Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 1

DAS 4. V: MEHRWERT DURCH HEALTHCARE ANALYTICS MARC WILCZEK T-SYSTEMS V ICE PRESIDENT PORTFOLIO, INNOVATION, ARCHITECTURE

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AGENDA

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Was ist Big Data und warum ist es Relevant

trends in Gesundheitswesen Und ICT

Mehrwert durch Healthcare Analytics

Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor

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AGENDA

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Was ist Big Data und warum ist es Relevant

trends in Gesundheitswesen Und ICT

Mehrwert durch Healthcare Analytics

Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor

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„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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WAS IST BIG DATA UND WARUM IST ES RELEVANT?

Volume

Velocity

Variety

Volume Weltweites Datenwachstum im

Gesundheitssektor 2012 – 2020

um das 50fache auf

25.000 PetaByte erwartet

Velocity Daten, die schnell erzeugt

und verarbeitet werden müssen

(konstante Streams nahe Echtzeit)

Variety Sensordaten,

Unstrukturierte Daten, z.B. Text,

Bilder und Videos

Digitalisierung Mehr Daten, mehr Datenaustausch zwischen Beteiligten

Krankenhaus IT Zunahme IT-Anwendungen, individualisierte Behandlung

Telemonitoring Health Monitoring, etc.

Integration Systeme Krankenakten, Finanzdaten, Forschung & Entwicklung

Social Media Auswertung in Echtzeit

Molekulare Diagnostik DNA-Analyse, 3D-Bildgebung

Aggregation der 3 Vs

= Value

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Data Mining Verarbeitung Übertragung Speicherung Anreicherung Analyse

DATENVERARBEITUNG IN ECHTZEIT: MIT DER RICHTIGEN TECHNOLOGIE SOWIE MIT PROZESS-KNOW-HOW.

Geschäfts- anforderung

Vergangenheitsanalysen

Datenbasis sind Geschäfts-prozessapplikationen

Quasi-Echtzeit-Analysen (In-Memory)

Datenbasis sind Geschäfts-prozessapplikationen

Prognosen für die Zukunft

Ad-hoc Analysefrage-stellungen auf Basis von heterogenen und zahlreichen Datenquellen

Technologie- lösung SAP Business Objects

IBM Cognos MicroStrategy

Oracle Exadata SAP HANA

Cloudera Hadoop Distribution Splunk (Analyse &

Visualisierung)

Strukturiert Beschränkt (2–3 TB in RAM)

Strukturiert Beschränkt (1 PB in RAM)

Strukturiert oder unstrukturiert Quasi unbeschränkt (20–30 PB)

Legacy BI High performance BI “Hadoop” Ökosystem

Produktauswahl (Beispiele)

Datentypen / Skalierbarkeit

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22.02.2014 7 Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems

EINORDNUNG EINSATZSZENARIEN FÜR BIG DATA: TIME TO VALUE.

IT Infrastructure & Operations

Business Intelligence & Data Warehouse

Fachbereiche & Business Analysts

CXO

Time to Value Langfrist Kurzfrist Niedrig

Hoch

Wert- beitrag

= Value

Low Cost Speicher

Landezone für Unternehmens- daten

Enterprise Data Warehouse Auslagerung

Enterprise Data Warehouse Archivierung

ETL Offload

Kapazitätsplanung & Auslastung

Customer Profiling & Umsatzanalysen

Targeted Advertising Analysen

CDR basierte Datenanalysen

Fraud Management

Neue Geschäfts-modelle

Analyse großer Datenmengen aus vielen Quellen

Komplexe Korrelations-analysen

Komplexe Simulationen

Prediktive Analysen

Günstiger Speicher, Verarbeitung & Analyse

Basis für Kosteneffizienz, komplexe Analysen und profitables Wachstum

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22.02.2014 9 Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems

HERAUSFORDERUNGEN IM GESUNDHEITSSEKTOR: AUSGABEN WACHSEN IN INDUSTRIESTAATEN STETIG WEITER.

Zunahme chronischer Erkrankungen

(Wohlstandserkrankungen).

Kosten für

Forschung & Entwicklung neuer Medikamente.

GRÜNDE DAFÜR

Wachstum der Bevölkerung.

Alterung der Bevölkerung:

Herausforderung Demografie.

Verbesserung

medizinischer Möglichkeiten zur

Krankheitsdiagnose,

Behandlung und Lebensverlängerung.

Wachsensende

Komplexität im Gesundheitssystem.

?

Zunahme pflegebedürftiger und vollstationärer

Patienten in deutschen

Krankenhäusern.

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TRENDS IN GESUNDHEITSWESEN UND ICT: HEUTE UND MORGEN.

