Wirkung und Aufwand – zur Frage der Messbarkeit in der Digitalisierung
Digitalisierungsprojekte im Gesundheitswesen sind in der Regel mit klaren Erwartungen verbunden:
• Effizienzsteigerung,
• bessere Ressourcennutzung,
• wirtschaftliche Entlastung.
Diese Erwartungen sind nachvollziehbar.
Sie bilden häufig auch die Grundlage für Investitionsentscheidungen.
Die naheliegende Frage
Mit jeder Investition stellt sich damit eine grundlegende Frage:
Wie wird eigentlich gemessen, ob diese Erwartungen erfüllt werden?
In vielen Projekten werden Kennzahlen definiert.
Oft beziehen sie sich auf:
• Nutzung von Systemen
• Durchlaufzeiten
• Prozessschritte
• technische Verfügbarkeit
Diese Kennzahlen sind wichtig.
Sie geben jedoch nicht immer eine Antwort auf die eigentliche Frage:
Welche Wirkung wird im Gesamtsystem erreicht?
Kurz-, mittel- und langfristige Perspektiven
Ein Teil der Herausforderung liegt in der zeitlichen Dimension.
Kurzfristige Effekte lassen sich häufig gut erkennen:
• schnellere Dokumentation
• verbesserte Verfügbarkeit von Informationen
• höhere Transparenz
Mittel- und langfristige Wirkungen sind deutlich schwerer zu erfassen:
• tatsächliche Entlastung von Personal
• Veränderungen in Abläufen
• wirtschaftliche Effekte im Gesamtsystem
Steigende Aufwände
Gleichzeitig entwickeln sich die Aufwände weiter:
• Investitionen in Systeme
• laufende Betriebskosten
• zunehmende Anforderungen an IT-Sicherheit
• steigender Abstimmungsbedarf
Damit verschiebt sich das Verhältnis zwischen Aufwand und potenzieller Wirkung.
Das Spannungsfeld
Es entsteht ein Spannungsfeld:
Investitionen werden auf Basis erwarteter Effekte getätigt.
Die tatsächliche Wirkung bleibt jedoch oft nur teilweise sichtbar.
Das bedeutet nicht, dass Digitalisierung keine Wirkung entfaltet.
Es bedeutet, dass die Bewertung dieser Wirkung komplex ist – und nicht immer systematisch erfolgt.
Eine offene Frage
Vor diesem Hintergrund stellt sich eine weitergehende Frage:
Wie lassen sich Kennzahlen so definieren, dass sie eine belastbare Aussage über Wirkung ermöglichen?
Und:
Wie lassen sich diese Kennzahlen über einen längeren Zeitraum hinweg konsistent erheben und interpretieren?
Ausblick
Diese Fragen sind eng mit anderen Themen verbunden:
• der Komplexität von Systemen
• der Auswahl relevanter Daten
• der Frage nach sinnvoller Reduktion