Das Zeitalter der datenbasierten

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1 2 Peter Hinssen, Herausgeber Das Zeitalter der datenbasierten Medizin Big Data zur Erkennung von Trends und zur Risikomodellierung

2 Das Zeitalter der datenbasierten Medizin ist die zweite Ausgabe einer Reihe mit Publikationen im Rahmen der Data Science Series, die Across Technology - unterstützt von EMC Greenplum - herausgibt. Auch Veranstaltungen werden angeboten. Aktuelle Informationen finden Sie auf der Website Verleger: Across Technology Herausgeber: Peter Hinssen Chefredakteur: Philippe Gosseye Autoren: José Delameilleure, Hans Vandenberghe Übersetzung: Toni Gielessen, T n T Text & Translation Layout: Saflot Creative Consultants GERFÖRDERT VON

3 i Sehr geehrter Leser, das Gesundheitswesen verändert sich schnell. Diese Veränderung wird vor allem durch den steigenden Kostendruck angetrieben, aber auch gut informierte, kritische Patienten, die zur Verfügung stehende Optionen kennen, tragen dazu bei. Es liegt eine große Zahl an digitalen Daten vor, denn seit Jahrzehnten tragen Anbieter im Gesundheitswesen, Pharmaunternehmen und Versicherer enorme Datenmengen zusammen. In der heutigen Zeit können die Nutzer des Gesundheitssystems selbst Daten zum eigenen medizinischen Status und zum Wohlbefinden sammeln, z. B. mithilfe der verschiedensten mobilen Geräte. Die Anbieter im Gesundheitswesen haben begonnen, die Möglichkeiten von technologischen Tools zu nutzen, die eine erweiterte Wertschöpfung durch die Zusammenführung der vielen strukturierten und unstrukturierten Daten ermöglichen. Die daraus gewonnenen Informationen helfen, die Qualität der Patientenversorgung und deren Komfort zu erhöhen und die Kosten in Krankenhäusern und Forschungslaboren sowie im gesamten Gesundheitswesen im weitesten Sinne zu verringern. Das Wichtigste aber ist, dass Big Data dazu beitragen kann, Leben zu retten. Um all dies erreichen zu können, muss das Gesundheitswesen in Zukunft noch patientenorientierter arbeiten. Und die Patienten sollen zunehmend Selbstverantwortung übernehmen und sich im Rahmen ihrer medizinischen Behandlung engagieren. Der technologische Fortschritt ermöglicht die Nutzung von Genomsequenzen für die Entwicklung einer personalisierten Medizin und die Kombination von Daten aus dem alltäglichen Leben zur Gewinnung prognostischer Werte. Dabei liegt die Herausforderung nicht nur in der Speicherung und im Zugriff, sondern es gilt, die wachsende Anzahl der Datensätze, die aus vielen Quellen im gesamten Gesundheitswesen stammen, wirklich nutzbar zu machen. In diesem Booklet möchten wir Ihnen Perspektiven aus Sicht des Informationsexperten Peter Hinssen aufzeigen, die sich für Sie auf dem Weg in die Zukunft des Gesundheitswesens durch die intelligente Nutzung von Big Data ergeben können. Besuchen Sie auch die Data Science Series-Webseite finden Sie Fallbeispiele und wichtige Erkenntnisse aus der Marktforschung. Informieren Sie sich auch über die Partner, die EMC Greenplum bei der Bereitstellung der richtigen Bausteine für Ihren Erfolg unterstützen, damit Sie von den richtigen Systemen für die Nutzung der enormen Datenmengen von heute profitieren.. Sichern Sie sich alle Ausgaben dieser Serie. Wenden Sie sich bitte an Ihren EMC Greenplum-Ansprechpartner, um alle Booklets zu erhalten. 3

4 04 4 Der Patient von heute wird sich Alternativen suchen, wenn er mit der Leistung eines Anbieters im Gesundheitswesen nicht zufrieden ist.

