Das Zeitalter Der Datenbasierten MeDiZin

2
Peter Hinssen, Herausgeber
Das Zeitalter
der datenbasierten
Medizin
Big Data
zur Erkennung
von Trends und
zur Risikomodellierung
“Das Zeitalter der
datenbasierten Medizin”
ist die zweite Ausgabe einer Reihe mit Publikationen im Rahmen der Data Science Series, die Across
Technology - unterstützt von EMC Greenplum - herausgibt. Auch Veranstaltungen werden angeboten.
Aktuelle Informationen finden Sie auf der Website
www.datascienceseries.com.
Verleger:
Across Technology
Herausgeber:
Peter Hinssen
Chefredakteur:
Philippe Gosseye
Autoren:
José Delameilleure, Hans Vandenberghe
Übersetzung:
Toni Gielessen, T’n’T Text & Translation
Layout:
Saflot Creative Consultants
GERFÖRDERT VON
i
Sehr geehrter Leser,
das Gesundheitswesen verändert sich schnell. Diese Veränderung wird vor allem durch den steigenden Kostendruck angetrieben, aber auch gut informierte, kritische Patienten, die zur Verfügung stehende Optionen kennen,
tragen dazu bei.
Es liegt eine große Zahl an digitalen Daten vor, denn seit Jahrzehnten tragen Anbieter im Gesundheitswesen,
Pharmaunternehmen und Versicherer enorme Datenmengen zusammen.
In der heutigen Zeit können die Nutzer des Gesundheitssystems selbst Daten zum eigenen medizinischen Status
und zum Wohlbefinden sammeln, z. B. mithilfe der verschiedensten mobilen Geräte. Die Anbieter im Gesundheitswesen haben begonnen, die Möglichkeiten von technologischen Tools zu nutzen, die eine erweiterte
Wertschöpfung durch die Zusammenführung der vielen strukturierten und unstrukturierten Daten ermöglichen.
Die daraus gewonnenen Informationen helfen, die Qualität der Patientenversorgung und deren Komfort zu
erhöhen und die Kosten in Krankenhäusern und Forschungslaboren sowie im gesamten Gesundheitswesen im
weitesten Sinne zu verringern. Das Wichtigste aber ist, dass Big Data dazu beitragen kann, Leben zu retten.
Um all dies erreichen zu können, muss das Gesundheitswesen in Zukunft noch patientenorientierter
arbeiten. Und die Patienten sollen zunehmend Selbstverantwortung übernehmen und sich im Rahmen ihrer
medizinischen Behandlung engagieren.
Der technologische Fortschritt ermöglicht die Nutzung von Genomsequenzen für die Entwicklung einer
personalisierten Medizin und die Kombination von Daten aus dem alltäglichen Leben zur Gewinnung prognostischer Werte. Dabei liegt die Herausforderung nicht nur in der Speicherung und im Zugriff, sondern es gilt, die
wachsende Anzahl der Datensätze, die aus vielen Quellen im gesamten Gesundheitswesen stammen, wirklich
nutzbar zu machen.
In diesem Booklet möchten wir Ihnen Perspektiven aus Sicht des Informationsexperten Peter Hinssen aufzeigen,
die sich für Sie auf dem Weg in die Zukunft des Gesundheitswesens durch die intelligente Nutzung von Big Data
ergeben können.
Besuchen Sie auch die Data Science Series-Webseite www.datascienceseries.com.Dort finden Sie Fallbeispiele
und wichtige Erkenntnisse aus der Marktforschung. Informieren Sie sich auch über die Partner, die EMC
Greenplum bei der Bereitstellung der richtigen Bausteine für Ihren Erfolg unterstützen, damit Sie von den
richtigen Systemen für die Nutzung der enormen Datenmengen von heute profitieren.
.
Sichern Sie sich alle Ausgaben dieser Serie. Wenden Sie sich bitte an Ihren EMC Greenplum-Ansprechpartner,
um alle Booklets zu erhalten.
3
Der Patient von heute
wird sich Alternativen suchen,
wenn er mit der Leistung
eines Anbieters
im Gesundheitswesen
nicht zufrieden ist.
4
04
01
Der Wandel des Gesundheitswesens durch Big Data
Bevor man sich heute für ein Produkt oder eine Dienstleistung entscheidet, wird häufig im Internet nach Preisen
oder Bewertungen recherchiert. Gleiches gilt bei der Auswahl von Urlaubsdomizilen, eines Restaurants oder immer
dann, wenn man auf der Suche nach einem Anbieter mit dem überzeugendsten Preis-/Leistungsverhältnis ist.
Bezieht sich das auch auf Anbieter im Gesundheitswesen?
Auch das Gesundheitswesen entwickelt sich zunehmend zu einem Handelsmarkt. Menschen, die
medizinische Versorgung benötigen, sollten nicht mehr als Patienten, sondern als Kunden betrachtet
werden. Denn die Patienten von heute werden sich einen anderen Anbieter suchen, wenn Sie mit der
von Ihnen gebotenen Leistung nicht zufrieden sind.
Es geht um (sehr viele) Daten
Deshalb müssen Anbieter im Gesundheitswesen unter Beweis stellen können, dass sie hochwertige und
effiziente Dienste anbieten. Im Gesundheitswesen geht es um Krankheiten, Unfälle und medizinische
Notfälle, aber auch diese Branche muss aus unternehmerischer Sicht betrachtet werden - als
informationsbasiertes Business. Dabei geht es um Daten in sehr großen Mengen.
Die Menge der Big Data im Gesundheitswesen im Jahr 2011
wird auf weltweit 150 Exabyte geschätzt und wächst
um 1,2 bis 2,4 Exabyte pro Jahr
(1 Exabyte entspricht 250 Millionen DVDs).
Was wissen die Profis aus dem Gesundheitswesen wirklich über ihre Patienten? Bei dieser Frage
geht es um Informationen, die über rein medizinische Unterlagen weit hinausgehen. Wie gut ist
man auf diesem Gebiet tatsächlich über die ganze Vielfalt der Behandlungsmöglichkeiten, Risiken,
Behandlungsergebnisse und die entsprechenden Kosten informiert? Und wie können alle zur
Verfügung stehenden Informationen zur Gewinnung neuer Erkenntnisse und Umsetzung neuer
Behandlungsmöglichkeiten genutzt werden?
Big Data als Schlüsselfaktor
Big Data kann zum Schlüsselfaktor bei Initiativen zur Kostenreduzierung, Umsatzoptimierung und
Verbesserung der Resultate z. B. in Krankenhäusern werden. Darüber hinaus kann die Nutzung von Big
Data für den Erfolg einer Organisation oder Institution im Gesundheitswesen entscheidend sein.
5
01
Der Wandel des Gesundheitswesens durch Big Data
Das intelligente Management von Daten wird sich auch im medizinischen Bereich zu einer Kernkompetenz
und zu einem Faktor entwickeln, der nicht mehr optional ist, sondern zum elementaren Bestandteil einer
jeden Zukunftsstrategie wird.
Und nicht nur Anbieter in der Gesundheitsversorgung sollten Daten intelligent nutzen, um eine höhere
Qualität sowie Kostenreduzierungen zu erzielen. Auch staatliche Institutionen, die in der Regel einen
großen Anteil der Kosten übernehmen (in den USA ca. 40 %) sind gezwungen, ihre Effizienz zu optimieren.
Anbieter von Versicherungen profitieren ebenfalls von einem besseren allgemeinen Gesundheitsstatus und
können auf Basis fundierter Informationen absolut maßgeschneiderte Angebote bereitstellen. Forschende
Institutionen und Pharmaunternehmen kennen bereits das enorme Potenzial von Big Data, denn die Welt
der Forschung hat sich dadurch drastisch verändert.
Anbieter im Gesundheitswesen „entsorgen“
90 % der von ihnen generierten Daten.
.
