PMCube – ein Werkzeug für die multidimensionale Prozessanalyse in der Versorgungsforschung

Unter-, Über- und Fehlversorgung stellen ein in der Versorgungsforschung (VF) vieldiskutiertes Problem dar, das u.a. durch die Einführung von Leitlinien gelöst werden soll. Ob eine Leitlinie in der Praxis auch umgesetzt wird, ist aber schwer zu überprüfen.

Eine Möglichkeit für eine tiefergehende Prozessanalyse stellt das Process-Mining (PM) dar. Damit können Zusammenhänge zwischen Aktivitäten automatisch erkannt und als grafisches Prozessmodell dargestellt werden. Als Datengrundlage dienen Aufzeichnungen prozessbezogener Daten (Event-Logs). Mit PM lassen sich in der VF z.B. Modelle des Behandlungsverlaufs für bestimmte Erkrankungen erstellen. Somit können neue Ansatzpunkte zur Verbesserung der Prozesse gefunden und die erfolgte Behandlung mit der Leitlinie verglichen werden.

Bestehende PM-Ansätze sind jedoch nicht in der Lage, die Prozesse verschiedener Patientengruppen differenziert zu analysieren und miteinander zu vergleichen. Daher entwickeln wir mit PMCube ein Softwarewerkzeug, das genau solche Vergleiche ermöglicht. Dieser Posterbeitrag soll einen Überblick über den Ansatz geben und dessen Chancen für die VF aufzuzeigen. Die Idee von PMCube ist, ein Event-Log anhand der Patienteneigenschaften, die einen Einfluss auf den Prozess oder die Erkrankung haben (z.B. Alter, Geschlecht), dynamisch zu unterteilen und separat zu analysieren. Dabei bedienen wir uns der Würfel-Metapher, eines etablierten Konzeptes aus dem Bereich „Analytischer Informationssysteme“. Durch On-Line Analytical Processing lassen sich intuitiv verschiedene Patientengruppen definieren, für die jeweils ein PM durchgeführt wird, sodass die verschiedenen Modelle verglichen werden können.

Zurzeit implementieren wir PMCube in Form eines Prototyps, dessen Evaluation als Fallstudie im Rahmen der VF erfolgen soll, um das Potenzial für die VF aufzuzeigen. Hierfür suchen wir noch nach interessierten Partnern aus der VF, die uns in einer solchen Fallstudie bei der Datenakquise und -analyse unterstützen.