Das Health Care Data Warehouse- Projekt BI in der Telemedizin

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1 Das Health Care Data Warehouse- Projekt BI in der Telemedizin Patient Monitoring / E-Health Dominik Blei, Hannover, 11. März 2015

2 Agenda Über die Gesellschaft für Patientenhilfe Kontext und Setup des HCDW-Projektes Projektverlauf und Hindernisse Gelernte Lektionen und Ausblick 2

3 Über den Redner Dipl.-Math. (univ.) Dominik Blei IT-Leitung bei der Gesellschaft für Patientenhilfe IT-Veteran, starker Software-Entwicklungs-Hintergrund Im Unternehmen seit 2012 Tätigkeitsschwerpunkte: Software-Entwicklung Kundenbezogene Projektarbeit Regulatorisches Berichtswesen / Business Intelligence 3

4 Über die Gesellschaft für Patientenhilfe Die Gesellschaft für Patientenhilfe DGP mbh (kurz: DGP) entwickelt und erbringt telemedizinische (nicht-ärztliche und ärztlich-deligierte) Betreuung ggf. unter Einsatz von telemedizinischen Geräten. Das Unternehmen Gegründet 2005, inzwischen Europas führendes Unternehmen für Gesundheitsmanagement Service-Zentrum in Grünwald unter ärztlicher Leitung Über 100 Mitarbeiter, davon 20 in der IT eigene Software und eigene IT-Systeme für die Betreuung entwickelt Zertifiziert nach ISO 9001, ISO 13485, ISO Kernprogramm: CORDIVA, ein Programm für Patienten mit Herzschwäche 4

5 Die Gesellschaft für Patientenhilfe Kernkompetenzen Mitentwicklung & Umsetzung von ergänzenden telemedizinischen Betreuungspfaden Integration von bedarfsgerechtem Telemonitoring in die Betreuung Einbeziehung moderner, psychologischer Konzepte zur Veränderung von Verhalten Kontextoptimierte Kommunikation mit den Leistungserbringern Gesamthafte Integration aller Komponenten Durchgängig zertifizierte Qualitätsstandards Skaliertes Arbeiten durch Unternehmensgröße und stringente Prozesse 5

6 Agenda Über die Gesellschaft für Patientenhilfe Kontext und Setup des HCDW-Projektes Projektverlauf und Hindernisse Gelernte Lektionen und Ausblick 6

7 Kontext des HCDW-Projektes Das Produkt CORDIVA ist ein Programm zur Betreuung von herzschwachen Menschen. Prävention / Frühintervention Anleitung zum Selbstmanagement Vernetzung der Beteiligten 7

8 Dabei fallen Daten an Bei gegenwärtig etwa betreuten Patienten sammeln wir jeden Tag über medizinische Primärdatenpunkte: Telemetrie Anamnese Psycho-soziales Profil Medikamentierung Hospitalisierungen Arztberichte 8

9 Dabei fallen Daten an You re sitting on a nuclear bomb. (Professor John G F Cleland, MD, PhD, FRCP, FESC, FACC, University of Hull) 9

10 Ziele des HCDW Neue Versorgungsformen: Bezahlt wird nur, was wirkt. Im europäischen Kontext werden Untersuchungen aus der Versorgungsrealität durch nationale Gesundheitsdienste und Krankenkassen zunehmend für die Entscheidungsfindung hinsichtlich der Einführung und Bezahlung von Gesundheitsdienstleistungen herangezogen. (vgl. auch comparative effectiveness research in den USA) 10

11 Ziele des HCDW 1. Schaffung eines Instruments zur Steuerung von complex interventions, wie zu Beispiel E-Health 2. Nachweis der Wirksamkeit von E-Health und Offenlegung insbesondere der Einflussfaktoren 3. Generierung von Evidenz zur Wirksamkeit im Kontext der Versorgungsrealität im Unterschied zu Evidenz, welche in kontrollierten Studien geschaffen wird: Kontrollierte Studien vereinfachen die Betrachtung indem sie durch Ein- und Ausschlusskriterien schwerwiegende oder Mehrfacherkrankungen ausschließen, welche außerhalb kontrollierter Studien den Alltag darstellen Kontrollierte Studien finden regelhaft im universitären Umfeld statt, der Versorgungsalltag im Umfeld des Hausarztes wird weitgehend ausgeblendet Typischerweise sind Frauen und Alte unterrepräsentiert 11

12 Wichtige Rahmenbedingungen und Einschränkungen Medizin-/Sozialbereich: besonders strikte regulative Vorgaben rechtliche Vorgaben insbes. Datenschutz Aufbewahrungsfristen vs. Löschfristen Ist das DWH gar ein Medizinprodukt gemäß MPG oder MDD 93/42? Nein. (keine medizinische Zweckbestimmung) Medizinprodukte sind alle einzeln oder miteinander verbunden verwendeten Instrumente, [ ] Software, [ ], die vom Hersteller zur Anwendung für Menschen mittels ihrer Funktionen zum Zwecke a) der Erkennung, Verhütung, Überwachung, Behandlung oder Linderung von Krankheiten, b) der Erkennung, Überwachung, Behandlung, Linderung oder Kompensierung von Verletzungen oder Behinderungen, c) der Untersuchung, der Ersetzung oder der Veränderung des anatomischen Aufbaus oder eines physiologischen Vorgangs oder d) der Empfängnisregelung zu dienen bestimmt sind [ ]. (MPG 3 (1)) 12

