Raluca Pahontu Gerd Schneider. Zentrum für Informations- und Medizintechnik (ZIM)

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1 Data Science, Analytics und Big Data: Vision, Architektur und erste prototypische Umsetzung am Beispiel des vernetzten Operationssaals Archivtage , Heidelberg Raluca Pahontu Gerd Schneider Zentrum für Informations- und Medizintechnik (ZIM)

2 Hintergrund/Motivation (Über) Regional MRN PEPA DW Versorgungsforschung Qualitätsindikatoren Verbundforschung Register KIS UKHD DMS RIS DW (Klar) DW (Anonym, Pseudonym) OP Björn Bergh, Gerd Schneider, Universitätsklinikum Heidelberg Versorgung Forschung

3 External Data Consumer Architekturvision Klinikumsweite Big Services Data / Data Science Infrastruktur Data Data Discovery Distributor & Order Analytics UI & Valueadded Services Data Mart Medical Research Services Data Mart Data Dictionary ResearchData asa Service Data Mart Identity Mgmt Consent Mgmt Pseudo. Service Big-Data Cluster In-Memory Data Warehouse Data Platform Data Harvesting Materialized Sources Batch Layer Speed Layer HIS DMS Virtualized Sources ETL, Text Extraction, Semantic Annotation RIS Data Provider Support Systems Knowledge Bases Terminologies Ontologies Rules Vocabulary Confidential UKHD

4 Big Data Große, komplexe und schnell entstehende Daten, bei denen klassische Datenhaltungs- und -auswertemethoden nicht ausreichen. Big Data Dimensionen: 1. Volume (Menge) 2. Variety(Vielfalt) 3. Velocity(Entstehung/Geschwindigkeit) 4. Veracity(Vertrauenswürdigkeit) 5. Variability(Veränderlichkeit) 6. Value(Wert)

5 Big Data Datenquellen (Beispiele) Datenquelle Größe (~) # Datensätze (R) oder Patienten (P) Klinisches Informationssystem (i.s.h.med/sap IS-H) Datenformat 2,2 TB ~ 2,2 Mio P Datenbank inkl. Blobs Zusatzinformation Blobs beinhalten ~ 77 Millionen unstrukturierte und semi-strukturierte Dokumente Radiologieinformationssystem Picture Archiving and Communication System (PACS) 300 GB ~ P Datenbank 1 TB TB ~ P Datenbank und DICOM Objekte Digitales Archiv 11 TB ~ 2,2 Mio P Datenbank und PDF, JPG, TIFF Bildarchiv 1 TB ~ R Datenbank und Dateien Intensivdokumentation 70 GB -- Datenbank -- Röntgen, Ultraschall, MRT, CT; Zuwachs: 1 TB/Woche 40 Mio Dokumente; 98 Mio Seiten; Änderungsrate: ~ 4 GB/Tag Fotos, Videosequenzen Laborinformationssystem 1,2 TB ~ 3,8 Mio P Datenbank ~ 95% strukturierte Attribute; ~ 5% unstrukturiert (Freitext) Krebsregister ~ 2 GB ~ P Datenbank ~1400 strukturierte Attribute; ~ 100 unstrukturierte Attribute

6 Analytics Wert Was ist passiert? Descriptive Analytics Warum ist es passiert? Diagnostic Analytics Was wird passieren? Predictive Analytics Was soll passieren? Prescriptive Analytics nach Gartner Schwierigkeit

7 Analytics Data & DecisionScience Data Science Ein Verbund aus einer Vielzahl existierender Disziplinen zur Lösung komplexer Datenanalyseprobleme. Decision Science Ein kombinierter Ansatz aus Mathematik Fachwissen Technologie Verhaltenswissenschaft& Design Thinking zum Treffen datengetriebener Entscheidungen. Calvin Andrus (2012)

8 Anwendungsfall: Vernetzter OP Stand heute Geschlossene Systeme Proprietäre Integration Herstellerabhängigkeit Eingeschränkte Kommunikation der Medizingeräte untereinander und mit angrenzenden IT-Systemen Medizingeräte oft unzureichend geschützt dadurch wesentliches Risiko für das Netz

9 Anwendungsfall: Vernetzter OP Medizintechnik am UKHD ca aktive Medizingeräte am UKHD # Geräte 2015 Geräteart 5000 Infusionstechnik 3000 POCT 900 Monitoring 150 Beatmung 150 Ultraschall 115 HF-Chirurgie

10 Anwendungsfall: Vernetzter OP Vernetzte Medizingeräte am UKHD Patientenmonitoring Beatmungsgerät Infusionspumpen Blutzuckermessgeräte Blutgerinnungsmessgeräte Blutgasmessgeräte

11 Anwendungsfall: Vernetzter OP Herausforderungen bei der Vernetzung Standardbasierte Bereitstellung der Gerätedaten (Offenheit) Medizinprodukterecht (Zertifizierung) IT-Sicherheit/Netzwerkübergang/Absicherung Medizingeräte Patientenkontext Patientensicherheit

12 Anwendungsfall: Vernetzter OP Übergang zur Welt der Medizingeräte Quelle: R. Pahontu, G. Schneider, A. Merzweiler, B. Bergh: An IHEbased Gateway Architecture to link Healthcare IT with Medical Devices in the Operating Room; IEEE HealthCom 2015

13 Anwendungsfall: Vernetzter OP Anwendungsfälle für Medizingerätedaten Klinische Dokumentation Prozessoptimierung Chirurgische Assistenzsysteme (Entscheidungsunterstützung) Forschung/Lehre

14 Anwendungsfall: Vernetzter OP Integration BD/DS & OP Confidential UKHD Complex Event Processing 14

15 Artificial Intelligence Machines to Replace Physicians and Transform Healthcare

16 Vielen Dank! Universitätsklinikum Heidelberg Zentrum für Informations- und Medizintechnik Sektion Medizinische Informationssysteme Speyerer Str. 4, Heidelberg

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