5 01 Der Wandel des Gesundheitswesens durch Big Data Bevor man sich heute für ein Produkt oder eine Dienstleistung entscheidet, wird häufig im Internet nach Preisen oder Bewertungen recherchiert. Gleiches gilt bei der Auswahl von Urlaubsdomizilen, eines Restaurants oder immer dann, wenn man auf der Suche nach einem Anbieter mit dem überzeugendsten Preis-/Leistungsverhältnis ist. Bezieht sich das auch auf Anbieter im Gesundheitswesen? Auch das Gesundheitswesen entwickelt sich zunehmend zu einem Handelsmarkt. Menschen, die medizinische Versorgung benötigen, sollten nicht mehr als Patienten, sondern als Kunden betrachtet werden. Denn die Patienten von heute werden sich einen anderen Anbieter suchen, wenn Sie mit der von Ihnen gebotenen Leistung nicht zufrieden sind. Es geht um (sehr viele) Daten Deshalb müssen Anbieter im Gesundheitswesen unter Beweis stellen können, dass sie hochwertige und effiziente Dienste anbieten. Im Gesundheitswesen geht es um Krankheiten, Unfälle und medizinische Notfälle, aber auch diese Branche muss aus unternehmerischer Sicht betrachtet werden - als informationsbasiertes Business. Dabei geht es um Daten in sehr großen Mengen. Die Menge der Big Data im Gesundheitswesen im Jahr 2011 wird auf weltweit 150 Exabyte geschätzt und wächst um 1,2 bis 2,4 Exabyte pro Jahr (1 Exabyte entspricht 250 Millionen DVDs). Was wissen die Profis aus dem Gesundheitswesen wirklich über ihre Patienten? Bei dieser Frage geht es um Informationen, die über rein medizinische Unterlagen weit hinausgehen. Wie gut ist man auf diesem Gebiet tatsächlich über die ganze Vielfalt der Behandlungsmöglichkeiten, Risiken, Behandlungsergebnisse und die entsprechenden Kosten informiert? Und wie können alle zur Verfügung stehenden Informationen zur Gewinnung neuer Erkenntnisse und Umsetzung neuer Behandlungsmöglichkeiten genutzt werden? Big Data als Schlüsselfaktor Big Data kann zum Schlüsselfaktor bei Initiativen zur Kostenreduzierung, Umsatzoptimierung und Verbesserung der Resultate z. B. in Krankenhäusern werden. Darüber hinaus kann die Nutzung von Big Data für den Erfolg einer Organisation oder Institution im Gesundheitswesen entscheidend sein. 5

6 01 Der Wandel des Gesundheitswesens durch Big Data Das intelligente Management von Daten wird sich auch im medizinischen Bereich zu einer Kernkompetenz und zu einem Faktor entwickeln, der nicht mehr optional ist, sondern zum elementaren Bestandteil einer jeden Zukunftsstrategie wird. Und nicht nur Anbieter in der Gesundheitsversorgung sollten Daten intelligent nutzen, um eine höhere Qualität sowie Kostenreduzierungen zu erzielen. Auch staatliche Institutionen, die in der Regel einen großen Anteil der Kosten übernehmen (in den USA ca. 40 %) sind gezwungen, ihre Effizienz zu optimieren. Anbieter von Versicherungen profitieren ebenfalls von einem besseren allgemeinen Gesundheitsstatus und können auf Basis fundierter Informationen absolut maßgeschneiderte Angebote bereitstellen. Forschende Institutionen und Pharmaunternehmen kennen bereits das enorme Potenzial von Big Data, denn die Welt der Forschung hat sich dadurch drastisch verändert. Anbieter im Gesundheitswesen entsorgen 90 % der von ihnen generierten Daten.. Informationen rund um den Patienten Wenn wir Daten aus den verschiedensten Quellen und in allen Formaten wirklich sinnvoll nutzen wollen, müssen diese zusammengeführt werden. Und im Mittelpunkt all dieser Daten muss der Patient - oder vielmehr der Kunde des Gesundheitswesens - stehen. Big Data ist besonders dynamisch, ändert sich ständig und extrem schnell und stammt in der Regel aus vielen, nicht miteinander zusammenhängenden Ressourcen. Big Data ist eine Kombination aus strukturierten und immer mehr unstrukturierten Daten, die ungenau ist und vor der Nutzung eine umfassende Bereinigung, Verarbeitung und Sortierung erfordert. Es dürfte bekannt sein, dass die Daten im Gesundheitsweisen in der Regel nicht geordnet und zusammengeführt sind. Damit das Gesundheitswesen wirklich auf Basis von Daten funktionieren kann, sollten oder müssten die dort vorhandenen Daten idealerweise mit Daten aus anderen Quellen, wie sozialen Medien, Internet-Suchdaten, Finanzdaten, Zensusdaten, Einkaufsdaten, Mobilfunkdaten usw., zusammengeführt werden können. Genau daraus würden sich die größten Chancen ergeben. Unter der Voraussetzung, dass die Daten aus all diesen Quellen zusammengeführt werden können, schafft Big Data eine echte zusätzliche Wertschöpfung - durch die Bereitstellung von Transparenz, Unterstützung für die experimentelle Forschung, Erkennung von bevölkerungsspezifischen Bedürfnissen, Unterstützung von Entscheidungen durch automatisierte Algorithmen und die Förderung neuer Geschäftsmodelle und Technologien. Bereits während Sie dies lesen, verändert Big Data das Gesundheitswesen. In keiner anderen Branche kann Big Data einen so hohen Nutzen generieren. Das liegt nicht nur an der damit erzielbaren höheren Effizienz, sondern vor allem an dem Beitrag, den Big Data dazu leisten kann, Leben zu retten. 6

