Monitoring & ass Services

Mit dem Begriff „Reifegrad“ wird die Umsetzung einer bestimmten Methode oder eines Handlungs- und Führungsmodells in der Einrichtung beschrieben. Häufig ist der Begriff „Reifegrad“ auch im Zusammenhang mit Risikomanagement, Qualitätsmanagement und anderen Managementbereichen zu finden. Im Gesundheitswesen spielen zukünftig KRIs und KPIs eine zentrale Rolle als Benchmarks für Förderungen.

Das ISAK Modell (geschützte Wortmarke der MCSS AG, Köln) wurde ab 2005 von den MCSS Gründungsaktionären im Gesundheitswesen entwickelt. Am Anfang stand die PSAK (Patientensicherheits-Ausschöpfungskennzahl) in der medizinischen Versorgung. Die Entwicklung der Ausschöpfungs-Kennzahlen (AK) erfolgt nach den Prozessen der strukturierten KRI- und KPI-Entwicklung nach internationalen Standards.

Das ISAK Modell wurde nach Qualitätsmanagement-Normen in folgenden Schritten entwickelt:

  • Festlegung der Ziel- und Anwendungsgruppen (z.B. Arztpraxen, Krankenhäuser, KMU etc.)
  • Definition der relevanten Arbeitsbereiche wie Informationssicherheit (IS) Datenschutz (DS), Qualitätsmanagement (QM)
  • Identifikation vorhandener Standard-Strukturen (z.B. Fragenkatalog des GDV zur Cybersicherheit)
  • Definition der Datenpunkte und ihre Klassifizierung (z.B. mit 6 Werten in der Bandbreite von „nicht erfüllt“ bis „vollständig erfüllt“
  • Auswahl der Fragen/Datenpunkte je nach Anwendung (z.B. zur Einordnung der Obliegenheiten vor Abschluss einer neuen Versicherung (6, 12, 24 Fragen)
  • Auswahl der Fragen/Datenpunkte je nach Anwendung (z.B. zur Einordnung der Obliegenheiten während der Vertragslaufzeit (6, 12, 24 Fragen)

Gewichtung der einzelnen Datenpunkten (Fragen) im Gesamtkontext nach den potenziellen Auswirkungen (Anteil der erreichbaren Punkte zur Gesamtpunktzahl)

  • Ermittlung des jeweiligen Algorithmus zur Gesamtgewichtung einzelner Risiko-Komplexe. Dabei wird auf Erfahrungswerte aus QM- und Sicherheits-Projekten im Gesundheitswesen referenziert
  • In zukünftigen Forschungsprojekten sollen auf der Grundlage von „Supervised Machine Learning“ Modellen eine branchenübergreifende Verfeinerung der Algorithmen erfolgen (siehe Förderprojekte des BMWi)

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