Versorgungsanalysen ein ganz neues Anwendungsgebiet für Data Mining im Gesundheitswesen: SAS Predictive Health and Condition Management

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1 Versorgungsanalysen ein ganz neues Anwendungsgebiet für Data Mining im Gesundheitswesen: SAS Predictive Health and Condition Management Ulrich Reincke SAS Deutschland Copyright 2010 SAS Institute Inc. All rights reserved. Agenda Herausforderungen des deutschen Gesundheitsystems Versorgungsprogramme Analytische Highlights der SAS Lösung: Health and Condition Management 2 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 1

2 Herausforderungen der Gesundheitsversorgung Demografische Entwicklung Krankenhaus Kosten Durchschnittliche Krankenhausverweildauer Demografie Steigende Nachfrage von Alterserkrankungen Sinkendes lokales Angebot an Ärzten Beruf Arzt ist weniger attraktiv Technologie Technische Innovation Steigende Kosten Kürzere Hospitalesierung 3 Geografische Herausforderungen Krankenhauskonsolidierung reißt Löcher in die alt hergebrachte Versorgungslandkarte 4 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 2

3 Herausforderung der Gesundheitsreform 2010 Einfrieren der GKV-Verwaltungskosten pro Versicherten Der allgemeine GKV Beitragssatz steigt von 14,9 auf 15,5% Arbeitnehmeranteil 8,2 Prozent, Arbeitgeberanteil 7,3 Prozent Der Arbeitgeberbeitrag wird allerdings eingefroren. Einführung der Pflicht in der GKV kostendeckend zu arbeiten Künftige Ausgabensteigerungen müssen allein die Versicherten tragen. Dazu sollen sie eine vom Einkommen unabhängige Prämie bezahlen, die jede Kasse selbst festlegt. Der kassenindividuelle Zusatzbeitrag kann von den Krankenkassen frei gestaltet werden.» Inzwischen erheben 13 Krankenkassen mit über 10 Millionen Versicherten einen Zusatzbeitrag Durch den einkommensunabhängigen Zusatzbeitrag entsteht mehr Wettbewerb zwischen den Kassen. Die Versicherten haben zusätzliche Wahl- und Entscheidungsfreiheiten: Kassenwechsel, Tarifwechsel Derzeit werden Krankenkassen mit einem Zusatzbeitrag "abgestraft", indem sie massiv Versicherte verlieren. 6 Geschichte der Gesetzreformen des deutschen Gesundheitssystems 7 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 3

4 Dimensionen der Lebensqualität Ziel von Versorgungsprogrammen ist die Verbesserung der Lebenqualität bei gleichen oder niedrigeren Kosten der Versorgung: Weniger Noteinweisungen Weniger Krankenhausaufenthalte Weniger Arztbesuche Weniger Verschreibungen 8 Paradigmenwechsel: Von der traditionellen Versorgung zum Gesundheitsmanagement Traditionell Krankheitsorientiert Einzelfallbasiert Ereignisbezogen Reaktiv, ad hoc Fragmentiert, einzeln Eminenzbasierte Medizin Regionale, lokale Unterschiede Arzt-zentriert Medizin als Zunft (Standeswesen) Geringe inhaltliche Kontrolle Vergütung belohnt Aktivität Gesundheitsmanagement Präventionsorientiert Populationsbasiert Proaktiv, systematisch Integriert, teambasiert Evidenzbasierte Medizin Überregionale "Best practice -Ziele Patienten-zentriert, Kunden-orientiert Transparenz jederzeit und überall verfügbar Vergütung belohnt Ergebnis 9 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 4

5 Kann Technologie helfen? 10 Health and Condition Management Solution Segmentierung d. Versicherten Nachweis des Nutzen Umsetzung der Kampagnen Data Integration Datenmodel Vorschlag Data Mining Kampagnen Management Reporting Identifikation von Komorbiditäten und von Versorgungslücken Clinical Review / Programm entwicklung Kommt nicht von SAS Planung und Entwicklung eines Kampagnenablaufs 11 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 5

6 Fähigkeiten durch HCM: Effizientere Gestaltung Komplexität Evidenzbasiertes Proaktives Präventionsorientiertes Datenintegration Muster Erkennung Komorbiditäten Handeln Risikogruppenidentifikation Zielgruppenselektion Regelbasiertes Handel Ergebnisorientierung Proaktive Ansprache Evaluation Fähigkeiten 12 Segmentiertes Vorgehen 13 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 6

