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Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics - Marc Wilczek, T-Systems

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BITKOM Healthcare Analytics Conference 19.09.2013, Berlin, Marc Wilczek, T-Systems

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DAS 4. V:
MEHRWERT DURCH
HEALTHCARE ANALYTICS
MARC WILCZEK
T-SYSTEMS
VICE PRESIDENT
PORTFOLIO, INNOVATION, ARCHITECTURE

Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems

22.02.2014

1
AGENDA

1

Was ist Big Data und warum ist es Relevant

2

trends in Gesundheitswesen Und ICT

3

Mehrwert durch Healthcare Analytics

4

Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor

Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems

22.02.2014

2
AGENDA

1

Was ist Big Data und warum ist es Relevant

2

trends in Gesundheitswesen Und ICT

3

Mehrwert durch Healthcare Analytics

4

Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor

Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems

22.02.2014

3
„Auch Krankenkassen als Kostenträger des Gesundheitssektors
stehen derzeit vor der Problematik,
Lösungen finden zu müssen, um mit den steigenden
Datenmengen sinnvoll umzugehen. Dabei kommt es
sowohl auf die effiziente und effektive Speicherung
der Daten an als auch auf eine möglichst schnelle
Datenanalyse.“
Trendpapier 2013 „Big Data bei Krankenversicherungen“,
Lünendonk GmbH, Kaufbeuren

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22.02.2014

4
WAS IST BIG DATA UND WARUM IST ES RELEVANT?
Digitalisierung

Mehr Daten, mehr
Datenaustausch zwischen
Beteiligten

Telemonitoring

Volume
Weltweites Datenwachstum im
Gesundheitssektor 2012 – 2020
um das 50fache auf
25.000 PetaByte erwartet

Volume
Velocity
Velocity
Variety

Health Monitoring, etc.

Daten, die schnell erzeugt
und verarbeitet werden müssen
(konstante Streams nahe Echtzeit)

Integration Systeme

Variety

Krankenakten, Finanzdaten,
Forschung & Entwicklung

Sensordaten,
Unstrukturierte Daten, z.B. Text,
Bilder und Videos

Krankenhaus IT

Zunahme IT-Anwendungen,
individualisierte Behandlung

Social Media

Auswertung in Echtzeit

Molekulare Diagnostik

DNA-Analyse, 3D-Bildgebung

Aggregation der 3 Vs

= Value
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22.02.2014

5
DATENVERARBEITUNG IN ECHTZEIT: MIT DER RICHTIGEN
TECHNOLOGIE SOWIE MIT PROZESS-KNOW-HOW.
Data Mining

Verarbeitung

Übertragung

Speicherung

Legacy BI
Geschäftsanforderung

Technologielösung



Vergangenheitsanalysen



Datenbasis sind Geschäftsprozessapplikationen

 SAP Business Objects
 IBM Cognos
 MicroStrategy




Strukturiert
Beschränkt (2–3 TB in RAM)

Anreicherung

High performance BI



Quasi-Echtzeit-Analysen
(In-Memory)
Datenbasis sind Geschäftsprozessapplikationen

Analyse

“Hadoop” Ökosystem


Prognosen für die Zukunft



Ad-hoc Analysefragestellungen auf Basis von
heterogenen und zahlreichen
Datenquellen

Produktauswahl (Beispiele)
 Oracle Exadata
 SAP HANA

 Cloudera Hadoop Distribution
 Splunk (Analyse &

Datentypen / Skalierbarkeit
 Strukturiert
 Beschränkt (1 PB in RAM)

 Strukturiert oder unstrukturiert
 Quasi unbeschränkt (20–30 PB)

Visualisierung)

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Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics - Marc Wilczek, T-Systems