7 Der Scan eines einzigen Organs in 1 Sekunde generiert ca. 10 Gigabyte an Rohdaten. 7

8 02 Exabyte der unterschiedlichsten Daten Ein Patient hat Schmerzen in den Atmungsorganen und fühlt sich nicht gesund. Nach einiger Zeit sucht er seinen Arzt auf, der eine Blutprobe nimmt und seinen Patienten zum Röntgen und zum MRT schickt, um eine Diagnose stellen zu können. Abschließend rechnet der Arzt seine Leistungen ab. Durch diesen einen Patienten sind auf diesem Wege mehrere Gigabyte an Daten der verschiedensten Art und aus verschiedenen Quellen generiert worden. Das Gesundheitswesen ist wahrscheinlich eine der datenintensivsten Branchen überhaupt. Wer aber generiert all diese Daten und warum? Primär gibt es vier wichtige Quellen: 1. Anbieter in der medizinischen Versorgung Zum Beispiel Krankenhäuser, niedergelassene Ärzte, Apotheken, Pflegepersonal, Therapeuten sowie Langzeitpflege-Einrichtungen, die medizinische Daten für Behandlungs- sowie Abrechnungszwecke in Systeme eingeben und zusammentragen. 2. Öffentliche und private Kostenträger Für die überwältigende Mehrheit der Menschen, die Versicherungen in diesem Bereich beanspruchen, werden ebenfalls medizinische Informationen durch den Kostenträger vorgehalten, z. B. über Erkrankungen, Therapien und weitere Leistungen, denen ein finanzieller Wert bzw. Preis zugeordnet werden kann. 3. Anbieter von weiteren Leistungen Von der Apotheke und dem medizinischen Labor bis zur ambulanten Röntgenpraxis, viele Anbieter von weiteren Leistungen halten detaillierte Aufstellungen zu den Leistungen und bereitgestellten Produkten vor; in einigen Fällen auch klinische Resultate und Abrechnungsinformationen. 4. Nutzer des Gesundheitswesens, die ihre Gesundheit kontrollieren möchten Auch wenn dies bisher nur auf eine kleine Minderheit zutrifft, gibt es mittlerweile besonders technik-affine Menschen, die ihre Gesundheit mithilfe technischer Geräte überwachen und kontrollieren und diese Daten in verschiedene private Informationssysteme einspeisen. Bei Big Data im Gesundheitswesen geht es nicht nur um die Menge der Daten, sondern auch um Geschwindigkeit. Bei medizinischen Notfällen müssen zum Beispiel die Daten sofort den richtigen Beteiligten zur Verfügung stehen. Und es geht um Vielfalt, denn Daten im Gesundheitswesen liegen in strukturierter und unstrukturierter Form und in den verschiedensten Datenarten und Formaten vor, z. B. als Text, Video, Abbildung/Image, Sprachdatei usw. Ca. 80 % der Patienteninformationen sind unstrukturiert. Das medizinische Personal benötigt aber einen Gesamtüberblick. Als Anbieter im Gesundheitswesen müssen Sie aus diesen Daten die Informationen extrahieren können, die eine Prognose der zukünftigen negativen medizinischen Auswirkungen und Probleme von Patienten ermöglichen. 8