Informationen rund um den Patienten
Wenn wir Daten aus den verschiedensten Quellen und in allen Formaten wirklich sinnvoll nutzen wollen,
müssen diese zusammengeführt werden. Und im Mittelpunkt all dieser Daten muss der Patient - oder
vielmehr der Kunde des Gesundheitswesens - stehen.
Big Data ist besonders dynamisch, ändert sich ständig und extrem schnell und stammt in der Regel
aus vielen, nicht miteinander zusammenhängenden Ressourcen. Big Data ist eine Kombination aus
strukturierten und immer mehr unstrukturierten Daten, die ungenau ist und vor der Nutzung eine
umfassende Bereinigung, Verarbeitung und Sortierung erfordert.
Es dürfte bekannt sein, dass die Daten im Gesundheitsweisen in der Regel nicht geordnet und
zusammengeführt sind. Damit das Gesundheitswesen wirklich auf Basis von Daten funktionieren kann,
sollten oder müssten die dort vorhandenen Daten idealerweise mit Daten aus anderen Quellen, wie
sozialen Medien, Internet-Suchdaten, Finanzdaten, Zensusdaten, Einkaufsdaten, Mobilfunkdaten usw.,
zusammengeführt werden können. Genau daraus würden sich die größten Chancen ergeben.
Unter der Voraussetzung, dass die Daten aus all diesen Quellen zusammengeführt werden können, schafft
Big Data eine echte zusätzliche Wertschöpfung - durch die Bereitstellung von Transparenz, Unterstützung
für die experimentelle Forschung, Erkennung von bevölkerungsspezifischen Bedürfnissen, Unterstützung
von Entscheidungen durch automatisierte Algorithmen und die Förderung neuer Geschäftsmodelle und
Technologien.
Bereits während Sie dies lesen, verändert Big Data das Gesundheitswesen. In keiner anderen Branche kann
Big Data einen so hohen Nutzen generieren. Das liegt nicht nur an der damit erzielbaren höheren Effizienz,
sondern vor allem an dem Beitrag, den Big Data dazu leisten kann, Leben zu retten.
6
Der Scan
eines einzigen Organs
in 1 Sekunde generiert
ca. 10 Gigabyte
an Rohdaten.
7
02
Exabyte der
unterschiedlichsten Daten
Ein Patient hat Schmerzen in den Atmungsorganen und fühlt sich nicht gesund. Nach einiger Zeit sucht er seinen Arzt
auf, der eine Blutprobe nimmt und seinen Patienten zum Röntgen und zum MRT schickt, um eine Diagnose stellen
zu können. Abschließend rechnet der Arzt seine Leistungen ab. Durch diesen einen Patienten sind auf diesem Wege
mehrere Gigabyte an Daten der verschiedensten Art und aus verschiedenen Quellen generiert worden.
Das Gesundheitswesen ist wahrscheinlich eine der datenintensivsten Branchen überhaupt. Wer aber
generiert all diese Daten und warum? Primär gibt es vier wichtige Quellen:
1. Anbieter in der medizinischen Versorgung – Zum Beispiel Krankenhäuser, niedergelassene Ärzte,
Apotheken, Pflegepersonal, Therapeuten sowie Langzeitpflege-Einrichtungen, die medizinische
Daten für Behandlungs- sowie Abrechnungszwecke in Systeme eingeben und zusammentragen.
2. Öffentliche und private Kostenträger – Für die überwältigende Mehrheit der Menschen, die
Versicherungen in diesem Bereich beanspruchen, werden ebenfalls medizinische Informationen durch
den Kostenträger vorgehalten, z. B. über Erkrankungen, Therapien und weitere Leistungen, denen ein
finanzieller Wert bzw. Preis zugeordnet werden kann.
3. Anbieter von weiteren Leistungen – Von der Apotheke und dem medizinischen Labor bis zur
ambulanten Röntgenpraxis, viele Anbieter von weiteren Leistungen halten detaillierte Aufstellungen
zu den Leistungen und bereitgestellten Produkten vor; in einigen Fällen auch klinische Resultate und
Abrechnungsinformationen.
4. Nutzer des Gesundheitswesens, die ihre Gesundheit kontrollieren möchten – Auch wenn dies
bisher nur auf eine kleine Minderheit zutrifft, gibt es mittlerweile besonders technik-affine Menschen,
die ihre Gesundheit mithilfe technischer Geräte überwachen und kontrollieren und diese Daten in
verschiedene private Informationssysteme einspeisen.
Bei Big Data im Gesundheitswesen geht es nicht nur um die Menge der Daten, sondern auch um
Geschwindigkeit. Bei medizinischen Notfällen müssen zum Beispiel die Daten sofort den richtigen
Beteiligten zur Verfügung stehen. Und es geht um Vielfalt, denn Daten im Gesundheitswesen liegen in
strukturierter und unstrukturierter Form und in den verschiedensten Datenarten und Formaten vor, z. B.
als Text, Video, Abbildung/Image, Sprachdatei usw.
Ca. 80 % der Patienteninformationen sind unstrukturiert. Das medizinische Personal benötigt aber einen
Gesamtüberblick. Als Anbieter im Gesundheitswesen müssen Sie aus diesen Daten die Informationen
extrahieren können, die eine Prognose der zukünftigen negativen medizinischen Auswirkungen und
Probleme von Patienten ermöglichen.
8
Das Gesamtbild
IDC Global Health Insights hat prognostiziert, dass die Menge der digitalen Daten im Gesundheitswesen
innerhalb der nächsten zehn Jahre um das 44-fache wachsen wird. Dies liegt zum größten Teil daran, dass
wir über ein Gesamtbild verfügen möchten. Auf die medizinische Bildgebung entfällt der weitaus größte
Anteil an der wachsenden Menge von Big Data im Gesundheitswesen.
Die Menge der Daten in Archiven aus diesem Bereich kann pro Jahr um 20 bis 40 % steigen. Falls Sie in der
IT im Gesundheitswesen tätig sind, sind Sie mit den erheblichen Herausforderungen in der medizinischen
Bildgebung vertraut - die Kosten und die Komplexität der Speicherung derartiger Daten sind besonders
hoch. Auch aus diesem Grund sollten medizinische Institutionen und Organisationen neue Architekturen
und spezielle Tools bereitstellen und entsprechende Experten beschäftigen.
Das Management von Big Data ist heute eines der wichtigsten Themen in der IT im Gesundheitswesen.
Das gilt für alle Datenquellen, z. B. die medizinische Bildgebung oder patientenfokussierte Analysen,
klinische Studien bzw. die internationale Forschung. Organisationen im Gesundheitswesen können
vom Big Data-“Phänomen” profitieren, indem sich dadurch die Art und Weise verändert, in der aus
patientenbezogenen Informationen Nutzen und Wert generiert werden können. Dies wird vom Wandel
zum Cloud Computing ermöglicht.
Dieser Wandel wird sich sicherlich in Zukunft fortsetzen, sodass CIOs und IT-Manager im Gesundheitswesen sich auf das Management und die Kontrolle dieses Wandels konzentrieren sollten. Big Data
verändert Abläufe und Geschäftsprozesse, aber darüber hinaus auch die Welt der IT. Unternehmen
und Organisationen im Gesundheitswesen können Big Data zur Optimierung ihrer Strategie und
Leistungsbereitstellung nutzen und daraus echte Vorteile gewinnen - auch gegenüber anderen Anbietern.
.
.
WA RS
WAH
RSC
RSC
S HEI
H NL
NLI
L CHK
H EIT
DER
D
R EX
EXTRA
TRA
R KTI
K 0N
0
N
NUT
ZBA
B RER
FUNDIERTE
INF0RM
INF
0RMATI
ATI0NE
0
0NE
N
ERKENNTNISSE
H0CH
DATENM
DAT
ENMENG
ENG
N E
GERING
GERING
GERING
GERI
NG
H
H0CH
Mehr Daten ergeben
mehr nutzbare
Informationen.
