Krankenhaus-Erfolg durch optimalen IT-Einsatz

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1 Thema: Echtzeit-Analyse und Bewertung des Arzneimitteleinsatzes im klinischen Alltag mit der SAP Connected Health Plattform (Foundation for Health) Event: Entscheiderfabrik SummerCamp Krankenhaus-Erfolg durch optimalen IT-Einsatz - Szenarien-Analysewww.ENTSCHEIDERFABRIK.com

2 Agenda 1 Herausforderung 2 Aufgabenstellung 3 Bisheriger Projekt-Verlauf 4 Anforderungs-/ Maßnahmenkatalog (Summercamp) 5 Prioritäten-Analyse (Summercamp) 6 Zusammenfassung und Fazit 7 Ausblick

3 Agenda 1 Herausforderung 2 Aufgabenstellung 3 Bisheriger Projekt-Verlauf 4 Anforderungs-/ Maßnahmenkatalog (Summercamp) 5 Prioritäten-Analyse (Summercamp) 6 Zusammenfassung und Fazit 7 Ausblick

4 Herausforderung Ziel Anbindung aller relevanten Datenquellen an Clinical Data Warehouse als grundlegende Infrastruktur zur Analyse tagesaktueller Daten Werkzeug zur: Ø Beurteilung und Auswertung der Daten in nahezu Echtzeit Ø Analyse aller klinisch bedeutsamen Fragestellungen (Therapiedauer und regime, Anpassung bei Veränderung von kritischen Laborparametern, u.v.m.) Ø Zeit- und Kostenersparnis für Kliniker und Wissenschaftler Das Entscheiderfabrik-Projekt soll in einem ersten Schritt - anhand eines definierten Anwendungsfalles - die Grundlagen für die Echtzeit-Analyse klinischer Daten schaffen

5 Agenda 1 Herausforderung 2 Aufgabenstellung 3 Bisheriger Projekt-Verlauf 4 Anforderungs-/ Maßnahmenkatalog (Summercamp) 5 Prioritäten-Analyse (Summercamp) 6 Zusammenfassung und Fazit 7 Ausblick

6 Aufgabenstellung Aufgabenstellung Echtzeit- Analyse & Bewertung von Medikations-Daten & klinischen Parametern Diagnosis Medication Patient Timeline Labor Wie können wir Forschern, Apothekern und Ärzten den Zugang zu allen relevanten klinischen Datenquellen ermöglichen, sowie ein potentes und einfach bedienbares Werkzeug schaffen, um Sie bei der tagesaktuellen Analyse und Beurteilung von Therapien und klinischen Fragestellungen zu unterstützen? KAS Real-Time Data Capture and Analysis SAP Connected Health Platform (on SAP HANA) meona copra Labor ID MEDICS

7 Architektur Lösungs-Entwurf Aufgabenstellung 1 Ø Anbindung aller relevanten Datenquellen Ø Grundlegende Infrastruktur zur Daten-Analyse Ø Beurteilung/Auswertung in nahezu Echtzeit Ø Analysen klinisch bedeutsamer Fragestellungen Aufgabenstellung 2 Ø Ø Zeitnahe Beurteilung zur Anpassung der Arzneimitteltherapie durch den Kliniker Optional: Visuelle Integration der Daten am Arbeitsplatz von Ärzten und Pflegepersonal SAP Medical Research Insights* Analytical Applications Forschung Klinik Dashboard**? Clinical Data Warehouse Real-Time Data Capture and Analysis SAP Connected Health Platform* (on SAP HANA) Medical Data Sources 2016 * SAP Standard Product ** Konzept / [spätere] Projekt-Lösung Folie 7 Folie 7

8 Agenda 1 Herausforderung 2 Aufgabenstellung 3 Bisheriger Projekt-Verlauf 4 Anforderungs-/ Maßnahmenkatalog (Summercamp) 5 Prioritäten-Analyse (Summercamp) 6 Zusammenfassung und Fazit 7 Ausblick

