Daten Fluch oder Segen?

Transkript

1 On My Mind 2013 Daten Fluch oder Segen? Thomas D. Szucs Direktionskonferenz 28. Juni 2013

2 Paul Gauguin (1897) Woher kommen wir? Wer sind wir? Wohin gehen wir? 2

3 Drei Fragen Woher kommen wir? Evolution des Datenkonzeptes Wer sind wir? Heutige Bedeutung von Daten Wohin gehen wir? Künftige Bedeutung für Helsana 3

4 Drei Fragen Woher kommen wir? Evolution des Datenkonzeptes Wer sind wir? Heutige Bedeutung von Daten Wohin gehen wir? Künftige Bedeutung für Helsana 4

5 Herkunft des Wortes Daten Etymologie (Duden): Plural von Datum; von lat. dare = geben, Datum = das Gegebene (früher verwendet mit gegeben zu <Datum> als Überschrift in Schriftstücken deren Inhalt somit das Gegebene war); Mathematik: die gegebenen Grössen zur Lösung einer Aufgabe 5

6 Daten sind zum Zweck der Verarbeitung zusammengefasste Zeichen, die aufgrund bekannter oder unterstellter Abmachungen Informationen (d. h. Angaben über Sachverhalte und Vorgänge) darstellen. Gabler 6

7 6 wichtige Elemente der digitalen Transformation in der Medizin Alte Medizin Soziale Netzwerke Mobile Konnektivität & Breitband Kabellose Sensoren Konvergenz Computerstärke & Datenuniversum Informationssysteme Genomik Bildgebung Kreative Destruktion Neue Medizin Adaptiert nach Topol

8 Die 6 grossen digitalen Fortschritte in der Medizin Mobiltelefone PC Internet Digitale Geräte Sequenzierung Soziale Netze Adaptiert nach Topol

9 Entwicklung der Datenmenge Vom Beginn der Zivilisation bis zum Jahr 2003 wurden 5 Exabytes an Information erzeugt soviel wie heute in 2 Tagen. Eric Schmidt, CEO Google (2010) 9

10 Einheiten grosser Daten 10

11 Wie gross ist 1.8 Zettabyte (Datenmenge global 2011) IDC Report

12 Der menschlicher Körper als Datenquelle Human Genom 3 GB 3-D MRI 150 MB Röntgenbild 30 MB Mammographie 120 MB Durchschnittliches Krankenhaus 665 TB 3-D CT 1 GB Jährl. Zunahme Bedarf an Speicherung Für Bildgebung 20-40% 80% aller Daten sind unstrukturiert (Bilder, Videos, ) 12

13 Drei Fragen Woher kommen wir? Evolution des Datenkonzeptes Wer sind wir? Heutige Bedeutung von Daten Wohin gehen wir? Künftige Bedeutung für Helsana 13

14 Unsere Daten PC-Arbeitsplätze: 4023 Im Lettershop gedruckte Seiten 50 Mio. Grösste Tabelle DWH: 4.2 Mrd. Zeilen DWH: 10 TB Produktiv und 10 TB Test/Entwicklung 1.5 Mio. Onlinetransaktionen pro Tag Speicherung ca. 55 TB (Auf A4-Seiten ausgedruckt ca km hoher Stapel) Internet Verkehr: ca. 2 TB pro Monat Millionen Kundenanrufe pro Jahr Belege pro Jahr verarbeitet ( pro Tag) CHF Mrd. Leistungen bezahlt pro Jahr (CHF 2.4 Mio. pro Arbeitsstunde) 14

15 Vier grosse Datenpools im Gesundheitswesen Pharmazeutische Forschungsdaten Abrechnungsund Kostendaten Klinische Daten Patientenverhalten 15

16 Grosse Daten benötigen gute Analysen Deskriptive Analysen Big data analysis Präskriptive Analysen Prädiktive Analysen 16

17 Die Macht der Algorithmen Black Scholes Fast Fourrier Transformation Schwarm Bin Packing EdgeRank 17

18 Einfluss quantitativer Analysen auf Entscheidungen in der realen Welt 18

19 Auch Hollywood bedient sich der gehobenen Analytik 19

20 Grippe-Häufigkeit Schweiz Blau: Google Orange: BAG 20

21 Genomik in der Onkologie McConnaill LE

22 Kostenentwicklung Genomik Garraway LA

23 Versorgung in der Onkologie Garraway LA

24 Bioinformatik: Riesendatenmenge zur Analyse von 1 cm 3 Tumor 3 bn Basen im humanen Genom 8.4 Exabytes 5 Exabytes = Text aller je gesprochenen Worte 10 9 in 1 cm 3 Tumor 1 Zelle RNAs Mittl. Gen Grösse 28 KB Paare 1 cm 3 Tumor Transkriptom (28 000x x10 9 ) RNA bases 24

