BITKOM Healthcare Analytics Conference 19.09.2013, Berlin, Marc Wilczek, T-Systems

1. DAS 4. V:
MEHRWERT DURCH
HEALTHCARE ANALYTICS
MARC WILCZEK
T-SYSTEMS
VICE PRESIDENT
PORTFOLIO, INNOVATION, ARCHITECTURE
Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems
22.02.2014
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2. AGENDA
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Was ist Big Data und warum ist es Relevant
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trends in Gesundheitswesen Und ICT
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Mehrwert durch Healthcare Analytics
4
Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor
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22.02.2014
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3. AGENDA
1
Was ist Big Data und warum ist es Relevant
2
trends in Gesundheitswesen Und ICT
3
Mehrwert durch Healthcare Analytics
4
Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor
Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems
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4. „Auch Krankenkassen als Kostenträger des Gesundheitssektors
stehen derzeit vor der Problematik,
Lösungen finden zu müssen, um mit den steigenden
Datenmengen sinnvoll umzugehen. Dabei kommt es
sowohl auf die effiziente und effektive Speicherung
der Daten an als auch auf eine möglichst schnelle
Datenanalyse.“
Trendpapier 2013 „Big Data bei Krankenversicherungen“,
Lünendonk GmbH, Kaufbeuren
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5. WAS IST BIG DATA UND WARUM IST ES RELEVANT?
Digitalisierung
Mehr Daten, mehr
Datenaustausch zwischen
Beteiligten
Telemonitoring
Volume
Weltweites Datenwachstum im
Gesundheitssektor 2012 – 2020
um das 50fache auf
25.000 PetaByte erwartet
Volume
Velocity
Velocity
Variety
Health Monitoring, etc.
Daten, die schnell erzeugt
und verarbeitet werden müssen
(konstante Streams nahe Echtzeit)
Integration Systeme
Variety
Krankenakten, Finanzdaten,
Forschung & Entwicklung
Sensordaten,
Unstrukturierte Daten, z.B. Text,
Bilder und Videos
Krankenhaus IT
Zunahme IT-Anwendungen,
individualisierte Behandlung
Social Media
Auswertung in Echtzeit
Molekulare Diagnostik
DNA-Analyse, 3D-Bildgebung
Aggregation der 3 Vs
= Value
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6. DATENVERARBEITUNG IN ECHTZEIT: MIT DER RICHTIGEN
TECHNOLOGIE SOWIE MIT PROZESS-KNOW-HOW.
Data Mining
Verarbeitung
Übertragung
Speicherung
Legacy BI
Geschäftsanforderung
Technologielösung

Vergangenheitsanalysen

Datenbasis sind Geschäftsprozessapplikationen
 SAP Business Objects
 IBM Cognos
 MicroStrategy


Strukturiert
Beschränkt (2–3 TB in RAM)
Anreicherung
High performance BI


Quasi-Echtzeit-Analysen
(In-Memory)
Datenbasis sind Geschäftsprozessapplikationen
Analyse
“Hadoop” Ökosystem