9 Das Gesamtbild IDC Global Health Insights hat prognostiziert, dass die Menge der digitalen Daten im Gesundheitswesen innerhalb der nächsten zehn Jahre um das 44-fache wachsen wird. Dies liegt zum größten Teil daran, dass wir über ein Gesamtbild verfügen möchten. Auf die medizinische Bildgebung entfällt der weitaus größte Anteil an der wachsenden Menge von Big Data im Gesundheitswesen. Die Menge der Daten in Archiven aus diesem Bereich kann pro Jahr um 20 bis 40 % steigen. Falls Sie in der IT im Gesundheitswesen tätig sind, sind Sie mit den erheblichen Herausforderungen in der medizinischen Bildgebung vertraut - die Kosten und die Komplexität der Speicherung derartiger Daten sind besonders hoch. Auch aus diesem Grund sollten medizinische Institutionen und Organisationen neue Architekturen und spezielle Tools bereitstellen und entsprechende Experten beschäftigen. Das Management von Big Data ist heute eines der wichtigsten Themen in der IT im Gesundheitswesen. Das gilt für alle Datenquellen, z. B. die medizinische Bildgebung oder patientenfokussierte Analysen, klinische Studien bzw. die internationale Forschung. Organisationen im Gesundheitswesen können vom Big Data- Phänomen profitieren, indem sich dadurch die Art und Weise verändert, in der aus patientenbezogenen Informationen Nutzen und Wert generiert werden können. Dies wird vom Wandel zum Cloud Computing ermöglicht. Dieser Wandel wird sich sicherlich in Zukunft fortsetzen, sodass CIOs und IT-Manager im Gesundheitswesen sich auf das Management und die Kontrolle dieses Wandels konzentrieren sollten. Big Data verändert Abläufe und Geschäftsprozesse, aber darüber hinaus auch die Welt der IT. Unternehmen und Organisationen im Gesundheitswesen können Big Data zur Optimierung ihrer Strategie und Leistungsbereitstellung nutzen und daraus echte Vorteile gewinnen - auch gegenüber anderen Anbietern... WAH RSC HEI NLI CHK EIT DER EXTRA KTI 0N NUT ZBA RER INF0RMATI0NE N H0CH GERING GERING FUNDIERTE ERKENNTNISSE DATENMENGENG E H0CH Mehr Daten ergeben mehr nutzbare Informationen. Je mehr Daten Sie haben, desto wahrscheinlicher werden Sie in der Lage sein, daraus nutzbare Informationen zu extrahieren. Durch die Erkennung von Mustern und Zusammenhängen in diesen großen Datenmengen könnten Antworten selbst auf Fragen gefunden werden, die bisher nicht gestellt wurden. 9

10 03 Optimierte Versorgung Der Zeitfaktor ist in der Medizin enorm wichtig. Wenn z. B. bereits vor der Einlieferung eines verletzten Patienten alle Daten im Krankenhaus vorliegen würden, einschließlich der Informationen über die Blutgruppe, Allergien und die medizinische Vorgeschichte, wäre dies ein Idealzustand, der Leben retten könnte. Wenn die Behandlung von Patienten in einem Krankenhaus auf Daten von tausenden oder gar zehntausenden anderer Patienten und den entsprechendem Erfahrungen mit ähnlichen medizinischen Problemen basieren würde, wäre dies von hohem Nutzen für alle Beteiligten. Einige Krankenhäuser setzen bereits Data-Mining-Technologien zur Erzielung messbarer Optimierungen in der Behandlung und Versorgung von Patienten ein. Dies erweist sich besonders dann als sinnvoll, wenn ein Patient aufgrund der Art seiner Erkrankung wiederholt im Krankenhaus behandelt werden muss. Jeder Arzt behandelt anders, auch, wenn es sich um die gleiche Erkrankung handelt. Dabei verlässt sich ein Arzt auf seine persönlichen Erfahrungen sowie auf Erkenntnisse aus der Forschung, über die er sich informiert hat. Und in der Regel ist das auch in Ordnung so. In einigen Fällen allerdings kann ein solcher Ansatz dazu führen, dass die wirklich optimale Behandlung nicht sofort durchgeführt wird - hier kommt wieder der Zeitfaktor ins Spiel. Mit Big Data-Analysen aber können Ärzte erkennen, welche Untersuchungen wirklich erforderlich wären bzw. keinen durchgreifenden Nutzen bringen. BIG DATA-ANALYTIK SPART: ZEIT GELD LEID DES PATIENTEN 10

