Smart Data Innovationen aus Daten

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1 Smart Data Innovationen aus Daten Ein Technologieprogramm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie

2 Impressum Herausgeber Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) Öffentlichkeitsarbeit Scharnhorststraße 34 37, Berlin Text und Redaktion LoeschHundLiepold Kommunikation GmbH, Berlin Gestaltung und Produktion PRpetuum GmbH, München Stand April 2015 Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie ist mit dem audit berufundfamilie für seine familienfreundliche Personalpolitik ausgezeichnet worden. Das Zertifikat wird von der berufundfamilie ggmbh, einer Initiative der Gemeinnützigen Hertie-Stiftung, verliehen. Druck Hansa Print Service GmbH, München Bildnachweis Victoria/Fotolia (Titel) Diese Broschüre ist Teil der Öffentlichkeitsarbeit des Bundes ministeriums für Wirtschaft und Energie. Sie wird kostenlos abgegeben und ist nicht zum Verkauf bestimmt. Nicht zulässig ist die Verteilung auf Wahlveranstaltungen und an Informationsständen der Parteien sowie das Einlegen, Aufdrucken oder Aufkleben von Informationen oder Werbemitteln.

3 Inhalt Smart Data Innovationen aus Daten...2 PRO-OPT Big-Data-Produktions optimierung in Smart Ecosystems...4 SAKE Semantische Analyse Komplexer Ereignisse...5 SIDAP Skalierbares Integrationskonzept zur Daten aggre ga tion, -analyse, -aufbereitung von großen Da tenmengen in der Prozessindustrie...6 Smart Data Web Datenwert schöpfungsketten für industrielle Anwendungen...7 ExCELL Echtzeitanalyse und Crowdsourcing für eine selbst organisierte City-Logistik...8 itesa intelligent Traveller Early Situation Awareness...9 sd-kama Smart-Data-Katastrophenmanagement...10 SD4M Smart Data for Mobility...11 SmartEnergyHub Datendrehscheibe für intelligente Energienutzung...12 SmartRegio Trend-Analysen auf Basis heterogener Massendaten...13 InnOPlan Innovative, datengetriebene Effizienz OP-übergreifender Prozesslandschaften...14 KDI Klinische Datenintelligenz...15 SAHRA Smart Analysis Health Research Access...16

4 2 Smart Data Innovationen aus Daten Der Umsatz mit Big-Data-Lösungen wird für das Jahr 2017 auf weltweit über 50 Milliarden Euro prognostiziert. Mit dem Technologieprogramm Smart Data Innovationen aus Daten fördert das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) 13 ausgewählte Leuchtturmprojekte, die innovative Dienste und Dienstleistungen entwickeln. Dadurch soll möglichst frühzeitig eine breite Nutzung von intelligenten Big-Data-Technologien angestoßen werden. Ziel ist es, den zukünftigen Markt für Smart-Data-Technologien am Standort Deutschland zu erschließen. Von diesen Technologien sollen aufgrund der einfachen Handhabbarkeit insbesondere in Bezug auf Datensicherheit und Datenqualität vor allem kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) profitieren. Dabei werden Anbieter und Anwender gleichermaßen angesprochen. Sie sollen zur Beseitigung technischer, struktureller, organisatorischer und rechtlicher Hemmnisse beim Einsatz von Smart-Data-Technologien beitragen. Das BMWi fördert Smart Data Innovationen aus Daten mit rund 30 Millionen Euro. Die beteiligten Unternehmen und Organisationen bringen weitere 25 Millionen Euro auf, so dass das Programm über ein Gesamtvolumen von etwa 55 Millionen Euro verfügt. Der Schwerpunkt des Technologieprogramms liegt auf den Anwendungsbereichen Industrie, Mobilität, Energie und Gesundheit. Smart Data ist Teil der neuen Hightech-Strategie und der Digitalen Agenda der Bundesregierung. Weitere Informationen zum Smart-Data-Technologieprogramm finden Sie unter:

5 SMART DATA INNOVATIONEN AUS DATEN 3 Die 13 Smart-Data-Leuchtturmprojekte des BMWi Industrie PRO-OPT Big Data Produktionsoptimierung in Smart Ecosystems SAKE Semantische Analyse Komplexer Ereignisse SIDAP Skalierbares Integrationskonzept zur Datenaggregation, -analyse, -aufbereitung von großen Datenmengen in der Prozessindustrie Smart Data Web Datenwertschöpfungsketten für industrielle Anwendungen Mobilität ExCELL Echtzeitanalyse und Crowdsourcing für eine selbstorganisierte City-Logistik itesa intelligent Traveller Early Situation Awareness sd-kama Smart-Data-Katastrophenmanagement SD4M Smart Data for Mobility Energie SmartEnergyHub Smart Data-Plattform für das prognose- und marktbasierte Energiemanagement von Infrastrukturbetreibern und Energieverbünden auf Basis von Sensordaten SmartRegio SmartRegionalStrategy Strategische Analyse heterogener Massendaten im urbanen Umfeld Gesundheit InnOPlan Innovative, datengetriebene Effizienz OP-übergreifender Prozesslandschaften KDI Klinische Datenintelligenz SAHRA Smart Analysis Health Research Access

6 4 PRO-OPT Big-Data-Produktions optimierung in Smart Ecosystems Heutige industrielle Produktionsprozesse, beispielsweise in der Automobilindustrie, zeichnen sich durch eine hochgradige Arbeitsteilung aus. Die digitale Kooperation der einzelnen Unternehmen findet dabei in dezentralen Datensystemen sogenannten Smart Ecosystems statt. Der Umgang mit den dabei anfallenden enormen Datenmengen stellt die Industrie immer wieder vor große Herausforderungen: Daten liegen in unterschiedlichen Unternehmen oft redundant und in verschiedenen Formaten vor oder werden völlig unterschiedlich ausgewertet. Zudem haben Unternehmen ein vitales Interesse daran, die Kontrolle über die eigenen Daten zu bewahren. Das Projekt PRO-OPT nimmt sich genau dieser Herausforderungen an. Durch die Entwicklung einer Smart-Data-Plattform, die eine intelligente, integrierte Analyse sowie Visualisierung großer dezentral verteilter Datenmengen im Produktionsprozess ermöglicht und dabei die lokale Datenhoheit respektiert, können unterschiedliche Unternehmen einer Produktions- oder Wertschöpfungskette Fehler vermeiden und ihre Prozesse merklich verbessern. PRO-OPT verbessert die Produktionsprozesse in der Automobilindustrie, doch die Ergebnisse sind auf andere Branchen wie beispielsweise Medizintechnik, E-Energy, Ambient Assisted Living oder intelligente Mobilität übertragbar. zdsa Daten- und Systemtechnik GmbH (Konsortialführung) zaudi AG zcamline GmbH zdeutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH zfraunhofer-institut für Experimentelles Software Engineering IESE Dr. Simon Becker DSA Daten- und Systemtechnik GmbH Pascalstraße 28, Aachen Telefon: Webseite:

7 SMART DATA INNOVATIONEN AUS DATEN 5 SAKE Semantische Analyse Komplexer Ereignisse Der Maschinenbau zählt seit jeher zu den wirtschaftsstärksten Industriezweigen Deutschlands. Den Erfolg verdankt die Branche der zunehmenden Automatisierung der industriellen Prozesse durch Informations- und Kommunikationstechnologien. Dadurch fallen täglich Petabyte an neuen Daten an. Um reibungslose Produktionsabläufe zu garantieren, ist eine intelligente Verarbeitung der riesigen digitalen Informationsströme essenziell. Eine sinnvolle automatische Auswertung ist mit existierenden Werkzeugen derzeit jedoch nicht möglich, da diese nicht für die Verarbeitung von sich schnell verändernden Datenströmen eines solchen Ausmaßes entwickelt wurden. Ziel von SAKE ist es, eine Plattform für die effiziente Integration und Verarbeitung von Strömen heterogener Ereignisdaten in Produktionsanlagen zu entwickeln. Dadurch soll es in Zukunft möglich sein, Einsichten aus der sekündlich wachsenden Datenflut zu gewinnen, um zeitnah auf Fehlerquellen reagieren und so eine Senkung der Produktionskosten um bis zu 50 Prozent erreichen zu können. Die Anwendungsschwerpunkte von SAKE liegen im Bereich des Maschinenbaus und des IT-Monitorings. zusu Software AG (Konsortialführung) zavicomp Controls GmbH zfraunhofer-institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS zheidelberger Druckmaschinen AG zontos GmbH zuniversität Leipzig Henrik Oppermann USU Software AG Karlstr. 52, Karlsruhe Telefon: Webseite:

8 6 SIDAP Skalierbares Integrationskonzept zur Daten aggre gation, -analyse, -aufbereitung von großen Da tenmengen in der Prozessindustrie Die Prozessindustrie spielt am Industrie- und Hochtechnologiestandort Deutschland eine wichtige Rolle: Für die Produktion von Pharmaka und Spezialchemie entwickelt und betreibt die Prozessindustrie beispielsweise weltweit hochautomatisierte Anlagen. Eingebaute Geräte verschiedener Anbieter werden zur Steuerung der Prozesse verwendet und erzeugen dabei eine immense Flut heterogener Daten. Bisher werden diese Daten von den Unternehmen häufig in unterschiedlichen IT-Systemen gesammelt. Der Gerätehersteller sammelt unabhängig davon eigene Daten. Das Potenzial einer übergreifenden Analyse möglichst aller Daten wird nur selten oder gar nicht genutzt. Ziel von SIDAP ist es daher, eine datengetriebene und serviceorientierte Softwarelösung zu entwickeln, die Strukturinformationen und Datenströme in Engineering- und Prozessleitsystemen für interaktive Analysen leichter zugänglich macht. So können Gerätehersteller anhand von Nutzungsdaten ihrer Geräte in den Produktionsanlagen und der Wartung Gerätestörungen analysieren, präventiv Fehler identifizieren und rechtzeitig eingreifen, um Anlagenbetreiber in Zukunft optimal zu unterstützen. Für den Anlagenbetreiber werden eine optimale Nutzung der Geräte und damit einhergehend ein möglichst störungsfreier Betrieb sichergestellt. zbayer Technology Services GmbH (Konsortialführung) zevonik Industries AG zgefasoft AG zibm Deutschland GmbH zkröhnert Infotecs GmbH ztechnische Universität München Dr. Thorsten Pötter Bayer Technology Services GmbH Kaiser-Wilhelm-Allee 50, Leverkusen Telefon: Webseite:

9 SMART DATA INNOVATIONEN AUS DATEN 7 Smart Data Web Datenwert schöpfungsketten für industrielle Anwendungen Für die industrielle Produktion ist es wichtig, so früh wie möglich über Ereignisse informiert zu werden, die zu einer signifikanten Störung führen können, wie z. B. Naturkatastrophen, politische Unruhen, Streiks oder Ausfälle der Zulieferer. Aber auch viele andere Entwicklungen außerhalb des eigenen Betriebs sind von höchstem Interesse, wie z. B. neue Technologien, Verordnungen, Produkte der Wettbewerber und Verkehrswege. Durch die automatische Verknüpfung öffentlicher Datenströme wie Nachrichtenwebseiten oder Social-Media-Kanäle mit unternehmensinternen Daten werden Produktionsbetriebe schneller und sicherer auf Veränderungen reagieren können. Ziel des Projektes Smart Data Web ist es, eine Brücke zwischen diesen zwei bisher voneinander getrennten Datenwelten zu schlagen: dem öffentlich zu gänglichen Internet und den internen Informationswelten großer Unternehmen. Eine neue Art von Wissensnetzen ermöglicht diese Verknüpfung und erleichtert die Selektion und Analyse relevanter Daten. Die so gewonnenen Informationen helfen produzierenden Unternehmen dabei, Planungs- und Entscheidungsprozesse wie etwa das Lieferkettenmanagement entscheidend zu optimieren. Neben dem Lieferkettenmanagement liegt ein weiterer Schwerpunkt des Projektes in der Marktforschung. zdeutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (Konsortialführung) zbeuth Hochschule für Technik Berlin zsiemens AG zubermetrics Technologies GmbH zuniversität Leipzig zvico Research & Consulting GmbH Prof. Dr. Hans Uszkoreit Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH Projektbüro Berlin Alt-Moabit 91c, Berlin Telefon: Webseite:

10 8 ExCELL Echtzeitanalyse und Crowdsourcing für eine selbstorganisierte City-Logistik Der volkswirtschaftliche Schaden, der jedes Jahr durch Staus in Deutschland entsteht, beträgt laut dem britischen Forschungsinstitut Centre for Economics and Business Research (CEBR) knapp acht Milliarden Euro. Zudem werden dem Kraftfahrt-Bundesamt zufolge in Deutschland jährlich knapp sechs Milliarden Kilometer ohne Fracht von Transportunternehmen zurückgelegt. Das sind nur zwei Beispiele, die zeigen, welche enormen Effizienzpotenziale in einer effizienteren Mobilität und Logistik stecken. Ziel des Projekts ExCELL ist die Entwicklung und Pilotierung einer Plattform, die integrierte Mobilitätsdienstleistungen für KMU ermöglicht. Basierend auf existierenden Geo-, Verkehrslage- und Betriebsdaten wird ein Crowdsourcing Ansatz verfolgt, um Dezentralität, Flexibilität und Aktualität zu gewährleisten. Die Plattform integriert existierende Routingkonzepte von derzeit sieben Praxispartnern und reichert deren Daten mit heterogenen Massendaten aus der Crowd an. zfeld M GmbH (Konsortialführung) zbeuth Hochschule für Technik Berlin ztechnische Universität Dresden ztechnische Universität München zming Labs zentiretec Mathias Wrba FELD M GmbH Sandstr. 33, München Telefon: Webseite:

11 SMART DATA INNOVATIONEN AUS DATEN 9 itesa intelligent Traveller Early Situation Awareness Die Sicherheit auf Reisen wird aufgrund gesteigerten Kundenbewusstseins, ständiger Krisenereignisse und der Verschärfung der gesetzlichen Pflichten hinsichtlich Informations- und Fürsorgepflicht immer wichtiger. Echtzeitreisewarnungen werden jedoch nicht am Markt angeboten. Die Folge ist, dass Mitarbeiter auf Geschäftsreisen nicht rechtzeitig über Krisen informiert werden und so weder die Reise absagen können, noch Alternativrouten erhalten. Ziel von itesa ist es, ein automatisches Alarmsystem aufzubauen, das Reiserisiken in Echtzeit identifiziert und Reisenden sowohl vor als auch während der Reise Information und Unterstützung bietet. Dazu analysiert itesa in Echtzeit Daten aus öffentlichen Internetquellen wie sozialen Netzwerken, Nachrichten, Agentur- und Pressemeldungen. Dieser Datenstrom wird datenschutzkonform mit semantischen Wörterbüchern und statistischen Verfahren auf Reiserisiken (Unruhen, Naturkatastrophen, Epidemien) hin analysiert und potenziell Betroffenen über eine Plattform zur Verfügung gestellt. ztravel BA.Sys GmbH & Co. KG (Konsortialführung) zfraunhofer-institut für Verkehrsund Infrastruktursysteme IVI zsoftware AG zinquence GmbH zunabhängiges Landeszentrum für Datenschutz, Schleswig-Holstein Uwe Gabriel travel-ba.sys GmbH & Co. KG Alexanderstr. 38, Mülheim an der Ruhr Telefon: Webseite:

12 10 sd-kama Smart-Data-Katastrophenmanagement In Katastrophenfällen wie beispielsweise bei Hochwasser spielt eine gute Datenverfügbarkeit in allen Phasen des Risikomanagements eine außerordentlich wichtige Rolle. Aktuelle und verlässliche Informationen über die Vor-Ort-Situation sind aus unterschiedlichen Gründen derzeit aber noch nicht schnell genug für den Einsatz verfügbar. Das Projekt sd-kama Smart-Data-Katastrophenmanagement will hier am Beispiel der Naturkatastrophe Hochwasser Abhilfe schaffen. Projektziel ist, die Verfügbarkeit von Informationen, beispielsweise über das Ausmaß und die Intensität des Hochwassers, über die betroffene Bevölkerung oder über den Zustand von Gebäuden und Infrastrukturen, zu verbessern. Dazu wird ein Informationssystem entwickelt, das unter anderem geographische Angaben aus Satellitenbildern mit anderen Quellen, wie durch Crowdsourcing gewonnenen Bild- und Videodaten der Vor-Ort-Situation bzw. weiteren Sensordaten, zusammenführt und ein zielgerichtetes, echtzeitfähiges und skalierbares Katastrophenmanagement ermöglicht. zgeomer GmbH (Konsortialführung) zdeutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. zfraunhofer Heinrich-Hertz-Institut zsoftware AG zstadtentwässerungsbetriebe Köln, AöR Dr. Stefan Jäger geomer GmbH Im Breitspiel 11 b, Heidelberg Telefon: Webseite:

13 SMART DATA INNOVATIONEN AUS DATEN 11 SD4M Smart Data for Mobility Mit der Straßenbahn zum Bahnhof und mit dem Zug in die nächste Stadt, dann mit dem Carsharing-Fahrzeug zum Reiseziel und mit dem Flugzeug und dem Taxi wieder zurück: Für die heutigen Mobilitätsanforderungen stehen Reisenden vielfältige Verkehrsmittel zur Verfügung. Die Nutzung der Mobilitätsangebote schwankt dabei sehr stark und ist für die Anbieter ob auf der Straße, der Schiene oder in der Luft schwer zu prognostizieren. Gleichzeitig ist der Mobilitätssektor mit vielen verschiedenen Anbietern hochgradig fragmentiert. Das Projekt SD4M Smart Data for Mobility entwickelt eine branchenübergreifende Serviceplattform, die Daten verschiedenster Mobilitätsanbieter und weitere Datenquellen wie Social Media nutzt und aufbereitet bereitstellt. Basierend auf dieser Big-Data-Analytik-Plattform für intelligentes Datenmanagement wird ein Ökosystem für multimodale Smart-Mobility-Services entstehen. Diese SD4M-Plattform soll künftig einerseits Mobilitätsdienstleistern helfen, ihre Prognose, Planung und Auslastung zu optimieren, und andererseits Reisenden das Reisen erleichtern. zdb Systel GmbH (Konsortialführung) zdeutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH zidalab GmbH z]init[ AG für digitale Kommunikation zps-team Deutschland GmbH & Co. KG Jan Ostwald DB Systel GmbH Marktstraße 8, Berlin Telefon:

14 12 SmartEnergyHub Datendrehscheibe für intelligente Energienutzung Angesichts der Energiewende und des sich schnell verändernden Energiemarktes ist eine zuverlässige, stabile und kostengünstige Energieversorgung von Infrastrukturen wie Flug- oder Seehäfen, Industrie- und Chemieparks, Fabriken oder Fertigungsanlagen eine immense Herausforderung. Insbesondere die Steuerung energierelevanter Anlagen funktioniert häufig anlagenspezifisch und ohne intelligente Vernetzung, was eine Abstimmung der Anlagen untereinander erschwert. Das Forschungsprojekt SmartEnergyHub beschäftigt sich mit der Frage, wie Betreiber solcher kritischer Infrastrukturen das Energiemanagement optimieren können. SmartEnergyHub verfolgt einen Ansatz auf Basis einer sensorbasierten Smart Data-Plattform, über die Energiemanagementdaten, Wetterprognosen und die Anbindung an externe Marktplätze kombiniert und dadurch Energiesparpotenziale erschlossen werden. Energieeffizienzsteigerungen können dabei durch eine gesamtheitliche Betrachtung aller vorhandenen energierelevanten Anlagen erreicht werden. Am Beispiel des Stuttgarter Flughafens will SmartEnergyHub zeigen, wie durch den Einsatz intelligenter IT-Lösungen Einsparpotenziale und Mehrwerte für den Betrieb von Infrastrukturen realisiert werden können. zfichtner IT Consulting AG (Konsortialführung) zflughafen Stuttgart GmbH zfraunhofer-institut für Arbeitswirtschaft und Organisation zfraunhofer-institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme zin-integrierte informationssysteme GmbH zseven2one Informationssysteme GmbH Dr.-Ing. Albrecht Reuter Fichtner IT Consulting AG Sarweystr. 3, Stuttgart Telefon: fit.fichtner.de Webseite:

15 SMART DATA INNOVATIONEN AUS DATEN 13 SmartRegio Trend-Analysen auf Basis heterogener Massendaten Kleine und mittelständische Unternehmen, öffentliche Einrichtungen und Infrastrukturprovider sind meist stark in ihrer Region verwurzelt. Deshalb müssen sie lokale sozioökonomische und -demographische Trends in ihren Geschäftsabläufen berücksichtigen. Regionen besitzen allerdings keine homogenen Strukturen, weshalb sich Trends wie z. B. technologische oder gesellschaftliche Innovationen unterschiedlich auswirken. Das zeichnet sich häufig im öffentlichen Verhalten beispielsweise in der Haltung zu lokalen Bauvorhaben, zunehmender Migration, gegenüber der Energiewende oder der Elektromobilität ab. SmartRegio will es Unternehmen ermöglichen, solche Trends auf Basis lokaler Massendaten zu erkennen. Bislang werden lokale Trends aus wenig aussagekräftigen Studien und Umfragen abgeleitet. SmartRegio hingegen nutzt lokale Massendaten von Suchanfragen, Transaktionen, Beiträgen in sozialen Medien über offene Plattformen und Wikipedia bis hin zu den von Stadt, Gemeinde oder Infrastrukturprovidern erfassten Daten. Diese sind allerdings weit verstreut und sehr unterschiedlich in Art, Format und Zugriff. Ziel von SmartRegio ist es, diese Daten zusammenzuführen und zu analysieren. Eine modulare Plattform soll die Daten zeitlich, räumlich und inhaltlich flexibel auswerten, relevante Veränderungen entdecken und die Aufbereitung für verschiedene Adressaten ermöglichen. zyellowmap AG (Konsortialführung) zdeutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH zdisy GmbH zjohann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt zusu Software AG Richard Wacker YellowMap AG CAS-Weg 1 5, Karlsruhe Telefon: yellowmap.de Webseite:

16 14 InnOPlan Innovative, datengetriebene Effizienz OP-übergreifender Prozesslandschaften Der Operationssaal ist das Herz des Krankenhauses, sein reibungsloser Betrieb ist elementar. Die Vernetzung mit allen relevanten vor- und nachgelagerten klinischen, patientenbezogenen und administrativen Prozessen hat höchsten Stellenwert. Diese Prozesse laufen aber in den seltensten Fällen reibungslos. Das Projekt InnOPlan zielt darauf ab, medizinische Geräte so zu erweitern, dass diese nicht nur ihre technische Funktion erfüllen, sondern zusätzlich eine Datenintelligenz schaffen, durch die klinische Prozesse noch vernetzter und effizienter gestaltet werden können. InnOPlan will Medizingeräte zu intelligenten Datenlieferanten weiterentwickeln. Um die so generierten und meist unstrukturierten Daten verarbeiten zu können, entwickelt InnOPlan Methoden und Werkzeuge, die in einem weiteren Schritt die Daten mit klinischen Prozessen innerhalb und außerhalb des Operationssaals vernetzen. So können beispielsweise klinische und logistische Workflows, die OP-Planung sowie die Verfügbarkeit von Geräten optimiert und Prozesskosten in Krankenhäusern gesenkt werden. Abschließend werden unter der besonderen Berücksichtigung der Datensicherheit rechtssichere Geschäftsmodelle skizziert, mit denen Medizintechnikanbieter sowie datenverarbeitende Dienstleister entsprechende Smart-Service-Plattformen für medizinische Nutzer anbieten können. zkarl STORZ GmbH & Co. KG (Konsortialführung) zhb Technologies AG zuniversitätsklinikum Heidelberg zuniversität Hohenheim zuniversität Leipzig zsmartit Kawetzki, Sprung, Streng GbR Dr. Norbert Hansen KARL STORZ GmbH & Co. KG Mittelstraße 8, Tuttlingen Telefon: karlstorz.com Webseite:

17 SMART DATA INNOVATIONEN AUS DATEN 15 KDI Klinische Datenintelligenz Patientendaten im klinischen Umfeld stammen heute aus verschiedensten Quellen und liegen in unterschiedlichen Formaten vor: persönliche und Genom-Daten, Diagnosedaten aus EKG, CT oder MRT, Informationen zu Therapien oder Daten zur Medikation, dazu Text-, Audio- und Bilddaten sowohl in strukturierter als auch in unstrukturierter Form. In den meisten Fällen sind diese Daten jedoch nicht vernetzt und teilweise haben die behandelnden Ärzte keinen Zugriff darauf. Das Projekt KDI Klinische Datenintelligenz will die Auswertung umfangreicher und komplexer Patientendaten automatisieren und dadurch drastisch vereinfachen. Dazu werden sämtliche verfügbaren Patientendaten aus unterschiedlichen Quellen zu einem Patientendaten-Modell zusammengeführt. Nur durch diese Integration der Daten entsteht die Grundlage für innovative Dienste zur Versorgung von Patienten und die medizinische Forschung. Die Lösung lässt sich auf jedes Krankheitsbild anwenden und wird bei KDI exemplarisch an zwei Krankheiten demonstriert: Brustkrebs und Nierentransplantation. So werden die Versorgung verbessert und die klinischen Ärztinnen und Ärzte entlastet, da medizinische Entscheidungen erleichtert werden. Mit Hilfe einer App-Infrastruktur sollen sich weitere Anbieter ins besondere KMU mit ihren Lösungen einbringen können. zsiemens AG (Konsortialführung) zaverbis GmbH zcharité Universitätsmedizin Berlin zdeutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH zfraunhofer-institut für Integrierte Schaltungen IIS zifg Institut für Frauengesundheit GmbH zfriedrich-alexander-universität Erlangen-Nürnberg (Lehrstuhl für medizinische Informatik) zuniversitätsklinikum Erlangen Prof. Dr. Volker Tresp Siemens AG Wittelsbacherplatz 2, München Telefon: Webseite:

18 16 SAHRA Smart Analysis Health Research Access Im deutschen Gesundheitswesen werden sehr viele Daten erfasst, jedoch bisher nur unzureichend zur Erforschung und Verbesserung der Versorgung der Patienten genutzt. Das Projekt SAHRA Smart Analysis Health Research Access soll es ermöglichen, Abrechnungsdaten, Behandlungsdaten sowie Studien- und Registerdaten rechtssicher kombinierbar und für die Versorgungsforschung und die dazu ermächtigten Leistungserbringer zugänglich zu machen. Dazu soll eine repräsentative Stichprobe umfangreicher Leistungsdaten aus der Versorgungspraxis über eine hochsichere, webbasierte Analyseplattform mit weiteren Datenquellen des Gesundheitswesens verbunden, mit wissenschaftlichen Methoden unter Nutzung modernster Memory-Technologie analysierbar und rechtssicher zugänglich gemacht werden. Daten im Gesundheitsbereich sind jedoch besonders sensibel. Krankenversicherte genießen deshalb einen hohen Sozialdatenschutz. Die strikte Einhaltung sowie technische, juristische und organisatorische Umsetzung des Datenschutzes und die Wahrung von Betriebsgeheimnissen bilden deshalb einen wesentlichen Schwerpunkt des SAHRA-Projektes. zgewino Gesundheitswissenschaftliches Institut Nordost (Konsortialführung) zdata experts GmbH zhasso-plattner-institut der Universität Potsdam ztmf Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e. V. Dr.-Ing. Thomas P. Zahn AOK Nordost Die Gesundheitskasse GeWINO Gesundheitswissenschaftliches Institut Nordost Wilhelmstraße 1, Berlin Telefon: aok.de

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20 4 SMART DATA INNOVATIONEN AUS DATEN

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