9 EF High Level Projekt-Vorgehen (Zeitfenster 9 Monate, POC: max. 6 Monate) (adaptiert auf konkretes EF-Projekt; iteratives Vorgehen (3-wöchentlich), Umsetzung je nach Mitarbeit) Echtzeit-Analyse & Bewertung des Arzneimitteleinsatzes März 2016 April 2016 Mai 2016 Juni 2016 Juli 2016 August 2016 KW Projekt Vorbereitung & Fachliches Konzept Definition Umfang / (User Stories) Konfiguration-Konzept / ggf. User Interface Adaption PoC Durchführung ( nur: ) Hardware & Betriebssystem-Bereitstellung Tech. Aufbau SAP HANA, SAP CHp (F4H), SAP MRI ETL, Datenmodellierung, Frontend-Konfiguration System-Nutzung & Test (HANA, CHp (F4H), MRI) Tuning und Optimierung Ergebnis-Aufbereitung & Präsentation Optional: Co-Innovation: ( ) Investigation zu Clinical Measure Analytics Mock-Up / User Interface Pre-Release-Implementierung im POC (?) Februar 2016EF Themen-Wahl EF Summer-Camp 2016 UK Freiburg UK Tübingen RWTH Aachen UK Jena

10 EF High Level Projekt-Vorgehen (Zeitfenster: 9 Monate, POC: max. 6 Monate) (adaptiert auf konkretes EF-Projekt; iteratives Vorgehen (3-wöchentlich), Umsetzung je nach Mitarbeit) Echtzeit-Analyse & Bewertung des Arzneimitteleinsatzes September 2016 Oktober 2016 November 2016 Dezember 2016 Januar 2017 Februar 201 KW Projekt Vorbereitung & Fachliches Konzept Definition Umfang / (User Stories) Konfiguration-Konzept / ggf. User Interface Adaption PoC Durchführung Hardware & Betriebssystem-Bereitstellung Tech. Aufbau SAP HANA, SAP CHp (F4H), SAP MRI ETL, Datenmodellierung, Frontend-Konfiguration System-Nutzung & Test Tuning und Optimierung Ergebnis-Aufbereitung & Präsentation Optional: Co-Innovation: ( ) Investigation zu Clinical Measure Analytics Mock-Up / User Interface Pre-Release-Implementierung im POC (?) PoC Ende EF Ergebnisse Februar 2017 EF Themen-Präsentationl 2016 UK Freiburg UK Tübingen MEDICA

11 Kollaborations-Plattform für das gesamte PoC-Team Insgesamt aktuell 34 Mitglieder Von den Universitäts-Kliniken Fachliche Ansprechpartner wie Apotheker, Infektiologen und Stationsärzte (Stand heute: 7,5) IT-Team-Mitglieder, wie System-Basis, Anwendungs-Experten (Stand heute: 10,5) Von SAP Projektleitung (Stand heute: 3) Beratung (Stand heute: 5) Entwicklung (Stand heute: 4) Innovation-Center (Stand heute: 4)

12 Regelmäßige Termine (größtenteils virtuell via Tele-Konferenzen) Meetings Ø Physisch (24.3. Walldorf) Ø Onboarding UK Tübingen Ø Vision & High-Level-Scoping Ø Virtuell (4 x Web-Konferenz) Ø User Story Mapping Ø Feedback Sessions Ø Vereinbarung: bevorzugt virtuelle Meetings (Kundenwunsch) in 3-wöchigem Abstand 2016 Folie 12

13 Fachliches Onboarding UK Aachen und UK Jena (14. Juni 2016) Projekt-Erweiterung Ø UK Aachen & UK Jena Ø Focus auf Fach-Konzept (ohne POC-Implementierung) Ø Virtuell (14.6. Web-Konferenz) Ø Hintergrund Ø Projektablauf Ø Status Fachkonzept

14 2016 Systemaufbau am UK Freiburg

15 2016 Systemaufbau am UK Tübingen

16 Agenda 1 Herausforderung 2 Aufgabenstellung 3 Bisheriger Projekt-Verlauf 4 Anforderungs-/ Maßnahmenkatalog (Summercamp) 5 Prioritäten-Analyse (Summercamp) 6 Zusammenfassung und Fazit 7 Ausblick

17 Methodik: Anforderungs- & Nutzungs-Beschreibung via User Story Mapping User/ Rollen Phase/Abschnitt im Verlauf der Anwendung Nutzen/Erwartung eines Users in diesem Anwendungs- Abschnitt 2016

18 Anforderungs- bzw. Maßnahmenkatalog Identifizierte User/Rollen o Pharmazeut o Infektiologe o Stationsarzt 2016 Folie 18