Je mehr Daten Sie haben, desto
wahrscheinlicher werden Sie in der Lage
sein, daraus nutzbare Informationen
zu extrahieren. Durch die Erkennung
von Mustern und Zusammenhängen in
diesen großen Datenmengen könnten
Antworten selbst auf Fragen gefunden
werden, die bisher nicht gestellt wurden.
9
03
Optimierte Versorgung
Der Zeitfaktor ist in der Medizin enorm wichtig. Wenn z. B. bereits vor der Einlieferung eines verletzten Patienten alle
Daten im Krankenhaus vorliegen würden, einschließlich der Informationen über die Blutgruppe, Allergien und die
medizinische Vorgeschichte, wäre dies ein Idealzustand, der Leben retten könnte.
Wenn die Behandlung von Patienten in einem Krankenhaus auf Daten von tausenden oder gar
zehntausenden anderer Patienten und den entsprechendem Erfahrungen mit ähnlichen medizinischen
Problemen basieren würde, wäre dies von hohem Nutzen für alle Beteiligten. Einige Krankenhäuser
setzen bereits Data-Mining-Technologien zur Erzielung messbarer Optimierungen in der Behandlung und
Versorgung von Patienten ein. Dies erweist sich besonders dann als sinnvoll, wenn ein Patient aufgrund
der Art seiner Erkrankung wiederholt im Krankenhaus behandelt werden muss.
Jeder Arzt behandelt anders, auch, wenn es sich um die gleiche Erkrankung handelt. Dabei verlässt
sich ein Arzt auf seine persönlichen Erfahrungen sowie auf Erkenntnisse aus der Forschung, über die er
sich informiert hat. Und in der Regel ist das auch in Ordnung so. In einigen Fällen allerdings kann ein
solcher Ansatz dazu führen, dass die wirklich optimale Behandlung nicht sofort durchgeführt wird - hier
kommt wieder der Zeitfaktor ins Spiel. Mit Big Data-Analysen aber können Ärzte erkennen, welche
Untersuchungen wirklich erforderlich wären bzw. keinen durchgreifenden Nutzen bringen.
BIG DATA-ANALYTIK SPART:
ZEIT
10
GELD
LEID
DES PATIENTEN
Krankenhäuser und Institutionen des Gesundheitssystems sollten Ihre Daten umfassend dazu
nutzen, die Patientenversorgung weiter zu verbessern. Hierfür sind mehr als nur Basisdaten, z. B.
aus Berichten, Krankenakten und Dashboards erforderlich, die darüber hinaus auch abteilungs- und
organisationsübergreifend verfügbar sein müssen. Auf Basis dieser Daten könnten ein fundierterer,
effektiver Behandlungsplan erstellt, umfassenderes medizinisches Wissen gewonnen, ein Beitrag
zur Gesundheitsversorgung der Allgemeinheit geleistet und fundiertere Entscheidungen zur
Qualitätsoptimierung getroffen werden, denn die entsprechenden Fakten für diese Zwecke würden zur
Verfügung stehen.
Optimierte medizinische Überwachung
Die Technologien für die Aufzeichnung der Werte z. B. von Herzschrittmachern und das Hochladen dieser
Daten in die elektronische Krankenakte des entsprechenden Patienten sind bereits vorhanden. Auf diese
Weise können Ärzte diese Daten jederzeit einsehen und im Zeitverlauf beobachten. Dieser Ansatz ist
besonders für chronisch kranke Patienten geeignet. Auch Daten von anderen medizinischen Erfassungsund Aufzeichnungsgeräten, z. B. für Blutzucker- oder Blutdruckwerte, können über diesen Weg wertvolle
Informationen bereitstellen.
“Medizin lernt man am Krankenbett,
nicht im Hörsaal.”
Sir William Osler, Begründer der modernen Medizin
Und dort - am Krankenbett bei den Patienten - sind auch alle wichtigen Informationen vorhanden.
Eine derart intensive medizinische Überwachung von Patienten kann auch zur Früherkennung von
möglichen weiteren Problemen dienen. Der Nutzen dieses Konzepts liegt darin, dass der Arzt den
Patienten überwachen kann, ohne dass dieser täglich in der Praxis erscheinen muss. Das reduziert den
Stress für Patient und Arzt. Solche Systeme ermöglichen Ärzten die Überwachung einer weitaus größeren
Zahl von Patienten, was angesichts der demographischen Entwicklung - es wird in Zukunft immer mehr
ältere Menschen geben - besonders wichtig wäre.
11
Das teuerste Medikament
ist ein Medikament,
das nicht wirkt.
12
04
Erfolgreicher
Medikamente entwickeln
Wussten Sie schon, dass die Kosten für die Entwicklung eines erfolgreichen Medikaments im Durchschnitt zwischen
1,2 und 1,6 Milliarden Euro liegen? Dies liegt zum größten Teil daran, dass die Amortisationskosten für nicht
erfolgreiche Medikamente auch finanziert werden müssen. Wenn die Erfolgsquote in der Medikamentenentwicklung
erhöht werden könnte, würden also auch die Kosten sinken. Auch in diesem Bereich kann Big Data dazu beitragen,
gezielter und erfolgreicher Medikamente zu entwickeln, denn die Forschung könnte schneller erkennen, welche
Medikamente für die Entwicklungsarbeit in Frage kommen - und welche nicht. Mithilfe von Big Data könnten auch
die Patienten ermittelt werden, für die ein bestimmtes Medikament von Nutzen wäre.
In den letzten Jahren haben einige wichtige Institutionen in mehreren Bereichen erhebliche Fortschritte
gemacht. Dies gilt besonders in Bezug auf den schon lange vorhandenen Gedanken, Daten aus
elektronischen Krankenakten für die pharmazeutische Forschung verwenden zu können.
Die Technologie zur Extraktion von Daten aus medizinischen Patientenakten steht schon länger zur
Verfügung, ist aber inzwischen kostengünstiger und zuverlässiger geworden. Auch die Bereitstellung
und Nutzung sind heute einfacher. Dies wurde durch Investitionen in eine neue Generation von
Analyseplattformen ermöglicht.
Die Motivation zur gemeinsamen Nutzung von Daten ist auch dadurch gewachsen, dass man in den
Institutionen im Gesundheitswesen jetzt mehr Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten und Möglichkeiten in
den Bereichen Datenschutz und Datensicherheit entwickelt hat. Die potenziellen Vorteile einer besseren
Zusammenarbeit in der Forschung werden nun erkannt.
Unternehmen im Bereich der Forschung und Herstellung von Medikamenten (sowie in der Entwicklung
von Therapien oder medizinischen Geräten und Hilfsmitteln) befassen sich seit einigen Jahren mit
Big Data. Bei der Effektivität von Medikamenten geht es im Grunde um die Anwendung von Big
Data - besonders dann, wenn diese mit anderen Gesundheits-, Behandlungs- und demographischen
Informationen korreliert werden. Je mehr Daten aus vielen Quellen zur Verfügung stehen, desto
umfassendere Erkenntnisse können gewonnen werden.
Daraus ergibt sich, dass die zugrunde liegenden Datenverzeichnisse mit enormer Geschwindigkeit
wachsen. Das vielleicht deutlichste Beispiel hierfür sind die vielen neu entstehenden Unternehmen im
Bereich der Genetik. Enorme Datenmengen werden durch die Genomsequenzierung erzeugt. Diese
bieten aber nur einen geringen Nutzen, wenn sie nicht mit echten Lebens- und Krankengeschichten,
Therapieergebnissen und anderen Daten korreliert werden. 13
04
Erfolgreicher Medikamente entwickeln
Die Gentypisierung von 100.000 Teilnehmern
an medizinischen Forschungsprojekten kann
die enorme Datenmenge von 150 Terabyte ergeben
(ca. 1,5 GB pro Person).
