ehealth und Big Data: Herausforderung oder Chance? Stephan Schindewolf, SAP SE, September 14, 2015 Public

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2 ehealth und Big Data: Herausforderung oder Chance? Stephan Schindewolf, SAP SE, September 14, 2015 Public

3 ehealth: Bereitstellung von Patientendaten Unterschiedliche Formate, keine konsoliderte Sicht Bereitstellung von Patientendaten beim behandelnden Arzt 3

4 Anforderung: chronologische Aufbereitung und Analysemöglichkeit Grundlage für die optimale Therapieentscheidungen Patienten DB Spital A Bilddaten Omics Tumor DB Biobank Patienten DB Spital B? Diagnosis Pathol. Report Genomic markers Patienten Timeline Tumor stage Gewebeproben Radiotherap y 4

5 Praxisbeispiel ASCO CancerLinQ Verbesserung der Qualität und Prozesse für Patienten, Ärzte, und Krebsforschungseinrichtungen Ärzte Patient Hospital Network Forschung ASCO Reporting/ Benchmarking 5

6 CancerLinQ Patient Timeline Chronologische Zusammenfassung aller Informationen zu einem Patienten aus unterschiedlichen Systemen Margret Baker American Private Insurance Dr. Rooster Female Birth 1948 (67 years) NCT Dr. Walsh Duboce Rd. 18 in San Francisco FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV 12 DIAGNOSTICS CHT Information Sed ut perspiciations 12 Mar 2003 Diagnoses Sed ut perspiciations CT Informations 18 Jul SURGERY 2 more events Surgeries CHT Informations, Sed ut perspiciations Sed ut perspiciations, CHT Information 02 APR-15 JUN more event 2 T Information ut perspiciations CHT Information Sed ut perspiciations SYSTEM THERAPY l JUL CHT Information Sed ut perspiciations CHT Information Sed ut perspiciations RADIO THERAPY 15 MAY OCT Complications COMPLICATIONS 06 JAN -15 JUN LANE 6 CHT Information Sed ut perspiciations 13 AUG 2003 Curtesy of ASCO 6

7 CancerLinQ Ärzteportal Curtesy of ASCO 7

8 CancerLinQ Quality Performance Indicators Bereitstellung von KPIs auf Basis anonymisierter Patientendaten aus allen angeschlossenen Kliniken Curtesy of ASCO 8

9 CancerLinQ Insights Basierend auf SAP Medical Research Insights für die realtime Analyse und den Zugriff auf Patientendaten aus unterschiedlichen Systemen Curtesy of ASCO 9

10 Presentation ehealth und die SAP HANA platform for healthcare and life sciences Durchgängige und transparente Nutzbarkeit für den behandelnden Arzt Plugins zu ehealth Medical Research Insights Mobile Health Engagement Genomics Plug-In Framework and Logical Data Model Partner Applications Portal Services Dashboards Variant Browser Patient Timeline UI Zuweiserportal mhealth IS-H emedication Adapters, Replication /ETL Textual Integration / NLP Data Quality Data Lifecycle & Anonymization User Management Genomics Pipeline Partner Services Data Services IS-H data IS-H KIS Daten Consent Management Master Patient Index Clinical Measure Library Clinical Data Genomics Data Collections Partner Data SAP HANA Platform Native Data Warehouse Services Integrated Core Algorithms e.g. Read Alignment External Algorithms and Tools e.g. R-Server Content SQL, SQLScript, JavaScript, HTML5, SAP River Search Application Function Library Data Virtualization Spatial Text Analysis & Mining Database Services Stored Procedure & Data Models Predictive & Planning Engine Application & UI Services Business Rules Replication, Streaming and ETL Integration Services 10

11 Ausblick und Vision: Aufbau eines Gesundheitsnetzwerks Patient Hospital Networks US Hospital Networks Europe Government State Centers Security Consent management Anonymization Standardize d Testing and Reports Guidelines Benchmarking Decision Support Trial Matching Trial Analytics Rare Cases Services Instrument Vendor Lab Physician Payor Life Sciences 11

12 ehealth und Big Data: Herausforderung oder Chance? Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Stephan Schindewolf, SAP SE Kontakt: 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved.

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