Prognosen für die Zukunft

Ad-hoc Analysefragestellungen auf Basis von
heterogenen und zahlreichen
Datenquellen
Produktauswahl (Beispiele)
 Oracle Exadata
 SAP HANA
 Cloudera Hadoop Distribution
 Splunk (Analyse &
Datentypen / Skalierbarkeit
 Strukturiert
 Beschränkt (1 PB in RAM)
 Strukturiert oder unstrukturiert
 Quasi unbeschränkt (20–30 PB)
Visualisierung)
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7. EINORDNUNG EINSATZSZENARIEN FÜR BIG DATA:
TIME TO VALUE.
Hoch
IT Infrastructure
& Operations
Wertbeitrag
= Value
 Low Cost Speicher
Business Intelligence &
Data Warehouse
 Enterprise Data
Warehouse
Auslagerung
 Enterprise Data
Warehouse
Archivierung
 ETL Offload
Fachbereiche &
Business Analysts
 Kapazitätsplanung &
Auslastung
 Customer Profiling &
Umsatzanalysen
 Targeted Advertising
Analysen
 CDR basierte
Datenanalysen
 Fraud Management
CXO
 Neue Geschäftsmodelle
 Analyse großer
Datenmengen aus
vielen Quellen
 Komplexe
Korrelationsanalysen
 Komplexe
Simulationen
 Prediktive Analysen
 Landezone für
Unternehmensdaten
Niedrig
Time to Value
Kurzfrist
Günstiger Speicher,
Verarbeitung & Analyse
Langfrist
Basis für Kosteneffizienz, komplexe Analysen
und profitables Wachstum
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8. AGENDA
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trends in Gesundheitswesen Und ICT
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Mehrwert durch Healthcare Analytics
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Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor
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9. HERAUSFORDERUNGEN IM GESUNDHEITSSEKTOR:
AUSGABEN WACHSEN IN INDUSTRIESTAATEN STETIG WEITER.
GRÜNDE DAFÜR
Wachstum
der Bevölkerung.
Zunahme chronischer
Erkrankungen
(Wohlstandserkrankungen).
Zunahme
pflegebedürftiger und vollstationärer
Patienten in deutschen
Krankenhäusern.
Kosten für
Forschung & Entwicklung
neuer Medikamente.
Alterung der Bevölkerung:
Herausforderung Demografie.
Verbesserung
medizinischer Möglichkeiten zur
Krankheitsdiagnose,
Behandlung und Lebensverlängerung.
?
Wachsensende
Komplexität
im Gesundheitssystem.
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10. TRENDS IN GESUNDHEITSWESEN UND ICT:
HEUTE UND MORGEN.
2013
2020
 Anbieter-zentriertes Gesundheitsmanagement
 Harmonisierte Verträge und Behandlung
Individualisierung
 Patienten-zentriertes Gesundheitsmanagement
 Verschiedene Verträge und individualisierte
Behandlung
Dezentralisierung
 „Zu Hause“ als zusätzlichen Ort für
Behandlungen
 Mobiles Monitoring
 Stationäre Behandlung in Krankenhäusern
und Besuche beim Hausarzt
 Papier-basierte Prozesse/Abläufe
 Vor-Ort-Meetings der Experten
 Medizinische Serviceanbieter arbeiten mit
Datensilos
 Viele getrennte Patientenakten
 Isolierte IT-Lösungen
 Proprietäre Kern-Software
Digitalisierung
Integrierte Versorgung
Mehr Services
 Digitalisierte Prozesse/Abläufe
 Mobile & Video Kommunikation
 Lösungen Plattform-basiert
 Übergreifende Kommunikationsinfrastruktur
(Telematik)
 Eine elektronische Patientenakte
 Integrierte Kommunikation
Outsourcing/Outtasking
 X-as-a-Service (Nachfrage-orientierte IT)
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11. HERAUSFORDERUNGEN IM GESUNDHEITSSEKTOR:
DATENWACHSTUM.
 In letzten Jahren stetiger Anstieg Datenaufkommen im
Gesundheitswesen
 Elektronische Gesundheitskarte
 Elektronischer Datenaustausch über Schnittstellen
zwischen den Arztpraxen, Krankenhäusern und den
Krankenkassen
 Anpassung Geschäfts- und IT-Prozesse an neue
Marktanforderungen
 Stärkere Nutzung von
Health Monitoring Devices
 In Zukunft: Analyse von Daten aus sozialen
Netzwerken wie Facebook oder Twitter
Herausforderung:
Kostengünstige
Speicherung & Analyse der Daten
Quelle: Big Data in Healthcare – Hype and Hope, Feldman , Martin , Skotnes 10/2012
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12. AGENDA
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Mehrwert durch Healthcare Analytics
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Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor
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13. WIE KANN BIG DATA EINEN MEHRWERT IM
GESUNDHEITSSEKTOR BIETEN? (BEISPIELE)
?
Personalisiertes
Gesundheitsmanagement





Persönliche Gesundheit
Patienten kennen eigenes
Risiko, leben gesünder,
reagieren präventiv
Ärzte führen die richtige
Behandlung durch und schicken
Patienten nicht auf die Reise zu
vielen Spezialisten
Personalisierte
Medikamentierung
Risikominimierung bei erblicher
Vorbelastung
Analyse heterogener daten im
Gesundheitswesen





80% der Informationen liegen
unstrukturiert vor
Anonymisierte Analyse
 Krankenakten
 Behandlungsmethoden
 Medikamentenempfehlung
Kostentreiber erkennen
Optimierungspotentiale
erkennen
Richtige Behandlung und
Medikamente ansetzen
?
Entwicklung/Erprobung
neuer Medikamente



Auswertung großer
Datenmengen aus Forschung,
Entwicklung und klinischen
Studien
Rechen- und datenintensive
Simulationen
Wirkungsanalyse von
Medikamenten und
Verbesserung klinischer
Studien.
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14. ANALYSE HETEROGENER DATEN IM GESUNDHEITSWESEN.
Cloudera Clinical Quality & Cost Analysis