Die Formel zur Nutzung von Big
Data für Unternehmen im Bereich
der Genomsequenzierung
Weil die Entdeckung neuer Medikamente, Therapien und Behandlungsmöglichkeiten, die sowohl
effektiver als auch kostengünstiger sind, so wichtig ist, wird die Nutzung von Big Data durch
Unternehmen in diesem Bereich in Zukunft erheblich zunehmen.
Analysen im Gesundheitswesen entwickeln sich immer mehr in Richtung der Prognostik. Eine
Zusammenarbeit von Big Data-Analyseexperten mit Versicherern in diesem Bereich kann zu einem
optimal auf den Patienten abgestimmten Ansatz führen. Die Analyse von Patientendaten wird die
Entwicklung einer auf den Patienten zugeschnittenen Gesundheitsplanung unterstützen. Big Data
berührt den Alltag von Verbrauchern auf vielfältige Art und Weise - es wäre möglich, dass bald auch eine
personalisierte Gesundheitsplanung auf dieser Basis erfolgen kann.
Die Kräfte des Marktes und der Kostendruck erfordern eine höhere Effizienz im Gesundheitswesen,
die mithilfe von Big Data erzielbar wird. Big Data wird in Zukunft für den Erfolg von Anbietern im
Gesundheitswesen immer wichtiger werden.
Maßgeschneiderte Medikation
Wenn wir Facebook oder entsprechende andere Webseiten nutzen, erscheinen dort auf uns
zugeschnittene Anzeigen. Sind wir unterwegs, kann uns das Smartphone sagen, welches Restaurant in
14
der Nähe von unseren Freunden gut bewertet wurde. Mittlerweile leben wir in einer sehr personalisierten
Welt. Dies kann bald auch auf medizinische Behandlungen zutreffen.
Wenn eine Diagnose wie Krebs gestellt wird, wird in der Regel zunächst ein bestimmter Therapieansatz
verfolgt. Sollte dieser Ansatz nicht erfolgreich sein, folgt der nächste, usw. Optimal wäre es jedoch,
wenn der Patient eine Medikation erhalten könnte, die vollkommen auf seine Gene abgestimmt ist. Die
Behandlungsergebnisse wären besser und Ängste sowie Frustrationen würden vermindert. Und natürlich
wären auch die Kosten insgesamt geringer.
In der Vergangenheit waren Krankheiten nur anhand ihrer Symptome beschreibbar. Jetzt aber ist man in
der Medizin vielfach in der Lage, auf genetischer Ebene zu verstehen, was Krankheiten wirklich auslöst.
Diese Erkenntnisse wurden auch durch Big Data ermöglicht.
Durch die Entschlüsselung des menschlichen Erbguts und die Reduzierung der Kosten für die
dafür erforderliche Soft- und Hardware könnte es bald gang und gäbe sein, dass eine persönliche
„Genkartierung“ zu unseren medizinischen Unterlagen gehört.
Erstmals ist es möglich,
das Erbgut der Menschen zu “digitalisieren”.
Dadurch rückt die Medizin immer näher in einen Bereich, der die Ermittlung der genetischen Dispositionen
für Krankheiten sowie die Entwicklung maßgeschneiderter Medikamente für die Behandlung dieser
Ursachen ermöglicht - mit anderen Worten: Die personalisierte Medizin wird machbar.
Die personalisierte Medizin hat das Potenzial, das gesamte Gesundheitswesen durchgreifend zu
verändern. Man stelle sich vor, dass jeder Krebspatient eine Behandlung erhalten würde, die optimal auf
seine individuellen Gene abgestimmt ist. Dabei ergeben sich allerdings Probleme. So ist zum Beispiel die
Speicherung von genetischen Informationen datentechnisch eine echte Herausforderung.
Zwei Herausforderungen müssen gleichzeitig adressiert werden, um das gesamte Potenzial der
personalisierten Medizin zu erschließen. Erstens müssen bahnbrechende Erkenntnisse, z. B. aus den
Laboren, in optimierte, klinisch relevante Informationen umgewandelt werden. Und zweitens müssen diese
Erkenntnisse und Informationen unter Medizinern und letztlich unter den Patienten verbreitet werden.
Große repräsentative Bevölkerungsgruppen sind erforderlich, um zu Ergebnissen zu kommen, die wirklich
zu einer Verbesserung der Gesundheitsversorgung insgesamt beitragen können. Die Auswirkungen
genetischer Faktoren und anderer Methoden auf die Personalisierung der Medizin können bescheiden sein.
Nur durch die Erstellung von sehr großen, landesweiten und übereinstimmend selektierten repräsentativen
Stichproben kann die für die Erkennung dieser Faktoren erforderliche statistische Aussagekraft
erzielt werden. Auf dieser Basis ist die Erstellung prognostischer Modelle für die Personalisierung der
Gesundheitsversorgung möglich. Die vorhandene Palette an therapeutischen, diagnostischen und
präventiven Möglichkeiten kann aufgrund dieser Ergebnisse effektiver genutzt werden.
15
Patienten können sich
in der Regel nur an 25 bis 35 %
der vom Arzt vermittelten
Informationen erinnern.
16
05
Einbeziehung der Patienten
Bei der Entlassung aus dem Krankenhaus nach einer Operation erhalten Patienten in der Regel umfassende
Erklärungen zur weiteren Behandlung, Medikation und Physiotherapie sowie zu Verhaltensregeln. Wie viele dieser
Informationen bleiben dem Patienten wirklich präsent? Und falls der Patient in seiner Akte etwas nachlesen oder
dieser etwas hinzufügen möchte, wie kann er vorgehen? Dabei ist zu bedenken, dass der Patient ja letztlich ein Kunde
des Gesundheitswesens ist.
Es wäre zum Beispiel möglich, mit Patienten über eine Smartphone-App zu kommunizieren, um an die
Einnahme von Medikamenten oder an durchzuführende Übungen zu erinnern. Auch die Köpertemperatur
könnte in bestimmten Intervallen erfasst und über die App an den behandelnden Arzt übermittelt werden.
Aktuell wird bereits in dieser Richtung experimentiert.
Ca. 50 % der verschriebenen Medikamente
werden nicht wie verordnet eingenommen.
Seit einigen Jahren steht ehemaligen Soldaten der US-Streitkräfte die sogenannte “Blue Button”-Funktion
zur Verfügung, über die persönliche medizinische Informationen von einem “Veteran Healthcare Account”
heruntergeladen werden können. Dieser Account ermöglicht den betreffenden Soldaten die Eingabe
von Informationen zum medizinischen Status, z. B. Blutdruck, Körpergewicht und Herzfrequenz,
zu Ansprechpartnern für Notfälle und Testergebnissen, der Krankheitsgeschichte der Familie, der
militärischen Krankheitsgeschichte und weiterer, damit zusammenhängender Informationen. Die
Nutzer können auch Rezepte anfordern, Arzttermine vereinbaren und Informationen zu Allergien sowie
Testergebnissen online einsehen.
Der Patient als Kunde
Wäre es möglich, herkömmliche Daten aus dem Gesundheitswesen sowie patienten- bzw.
kundenspezifische Daten einzubeziehen - einschließlich Daten aus sozialen Medien sowie andere
Web-basierte Daten - könnten z. B. Krankenhäuser die Motivation der Patienten und deren Bereitschaft zu
Veränderungen besser nachvollziehen und verstehen. Dadurch würden sich auch Möglichkeiten ergeben,
das komplexe Thema der Verbesserung des persönlichen Engagements der Patienten bzw. Kunden des
Gesundheitssystems anzugehen.
Die Einbeziehung der Menschen in die Entwicklung von Anwendungen, die das Patientenengagement für
die eigene Gesundheit fördern, ist ein wesentlicher Faktor. Damit könnte die Sichtweise der Nutzer des
17
05
Einbeziehung der Patienten
Gesundheitssystems berücksichtigt werden - eine Perspektive, die Ärzten und Professoren bisher nicht zur
Verfügung steht.
