Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics - Marc Wilczek, T-Systems
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Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems 22.02.2014 1
DAS 4. V: MEHRWERT DURCH HEALTHCARE ANALYTICS MARC WILCZEK T-SYSTEMS V ICE PRESIDENT PORTFOLIO, INNOVATION, ARCHITECTURE
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Was ist Big Data und warum ist es Relevant
trends in Gesundheitswesen Und ICT
Mehrwert durch Healthcare Analytics
Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor
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Was ist Big Data und warum ist es Relevant
trends in Gesundheitswesen Und ICT
Mehrwert durch Healthcare Analytics
Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor
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„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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WAS IST BIG DATA UND WARUM IST ES RELEVANT?
Volume
Velocity
Variety
Volume Weltweites Datenwachstum im
Gesundheitssektor 2012 – 2020
um das 50fache auf
25.000 PetaByte erwartet
Velocity Daten, die schnell erzeugt
und verarbeitet werden müssen
(konstante Streams nahe Echtzeit)
Variety Sensordaten,
Unstrukturierte Daten, z.B. Text,
Bilder und Videos
Digitalisierung Mehr Daten, mehr Datenaustausch zwischen Beteiligten
Krankenhaus IT Zunahme IT-Anwendungen, individualisierte Behandlung
Telemonitoring Health Monitoring, etc.
Integration Systeme Krankenakten, Finanzdaten, Forschung & Entwicklung
Social Media Auswertung in Echtzeit
Molekulare Diagnostik DNA-Analyse, 3D-Bildgebung
Aggregation der 3 Vs
= Value
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Data Mining Verarbeitung Übertragung Speicherung Anreicherung Analyse
DATENVERARBEITUNG IN ECHTZEIT: MIT DER RICHTIGEN TECHNOLOGIE SOWIE MIT PROZESS-KNOW-HOW.
Geschäfts- anforderung
Vergangenheitsanalysen
Datenbasis sind Geschäfts-prozessapplikationen
Quasi-Echtzeit-Analysen (In-Memory)
Datenbasis sind Geschäfts-prozessapplikationen
Prognosen für die Zukunft
Ad-hoc Analysefrage-stellungen auf Basis von heterogenen und zahlreichen Datenquellen
Technologie- lösung SAP Business Objects
IBM Cognos MicroStrategy
Oracle Exadata SAP HANA
Cloudera Hadoop Distribution Splunk (Analyse &
Visualisierung)
Strukturiert Beschränkt (2–3 TB in RAM)
Strukturiert Beschränkt (1 PB in RAM)
Strukturiert oder unstrukturiert Quasi unbeschränkt (20–30 PB)
Legacy BI High performance BI “Hadoop” Ökosystem
Produktauswahl (Beispiele)
Datentypen / Skalierbarkeit
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22.02.2014 7 Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems
EINORDNUNG EINSATZSZENARIEN FÜR BIG DATA: TIME TO VALUE.
IT Infrastructure & Operations
Business Intelligence & Data Warehouse
Fachbereiche & Business Analysts
CXO
Time to Value Langfrist Kurzfrist Niedrig
Hoch
Wert- beitrag
= Value
Low Cost Speicher
Landezone für Unternehmens- daten
Enterprise Data Warehouse Auslagerung
Enterprise Data Warehouse Archivierung
ETL Offload
Kapazitätsplanung & Auslastung
Customer Profiling & Umsatzanalysen
Targeted Advertising Analysen
CDR basierte Datenanalysen
Fraud Management
Neue Geschäfts-modelle
Analyse großer Datenmengen aus vielen Quellen
Komplexe Korrelations-analysen
Komplexe Simulationen
Prediktive Analysen
Günstiger Speicher, Verarbeitung & Analyse
Basis für Kosteneffizienz, komplexe Analysen und profitables Wachstum
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Was ist Big Data und warum ist es Relevant
trends in Gesundheitswesen Und ICT
Mehrwert durch Healthcare Analytics
Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor
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22.02.2014 9 Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems
HERAUSFORDERUNGEN IM GESUNDHEITSSEKTOR: AUSGABEN WACHSEN IN INDUSTRIESTAATEN STETIG WEITER.
Zunahme chronischer Erkrankungen
(Wohlstandserkrankungen).
Kosten für
Forschung & Entwicklung neuer Medikamente.
GRÜNDE DAFÜR
Wachstum der Bevölkerung.
Alterung der Bevölkerung:
Herausforderung Demografie.
Verbesserung
medizinischer Möglichkeiten zur
Krankheitsdiagnose,
Behandlung und Lebensverlängerung.
Wachsensende
Komplexität im Gesundheitssystem.
?
Zunahme pflegebedürftiger und vollstationärer
Patienten in deutschen
Krankenhäusern.