19 Erste Visualisierung & Konfiguration an einem Entwicklungs-System Behandlungs- Gesamtdosis - Darstellung der durchschnittlichen Behandlungs-Gesamtdosis (in RDDs) - aufgeschlüsselt nach - ATC-Code - Station 2016

20 Erste Visualisierung & Konfiguration an einem Entwicklungs-System Patientenzahlen - Anzahl der Patienten innerhalb (grün) bzw. außerhalb (orange) der empfohlenen Behandlungsdauer - aufgeschlüsselt nach - ATC-Code - Station 2016

21 Agenda 1 Herausforderung 2 Aufgabenstellung 3 Bisheriger Projekt-Verlauf 4 Anforderungs-/ Maßnahmenkatalog (Summercamp) 5 Prioritäten-Analyse (Summercamp) 6 Zusammenfassung und Fazit 7 Ausblick

22 Anforderungs-Analyse: Priorisierung Dringlichkeit Anfo: Vergabe-Daten ETL & Mapping auf gen. Datenmodel Regeln (Dauer, RDD) Anfo:Therapie-Dauer Klin.: Diag., Proc. Anfo:Therapie-Dichte (RDD) neutral Klin: Labor-Daten Klin.: Vital-Parameter Klin: Mikrobiologie Anfo: Verordnungsdaten Wichtigkeit 2016 An Analyse von / Klin Klinische Daten Folie 22

23 Agenda 1 Herausforderung 2 Aufgabenstellung 3 Bisheriger Projekt-Verlauf 4 Anforderungs-/ Maßnahmenkatalog (Summercamp) 5 Prioritäten-Analyse (Summercamp) 6 Zusammenfassung und Fazit 7 Ausblick

24 Zusammenfassung und Fazit Ziel & Umfang: Das Entscheiderfabrik-Projekt soll anhand dieses einzelnen definierten Anwendungsfalles aus dem Tagesgeschäft jeder Klinik die Grundlagen für ein grundsätzliches Konzept Echtzeit-Analyse klinischer Daten aufzeigen. Ø Der ausgewählte Anwendungsfall Medikationsanalyse wurde - zur Reduktion der Komplexität in diesem PoC eingeschränkt; und zwar auf : Ø 15 ATC-Codes Ø die Analyse von Vergabedaten Ø Therapiedauer & RDD-Analyse Ø Ebenso wurde die Anzahl der zu integrierenden klinischen Systeme auf 3-4 beschränkt Konzeption: Ø Fachliche Experten (Pharmazeuten / Infektiologen / Stationsärzte) formulieren und validieren die gewünschte Systemfunktion POC Durchführung (mit technischer Umsetzung): Ø Am UK Freiburg und am UK Tübingen

25 Agenda 1 Herausforderung 2 Aufgabenstellung 3 Bisheriger Projekt-Verlauf 4 Anforderungs-/ Maßnahmenkatalog (Summercamp) 5 Prioritäten-Analyse (Summercamp) 6 Zusammenfassung und Fazit 7 Ausblick

26 Ausblick Da das Entscheiderfabrik-Projekt in verschiedenen Dimensionen zur Reduktion der Komplexität eingeschränkt wurde, leuchtet es ein, dass das Projekt relativ schnell erweitert werden kann. Dazu Ø können für den vorliegenden Anwendungsfall weitere Datenquellen (z.b. Labor- und Mikrobiologie-Daten) ergänzt werden, um zusätzliche Erkenntnisse im Rahmen von Antibiotika-Analysen zu gewinnen. Ø kann die Methode auf weitere zu analysierenden Substanzen (ATC-Codes) ausgeweitet oder als paralleler Anwendungsfall kopiert werden. Ø lässt sich die aktuell sehr einfache Struktur zur Dosierungs-Empfehlung (RDD) - kontinuierlich präziser ausprägen. Ø sind die Grundlagen aus diesem Projekt der ideale Einstieg in grundsätzliche und umfassendere Konzepte mit dem Ziel einer Echtzeit-Analyse klinischerdaten

27 Danke für Ihre Aufmerksamkeit! Dr. Christian Haverkamp, UK Freiburg Dirk Litfin, SAP Deutschland SE Dr. Gero Lurz, SAP SE, Innovation Center Potsdam Mark Neumann, ID Berlin