Anbieter im Gesundheitswesen sollten
das wichtigste Mitglied des Pflege- und
Versorgungsteams einbeziehen:
den Patienten (bzw. den Kunden).
Die Ressourcen von Anbietern im Gesundheitswesen sind nicht unendlich. Deshalb sollten Mittel und
Wege gefunden werden, Aufgaben anders zu verteilen. Dabei könnte den Patienten als Kunden des
Gesundheitswesens eine besondere Aufgabe zukommen, in deren Rahmen diese sich für ihr eigenes
Wohlbefinden engagieren können.
Vom Marketing lernen
Die Anbieter im Gesundheitswesen können von anderen Branchen lernen und Erkenntnisse und
Erfahrungen aus dem Marketing nutzen, um ihre „Kunden“ über einen gesunden Lebensstil zu informieren.
Branchen wie die Lebensmittel-, die Elektro- oder die Medien- und Unterhaltungsbranche machen es vor
- sie umwerben ihre Kunden. Anbieter im Gesundheitswesen könnten ähnliche Wege beschreiten, um sich
die gewünschte Aufmerksamkeit und Marktbedeutung zu erarbeiten und die Öffentlichkeit von einem
gesünderen Lebensstil im Alltag zu überzeugen.
Hier ist das Ziel, die große Kreativität und den hohen Einsatz der im Gesundheitswesen tätigen Menschen
zu nutzen, um Veränderungen anzustoßen und den Dialog mit der Öffentlichkeit über Themen wie
Gesundheit und Wohlbefinden neu zu bereichern. Wird diese “Philosophie” mit einem datenbasierten
Ansatz zusammengeführt, können erstaunliche und überzeugende Ergebnisse erzielt werden.
18
06
Reduzierung der Kosten
im Gesundheitswesen
Wenn Patienten schneller und effizienter geholfen werden kann, wird die Versorgung insgesamt günstiger.
Je schneller also ein Patient aus einem Krankenhaus entlassen werden kann, desto geringer die Kosten. Weitere
Wege zur Kostenreduzierung wären eine genaue Betrachtung der Verwaltungskosten und der immer
erschwinglicheren Technologien zur Genomsequenzierung. Besonders in diesen Bereichen könnte der Kostendruck
im Gesundheitswesen durch die Bereitstellung von Big Data reduziert werden.
Das McKinsey Global Health Institute hat berichtet, dass die Ersparnisse durch Big Data-Analytik weltweit
bei 205 Milliarden Euro liegen könnten. Gemäß Thomas Reuters ist dies ein Drittel des insgesamt im
Gesundheitswesen verwendeten Mittel. Dies sind Ausgaben, die für Patienten keinen Nutzen bringen.
Hierbei handelt sich zum Beispiel um medizinische Fehler, Betrugsfälle, unberechtigte Nutzung bzw.
Abrechnung von Leistungen, Ineffizienz in der Verwaltung und den Mangel an medizinischer Vorbeugung
und Vorsorge.
Kostenreduzierungen können mithilfe von Big Data durch folgenden Ansatz in sechs Bereichen erzielt
werden:
1. Unberechtigte Nutzung: Mithilfe von Big Data-Analytik könnte ein Modell zur Implementierung
einer leistungsbasierten Zahlungsmethodik erstellt werden.
2. Betrug/Missbrauch: Big Data-Analytik kann durch die Nutzung von Algorithmen zur Erkennung
von statistischen Abweichungen/Ausreißern dabei helfen, Personen schneller zu ermitteln, die nicht
ausgeführte Leistungen abrechnen.
3. Verwaltungskosten: Durch die Aktualisierung der Abrechnungssysteme und die Verwendung
des Big Data-Records-Managements könnte der Arbeitsaufwand für buchhalterische Tätigkeiten
reduziert und mehr Zeit für die Bereitstellung genauer Informationen für Ärzte und deren Mitarbeiter
eingesetzt werden.
4. Ineffizienz bei den Anbietern: Eine breite Implementierung von Systemen für die
computergestützte Entscheidungsfindung in der Medizin (Clinical Decision Systems) könnte
Fehlerquoten reduzieren und die Kongruenz zwischen verschiedenen Leistungsanbietern erhöhen.
5. Mangelhafte Koordination: Eine verbesserte gemeinsame Nutzung von Informationen würde
prognostische Modellierungen im System ermöglichen und auch Patienten einen Einblick in ihre
Krankengeschichte bieten. Dies würde Patienten eine größere Kontrolle über ihre Behandlung
ermöglichen.
19
Ein Drittel der im Gesundheitswesen verwendeten
Mittel könnte mithilfe
von Big Data-Analysen
eingespart werden.
20
Reduzierung der Kosten im Gesundheitswesen
06
6. Vorbeugung/Vorsorge: Durch die Nutzung von Big Data könnten Veränderungen des
Patientenverhaltens nach der Behandlung festgestellt werden. Entsprechend könnten Ärzte die
Patienten besser über die Auswirkungen ihres Verhaltens informieren.
Ambulant oder stationär?
Eines der wichtigsten Anliegen in einem Krankenhaus ist die Reduzierung der durchschnittlichen
Aufenthaltsdauer von Patienten bzw. die Vermeidung von Krankenhausaufenthalten. Der Grund
dafür ist nicht nur, dass dadurch Kosten gesenkt werden, sondern auch die Gefahren, die sich aus
Krankenhauskeimen für Patienten ergeben.
Medizinische Zentren in den USA verfügen bereits über mit Laptops ausgestattete Krankenschwestern,
die Patienten ambulant - d.h. beim Patienten zuhause - pflegen. Dabei wird online über abgesicherte
Systeme auf die Patientenakten zugegriffen. Das ambulante Pflegepersonal hat dabei den gleichen
Zugriff auf Informationen wie auch vor Ort im Krankenhaus. Bei Patienten mit chronischen Krankheiten
wie Herzinsuffizienz oder Diabetes kann die regelmäßige Überwachung zuhause stattfinden und durch
das Pflegepersonal oder mithilfe elektronischer Überwachungsgeräte übermittelt werden.
Risikomanagement
Mobile Technologien wie Tablet-PCs und Smartphones werden auch in der Gesundheitsversorgung
in Zukunft verstärkt genutzt werden. Deshalb müssen sich Anbieter im Gesundheitswesen jetzt auch
mit dem Thema Risikomanagement befassen. Bisher wurden diese Anbieter auf Basis der erbrachten
Leistung vergütet und hatten dadurch keine erheblichen finanziellen Risiken zu tragen. In Zukunft
könnte sich das ändern, wenn die Vergütung sich so entwickelt, dass diese auf Basis vereinbarter
Resultate für definierte Patientengruppen erfolgt. Daraus ergeben sich Risiken - ein relativ neues Thema
für die Branche. Das Management von Risiken erfordert allerdings erhebliche Datenmengen sowie
umfassende Analysemöglichkeiten. Andere Branchen, z. B. der Finanzmarkt, sind mit diesem Thema
bereits umfassend vertraut.
Vermeidung erneuter Krankenhausaufenthalte
Ein erneuter Aufenthalt im Krankenhaus innerhalb von 30 Tagen nach der ersten Entlassung ist
problematisch für den Patienten und verursacht hohe Kosten.
Besonders bei Patienten, die nicht durch ein familiäres oder soziales Umfeld bei der Rekonvaleszenz
unterstützt werden, kann dieser Fall eintreten. So werden Medikamente nicht wie vorgeschrieben
eingenommen oder die weitere Behandlung wird vernachlässigt. Bei diesen Patienten kommt es vor,
dass kurz nach der Entlassung ein weiterer Krankenhausaufenthalt erforderlich wird. Dies ist eines
der Probleme in vielen Gesundheitssystemen. Big Data könnte hier wichtige Hinweise liefern, denn
Patienten, die diesen Faktoren entsprechen, können mithilfe bestimmter Schlüsselindikatoren erkannt
werden. So wäre eine Vorbeugung möglich.
