TL;DR
- Doppelte Datensätze im Gesundheitswesen entstehen oft, wenn ein Patient über mehrere Kanäle kommt.
- Familienmitglieder, die eine Telefonnummer oder E-Mail-Adresse teilen, sind in der Regel eigenständige Patienten.
- Kliniken mit ähnlichen Namen oder einer gemeinsamen Telefonnummer können wie doppelte Datensätze aussehen.
- Viele Gesundheitsorganisationen brauchen eine Compliance-Prüfung, bevor ein Tool auf Patientendaten zugreifen darf.
- Dedupely findet doppelte Patienten- und Überweisungsdatensätze und passt sich an Ihren Compliance-Prüfprozess an.
Kliniken, Praxen, Klinikverbünde und Gesundheitsdienste nutzen häufig ein CRM für alles rund um die Versorgung. Dazu gehören Anfragen, Buchungen, Erinnerungen, Überweisungen und die Kontaktaufnahme mit Patienten.
Patienten erreichen diese Teams auf vielen Wegen. Eine Person kann ein Webformular ausfüllen, eine Woche später das Servicecenter anrufen und im Monat darauf über eine Empfehlung kommen. Jeder Kanal kann einen neuen Datensatz anlegen, und die Patientenhistorie zerfällt in Einzelteile.
In diesem Beitrag erfahren Sie, woher Duplikate im Gesundheitswesen stammen und welche Datensätze nur wie Duplikate aussehen. Sie erfahren außerdem, warum die Compliance-Prüfung vor jeder Bereinigung kommt und wie Sie Patientendatensätze danach sicher zusammenführen.
Woher Dubletten in einem CRM im Gesundheitswesen stammen
Jede Organisation erfasst Daten anders, daher variieren die Ursachen. Diese kommen häufig vor.
Webformulare und Online-Buchung
Kontaktformulare, Terminanfragen und Newsletter-Anmeldungen schicken jeweils Datensätze an das CRM. Ein Patient, der eine andere E-Mail verwendet oder sich bei derselben vertippt, kann einen zweiten Kontakt erzeugen. Warum Webformulare doppelte Kontakte erzeugen behandelt diese Quelle im Detail.
Callcenter und Empfangsbereiche
Mitarbeitende am Telefon arbeiten schnell. Findet die Suche nach dem Namen den Patienten nicht, oft wegen einer abweichenden Schreibweise, legen sie einen neuen Datensatz an und machen weiter.
Empfehlungen
Überwiesene Patienten kommen oft mit Daten einer anderen Praxis. Der Name ist evtl. förmlich, während der Patient eine Kurzform nutzt, und die Festnetznummer hat er Ihnen nie genannt.
Auch Empfehlungsquellen teilen sich auf. Ein überweisender Arzt kann als „Dr. Ruiz“, „A. Ruiz MD“ und unter dem Namen der Praxis erscheinen.
Importe und verbundene Systeme
Patientenlisten aus Termin- oder Praxissystemen, Kampagnenlisten und Datensätze einer neu angebundenen Klinik werden irgendwann alle importiert. Wenn der Import nicht über das Feld abgleicht, das Ihr CRM verwendet, legt er Personen an, die Sie bereits haben.
Was im Gesundheitswesen als Duplikat gilt
Was als Dublette gilt, ist von Fall zu Fall verschieden. Was ein Gesundheitsteam als Dublette betrachtet, sieht ein anderes womöglich nicht so. Der Merge zweier verschiedener Patienten kann echten Schaden anrichten, daher verdienen die folgenden Fälle eine Entscheidung, bevor jemand zusammenführt.
Familienmitglieder, die ein Telefon oder eine E-Mail-Adresse teilen
Ein Elternteil bucht für drei Kinder mit einer E-Mail-Adresse. Eine pflegende Person gibt ihre eigene Telefonnummer für einen älteren Angehörigen an. Diese Datensätze teilen ein Schlüsselfeld und gehören trotzdem zu unterschiedlichen Patienten.
Gemeinsam genutzte Kontaktdaten sind ein häufiger Grund, warum zwei Datensätze sich ähneln. Umgang mit verwandten Datensätzen, die wie Duplikate aussehen behandelt Familienmitglieder und gemeinsame Postfächer.
Eltern und Kinder mit demselben Namen
Vater und Sohn können denselben vollständigen Namen, dieselbe Wohnadresse und dieselbe Telefonnummer haben. Ein Zusatz wie "Jr." kann bei einem Datensatz stehen und beim anderen fehlen. Ein Geburtsdatum, sofern Ihr CRM eines speichert, unterscheidet die beiden.
Kliniken und Praxen, die getrennt bleiben müssen
Standorte einer Gruppe können Markenname, Domain und zentrale Telefonleitung teilen. Es können trotzdem eigenständige Praxen sein, teils mit eigenen juristischen Personen, eigenem Personal und eigenen Patienten.