13 Projekt-Setup Projektlaufzeit: 12 Monate Teamgröße: durchschnittlich 3 FTEs davon 0,5 FTE intern für internen Wissensaufbau Projektleitung und Staffing der Entwickler hauptsächlich durch externen Partner Technik: hauptsächlich OWB, OBI Methodik: agiles, iteratives Vorgehen (SCRUM) Product Owner in-house gestellt, Verfügbarkeit von fachlichen Kontextexperten sichergestellt 13

14 Projekt-Setup: HCDW-Architektur Trotz agil : Architektur upfront 14

15 Agenda Über die Gesellschaft für Patientenhilfe Kontext und Setup des HCDW-Projektes Projektverlauf und Hindernisse Gelernte Lektionen und Ausblick 15

16 Projektverlauf Projekt nach 14 Monaten abgeschlossen Der Weg war teils steinig: Viel Zeit musste aufgewendet werden, damit die Fachabteilung (hier: Arzt) die Realität des technisch auswertbaren Datenbestands versteht Als Resultat des aufgebauten Verständnisses mussten Daten- /Prozesstransformationen eingephast werden 16

17 Hindernisse Product Owner nach 5 Monaten Projektlaufzeit ausgeschieden Kompensiert durch fachlichen Experten (Arzt), der die Rolle übernommen hat Herausforderung an agile Herangehensweise: geeignete Abnahmekriterien definieren und nachhalten Schnell in Zahlen-Validierungs-Zyklen einsteigen Dadurch Turnaround-Zeiten verringern Prototypisierung durch quick & dirty SQL wo möglich 17

18 Hindernisse Teils sehr komplexe Logiken und Prozesse, insbesondere aus Abbildung und Quantifizierung abstrakter Modelle Beispiel: Minnesota Living With Heart Failure Questionnaire 18

19 Beispiel: Lebensqualität - Bericht 19

20 Beispiel: Lebensqualität - Ergebnisse Lebensqualität 1 gesamt enthält mehr Elemente als die körperliche und emotionale Lebensqualität (niedrig ist gut) Lebensqualität gesamt Lebensqualität Teil: körperlich Lebensqualität Teil: emotional 32% Verbesserung 46 28% Verbesserung 30% Verbesserung Vor Cordiva p < 0,03 1 Jahr Cordiva Vor Cordiva p < 0,03 1 Jahr Cordiva Vor Cordiva p < 0,03 1 Jahr Cordiva 1 Quality of life Minnesota Living with Heart Failure survey 20

21 Hindernisse Wiederholtes Aufdecken von im Detail unverstandenen Geschäftsprozessen, wiederholtes Aufdecken von historischen Software- und damit Datenqualitätsproblemen, dadurch viel forensische Arbeit notwendig Beispiel: Medikamentenerfassung Alte Datenerfassung, Freitext 21

22 Hindernisse Neue Datenerfassung, kein Freitext 22

23 Agenda Über die Gesellschaft für Patientenhilfe Kontext und Setup des HCDW-Projektes Projektverlauf und Hindernisse Gelernte Lektionen und Ausblick 23

24 Gelernte Lektionen Architektur war nicht vollständig ausreichend: Einführung des Pre-Foundation-Layers Anreicherung mit Historisierungs-Meta-Daten 24

25 Gelernte Lektionen Das Abnehmen von medizinischen Kennzahlen ist schwierig: Hochakribische fachliche Definition nötig konstante Validierung nötig hochpräzise ausdefinierte Abnahmekriterien nötig Verständnis von medizinischfachlichen Geschäftsprozessen ist schwierig: konstante Einbeziehung von Kontextexperten unerlässlich 25

26 Gelernte Lektionen Automatisierung wo immer möglich Starke Benutzung vom OMB+ zur automatischen Generierung von Mappings wo immer möglich Gerade in den Strecken zum (Pre-)Foundation Layer lässt sich vieles generieren 26

27 Ausblick DWH 2.0 das operative DWH Erweiterung des bestehenden medizinischen DWHs auf operative Auswertungen wie z.b. klassische Produktivitätskennzahlen wirtschaftliche Performanz Fokus auf: Wiederverwertbarkeit von technischer Infrastruktur und Architektur Wiederverwertbarkeit von Geschäftslogik z.b. Definition von Validität von Fragebögen (Lebensqualität vs. Programmzufriedenheit) Sinnvoll kombinierbare medizinische, operative und wirtschaftliche Kennzahlen 27

28 Vielen Dank! Fragen? 28