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TRENDS IN GESUNDHEITSWESEN UND ICT: HEUTE UND MORGEN.
2013 2020
Anbieter-zentriertes Gesundheitsmanagement Harmonisierte Verträge und Behandlung
Stationäre Behandlung in Krankenhäusern und Besuche beim Hausarzt
Individualisierung
Dezentralisierung
Digitalisierung
Integrierte Versorgung
Mehr Services
Papier-basierte Prozesse/Abläufe Vor-Ort-Meetings der Experten
Medizinische Serviceanbieter arbeiten mit Datensilos Viele getrennte Patientenakten
Isolierte IT-Lösungen Proprietäre Kern-Software
Patienten-zentriertes Gesundheitsmanagement Verschiedene Verträge und individualisierte
Behandlung
„Zu Hause“ als zusätzlichen Ort für Behandlungen Mobiles Monitoring
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)
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22.02.2014 11 Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems
HERAUSFORDERUNGEN IM GESUNDHEITSSEKTOR: DATENWACHSTUM.
Quelle: Big Data in Healthcare – Hype and Hope, Feldman , Martin , Skotnes 10/2012
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
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Mehrwert durch Healthcare Analytics
Leistungen einer T-Systems im Gesundheitssektor
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22.02.2014 13 Das 4. V: Mehrwert durch Healthcare Analytics, Marc Wilczek, T-Systems
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
80% der Informationen liegen unstrukturiert vor
Anonymisierte Analyse
Krankenakten
Behandlungsmethoden
Medikamentenempfehlung
Kostentreiber erkennen
Optimierungspotentiale erkennen
Richtige Behandlung und Medikamente ansetzen
Auswertung großer Datenmengen aus Forschung, Entwicklung und klinischen Studien
Rechen- und datenintensive Simulationen
Wirkungsanalyse von Medikamenten und Verbesserung klinischer Studien.
Entwicklung/Erprobung neuer Medikamente
Analyse heterogener daten im Gesundheitswesen
Personalisiertes Gesundheitsmanagement
WIE KANN BIG DATA EINEN MEHRWERT IM GESUNDHEITSSEKTOR BIETEN? (BEISPIELE)
? ?
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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
Herausforderungen
ANALYSE HETEROGENER DATEN IM GESUNDHEITSWESEN.
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
Mehrwert
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.
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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“
Herausforderungen
PERSONALISIERTES GESUNDHEITSMANAGEMENT.
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
Mehrwert
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
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Telematik
Krankenhaus IT
E-HEALTH PORTFOLIO DER DEUTSCHEN TELEKOM GRUPPE
INNOVATIONEN IM GESUNDHEITSSEKTOR
Digitale Prozesse
Telemonitoring
AAL
ETABLIERTE LEISTUNGEN
IT-Implementierung Systemintegration Rechenzentrums-Services Telekommunikation
ZUSÄTZLICHE POTENTIALE
Big Data & Social Media (für Kostenträger)
Analysen für Versorgungs-Management
Pharma & Medizinproduktehersteller
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T-SYSTEMS PLATTFORM FÜR CONNECTED HEALTH: INTEGRIERTE KOMMUNIKATION / DATENAUSTAUSCH ZWISCHEN BETEILIGTEN.
Ärzte / Spezialisten Kostenträger
Medizin- technologie
Pflegedienste
Patienten / Konsumenten
Pharmaindustrie
Krankenhäuser Connected Life Connected Work
Service
Enabling
Billing Services
HC Management Plattformen
Interoperabilität / Telematik
Cloud Services / Outsourcing
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MEHRWERT EINER T-SYSTEMS BEI DER NUTZUNG VON BIG DATA IN UNTERNEHMEN.
Rechenzentren in Deutschland
Datenleitungen in Deutschland
Deutschen Datenschutz-regelungen
TwinCore-Rechenzentren mit maximaler Sicherheit und höchsten Standards
T-SYSTEMS: INNOVATIVER PARTNER FÜR BIG DATA.
Eigene Big Data Plattform as-a-Service
Dynamisches Wachstum und Erweiterung um neue Dienste
Proof-of-Concepts (Machbarkeits-untersuchungen)
Umgesetzte Use Cases
Umfangreiche Branchenerfahrung im öffentlichen Sektor
BI/Big Data Practice-Group mit über 600 Consultants
Experton Group 7/2013: T-Systems ist „Big Data Leader“
Direkter Draht in die Szene ins Silicon Valley, nach Israel und in die deutsche Gründerszene
Kunden profitieren von einem starken Partner-Ökosystem: SAP, IBM, Cloudera, Splunk, als auch Telekom, T-Ventures, T-Labs
Partner Expertise Hadoop Cluster Sicherheit
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VIELEN DANK.