Ob ein Patient, der in zwei Kliniken behandelt wurde, ein oder zwei Datensätze haben sollte, hängt davon ab, wie Ihre Organisation arbeitet. CRM-Dublettenbereinigung für Unternehmen mit mehreren Standorten erklärt, wie Sie entscheiden.
Überweisende Leistungserbringer zweimal erfasst
Der eigene Datensatz eines Arztes und der seiner Praxis sind verwandte Datensätze, die getrennt bleiben. Zwei Datensätze für denselben Arzt in derselben Praxis, mit und ohne "Dr.", sind meist Duplikate.
So gleichen Sie Gesundheitsdatensätze ab
Verwenden Sie für Patientendatensätze die von Ihrer Organisation freigegebenen Identitätsprüfungen. E-Mail-Adressen, Telefonnummern oder Vornamen können geteilt werden. Gleichen Sie Kandidaten anhand verifizierter Kennungen ab und klären Sie widersprüchliche Angaben, bevor Sie zusammenführen. Überweisende Stellen und Praxisdatensätze brauchen eigene Abgleichkriterien.
| Datensatz | Starten Sie mit | Probieren Sie dann | Achten Sie auf |
|---|---|---|---|
| Patienten | Freigegebene Patientenkennung, gegen das Quellsystem geprüft | Identitätsprüfung anhand der freigegebenen Kennungen der Organisation | Eltern, Kinder und Betreuungspersonen, die sich eine E-Mail-Adresse oder Telefonnummer teilen |
| Überweisende Ärzte | Genaue E-Mail | Name mit Praxis, ohne Titel wie "Dr." und "MD" | Ein Arztdatensatz, der mit dem Datensatz seiner Praxis übereinstimmt |
| Überweisende Praxen | Website-Domain | Praxisname mit Straßenadresse | Gruppen, deren Praxen dieselbe Domain nutzen |
| Ihre eigenen Kliniken | Straßenadresse mit Postleitzahl | Die Direktwahl der Klinik | Eine zentrale Telefonleitung, die alle Standorte teilen |
Warum die Compliance-Prüfung zuerst kommt
Ein Deduplizierungstool liest die Datensätze, die es vergleicht, und verändert sie beim Zusammenführen. Im Gesundheitswesen können diese Datensätze persönliche und gesundheitsbezogene Angaben enthalten, daher prüfen viele Organisationen jedes Tool, bevor es angebunden wird.
Beziehen Sie Ihr Compliance- oder Sicherheitsteam ein, sobald ein Tool passend erscheint. Es wird wissen wollen, wo Daten gespeichert werden, wer darauf zugreifen kann, wie sie genutzt werden und welche Zertifizierungen gelten. Was Sicherheitsteams zu einem Tool für die Dublettenbereinigung fragen listet diese Fragen auf und zeigt, wie eine klare Antwort aussieht.
Sagen Sie den Prüfern, welche Datensätze das Tool lesen wird
Manche Tools synchronisieren ein ganzes CRM-Objekt mit allen Datensätzen. Listen Sie die Objekte auf, die Sie verbinden möchten, und welche Felder darin sensible Angaben enthalten. Prüfende können dann beurteilen, welche Daten das Tool sehen wird.
Festlegen, wer zusammenführen darf
Legen Sie fest, wer in Ihrem Team Datensätze prüft und zusammenführt, und ob die Rollen, die Zwei-Faktor-Authentifizierung und das Audit Log des Tools zu Ihren Richtlinien passen. Weniger Personen mit Merge-Berechtigung bedeuten weniger Überraschungen.
So führen Sie Patientendatensätze sicher zusammen
Mit den offensichtlichen Dubletten beginnen
Beginnen Sie mit einer kleinen Gruppe, deren Identität im autorisierten Quellsystem bestätigt wurde. Verwenden Sie die Patientenkennungen und den Prüfprozess, den Ihre Organisation freigibt. Eine gemeinsame E-Mail-Adresse und ein gemeinsamer Vorname belegen nicht, dass zwei Datensätze zur selben Patientin oder zum selben Patienten gehören.
Patientenidentität vor jeder Zusammenführung bestätigen
Wenden Sie die Identitätsprüfung auch bei exakten Übereinstimmungen von Kontaktdaten an. Verwenden Sie freigegebene Kennungen und bestätigende Angaben, und lassen Sie befugtes Personal Abweichungen klären. Familienmitglieder können Namen, Geburtsdaten oder Kontaktdaten teilen; kein einzelnes gemeinsames Kontaktfeld reicht aus, um Patienten zusammenzuführen.
Legen Sie fest, was jede Zusammenführung behält
- Kommunikationspräferenzen: eine auf einem der beiden Datensätze erfasste Abmeldung sollte die Zusammenführung überdauern.
- Bevorzugte Klinik und Verantwortlicher: entscheiden, welcher Standort und welche Koordinationsstelle den Patienten betreut.
- Empfehlungsquelle: Behalten Sie den ursprünglichen Verweis, damit überweisende Ärzte die Zuordnung erhalten.