Cloudera, eines der bekanntesten Unternehmen im Bereich Big Data,
verwaltet und analysiert mit einer Lösungen bereits mehr als 40 Milliarden
klinische Datensätze von über 13 Millionen Patienten.
Herausforderungen
 Unterschiedlichste Daten: Finanzdaten,
Elektronische Gesundheitsakten, Daten aus
medizinischen Geräten und noch viele mehr
 Große Menge an heterogenen Daten
 Datenspeicherung in “Silos”
 Korrelationsanalyse nicht oder nur schwer
möglich
Mehrwert
 Integrierte Speicherung der Daten mit
Big Data Technologie
 Aufbrechen der Datensilos
 Einheitliche Verwaltung und Analyse der
Daten
 Erkennen von Zusammenhängen
 Verbesserung der Behandlungsqualität
 Senkung Infrastrukturkosten
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15. PERSONALISIERTES GESUNDHEITSMANAGEMENT.
Medical Decision Support Systeme


Medical Decision Support Systeme (Experten Systeme) für Ärzte können einen wichtigen
Beitrag für die Patientensicherheit leisten.
Datenbank für Ärzte zu Unterstützung personalisierter Therapie und Behandlung
Herausforderungen
 Mehr Patienten, weniger Zeit für Behandlung
 Zunahme Anzahl Medikamente und
Behandlungsmöglichkeiten
 Erhöhte Komplexität und größerer
Spezialisierungsbedarf
 Korrelationen zwischen Prävention,
Diagnostik und Therapie nicht analysierbar
 Gefahr für „Behandlungs-Odyssee“
Mehrwert
 Integration unterschiedlicher, bereits
vorhandener Datenquellen aus Prävention,
Diagnostik und Therapie
 Wechselwirkungen von Medikamenten oder
Kontraindikationen werden erkannt
 Erkennen von Zusammenhängen
 Individualisierte Behandlung und mehr
Patientensicherheit
 Senkung Behandlungskosten
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17. E-HEALTH PORTFOLIO DER DEUTSCHEN TELEKOM GRUPPE
ETABLIERTE LEISTUNGEN
IT-Implementierung
Rechenzentrums-Services
Systemintegration
Telekommunikation
INNOVATIONEN IM GESUNDHEITSSEKTOR
Krankenhaus IT
Telemonitoring
AAL
Digitale Prozesse
Telematik
ZUSÄTZLICHE POTENTIALE
Big Data & Social Media
(für Kostenträger)
Analysen für
Versorgungs-Management
Pharma & Medizinproduktehersteller
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18. T-SYSTEMS PLATTFORM FÜR CONNECTED HEALTH:
INTEGRIERTE KOMMUNIKATION / DATENAUSTAUSCH
ZWISCHEN BETEILIGTEN.
Kostenträger
Ärzte / Spezialisten
Pflegedienste
Service
Connected Life
Enabling
Connected Work
Cloud Services /
Outsourcing
Patienten /
Konsumenten
Interoperabilität /
Telematik
HC Management
Plattformen
Billing
Services
Krankenhäuser
Pharmaindustrie
Medizintechnologie
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19. MEHRWERT EINER T-SYSTEMS
BEI DER NUTZUNG VON BIG DATA IN UNTERNEHMEN.
Sicherheit




Rechenzentren in
Deutschland
Datenleitungen in
Deutschland
Deutschen Datenschutzregelungen
TwinCore-Rechenzentren
mit maximaler Sicherheit
und höchsten Standards
Hadoop Cluster




Eigene Big Data Plattform
as-a-Service
Dynamisches Wachstum
und Erweiterung um neue
Dienste
Proof-of-Concepts
(Machbarkeitsuntersuchungen)
Umgesetzte Use Cases
Expertise



Umfangreiche
Branchenerfahrung im
öffentlichen Sektor
BI/Big Data PracticeGroup mit über 600
Consultants
Experton Group 7/2013:
T-Systems ist „Big Data
Leader“
Partner


Direkter Draht in die
Szene ins Silicon Valley,
nach Israel und in die
deutsche Gründerszene
Kunden profitieren von
einem starken PartnerÖkosystem: SAP, IBM,
Cloudera, Splunk,
als auch Telekom,
T-Ventures, T-Labs
T-SYSTEMS: INNOVATIVER PARTNER FÜR BIG DATA.
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20. DAS 4. V:
MEHRWERT DURCH
HEALTHCARE
ANALYTICS
Marc Wilczek
mailto:marc.wilczek@t-systems.com
VIELEN DANK.
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