2013 2020

Anbieter-zentriertes Gesundheitsmanagement Harmonisierte Verträge und Behandlung

Stationäre Behandlung in Krankenhäusern und Besuche beim Hausarzt

Individualisierung

Dezentralisierung

Digitalisierung

Integrierte Versorgung

Mehr Services

Papier-basierte Prozesse/Abläufe Vor-Ort-Meetings der Experten

Medizinische Serviceanbieter arbeiten mit Datensilos Viele getrennte Patientenakten

Isolierte IT-Lösungen Proprietäre Kern-Software

Patienten-zentriertes Gesundheitsmanagement Verschiedene Verträge und individualisierte

Behandlung

„Zu Hause“ als zusätzlichen Ort für Behandlungen Mobiles Monitoring

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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22.02.2014 11 Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems

HERAUSFORDERUNGEN IM GESUNDHEITSSEKTOR: DATENWACHSTUM.

Quelle: Big Data in Healthcare – Hype and Hope, Feldman , Martin , Skotnes 10/2012

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

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22.02.2014 13 Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems

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

80% der Informationen liegen unstrukturiert vor

Anonymisierte Analyse

Krankenakten

Behandlungsmethoden

Medikamentenempfehlung

Kostentreiber erkennen

Optimierungspotentiale erkennen

Richtige Behandlung und Medikamente ansetzen

Auswertung großer Datenmengen aus Forschung, Entwicklung und klinischen Studien

Rechen- und datenintensive Simulationen

Wirkungsanalyse von Medikamenten und Verbesserung klinischer Studien.

Entwicklung/Erprobung neuer Medikamente

Analyse heterogener daten im Gesundheitswesen

Personalisiertes Gesundheitsmanagement

WIE KANN BIG DATA EINEN MEHRWERT IM GESUNDHEITSSEKTOR BIETEN? (BEISPIELE)

? ?

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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

Herausforderungen

ANALYSE HETEROGENER DATEN IM GESUNDHEITSWESEN.

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

Mehrwert

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.

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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“

Herausforderungen

PERSONALISIERTES GESUNDHEITSMANAGEMENT.

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

Mehrwert

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

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Telematik

Krankenhaus IT

E-HEALTH PORTFOLIO DER DEUTSCHEN TELEKOM GRUPPE

INNOVATIONEN IM GESUNDHEITSSEKTOR

Digitale Prozesse

Telemonitoring

AAL

ETABLIERTE LEISTUNGEN

IT-Implementierung Systemintegration Rechenzentrums-Services Telekommunikation

ZUSÄTZLICHE POTENTIALE

Big Data & Social Media (für Kostenträger)

Analysen für Versorgungs-Management

Pharma & Medizinproduktehersteller

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T-SYSTEMS PLATTFORM FÜR CONNECTED HEALTH: INTEGRIERTE KOMMUNIKATION / DATENAUSTAUSCH ZWISCHEN BETEILIGTEN.

Ärzte / Spezialisten Kostenträger

Medizin- technologie

Pflegedienste

Patienten / Konsumenten

Pharmaindustrie

Krankenhäuser Connected Life Connected Work

Service

Enabling

Billing Services

HC Management Plattformen

Interoperabilität / Telematik

Cloud Services / Outsourcing

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MEHRWERT EINER T-SYSTEMS BEI DER NUTZUNG VON BIG DATA IN UNTERNEHMEN.

Rechenzentren in Deutschland

Datenleitungen in Deutschland

Deutschen Datenschutz-regelungen

TwinCore-Rechenzentren mit maximaler Sicherheit und höchsten Standards

T-SYSTEMS: INNOVATIVER PARTNER FÜR BIG DATA.

Eigene Big Data Plattform as-a-Service

Dynamisches Wachstum und Erweiterung um neue Dienste

Proof-of-Concepts (Machbarkeits-untersuchungen)

Umgesetzte Use Cases

Umfangreiche Branchenerfahrung im öffentlichen Sektor

BI/Big Data Practice-Group mit über 600 Consultants

Experton Group 7/2013: T-Systems ist „Big Data Leader“

Direkter Draht in die Szene ins Silicon Valley, nach Israel und in die deutsche Gründerszene

Kunden profitieren von einem starken Partner-Ökosystem: SAP, IBM, Cloudera, Splunk, als auch Telekom, T-Ventures, T-Labs

Partner Expertise Hadoop Cluster Sicherheit

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DAS 4. V: MEHRWERT DURCH HEALTHCARE ANALYTICS Marc Wilczek mailto:marc.wilczek@t-systems.com

VIELEN DANK.