25 Data mining in der Arzneimittelsicherheit Data mining Algorithmen (DMA) Disproportionalitäts- Analysen (DPAs) Publikationen DMA verwendend 25

26 Bestimmung des zeitlichen Zusammenhanges zwischen Medikament und Nebenwirkung durch Datenverknüpfung Harpaz R

27 Beispiel: PatientsLikeMe 27

28 Beispiel Proteus Digital Health 28

29 Selbstmessung quantified self Ziel Messung täglicher Aktivitäten und Speicherung der damit zusammenhängenden Daten, die zum besseren Verständnis und zur Optimierung des eigenen Verhaltens führen. 29

30 Beispiel Fitbit 30

31 Nike+ FuelBand Nike + FuelBand verbessert die Fitness und Gesundheit durch Gamification Misst Aktivitäten tagsüber und kann via Facebook und Twitter übertragen werden Enorme Nachfrage 31

32 BUPA + Carers UK = Carewell Bupa, in Zusammenarbeit mit Carers UK, etablierten Carewell, ein peer-to-peer Netzwerk von unbezahlten Familienmitgliedern mit Bupa Experten hauptsächlich im Hinblick auf Stressbewältigung. Pilot Phase mit Teilnehmern 32

33 Zukünftige Bedeutung des offenen (freiwilligen) Geschäftsmodells Berühmte Beispiele Wikipedia Linux Betriebssystem Berechnung on Clay Shirky: es benötigte ca. 100 Millionen Arbeitsstunden zur Produktion von Wikipedia Evidenz des riesigen Potentials für den Input Einzelner ausserhalb des Hauptstromes 33

34 Diversifikation in das Gesundheitswesen 34

35 Auch in Grossbritannien bewerten die Kunden das Gesundheitswesen 35

36 Crowd funding 36

37 curelauncher 37

38 Führt Big Data zu höherer Performance? Ja Firmen im oberen Drittel der Charakterisierung data driven 5% höhere Produktivität 6 % höherer Profitabilität 38

39 Drei Fragen Woher kommen wir? Evolution des Datenkonzeptes Wer sind wir? Heutige Bedeutung von Daten Wohin gehen wir? Künftige Bedeutung für Helsana 39

40 Daten-Abfall als künftiger Daten-Schatz 650 Terabytes 40

41 Wichtiges Ziel Big Data Smart Data 41

42 Verständlichkeit grosser Daten No human mind is capable of grasping in its entirety the meaning of any considerable quantity of data. Sir Ronald A. Fisher 42

43 It requires every unusual mind to undertake the analysis of the obvious. Alfred North Whitehead 43

44 Der Daten Wissenschaftler (data scientist) HBR

45 Syntheseansatz: Gamification Kaggle Big data Crowdsourcing 45

46 Kaggle Ausschreibung Shopping 46

47 Die Aufgabenstellung 47

48 Kaggle Ausschreibung Pharma 48

49 Heritage Provider Preis 49

50 Daten im Kontext der Helsana Strategie Netzwerker Vorreiter Strategie Begleiter Lotse 50

51 Beispiel Netzwerker Vernetzung mit Leistungserbringer Client relationship management Social media 51

52 Beispiel Vorreiter Prädiktive Modellierung 52

53 Beispiel Lotse Medikamenten Überwachung Leistungserbringer Profiling Kunden Concierge 53

54 Beispiel Begleiter Daten-getriebene Mehrwerte z.b. Terminvergabe 54

55 Analytische Fähigkeiten als Wettbewerbsvorteil Analytische Wettbewerber sind besser als der Wettbewerb finden die besten Kunden haben die besten und effizientesten Marketing Kampagnen haben den besseren Kundendienst diagnostizieren Probleme lange vor dem Wettbewerber und bevor sie Probleme werden 55

56 Datenschutz? 56

57 Privatsphäre im Spital? Angestellte offenbarten Hinweise auf die Identität von Patienten in 13 von 113 Fahrten. Wer plappert? Ärzte: 11 Hilfspersonal: 6 Pflegende: 1 Volle Namen wurden in 4 von 113 Fahrten genannt Vigod SN 2001; Ubel PA 1995; Hasman A

58 Evtl. neues Mehrwert-Produkt? Retro Versicherung - Analog Nummernkonto - Nur wenige Ansprechpartner - Minimale oder keine EDV / ICT - Mehr Papier - weniger Bytes 58

59 5 Management Herausforderungen Leadership Talent Management Technologie Entscheidungsfindung Firmenkultur 59

60 Die Phantasie ist unendlich! Es gibt mehr Dinge zwischen Himmel und Erde als sich Eure Philosophie träumen lässt. William Shakespeare, Hamlet 60

61 Vielen Dank! Prof. Dr. Thomas D. Szucs Verwaltungsratspräsident Helsana