  • 1. DAS 4. V: MEHRWERT DURCH HEALTHCARE ANALYTICS MARC WILCZEK T-SYSTEMS VICE PRESIDENT PORTFOLIO, INNOVATION, ARCHITECTURE Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 1
  • 2. AGENDA 1 Was ist Big Data und warum ist es Relevant 2 trends in Gesundheitswesen Und ICT 3 Mehrwert durch Healthcare Analytics 4 Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 2
  • 3. AGENDA 1 Was ist Big Data und warum ist es Relevant 2 trends in Gesundheitswesen Und ICT 3 Mehrwert durch Healthcare Analytics 4 Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 3
  • 4. „Auch Krankenkassen als Kostenträger des Gesundheitssektors stehen derzeit vor der Problematik, Lösungen finden zu müssen, um mit den steigenden Datenmengen sinnvoll umzugehen. Dabei kommt es sowohl auf die effiziente und effektive Speicherung der Daten an als auch auf eine möglichst schnelle Datenanalyse.“ Trendpapier 2013 „Big Data bei Krankenversicherungen“, Lünendonk GmbH, Kaufbeuren Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 4
  • 5. WAS IST BIG DATA UND WARUM IST ES RELEVANT? Digitalisierung Mehr Daten, mehr Datenaustausch zwischen Beteiligten Telemonitoring Volume Weltweites Datenwachstum im Gesundheitssektor 2012 – 2020 um das 50fache auf 25.000 PetaByte erwartet Volume Velocity Velocity Variety Health Monitoring, etc. Daten, die schnell erzeugt und verarbeitet werden müssen (konstante Streams nahe Echtzeit) Integration Systeme Variety Krankenakten, Finanzdaten, Forschung & Entwicklung Sensordaten, Unstrukturierte Daten, z.B. Text, Bilder und Videos Krankenhaus IT Zunahme IT-Anwendungen, individualisierte Behandlung Social Media Auswertung in Echtzeit Molekulare Diagnostik DNA-Analyse, 3D-Bildgebung Aggregation der 3 Vs = Value Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 5
  • 6. DATENVERARBEITUNG IN ECHTZEIT: MIT DER RICHTIGEN TECHNOLOGIE SOWIE MIT PROZESS-KNOW-HOW. Data Mining Verarbeitung Übertragung Speicherung Legacy BI Geschäftsanforderung Technologielösung  Vergangenheitsanalysen  Datenbasis sind Geschäftsprozessapplikationen  SAP Business Objects  IBM Cognos  MicroStrategy   Strukturiert Beschränkt (2–3 TB in RAM) Anreicherung High performance BI   Quasi-Echtzeit-Analysen (In-Memory) Datenbasis sind Geschäftsprozessapplikationen Analyse “Hadoop” Ökosystem  Prognosen für die Zukunft  Ad-hoc Analysefragestellungen auf Basis von heterogenen und zahlreichen Datenquellen Produktauswahl (Beispiele)  Oracle Exadata  SAP HANA  Cloudera Hadoop Distribution  Splunk (Analyse & Datentypen / Skalierbarkeit  Strukturiert  Beschränkt (1 PB in RAM)  Strukturiert oder unstrukturiert  Quasi unbeschränkt (20–30 PB) Visualisierung) Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 6
  • 7. EINORDNUNG EINSATZSZENARIEN FÜR BIG DATA: TIME TO VALUE. Hoch IT Infrastructure & Operations Wertbeitrag = Value  Low Cost Speicher Business Intelligence & Data Warehouse  Enterprise Data Warehouse Auslagerung  Enterprise Data Warehouse Archivierung  ETL Offload Fachbereiche & Business Analysts  Kapazitätsplanung & Auslastung  Customer Profiling & Umsatzanalysen  Targeted Advertising Analysen  CDR basierte Datenanalysen  Fraud Management CXO  Neue Geschäftsmodelle  Analyse großer Datenmengen aus vielen Quellen  Komplexe Korrelationsanalysen  Komplexe Simulationen  Prediktive Analysen  Landezone für Unternehmensdaten Niedrig Time to Value Kurzfrist Günstiger Speicher, Verarbeitung & Analyse Langfrist Basis für Kosteneffizienz, komplexe Analysen und profitables Wachstum Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 22.02.2014 7 7
  • 8. AGENDA 1 Was ist Big Data und warum ist es Relevant 2 trends in Gesundheitswesen Und ICT 3 Mehrwert durch Healthcare Analytics 4 Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 8