21
06
Reduzierung der Kosten im Gesundheitswesen
Eines der Probleme im Gesundheitswesen ist, dass die Nutzer des Systems nicht wissen, was die
Versorgung tatsächlich kostet. Die Bereitstellung von diesbezüglichen Informationen und Analysen auch
für die Nutzer des Systems kann dazu beitragen, dass diese eine fundiertere Basis für Entscheidungen
bezüglich der Gestaltung ihrer Absicherung, z. B. Zusatzversicherungen, erhalten.
Verwaltungskosten im Gesundheitswesen
Die derzeit im Gesundheitswesen genutzten Verwaltungssysteme sind häufig Transaktionssysteme,
die nicht wirklich umfassend mit anderen Systemen zusammenarbeiten können. Die Nutzung
von Big Data kann auch hier Abhilfe schaffen, besonders bei folgenden Prozessen: Abrechnung,
Leistungsschlüsselerstellung und Logistik.
1. Adressierung der Kosten im Zusammenhang mit administrativen Transaktionen zur Automatisierung
(und Standardisierung) des Genehmigungs- und Abrechnungsprozesses zwischen allen Beteiligten.
2. Optimierung des Prozesses der Leistungs- und Diagnosecodierung und Koordination zwischen
medizinischen Diagnose- und Abrechnungssystemen durch ein Upgrade auf ein modernes
Codierungssystem.
3. Verbesserung der Logistik im Bereich Geräte- und Materialmanagement in Krankenhäusern und
anderen medizinischen Einrichtungen.
Digitale Erfassung von Erbgutinformationen
Die neuen Möglichkeiten in der Molekularbiologie vereinfachen die Analyse des Erbguts von Patienten,
bei der z. B. festgestellt werden kann, ob genetische Dispositionen für Diabetes oder Herzerkrankungen
vorliegen. Fortschritte in der Molekulardiagnostik vereinfachen auch die regelmäßige Messung der
molekularen Bestandteile, die durch genetische Aktivitäten produziert werden.
Nie zuvor hat es in einem für die Medizin und Gesundheit
so wichtigen Bereich eine derart erhebliche Kostensenkung
- um Faktor 1.000.000 in einem Jahrzehnt gegeben wie in der Genomik.
Durch Datenanalysen wird es möglich, die erforderlichen Millionen von Daten im Zeitverlauf zu
vergleichen und aufzuzeichnen. Somit kann eine Früherkennung von Krankheiten erfolgen, lange bevor
überhaupt Symptome auftreten. Auch die Daten eines Patienten können mit den Daten von Millionen
anderer Menschen verglichen werden, um mithilfe mathematischer Auswertungen festzustellen, ob der
Patient im Normalbereich liegt.
22
07
Technologie und
Selbstverantwortung
In den achtziger Jahren haben z. B. Jogger beim Sport einen Walkman mit Kassetten genutzt, um Musik zu hören. In
den neunziger Jahren waren es MP3-Player und viele Jogger begannen, Pulsmesser zu tragen. Danach kam der iPod und
nach dem Start des Apple App Stores im Jahr 2008 standen viele neue Anwendungen für sportlich Aktive zur Verfügung.
Kostenlos oder zum kleinen Preis waren jetzt Apps zur Überwachung der sportlichen Leistung, der Herzfrequenz, der
verbrannten Kalorien oder der zurückgelegten Entfernung verfügbar.Diese Daten konnten auch mit Freunden geteilt
werden, um den sportlichen Erfolg zu vergleichen und sich gegenseitig zu motivieren.
Heute haben sich diese Geräte erheblich weiterentwickelt. So bietet Nike mit dem Nike+ FuelBand ein
Armband, das Schritte zählt und verbrannte Kalorien misst und diese in „NikeFuel“ umwandelt. Die Nutzer
des FuelBands werden dadurch motiviert, ihre sportlichen und gesundheitlichen Ziele zu erreichen. Das
Armband kann auch kabellos mit einer Waage verbunden oder mit einer mobilen Anwendung genutzt
werden, in der Anwender alle Informationen zu ihrer Ernährung erfassen können.
„Know Your Body, Change Your Life“ ist das Motto von BodyMedia, einem Anbieter, der ein Gerät bereitstellt,
das auch eine Erfassung der Temperatur, Schweißproduktion sowie der Schlafgewohnheiten ermöglicht.
Insgesamt möchten viele Menschen ein gesunderes Leben führen und sich fit halten - nun gibt es alle
Möglichkeiten, den dabei erzielten Erfolg kontinuierlich zu überwachen.
Von der Institution zum Individuum
Jetzt stehen auch viele Anwendungen und Geräte für Menschen zur Verfügung, die medizinisch orientiert
sind. Ein iPhone kann zum Beispiel als Wecker dienen, der uns auf Basis des persönlichen Schlafrhythmus
weckt. Auch für die Messung der Blutzuckerwerte, der Herzfrequenz sowie als Melanom-Scanner für die
Haut kann das iPhone als Basisgerät dienen. Und es gibt mit Sensoren ausgestattete und an Smartphones
anbindbare Inhalatoren für Asthmapatienten, mit deren Hilfe diese Patienten ihre Krankheit effektiver unter
Kontrolle halten können.
Außerdem kann mittlerweile jeder, der den entsprechenden Preis zu zahlen bereit ist (z. B. ca. 299 Dollar
in den USA), seine DNA analysieren lassen. In den USA bietet das Unternehmen 23andMe genetische Tests
an, die auf über 100 spezifische Eigenschaften und Erkrankungen untersuchen und darüber hinaus die
genetische Abstammung erfassen. Der Kandidat bestellt einfach den Teststab für die Speichelprobe und
sendet diesen an das Unternehmen zurück.
Der “quantifizierte Mensch” findet zunehmend Eingang in die Welt der Gesundheitsversorgung und
-vorsorge. Dies bedeutet, dass die Menschen jetzt in der Lage sind, zunehmend Verantwortung für ihre
eigene Gesundheit zu übernehmen. Dazu werden sie durch fast spielerisch gestaltete Anwendungen
motiviert, die einen Vergleich des persönlichen Erfolgs mit dem sportlichen Erfolg und Gesundheitsstatus
23
Der Patient von heute
ist gut informiert UND
VERNETZT SICH MIT ANDEREN.
24
Reduzierung der Kosten im Gesundheitswesen
06
anderer ermöglichen. So verlagert sich die Verantwortung für eine gesunde Lebensführung und damit die
Vorbeugung von den Institutionen auf die Individuen, d.h. auf die Menschen selbst.
Dabei werden natürlich große Datenmengen erzeugt, die einen enormen potenziellen Nutzen für die Verbesserung
der Gesundheitsversorgung im weitesten Sinn versprechen - von der pharmazeutischen Forschung über
Krankenhausprotokolle bis hin zu möglichen neuen Regelungen im staatlichen Gesundheitswesen.
Der moderne Patient
Patienten sind heute besser informiert als je zuvor. Bei Symptomen wird im Internet nach in Frage kommenden
Krankheiten, Behandlungsmethoden oder Medikamenten recherchiert. Mit all diesen Informationen erscheint
ein Patient beim Arzt und bringt bereits eigene Ideen zur Diagnose, Behandlung oder Therapie mit.
Für viele Ärzte ist dies ein erschreckendes Szenario, das aber nicht mehr zu vermeiden ist. Die Stimme dieses
neuen, über Online-Communitys und Wikipedia informierten Patienten will gehört werden
Eine solche Community, z. B. PatientsLikeMe, umfasst mehr als 150.000 Patienten, die sich über
ihre Symptome, Sorgen und Bedenken, bei der Behandlung gemachten Erfahrungen sowie über
Genesungsfortschritte zu mehr als 1.000 Krankheiten austauschen.
