Im letzten Devlog habe ich den neuen Statistik-Explorer vorgestellt und dabei vor allem die technische Grundlage beschrieben: eine einheitliche Analyse-Struktur, mit der sich Auswertungen über verschiedene Dimensionen hinweg flexibel beschreiben lassen, statt für jede Fragestellung eine eigene Statistikseite zu bauen. In den Tagen danach ging es vor allem darum, aus dieser Basis etwas zu machen, das im Alltag wirklich nutzbar ist. Nicht nur für die Entwicklung im Hintergrund, sondern auch für alle, die mit den Statistiken arbeiten.

Der Explorer war bewusst der erste Schritt. Als Nächstes habe ich ihn zu einer richtigen Analyse-Bibliothek ausgebaut. Statt direkt in eine leere Konfigurationsoberfläche zu springen, findet man dort jetzt eine Übersicht mit kuratierten Auswertungen, zum Beispiel Einsätze nach Monat, Wochentag oder Stunde, Dringlichkeitsverteilungen, Altersgruppen oder Vergleiche über Krankenhaus-Kohorten. Die Ansichten sind in Kategorien wie Zeit& Trends, Patienten, Klinisches, Betrieb, Krankenhäuser und Benchmarking gegliedert und lassen sich gezielt durchsuchen.

Besonders hilfreich finde ich persönlich die persönlichen Bereiche: Angemeldete Nutzer können Analysen als Favoriten markieren, zuletzt genutzte Ansichten wiederfinden und sehen, welche Auswertungen sie am häufigsten verwenden. Wer eine vordefinierte Analyse nur leicht anpassen möchte, kann Parameter direkt in der Ansicht verändern und (sofern angemeldet) die Variante unter eigenem Namen speichern. Für völlig individuelle Fragestellungen gibt es zusätzlich einen Analyse-Builder, in dem Dimensionen, Kennzahlen und Diagrammtyp in einem Formular konfiguriert und die Auswertung direkt gestartet werden können.

Auch die Navigation wurde in diesem Zuge überarbeitet. Viele bestehende Statistikseiten verlinken nun direkt in passende Analysen, und ältere Analyse-Routen leiten auf die neuen Ansichten um. Das Ziel ist einfach: weniger Sackgassen, mehr durchgängige Wege durch die Statistikbereiche.

Parallel zur allgemeinen Analyse habe ich an etwas gearbeitet, das in der Versorgungsforschung besonders relevant ist: vertiefte Profile einzelner Verdachtsdiagnosen. Unter „Indication Insights“ lässt sich nun für jede Indikation ein eigenes Dashboard öffnen. Dort werden die Fälle im gewählten Zeitraum und Scope zusammengefasst, mit Verlauf über die Zeit, Verteilungen nach Geschlecht und Dringlichkeit, Altersgruppen, Ressourcenanforderungen, klinischen Merkmalen, Transportart und Transportzeit.

Besonders neu ist der Bereich mit den charakteristischen Merkmalen: Die Anwendung vergleicht die gewählte Indikation automatisch mit der übrigen Fallmenge im selben Scope und hebt auffällige Unterschiede hervor — etwa bei Notarztbegleitung, Reanimation, Katheterlabor-Anforderung, Dringlichkeit, Altersstruktur, Wochenend- oder Nachtanteil oder infektiösen Fällen. So bekommt man auf einen Blick Hinweise darauf, worin sich eine Indikation vom Durchschnitt unterscheidet, ohne zunächst selbst mehrere Einzelstatistiken zusammensuchen zu müssen.

Technisch war das eine der anspruchsvolleren Baustellen der letzten Tage. Die Detailseite benötigte anfangs viele aufwendige Datenbankabfragen über große Datenmengen. Ich habe die Abfragen deshalb gezielt zusammengefasst, Indikationsfilter früher in die Datenbanklogik gezogen und passende Indizes ergänzt. Das Ergebnis soll sich vor allem bei breiten Zeiträumen und größeren Scopes deutlich spürbar machen.

Neben der flexiblen Analyse gibt es weiterhin fest definierte Reports für wiederkehrende Fragestellungen. Diese habe ich in den letzten Tagen erweitert und stärker vereinheitlicht. Neu dabei sind unter anderem Auswertungen zu Fachrichtungen und Anlässen, ergänzend zu den bereits vorhandenen Top-Listen für Abteilungen, Einsatzarten, Infektionen und Nebendiagnosen. Alle Reports folgen demselben Muster: Sie zeigen die häufigsten Werte im gewählten Scope und Zeitraum und lassen sich von dort aus bei Bedarf in eine flexiblere Analyse überführen.

Mit der Analyse-Bibliothek, den Indikationsprofilen und den erweiterten Reports ist der Statistik-Explorer deutlich näher an der Vision aus Devlog #7: eine interaktive Analyseumgebung direkt in der Anwendung, statt einer Sammlung isolierter Statistikseiten. Als Nächstes stehen vor allem Feinschliff und Erweiterungen an. Zum Beispiel Exportfunktionen für gespeicherte Analysen, weitere vordefinierte Auswertungen und noch engere Verknüpfungen zwischen Übersicht, Reports und individuellen Analysen.

Wie beim letzten Mal gilt: Das ist ein großer Schritt nach vorn, aber noch lange nicht das Ende der Entwicklung. Wenn ihr die neuen Bereiche ausprobiert, freue ich mich wie immer über Feedback direkt über die Sprechblase in der Anwendung.