11 Krankenhäuser und Institutionen des Gesundheitssystems sollten Ihre Daten umfassend dazu nutzen, die Patientenversorgung weiter zu verbessern. Hierfür sind mehr als nur Basisdaten, z. B. aus Berichten, Krankenakten und Dashboards erforderlich, die darüber hinaus auch abteilungs- und organisationsübergreifend verfügbar sein müssen. Auf Basis dieser Daten könnten ein fundierterer, effektiver Behandlungsplan erstellt, umfassenderes medizinisches Wissen gewonnen, ein Beitrag zur Gesundheitsversorgung der Allgemeinheit geleistet und fundiertere Entscheidungen zur Qualitätsoptimierung getroffen werden, denn die entsprechenden Fakten für diese Zwecke würden zur Verfügung stehen. Optimierte medizinische Überwachung Die Technologien für die Aufzeichnung der Werte z. B. von Herzschrittmachern und das Hochladen dieser Daten in die elektronische Krankenakte des entsprechenden Patienten sind bereits vorhanden. Auf diese Weise können Ärzte diese Daten jederzeit einsehen und im Zeitverlauf beobachten. Dieser Ansatz ist besonders für chronisch kranke Patienten geeignet. Auch Daten von anderen medizinischen Erfassungsund Aufzeichnungsgeräten, z. B. für Blutzucker- oder Blutdruckwerte, können über diesen Weg wertvolle Informationen bereitstellen. Medizin lernt man am Krankenbett, nicht im Hörsaal. Sir William Osler, Begründer der modernen Medizin Und dort - am Krankenbett bei den Patienten - sind auch alle wichtigen Informationen vorhanden. Eine derart intensive medizinische Überwachung von Patienten kann auch zur Früherkennung von möglichen weiteren Problemen dienen. Der Nutzen dieses Konzepts liegt darin, dass der Arzt den Patienten überwachen kann, ohne dass dieser täglich in der Praxis erscheinen muss. Das reduziert den Stress für Patient und Arzt. Solche Systeme ermöglichen Ärzten die Überwachung einer weitaus größeren Zahl von Patienten, was angesichts der demographischen Entwicklung - es wird in Zukunft immer mehr ältere Menschen geben - besonders wichtig wäre. 11

12 12 Das teuerste Medikament ist ein Medikament, das nicht wirkt.

13 04 Erfolgreicher Medikamente entwickeln Wussten Sie schon, dass die Kosten für die Entwicklung eines erfolgreichen Medikaments im Durchschnitt zwischen 1,2 und 1,6 Milliarden Euro liegen? Dies liegt zum größten Teil daran, dass die Amortisationskosten für nicht erfolgreiche Medikamente auch finanziert werden müssen. Wenn die Erfolgsquote in der Medikamentenentwicklung erhöht werden könnte, würden also auch die Kosten sinken. Auch in diesem Bereich kann Big Data dazu beitragen, gezielter und erfolgreicher Medikamente zu entwickeln, denn die Forschung könnte schneller erkennen, welche Medikamente für die Entwicklungsarbeit in Frage kommen - und welche nicht. Mithilfe von Big Data könnten auch die Patienten ermittelt werden, für die ein bestimmtes Medikament von Nutzen wäre. In den letzten Jahren haben einige wichtige Institutionen in mehreren Bereichen erhebliche Fortschritte gemacht. Dies gilt besonders in Bezug auf den schon lange vorhandenen Gedanken, Daten aus elektronischen Krankenakten für die pharmazeutische Forschung verwenden zu können. Die Technologie zur Extraktion von Daten aus medizinischen Patientenakten steht schon länger zur Verfügung, ist aber inzwischen kostengünstiger und zuverlässiger geworden. Auch die Bereitstellung und Nutzung sind heute einfacher. Dies wurde durch Investitionen in eine neue Generation von Analyseplattformen ermöglicht. Die Motivation zur gemeinsamen Nutzung von Daten ist auch dadurch gewachsen, dass man in den Institutionen im Gesundheitswesen jetzt mehr Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten und Möglichkeiten in den Bereichen Datenschutz und Datensicherheit entwickelt hat. Die potenziellen Vorteile einer besseren Zusammenarbeit in der Forschung werden nun erkannt. Unternehmen im Bereich der Forschung und Herstellung von Medikamenten (sowie in der Entwicklung von Therapien oder medizinischen Geräten und Hilfsmitteln) befassen sich seit einigen Jahren mit Big Data. Bei der Effektivität von Medikamenten geht es im Grunde um die Anwendung von Big Data - besonders dann, wenn diese mit anderen Gesundheits-, Behandlungs- und demographischen Informationen korreliert werden. Je mehr Daten aus vielen Quellen zur Verfügung stehen, desto umfassendere Erkenntnisse können gewonnen werden. Daraus ergibt sich, dass die zugrunde liegenden Datenverzeichnisse mit enormer Geschwindigkeit wachsen. Das vielleicht deutlichste Beispiel hierfür sind die vielen neu entstehenden Unternehmen im Bereich der Genetik. Enorme Datenmengen werden durch die Genomsequenzierung erzeugt. Diese bieten aber nur einen geringen Nutzen, wenn sie nicht mit echten Lebens- und Krankengeschichten, Therapieergebnissen und anderen Daten korreliert werden. 13