Bis zum 1. Juli 2012 haben PatientsLikeMe-Mitglieder
4.029.661 Berichte über 7.338 Symptome und
548.650 Behandlungsverläufe zu 12.838 Behandlungen
zur Community beigetragen.
In Portalen wie PatientsLikeMe können Patienten mit anderen in Kontakt treten, die unter den gleichen
Symptomen leiden und sich über erfolgversprechende Behandlungen und die Medikation austauschen. Der
Austausch mit anderen Betroffenen ist ein echtes Bedürfnis, denn auf diesem Wege erhalten Erkrankte auch
Antworten auf Fragen, die man dem Arzt nicht gerne stellt. Außerdem wird die Belastung durch Krankheiten
erleichtert und man kann aktiv nach Möglichkeiten suchen, den eigenen Gesundheitszustand zu verbessern.
Dave deBronkart ist ein gutes Beispiel für einen Patienten, der das Wissen und die Erfahrungen von anderen mit der
gleichen Erkrankung im Rahmen eines Online-Netzwerks genutzt hat. Als er mit der Diagnose Nierenkrebs im vierten
Stadium und der Prognose einer Überlebenschance von 24 Wochen konfrontiert war, wurde er aktiv und begann, mit
anderen Menschen in einer ähnlichen Situation zu kommunizieren. ‘E-Patient Dave’, wie er sich selbst bald nannte,
informierte sich online über Behandlungsmöglichkeiten und suchte Unterstützung für seine Genesung.
Letztlich war die Behandlung erfolgreich. Heute ist Dave deBronkart ein populärer Redner im Rahmen der
TEDx-Organisation und -Bewegung, der Patienten darin bestärkt, sich die beste Versorgung und Behandlung zu
sichern und dazu das Internet zu nutzen.
Zehntausende Patienten generieren Daten und tragen diese zusammen, um sich selbst über ihre Krankheiten zu
informieren und nach Möglichkeiten und Hilfen zu suchen. Wenn man im großen Rahmen Zugriff auf all diese
Daten hätte, könnte man sicherlich noch mehr Leben retten.
25
08
Medizinische Daten
sind unantastbar?
Heute kann man fast sicher sein, dass nach einer Party irgendein Freund Bilder in das Internet stellt, und
Menschen stellen dort sogar ihre ganze Lebensgeschichte dar. Ebenso finden sich im Web Kommentare und
Meinungsäußerungen zuhauf. Dabei ist es ganz einfach, mithilfe einer Internet-Recherche den Menschen zu
ermitteln, der dahintersteht. Generell macht man sich heute weit weniger Gedanken über die Themen Datenschutz
oder Privatsphäre als früher und für die meisten Menschen definiert sich dieser Begriff jetzt auch anders als zuvor.
Aber trifft dies auch auf medizinische Daten zu?
Im Gesundheitswesen findet der Wandel zur Nutzung computergestützter Informationssysteme
wesentlich langsamer als in anderen Branchen wie dem Finanzwesen oder dem Einzelhandel statt. Das
liegt an den aus der Vergangenheit etablierten Vorgehensweisen und Arbeitsabläufen sowie an Bedenken
bezüglich des Datenschutzes von persönlichen medizinischen Informationen.
Außerdem unterscheidet sich der Nutzungsgrad von Land zu Land. So haben zum Beispiel bereits im
Jahre 2009 in den Niederlanden 99 % der Allgemeinmediziner elektronische Krankenakten verwendet.
Im Gegensatz dazu war das nur bei 36 % der Ärzte in Kanada der Fall, und auch in den USA nutzen nur
36 % der Ärzte diese Technologie. Staatliche Initiativen zur Förderung der Nutzung von elektronischen
Krankenakten haben in einigen Ländern dafür gesorgt, dass der Anteil der digitalisierten Informationen im
Gesundheitswesen das Volumen von Big Data erreicht hat.
Zuverlässigkeit und Interoperabilität
Profis im Gesundheitswesen machen sich mit Recht Gedanken über die Auswirkungen eines Versagens der
IT. Manchmal wird über IT-Ausfälle gescherzt, aber im Gesundheitsweisen könnte dies tatsächlich fatale
Effekte mit sich bringen. Darüber hinaus hat man es in diesem Bereich mit extrem sensiblen persönlichen
Informationen zu tun, die umfassenden Vorschriften unterworfen sind. Der Schutz der Patientendaten
muss absolut gewährleistet sein. Beide Aspekte - zuverlässige Technologie und Datenschutz - können
ambitionierte IT-Initiativen im Gesundheitswesen deutlich erschweren.
Dabei liegen die Schwierigkeiten in der vielfach mangelnden Standardisierung und Interoperabilität
der verfügbaren Lösungen und der Einhaltung der umfassenden Datenschutzvorschriften. So verfügen
nicht alle Einrichtungen des Gesundheitswesens über zentrale Datenbanken, die der Kommunikation
und Übermittlung von großen Datenmengen gewachsen sind. Auch die Kommunikation mit anderen
Systemen wird durch die verwendeten unterschiedlichen Programmiersprachen erschwert. Sicherheitsund Datenschutzvorschriften stehen einer Datenübermittlung im größeren Rahmen außerdem entgegen.
26
Daraus ergibt sich eine Situation, in der man im Gesundheitswesen nicht von einer einheitlichen,
standardisierten Interoperabilität ausgehen kann, die Medizinern und anderen Beteiligten einen echten
Austausch von Daten ermöglicht.
Einverständnis vorausgesetzt
Einerseits sind viele Menschen gegenüber dem Gedanken einer Nutzung von Informationen aus ihrer
elektronischen Krankenakte durch z. B. die medizinische Forschung nicht aufgeschlossen. Sie möchten
auf jeden Fall um ihre Zustimmung gebeten werden. Erfolgt dies nicht, erzeugt allein die Tatsache, nicht
gefragt worden zu sein, schon Unmut. Auf der anderen Seite könnten zu viele Anfragen und Rückfragen
auch irritierend für Patienten sein.
Wir alle haben das Bedürfnis, unsere Privatsphäre geschützt und unsere Daten abgesichert zu wissen.
Dies drückt sich in verschiedenen Gesetzen, Vorschriften und allgemein gültigen Verhaltensregeln aus.
Unser Schutzbedürfnis muss in ein Gleichgewicht mit der Nutzung der im großen Umfang vorhandenen
Daten für medizinische Zwecke gebracht werden. Die Generation Internet gibt die eigene Privatsphäre
ohne weiteres in sozialen Medien preis - wir alle sollten unsere Ansichten zu diesem Thema überprüfen,
besonders wenn dies einem so wichtigen Thema wie unserer Gesundheit zuträglich sein könnte.
Medizinische Daten sind ausgesprochen sensibel und erfordern Schutz, sind aber auch ein Gut, das
zum Nutzen der Allgemeinheit zugänglich sein sollte. Je mehr Daten der Forschung für Analysen zur
Verfügung stehen, desto höher sind die Chancen, Muster zu erkennen. Das kann dazu beitragen, weniger
Untersuchungen durchführen zu müssen oder neue Ursachen, Behandlungsmethoden oder sogar
Heilungsmöglichkeiten für Krankheiten zu finden. Dies käme uns allen zugute.
27
Nicht nur Speicherung
und Zugriff, sondern
die Nutzbarkeit von Daten
ist die eigentliche
Herausforderung.
28
09
Die Herausforderungen:
Komplexität und Kosten
Jetzt kennen Sie die vielfältigen Möglichkeiten, die die Nutzung von Big Data besonders im Gesundheitswesen bieten
kann. Wie aber geht man mit der Komplexität und den Kosten um, die sich bei der Umwandlung der Daten in nutzbare
Informationen ergeben? Enorme Datenmengen müssen nicht nur gespeichert, sondern auch analysiert werden, wenn
ein echter Wandel herbeigeführt werden soll.
