden Person (P5 bis P8) wenigstens eine Konsequenz abgeleitet oder eine Maßnahme vorgeschlagen wird.
4. Verfahren nach Anspruch 3 , bei dem eine Konsequenz darin besteht, dass einer medizinische Datensätze aufnehmende Person (Pl bis P4) keine Patienten mehr zur Aufnahme der medizinischen Datensätze zugewiesen werden.
5. Verfahren nach Anspruch 3 oder 4 , bei dem eine Konsequenz darin besteht, dass einer medizinische Datensätze auswertenden Person (P5 bis P8) keine medizinischen Datensätze mehr zugeteilt werden.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, bei dem die medizinische Datensätze aufnehmende Person (Pl bis P4) einer ersten Dienstleistungseinrichtung (A) und die medizinische Datensätze auswertende Person (P5 bis P8) einer zweiten Dienstleistungseinrichtungen (B) zugeordnet ist, welche
Dienstleistungseinrichtungen (A, B) eine Gesundheitsdienstleistungskette bilden.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, bei dem die Vorgaben zum Vergleich der Leistungsquantität und/oder der
Leistungsqualität der medizinische Datensätze aufnehmenden Person (Pl bis P4) und/oder der medizinische Datensätze auswertenden (P5 bis P8) Person adaptiv sind.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 6 oder 7, bei dem die Dienstleistungseinrichtungen (A, B) der Gesundheitsdienstleistungskette zumindest teilweise an verschiedenen Orten 00 L to t H μ>
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nische Datensätze auswertenden Person (P5 bis P8) selbst stammen.
13. Verfahren nach Anspruch 11 oder 12, bei dem die bekannten Auswertungen der bekannten medizinischen Datensätze der medizinische Datensätze auswertenden Person (P5 bis P8) zum ersten Mal vorgelegt werden.
14. Verfahren nach einem der Ansprüche 11 bis 13, bei dem anhand der bekannten medizinischen Datensätze, überprüft wird, wieviele bekannte medizinische Datensätze, welche eindeutig auf eine Krankheit oder Abnormalität hinweisen, von der medizinische Datensätze auswertenden Person (P5 bis P5) als solche erkannt werden.
15. Verfahren nach einem der Ansprüche 11 bis 14, bei dem anhand der bekannten medizinischen Datensätze überprüft wird, wieviele bekannte medizinische Datensätze, welche eindeutig nicht auf eine Krankheit oder Abnormalität hinweisen, von der Person (P5 bis P8) als solche erkannt werden.
16. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 15, bei dem ü- berprüft wird, wie lange ein von einer Dienstleistungseinrichtung (A, B) verwendetes medizinisches Geräte (11 bis 14) für telemedizinische Gesundheitsdienleistungen zugelassen ist, bis es hinsichtlich seiner Funktion überprüft werden muss .
17. Verfahren nach Anspruch 16, bei dem der Status in bezug auf die Überprüfung des Gerätes (11 bis 14) signalisiert wird.
18. Verfahren nach Anspruch 16 oder 17, bei dem das medizinische Gerät (11 bis 14) gesperrt wird, wenn die Zeit für die Betriebszulassung des Gerätes (11 bis 14) überschritten ist.
19. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 18, bei dem die medizinischen Datensätze Bilddaten sind.
20. Verfahren nach Anspruch 19, bei dem die Bilddaten Ophthalmologie-Bilddaten, Mammographie-Bilddaten, Pathologie- Bilddaten oder Dermatologie-Bilddaten sind.
21. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 20, bei dem die Verfügbarkeit der medizinische Datensätze aufnehmenden Person (Pl bis P4) und/oder der medizinische Datensätze auswertenden Person (P5 bis P8) registriert wird.
22. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 21, bei dem die Auslastung der medizinische Datensätze aufnehmenden Person (Pl bis P4) und/oder der medizinische Datensätze auswertenden Person (P5 bis P8) und/oder der von den Personen (Pl bis P8) verwendeten Geräte (1 bis 8, 11 bis 14) registriert wird.
23. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 22, bei dem die Anzahl der bearbeiteten Gesundheitsdienstleistungen pro Zeiteinheit registriert wird.
24. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 23, bei dem die Anzahl der bearbeiteten Gesundheitsdienstleistungen, welche keinen Befund ergaben, registriert wird.
25. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 24, bei dem die Anzahl der bearbeiteten Gesundheitsdienstleistungen, bei denen medizinische Komplikationen auftraten, registriert wird.
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