  • 9. HERAUSFORDERUNGEN IM GESUNDHEITSSEKTOR: AUSGABEN WACHSEN IN INDUSTRIESTAATEN STETIG WEITER. GRÜNDE DAFÜR Wachstum der Bevölkerung. Zunahme chronischer Erkrankungen (Wohlstandserkrankungen). Zunahme pflegebedürftiger und vollstationärer Patienten in deutschen Krankenhäusern. Kosten für Forschung & Entwicklung neuer Medikamente. Alterung der Bevölkerung: Herausforderung Demografie. Verbesserung medizinischer Möglichkeiten zur Krankheitsdiagnose, Behandlung und Lebensverlängerung. ? Wachsensende Komplexität im Gesundheitssystem. Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 22.02.2014 9 9
  • 10. TRENDS IN GESUNDHEITSWESEN UND ICT: HEUTE UND MORGEN. 2013 2020  Anbieter-zentriertes Gesundheitsmanagement  Harmonisierte Verträge und Behandlung Individualisierung  Patienten-zentriertes Gesundheitsmanagement  Verschiedene Verträge und individualisierte Behandlung Dezentralisierung  „Zu Hause“ als zusätzlichen Ort für Behandlungen  Mobiles Monitoring  Stationäre Behandlung in Krankenhäusern und Besuche beim Hausarzt  Papier-basierte Prozesse/Abläufe  Vor-Ort-Meetings der Experten  Medizinische Serviceanbieter arbeiten mit Datensilos  Viele getrennte Patientenakten  Isolierte IT-Lösungen  Proprietäre Kern-Software Digitalisierung Integrierte Versorgung Mehr Services  Digitalisierte Prozesse/Abläufe  Mobile & Video Kommunikation  Lösungen Plattform-basiert  Übergreifende Kommunikationsinfrastruktur (Telematik)  Eine elektronische Patientenakte  Integrierte Kommunikation Outsourcing/Outtasking  X-as-a-Service (Nachfrage-orientierte IT) Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 10
  • 11. HERAUSFORDERUNGEN IM GESUNDHEITSSEKTOR: DATENWACHSTUM.  In letzten Jahren stetiger Anstieg Datenaufkommen im Gesundheitswesen  Elektronische Gesundheitskarte  Elektronischer Datenaustausch über Schnittstellen zwischen den Arztpraxen, Krankenhäusern und den Krankenkassen  Anpassung Geschäfts- und IT-Prozesse an neue Marktanforderungen  Stärkere Nutzung von Health Monitoring Devices  In Zukunft: Analyse von Daten aus sozialen Netzwerken wie Facebook oder Twitter Herausforderung: Kostengünstige Speicherung & Analyse der Daten Quelle: Big Data in Healthcare – Hype and Hope, Feldman , Martin , Skotnes 10/2012 Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 22.02.2014 11 11
  • 12. AGENDA 1 Was ist Big Data und warum ist es Relevant 2 trends in Gesundheitswesen Und ICT 3 Mehrwert durch Healthcare Analytics 4 Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 12
  • 13. WIE KANN BIG DATA EINEN MEHRWERT IM GESUNDHEITSSEKTOR BIETEN? (BEISPIELE) ? Personalisiertes Gesundheitsmanagement      Persönliche Gesundheit Patienten kennen eigenes Risiko, leben gesünder, reagieren präventiv Ärzte führen die richtige Behandlung durch und schicken Patienten nicht auf die Reise zu vielen Spezialisten Personalisierte Medikamentierung Risikominimierung bei erblicher Vorbelastung Analyse heterogener daten im Gesundheitswesen      80% der Informationen liegen unstrukturiert vor Anonymisierte Analyse  Krankenakten  Behandlungsmethoden  Medikamentenempfehlung Kostentreiber erkennen Optimierungspotentiale erkennen Richtige Behandlung und Medikamente ansetzen ? Entwicklung/Erprobung neuer Medikamente    Auswertung großer Datenmengen aus Forschung, Entwicklung und klinischen Studien Rechen- und datenintensive Simulationen Wirkungsanalyse von Medikamenten und Verbesserung klinischer Studien. Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 22.02.2014 13 13