14 04 Erfolgreicher Medikamente entwickeln Die Gentypisierung von Teilnehmern an medizinischen Forschungsprojekten kann die enorme Datenmenge von 150 Terabyte ergeben (ca. 1,5 GB pro Person). Die Formel zur Nutzung von Big Data für Unternehmen im Bereich der Genomsequenzierung Weil die Entdeckung neuer Medikamente, Therapien und Behandlungsmöglichkeiten, die sowohl effektiver als auch kostengünstiger sind, so wichtig ist, wird die Nutzung von Big Data durch Unternehmen in diesem Bereich in Zukunft erheblich zunehmen. Analysen im Gesundheitswesen entwickeln sich immer mehr in Richtung der Prognostik. Eine Zusammenarbeit von Big Data-Analyseexperten mit Versicherern in diesem Bereich kann zu einem optimal auf den Patienten abgestimmten Ansatz führen. Die Analyse von Patientendaten wird die Entwicklung einer auf den Patienten zugeschnittenen Gesundheitsplanung unterstützen. Big Data berührt den Alltag von Verbrauchern auf vielfältige Art und Weise - es wäre möglich, dass bald auch eine personalisierte Gesundheitsplanung auf dieser Basis erfolgen kann. Die Kräfte des Marktes und der Kostendruck erfordern eine höhere Effizienz im Gesundheitswesen, die mithilfe von Big Data erzielbar wird. Big Data wird in Zukunft für den Erfolg von Anbietern im Gesundheitswesen immer wichtiger werden. Maßgeschneiderte Medikation Wenn wir Facebook oder entsprechende andere Webseiten nutzen, erscheinen dort auf uns zugeschnittene Anzeigen. Sind wir unterwegs, kann uns das Smartphone sagen, welches Restaurant in 14

15 der Nähe von unseren Freunden gut bewertet wurde. Mittlerweile leben wir in einer sehr personalisierten Welt. Dies kann bald auch auf medizinische Behandlungen zutreffen. Wenn eine Diagnose wie Krebs gestellt wird, wird in der Regel zunächst ein bestimmter Therapieansatz verfolgt. Sollte dieser Ansatz nicht erfolgreich sein, folgt der nächste, usw. Optimal wäre es jedoch, wenn der Patient eine Medikation erhalten könnte, die vollkommen auf seine Gene abgestimmt ist. Die Behandlungsergebnisse wären besser und Ängste sowie Frustrationen würden vermindert. Und natürlich wären auch die Kosten insgesamt geringer. In der Vergangenheit waren Krankheiten nur anhand ihrer Symptome beschreibbar. Jetzt aber ist man in der Medizin vielfach in der Lage, auf genetischer Ebene zu verstehen, was Krankheiten wirklich auslöst. Diese Erkenntnisse wurden auch durch Big Data ermöglicht. Durch die Entschlüsselung des menschlichen Erbguts und die Reduzierung der Kosten für die dafür erforderliche Soft- und Hardware könnte es bald gang und gäbe sein, dass eine persönliche Genkartierung zu unseren medizinischen Unterlagen gehört. Erstmals ist es möglich, das Erbgut der Menschen zu digitalisieren. Dadurch rückt die Medizin immer näher in einen Bereich, der die Ermittlung der genetischen Dispositionen für Krankheiten sowie die Entwicklung maßgeschneiderter Medikamente für die Behandlung dieser Ursachen ermöglicht - mit anderen Worten: Die personalisierte Medizin wird machbar. Die personalisierte Medizin hat das Potenzial, das gesamte Gesundheitswesen durchgreifend zu verändern. Man stelle sich vor, dass jeder Krebspatient eine Behandlung erhalten würde, die optimal auf seine individuellen Gene abgestimmt ist. Dabei ergeben sich allerdings Probleme. So ist zum Beispiel die Speicherung von genetischen Informationen datentechnisch eine echte Herausforderung. Zwei Herausforderungen müssen gleichzeitig adressiert werden, um das gesamte Potenzial der personalisierten Medizin zu erschließen. Erstens müssen bahnbrechende Erkenntnisse, z. B. aus den Laboren, in optimierte, klinisch relevante Informationen umgewandelt werden. Und zweitens müssen diese Erkenntnisse und Informationen unter Medizinern und letztlich unter den Patienten verbreitet werden. Große repräsentative Bevölkerungsgruppen sind erforderlich, um zu Ergebnissen zu kommen, die wirklich zu einer Verbesserung der Gesundheitsversorgung insgesamt beitragen können. Die Auswirkungen genetischer Faktoren und anderer Methoden auf die Personalisierung der Medizin können bescheiden sein. Nur durch die Erstellung von sehr großen, landesweiten und übereinstimmend selektierten repräsentativen Stichproben kann die für die Erkennung dieser Faktoren erforderliche statistische Aussagekraft erzielt werden. Auf dieser Basis ist die Erstellung prognostischer Modelle für die Personalisierung der Gesundheitsversorgung möglich. Die vorhandene Palette an therapeutischen, diagnostischen und präventiven Möglichkeiten kann aufgrund dieser Ergebnisse effektiver genutzt werden. 15