7 Analysen im SAS Enterprise Miner 14 Ergebnis Clustering: Segment Pofile 15 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 7

8 Clustering\Segmentation Variable Importance 18 Erkennung von Komorbiditäten (Quelle: Wikipedia) 20 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 8

9 21 22 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 9

10 23 Link Analyse Komorbiditäten 24 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 10

11 25 Association Rules 26 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 11

12 Analyse und Prognose der Fall- Behandlungskosten zur Identifikation von Risikofaktoren 27 Entscheidungsbaum 28 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 12

13 Entscheidungsbaum Risikogruppen Identifizieren 7200 Members Avg Cost = $500/month 425 Members Avg Cost = $1500/month 1100 Members Avg Cost = $200/month 29 Prozessflüsse für Kampagnen Kampagnen Management Ansprache der identifizierten Zielgruppe Ansprache Kanal Nachharkaktionen Call Center Direct Mail 30 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 13

14 Beispiel Compliance: Arzneimittel wirken nicht bei Patienten, die sie nicht einnehmen USA Non-Compliance verursacht jährlich Todesfälle 23% der Pflegeheimaufnahmen ( Fälle) sind auf Non- Compliance zurückzuführen; Kosten: USD 31,3 Mrd. 10% der Krankenhausaufnahmen (3,5 Mio. Fälle) sind auf Non- Compliance zurückzuführen; Kosten: USD 15,2 Mrd. Europa: ~50% der ärztlichen Verordnungen werden nicht korrekt eingenommen / verabreicht 1/3 der Patienten nimmt das Medikament in der verordneten Dosierung zu sich; 1/3 nimmt einen Teil der Dosierung; 1/3 nimmt das Medikament gar nicht 31 Chronische Herzinsuffizienz Häufigster Grund für Krankenhausbehandlung in Deutschland: 24% aller Herzinsuffizienzfälle gelangen innerhalb von 3 Monaten wieder ins Krankenhaus. Die Anzahl an Herzinsuffizienzfällen wird sich bis 2020 verdoppeln. Platz 1 als teuerste Erkrankung (Krankenhausausgaben): Verursacht jährlich Krankenhausausgaben in Höhe von ca. 1,5 Mrd. EUR (Deutschland), Europa (2001): Verantwortlich für 2% der gesamten Gesundheitsausgaben Verlauf: Die Krankheit beginnt langsam und unspezifisch. Hauptsymptome sind zunehmende Atemnot, Müdigkeit und Leistungsschwäche. Hohe Sterblichkeit: Die Überlebensraten sind niedriger als bei den meisten Krebserkrankungen (14% Mortalität 3 Monate nach Krankenhausaufenthalt) 3, die 5-Jahressterblichkeit liegt ab Diagnosestellung bei >60%. Die Zahl der Todesfälle an Herzinsuffizienz hat seit 1970 um das 3-4 fache zugenommen. Unzureichende Diagnostik und Therapie: Nur ca. 30% der Patienten in Deutschland erhalten die empfohlene Diagnostik und Therapie (Kombination von Diuretikum, ACE-Hemmer und Beta-Blocker) Versorgungsmanagement verbessert die Situation. Anzahl der Krankenhausaufenthalte und Sterblichkeit können durch engeres Monitoring der Patienten verhindert werden (höchster Evidenzgrad IA) 32 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 14

15 Randomisierte Kontrollgruppenstudie Herzinsuffizienz, von der KKH (Quelle: 33 Zusammenfassung Health and Condition Management Segmentierung d. Versicherten Nachweis des Nutzen Umsetzung der Kampagnen Data Integration Datenmodel Vorschlag Data Mining Kampagnen Management Reporting Identifikation von Komorbiditäten und von Versorgungslücken Clinical Review / Programm entwicklung Kommt nicht von SAS Planung und Entwicklung eines Kampagnenablaufs 34 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 15

16 Nutzen Geringere Kosten Lebensqualität Bessere Ergebnisse SAS Health and Condition Management 35 Mehr Informationen dazu unter 36 Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 16

17 Bei Fragen zum Thema stehe ich Ihnen gerne weiter zur Verfügung Ulrich Reincke SAS Deutschland Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. 17