  • 14. ANALYSE HETEROGENER DATEN IM GESUNDHEITSWESEN. Cloudera Clinical Quality & Cost Analysis  Cloudera, eines der bekanntesten Unternehmen im Bereich Big Data, verwaltet und analysiert mit einer Lösungen bereits mehr als 40 Milliarden klinische Datensätze von über 13 Millionen Patienten. Herausforderungen  Unterschiedlichste Daten: Finanzdaten, Elektronische Gesundheitsakten, Daten aus medizinischen Geräten und noch viele mehr  Große Menge an heterogenen Daten  Datenspeicherung in “Silos”  Korrelationsanalyse nicht oder nur schwer möglich Mehrwert  Integrierte Speicherung der Daten mit Big Data Technologie  Aufbrechen der Datensilos  Einheitliche Verwaltung und Analyse der Daten  Erkennen von Zusammenhängen  Verbesserung der Behandlungsqualität  Senkung Infrastrukturkosten Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 14
  • 15. PERSONALISIERTES GESUNDHEITSMANAGEMENT. Medical Decision Support Systeme   Medical Decision Support Systeme (Experten Systeme) für Ärzte können einen wichtigen Beitrag für die Patientensicherheit leisten. Datenbank für Ärzte zu Unterstützung personalisierter Therapie und Behandlung Herausforderungen  Mehr Patienten, weniger Zeit für Behandlung  Zunahme Anzahl Medikamente und Behandlungsmöglichkeiten  Erhöhte Komplexität und größerer Spezialisierungsbedarf  Korrelationen zwischen Prävention, Diagnostik und Therapie nicht analysierbar  Gefahr für „Behandlungs-Odyssee“ Mehrwert  Integration unterschiedlicher, bereits vorhandener Datenquellen aus Prävention, Diagnostik und Therapie  Wechselwirkungen von Medikamenten oder Kontraindikationen werden erkannt  Erkennen von Zusammenhängen  Individualisierte Behandlung und mehr Patientensicherheit  Senkung Behandlungskosten Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 15
  • 16. AGENDA 1 Was ist Big Data und warum ist es Relevant 2 trends in Gesundheitswesen Und ICT 3 Mehrwert durch Big Data Healthcare Analytics 4 Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 16
  • 17. E-HEALTH PORTFOLIO DER DEUTSCHEN TELEKOM GRUPPE ETABLIERTE LEISTUNGEN IT-Implementierung Rechenzentrums-Services Systemintegration Telekommunikation INNOVATIONEN IM GESUNDHEITSSEKTOR Krankenhaus IT Telemonitoring AAL Digitale Prozesse Telematik ZUSÄTZLICHE POTENTIALE Big Data & Social Media (für Kostenträger) Analysen für Versorgungs-Management Pharma & Medizinproduktehersteller Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 17
  • 18. T-SYSTEMS PLATTFORM FÜR CONNECTED HEALTH: INTEGRIERTE KOMMUNIKATION / DATENAUSTAUSCH ZWISCHEN BETEILIGTEN. Kostenträger Ärzte / Spezialisten Pflegedienste Service Connected Life Enabling Connected Work Cloud Services / Outsourcing Patienten / Konsumenten Interoperabilität / Telematik HC Management Plattformen Billing Services Krankenhäuser Pharmaindustrie Medizintechnologie Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 18
  • 19. MEHRWERT EINER T-SYSTEMS BEI DER NUTZUNG VON BIG DATA IN UNTERNEHMEN. Sicherheit     Rechenzentren in Deutschland Datenleitungen in Deutschland Deutschen Datenschutzregelungen TwinCore-Rechenzentren mit maximaler Sicherheit und höchsten Standards Hadoop Cluster     Eigene Big Data Plattform as-a-Service Dynamisches Wachstum und Erweiterung um neue Dienste Proof-of-Concepts (Machbarkeitsuntersuchungen) Umgesetzte Use Cases Expertise    Umfangreiche Branchenerfahrung im öffentlichen Sektor BI/Big Data PracticeGroup mit über 600 Consultants Experton Group 7/2013: T-Systems ist „Big Data Leader“ Partner   Direkter Draht in die Szene ins Silicon Valley, nach Israel und in die deutsche Gründerszene Kunden profitieren von einem starken PartnerÖkosystem: SAP, IBM, Cloudera, Splunk, als auch Telekom, T-Ventures, T-Labs T-SYSTEMS: INNOVATIVER PARTNER FÜR BIG DATA. Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 19
  • 20. DAS 4. V: MEHRWERT DURCH HEALTHCARE ANALYTICS Marc Wilczek mailto:marc.wilczek@t-systems.com VIELEN DANK. Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 20