- Kontaktdaten: meist gewinnen die neuesten Telefon- und E-Mail-Werte, aber behalten Sie ältere Werte, wo Ihr CRM mehrere erlaubt.
Ablehnen, was keine Dublette ist
Wenn Sie sicher sind, dass zwei Datensätze verschiedene Personen betreffen, etwa Eltern und Kind, lehnen Sie den Treffer ab, damit er bei künftigen Suchen nicht mehr auftaucht. Sind Sie unsicher, fragen Sie vor dem Zusammenführen an der Rezeption oder in der Praxis nach. Dort weiß man oft, welcher Patient welcher ist.
Dokumentieren Sie jeden Merge
Zusammenführungen sind in vielen CRMs dauerhaft. Halten Sie fest, was jede Zusammenführung geändert hat, mit den ursprünglichen Werten, damit Sie später Fragen von Patienten, Praxen oder Prüfern beantworten können.
Wie Dedupely Gesundheitsteams hilft, pro Patient einen Datensatz zu halten
Bevor Sie Patientendaten verbinden, lassen Sie den autorisierten Bereich den konkreten Datensatz, die Verarbeitungsvereinbarungen und die erforderlichen Vereinbarungen freigeben. Dedupely's Sicherheitsseite und Trust Center können diese Prüfung unterstützen; sie begründen keine Berechtigung für einen bestimmten Patientendatensatz. Für eine freigegebene Nutzung prüfen Sie Kandidaten in unterstützten CRM-Objekten, bestätigen die Identität über den Prozess Ihrer Organisation und sehen sich jede Zusammenführung vorab an. Dies ersetzt keinen Patientenabgleich im klinischen Quellsystem.
Ein Patient, ein Datensatz, mit Sorgfalt
Doppelte Einträge im Gesundheitswesen entstehen durch die vielen Wege, auf denen Patienten Kontakt aufnehmen: Formulare, Anrufe, Überweisungen und Importe. Jeder Weg ist für sich plausibel, zusammen spalten sie einen Patienten auf mehrere Datensätze auf.
Die Lösung beginnt mit der Freigabe der tatsächlichen Daten und einer verlässlichen Möglichkeit, die Patientenidentität zu bestätigen. Familienmitglieder, Namensvetter und getrennte Praxen bleiben getrennt. Führen Sie nur bestätigte Identitäten zusammen und geben Sie unsichere Treffer an autorisierte Mitarbeiter weiter.
Referenzen: Sicherheit bei Dedupely; Dedupely Trust Center.
Häufige Fragen
Warum gibt es in unserem Gesundheits-CRM doppelte Patientendatensätze?
Oft, weil Patienten Sie über mehrere Kanäle erreichen. Ein Webformular, ein Anruf bei der Kontaktzentrale, eine Überweisung und ein Import können jeweils einen Datensatz anlegen. Schreibweisen, neue E-Mails und Angaben, die eine andere Praxis eingegeben hat, verhindern, dass das CRM den bestehenden Patienten findet, sodass ein zweiter Datensatz entsteht.
Sollten Familienmitglieder mit gleicher E-Mail-Adresse im CRM zusammengeführt werden?
Meist nicht. Ein Elternteil, das für Kinder bucht, oder eine pflegende Person, die für einen Angehörigen das eigene Telefon nutzt, teilt Kontaktdaten mit anderen Patienten. Jede Person behält ihren eigenen Datensatz. Gleichen Sie daher über ein zweites Feld wie das Geburtsdatum ab und lehnen Sie Treffer ab, bei denen Sie sicher sind, dass es verschiedene Personen sind.
Wie gleichen Sie doppelte Patientendatensätze ab?
Verwenden Sie die von Ihrer Organisation freigegebenen Patientenkennungen und das dortige Verfahren zur Identitätsprüfung, mit Abgleich im autorisierten Quellsystem. E-Mail, Vorname, Telefonnummer oder Geburtsdatum allein belegen keine Identität. Klären Sie Konflikte mit befugtem Personal und prüfen Sie vor dem Fortfahren eine kleine, bestätigte Charge in der Vorschau.
Ist vor der Dublettenbereinigung von Patientendaten eine Compliance-Prüfung nötig?
Viele Gesundheitsorganisationen benötigen eine Prüfung, bevor ein Tool auf Patientendaten zugreifen darf. Prüfer fragen, wo Daten gespeichert werden, wer Zugriff hat, wie sie genutzt werden und welche Zertifizierungen gelten. Binden Sie Ihr Compliance-Team früh ein und listen Sie die CRM-Objekte und Felder auf, die das Tool lesen wird.
Sind Kliniken derselben Gruppe im CRM Duplikate?
Meist nicht. Kliniken einer Gruppe können eine Marke, eine Domain und eine Telefonleitung teilen, aber als getrennte Praxen mit eigenem Personal laufen. Zwei Datensätze mit derselben Straße und Postleitzahl sind jedoch oft ein und dieselbe Klinik, zweimal erfasst.
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