Die Nutzung von Big Data bringt Herausforderungen für Organisationen im Gesundheitswesen mit sich.
Dies liegt an der großen Menge und Vielfalt der Daten, aber vor allem an der potenziell überwältigenden
Komplexität und den höheren IT-Ausgaben.
Big Data ist komplex. Und im Gesundheitswesen tragen die vorhandenen Erwartungen und die Bedeutung
der dort vorhandenen Daten zur Komplexität bei. Mit Algorithmen, die für die Verarbeitung kleinerer
Datenmengen ausreichend sind, kann die Menge der heute im Gesundheitswesen generierten Daten nicht
bewältigt werden.Der Kauf weiterer Speichergeräte und -medien ist nicht immer eine Lösung, denn dies
würde die Komplexität nicht verringern. Effektive Möglichkeiten zur Bewältigung der IT- Komplexität,
Kontrolle der Kosten und Nutzbarkeit der Daten bieten die Virtualisierung sowie das Cloud Computing:
•
•
Große Anbieter im Gesundheitswesen können eine eigene Private Cloud rund um die separaten
Anwendungen erstellen, beginnend mit den bildgebenden Anwendungen.
Für kleinere Anbieter kommen Public Clouds in Frage, die Speicher als Service anbieten.
Derzeit bezieht sich die Analytik noch auf die Vergangenheit, aber in nicht allzu ferner Zukunft werden
Entscheidungen in der medizinischen Versorgung auf Basis von dynamischen Analysen getroffen werden
können. Dafür ist die Analyse größerer Datenmengen und strukturierter sowie unstrukturierter Daten
erforderlich. Letztlich geht es nicht nur um medizinische Bildgebung und größere Dateien, sondern um die
wachsende Anzahl an Datensätzen, die aus vielfältigen Quellen im Gesundheitswesen stammen. Dazu
gehören z. B. medizinische Aufzeichnungen, Daten aus der Fernüberwachung von Patienten und mobilen
Quellen, genetische Informationen etc. Die Herausforderung liegt hierbei nicht nur in der Speicherung und
dem Zugriff, sondern auch in der Nutzbarmachung all dieser Daten.
Viele Organisationen im Gesundheitswesen sind derzeit mit der enormen Menge und Vielfalt der Daten
fast überfordert. Nur wenige Anbieter sind in der Lage, alle diese Daten umfassend, z. B. für Business
Intelligence- bzw. Analysezwecke, zu nutzen. Für den Erfolg ist es erforderlich, dass die Anbieter Daten
ganzheitlich in ihre Organisation integrieren. Dies bezieht sich auf die Datensammlung, Speicherung, das
Management, den Austausch sowie die Verarbeitung und Analyse.
Die Fülle der Informationen sollte im Idealfall Hinweise auf die optimalen Behandlungsmethoden
bringen. Zu diesem Zweck müssen Daten in Prozesse integriert und als Basis für weitere Aktivitäten
nutzbar gemacht werden. Big Data kann als strategischer Schlüsselprozess im Rahmen dieses Ansatzes
entscheidend dazu beitragen, dieses Ziel zu erreichen.
29
09
Die Herausforderungen: Komplexität und Kosten
Big Data-Experten und -Anbieter
IDC berichtete, dass Big Data im Jahr 2011 weltweit einen Umsatz von mehr als 23 Milliarden Euro generiert
hat. Diese Zahl wird im Jahr 2012 aufgrund der erweiterten Nutzung von Big Data im Gesundheitswesen
voraussichtlich auf mehr als 26,5 Milliarden Euro ansteigen.
Für die effiziente und schnelle Verarbeitung von Big Data sind neue Technologien erforderlich, die aber immer
schneller weiterentwickelt und optimiert werden. Das Marktsegment Datenmanagement und Datenanalyse
repräsentiert weltweit schätzungsweise einen Wert von 78 Milliarden Euro und wächst pro Jahr um 10 % bzw.
doppelt so schnell wie die Softwarebranche insgesamt.
Das größte Hemmnis für die Umsetzung von Big Data-Lösungen im Gesundheitswesen ist die berechtigte
Sorge um den Schutz medizinischer Daten. Erfahrene IT-Anbieter von Big Data-Lösungen sind mit dem
hohen Sicherheitsbedürfnis und den Anforderungen vertraut und können Lösungen entwickeln, die den
Datenschutz und die Einhaltung der entsprechenden Vorschriften gewährleisten.
Bei der Auswahl eines IT-Anbieters in diesem Bereich sollten Organisationen aus dem Gesundheitswesen
darauf achten, dass das entsprechende Unternehmen Folgendes bieten kann:
• Branchen-Know-how und Erfahrung im Gesundheitswesen,
• vielfältige Lösungen, die an spezifische Anforderungen angepasst werden können
• und umfassende Erfahrungen mit Kunden im Enterprise-Bereich sowie eine entsprechende Integrität und
Sicherheit.
Tipps für die Nutzung von Big Data in Krankenhäusern
Daten, Datenarten, Speicherort: Wertvolle Daten können sich z. B. in Datenbanken befinden, in denen
Mitarbeiterinformationen, Transaktionen auf der Patientenebene oder andere medizinische Untersuchungsdaten oder Daten zum derzeitigen Aufenthaltsort von Patienten (z. B. im OP) gespeichert werden.
Transformation der Daten: Die Daten müssen aus den Quellsystemen extrahiert und in ein für alle
teilnehmenden Institutionen nutzbares Format übertragen werden. Dies ermöglicht Krankenhäusern,
Datensätze zu vergleichen und Vergleichswerte zu ermitteln, die Daten zu bereinigen und zu korrigieren und
damit auf die Anforderungen und Unwägbarkeiten des Krankenhausbetriebs vorzubereiten.
Durchführung von Analysen der Daten: Eine fundierte Big Data-Analytik muss über Excel und Access
hinausgehen. Es sind Technologien erforderlich, die nicht auf einem Laptop betrieben werden können.
Krankenhäuser sollten einen Wandel weg von der gewohnten rückblickenden Analyse hin zur prognostischen
Modellierung anstreben, der sich mithilfe eines qualifizierten IT-Anbieters mit entsprechenden Erfahrungen
vollziehen lässt.
Fundierte Informationen für Entscheider: Daten sind nur dann wirklich sinnvoll, wenn sie als Basis für
fundierte Entscheidungen genutzt werden können. Deshalb benötigen die Führungskräfte im Krankenhaus
Daten, die klar und in einem überschaubaren Format als nutzbare Informationen aufbereitet und präsentiert
werden und als wertvolles Fundament für Managemententscheidungen verwendet werden können.
30
i
Über den Herausgeber
Peter Hinssen
Als Unternehmer, Berater, Redner und Autor ist Peter Hinssen (geb. 1969) bezüglich
der gesellschaftlichen und geschäftlichen Auswirkungen von Technologien einer
der profiliertesten Vordenker in Europa. Als Seminarleiter und Berater zu Themen
wie der Akzeptanz von Technologien durch Verbraucher, den Auswirkungen der
vernetzten digitalen Gesellschaft und der Verschmelzung von Business und IT ist
er ein gefragter Experte.
Peter Hinssen ist Chairman von Across Technology (www.a-cross.com/technology)
sowie Autor von „Business/IT Fusion“ und „The New Normal“.
31
01
“Das Zeitalter
der datenbasierten Medizin”
ist die zweite Ausgabe einer Reihe, die Ihnen neue Perspektiven
aufzeigen soll. Neben den Booklets, die Across Technology mit
Unterstützung von EMC Greenplum im Rahmen der
Data Science Series publiziert, werden auch Veranstaltungen sowie
die folgende Website angeboten:
www.datascienceseries.com.
Sichern Sie sich alle Ausgaben der Reihe,
informieren Sie sich auf
www.datascienceseries.com
Gefördert von
032
11/2012 - © Across Technology
und fordern Sie die aktuellen Newsletter an.