16 16 Patienten können sich in der Regel nur an 25 bis 35 % der vom Arzt vermittelten Informationen erinnern.

17 05 Einbeziehung der Patienten Bei der Entlassung aus dem Krankenhaus nach einer Operation erhalten Patienten in der Regel umfassende Erklärungen zur weiteren Behandlung, Medikation und Physiotherapie sowie zu Verhaltensregeln. Wie viele dieser Informationen bleiben dem Patienten wirklich präsent? Und falls der Patient in seiner Akte etwas nachlesen oder dieser etwas hinzufügen möchte, wie kann er vorgehen? Dabei ist zu bedenken, dass der Patient ja letztlich ein Kunde des Gesundheitswesens ist. Es wäre zum Beispiel möglich, mit Patienten über eine Smartphone-App zu kommunizieren, um an die Einnahme von Medikamenten oder an durchzuführende Übungen zu erinnern. Auch die Köpertemperatur könnte in bestimmten Intervallen erfasst und über die App an den behandelnden Arzt übermittelt werden. Aktuell wird bereits in dieser Richtung experimentiert. Ca. 50 % der verschriebenen Medikamente werden nicht wie verordnet eingenommen. Seit einigen Jahren steht ehemaligen Soldaten der US-Streitkräfte die sogenannte Blue Button -Funktion zur Verfügung, über die persönliche medizinische Informationen von einem Veteran Healthcare Account heruntergeladen werden können. Dieser Account ermöglicht den betreffenden Soldaten die Eingabe von Informationen zum medizinischen Status, z. B. Blutdruck, Körpergewicht und Herzfrequenz, zu Ansprechpartnern für Notfälle und Testergebnissen, der Krankheitsgeschichte der Familie, der militärischen Krankheitsgeschichte und weiterer, damit zusammenhängender Informationen. Die Nutzer können auch Rezepte anfordern, Arzttermine vereinbaren und Informationen zu Allergien sowie Testergebnissen online einsehen. Der Patient als Kunde Wäre es möglich, herkömmliche Daten aus dem Gesundheitswesen sowie patienten- bzw. kundenspezifische Daten einzubeziehen - einschließlich Daten aus sozialen Medien sowie andere Web-basierte Daten - könnten z. B. Krankenhäuser die Motivation der Patienten und deren Bereitschaft zu Veränderungen besser nachvollziehen und verstehen. Dadurch würden sich auch Möglichkeiten ergeben, das komplexe Thema der Verbesserung des persönlichen Engagements der Patienten bzw. Kunden des Gesundheitssystems anzugehen. Die Einbeziehung der Menschen in die Entwicklung von Anwendungen, die das Patientenengagement für die eigene Gesundheit fördern, ist ein wesentlicher Faktor. Damit könnte die Sichtweise der Nutzer des 17

18 05 Einbeziehung der Patienten Gesundheitssystems berücksichtigt werden - eine Perspektive, die Ärzten und Professoren bisher nicht zur Verfügung steht. Anbieter im Gesundheitswesen sollten das wichtigste Mitglied des Pflege- und Versorgungsteams einbeziehen: den Patienten (bzw. den Kunden). Die Ressourcen von Anbietern im Gesundheitswesen sind nicht unendlich. Deshalb sollten Mittel und Wege gefunden werden, Aufgaben anders zu verteilen. Dabei könnte den Patienten als Kunden des Gesundheitswesens eine besondere Aufgabe zukommen, in deren Rahmen diese sich für ihr eigenes Wohlbefinden engagieren können. Vom Marketing lernen Die Anbieter im Gesundheitswesen können von anderen Branchen lernen und Erkenntnisse und Erfahrungen aus dem Marketing nutzen, um ihre Kunden über einen gesunden Lebensstil zu informieren. Branchen wie die Lebensmittel-, die Elektro- oder die Medien- und Unterhaltungsbranche machen es vor - sie umwerben ihre Kunden. Anbieter im Gesundheitswesen könnten ähnliche Wege beschreiten, um sich die gewünschte Aufmerksamkeit und Marktbedeutung zu erarbeiten und die Öffentlichkeit von einem gesünderen Lebensstil im Alltag zu überzeugen. Hier ist das Ziel, die große Kreativität und den hohen Einsatz der im Gesundheitswesen tätigen Menschen zu nutzen, um Veränderungen anzustoßen und den Dialog mit der Öffentlichkeit über Themen wie Gesundheit und Wohlbefinden neu zu bereichern. Wird diese Philosophie mit einem datenbasierten Ansatz zusammengeführt, können erstaunliche und überzeugende Ergebnisse erzielt werden. 18

19 06 Reduzierung der Kosten im Gesundheitswesen Wenn Patienten schneller und effizienter geholfen werden kann, wird die Versorgung insgesamt günstiger. Je schneller also ein Patient aus einem Krankenhaus entlassen werden kann, desto geringer die Kosten. Weitere Wege zur Kostenreduzierung wären eine genaue Betrachtung der Verwaltungskosten und der immer erschwinglicheren Technologien zur Genomsequenzierung. Besonders in diesen Bereichen könnte der Kostendruck im Gesundheitswesen durch die Bereitstellung von Big Data reduziert werden. Das McKinsey Global Health Institute hat berichtet, dass die Ersparnisse durch Big Data-Analytik weltweit bei 205 Milliarden Euro liegen könnten. Gemäß Thomas Reuters ist dies ein Drittel des insgesamt im Gesundheitswesen verwendeten Mittel. Dies sind Ausgaben, die für Patienten keinen Nutzen bringen. Hierbei handelt sich zum Beispiel um medizinische Fehler, Betrugsfälle, unberechtigte Nutzung bzw. Abrechnung von Leistungen, Ineffizienz in der Verwaltung und den Mangel an medizinischer Vorbeugung und Vorsorge. Kostenreduzierungen können mithilfe von Big Data durch folgenden Ansatz in sechs Bereichen erzielt werden: 1. Unberechtigte Nutzung: Mithilfe von Big Data-Analytik könnte ein Modell zur Implementierung einer leistungsbasierten Zahlungsmethodik erstellt werden. 2. Betrug/Missbrauch: Big Data-Analytik kann durch die Nutzung von Algorithmen zur Erkennung von statistischen Abweichungen/Ausreißern dabei helfen, Personen schneller zu ermitteln, die nicht ausgeführte Leistungen abrechnen. 3. Verwaltungskosten: Durch die Aktualisierung der Abrechnungssysteme und die Verwendung des Big Data-Records-Managements könnte der Arbeitsaufwand für buchhalterische Tätigkeiten reduziert und mehr Zeit für die Bereitstellung genauer Informationen für Ärzte und deren Mitarbeiter eingesetzt werden. 4. Ineffizienz bei den Anbietern: Eine breite Implementierung von Systemen für die computergestützte Entscheidungsfindung in der Medizin (Clinical Decision Systems) könnte Fehlerquoten reduzieren und die Kongruenz zwischen verschiedenen Leistungsanbietern erhöhen. 5. Mangelhafte Koordination: Eine verbesserte gemeinsame Nutzung von Informationen würde prognostische Modellierungen im System ermöglichen und auch Patienten einen Einblick in ihre Krankengeschichte bieten. Dies würde Patienten eine größere Kontrolle über ihre Behandlung ermöglichen. 19

20 20 Ein Drittel der im Gesundheitswesen verwendeten Mittel könnte mithilfe von Big Data-Analysen eingespart werden.

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