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On My Mind 2013

Daten Fluch oder Segen?

Thomas D. Szucs

Direktionskonferenz 28. Juni 2013

Woher kommen wir?

Wer sind wir?

Wohin gehen wir? 2

Paul Gauguin (1897)

3

Drei Fragen

Woher kommen wir? – Evolution des Datenkonzeptes

Wer sind wir? – Heutige Bedeutung von Daten

Wohin gehen wir? – Künftige Bedeutung für Helsana

4

Drei Fragen




Herkunft des Wortes „Daten“

Etymologie (Duden):

Plural von Datum; von lat. dare =

geben, Datum = das Gegebene

(früher verwendet mit „gegeben

zu <Datum>“ als Überschrift in

Schriftstücken – deren Inhalt

somit „das Gegebene“ war);

Mathematik: die gegebenen

Grössen zur Lösung einer

Aufgabe

5

Daten sind ...

„... zum Zweck der Verarbeitung

zusammengefasste Zeichen, die aufgrund bekannter oder unterstellter Abmachungen

Informationen (d. h. Angaben über Sachverhalte und Vorgänge) darstellen“.

Gabler

6

7

6 wichtige Elemente der digitalen Transformation in der Medizin

Konver-genz

Kabellose Sensoren

Genomik

Bildgebung

Mobile Konnek-tivität &

Breitband

Soziale Netzwerke

Computer-stärke & Daten-

universum

Adaptiert nach Topol 2012

Alte Medizin

Neue Medizin

Kre

ativ

e D

estr

uktio

n

Informations-systeme

Presenter

Presentation Notes

Heute 6 mrd handys in 2012

Die 6 grossen digitalen Fortschritte in der Medizin

Mobiltelefone

PC

Internet

Digitale Geräte

Sequenzierung

Soziale Netze

Adaptiert nach Topol 2012 8

9

Entwicklung der Datenmenge

Vom Beginn der Zivilisation bis zum Jahr 2003 wurden 5 Exabytes an Information erzeugt – soviel wie heute in 2 Tagen.

Eric Schmidt, CEO Google (2010)

10

Einheiten grosser Daten

11

Wie gross ist 1.8 Zettabyte (Datenmenge global 2011)

IDC Report 2011

Der menschlicher Körper als Datenquelle

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3-D MRI 150 MB

Mammographie 120 MB

3-D CT 1 GB

Human Genom 3 GB

Röntgenbild 30 MB

Durchschnittliches Krankenhaus

665 TB

80% aller Daten sind unstrukturiert

(Bilder, Videos, Email)

Jährl. Zunahme Bedarf an Speicherung

Für Bildgebung 20-40%

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Drei Fragen




Unsere Daten

PC-Arbeitsplätze: 4023 Im Lettershop gedruckte Seiten 50 Mio. Grösste Tabelle DWH: 4.2 Mrd. Zeilen DWH: 10 TB Produktiv und

10 TB Test/Entwicklung

1.5 Mio. Onlinetransaktionen pro Tag

Speicherung ca. 55 TB (Auf A4-Seiten ausgedruckt ca. 14‘000 km hoher Stapel)

Internet Verkehr: ca. 2 TB pro Monat

1.924 Millionen Kundenanrufe pro Jahr

13‘676 Belege pro Jahr verarbeitet (52‘600 pro Tag)

CHF 4.968 Mrd. Leistungen bezahlt pro Jahr (CHF 2.4 Mio. pro Arbeitsstunde)

14

15

Vier grosse Datenpools im Gesundheitswesen

Pharmazeutische Forschungsdaten

Abrechnungs- und

Kostendaten Klinische Daten

Patientenverhalten

Presenter

Presentation Notes

Ownership und Beispiele geben

16

Grosse Daten benötigen gute Analysen

Big data

analysis

Deskriptive Analysen

Prädiktive Analysen

Präskriptive Analysen

17

Die Macht der Algorithmen

Black Scholes

Fast Fourrier Transformation

Schwarm

Bin Packing

EdgeRank

Presenter

Presentation Notes

Black Scholes Optionen Bewertung Entwickelt 1973 Nobelpreise für Myron Scholes 1997 Fast Fourrier Transformation Datenkompression Entwickelt vor 20 Jahren Läuft täglich milliardenfach Schwarm James McLurikin Einheiten mit geteilter Intelligenz Bin Packing Intelligente Liftsysteme EdgeRank Facebook Entwicklung Entscheidet was im Newsfeed erscheinen soll

Einfluss quantitativer Analysen auf Entscheidungen in der realen Welt

18

Presenter

Presentation Notes

Princeton economist, Orley Ashenfelter, who had the temerity to apply a formula based on weather data to predicting the price, and quality, of France’s Bordeaux wines each year. Traditional wine critics were resentful that Ashenfelter threatened to demystify the world of wine; one called him “an absolute total sham”. Nonetheless, his controversial predictions were remarkably accurate. Ayres introduces the reader to the two fundamental statistical techniques – regressions and randomised trials – and examines how well data-based decision making works versus the traditional tools of intuition and experience.

Auch Hollywood bedient sich der gehobenen Analytik

19

Presenter

Presentation Notes

"EPAGOGUE ist der Pfad zwischen Erahrung und Wissen. Beispiele sind besondere Erfahrungen Die aristotelische 'epagogische' Pädagogik ist eine Unterrichtsform aufbauend auf Beispielen und auf die Ursachenforschung als Wissenschaft welches als Universalwissen zu bezeichenn ist Aristotle (384-322 B.C.)

20

Grippe-Häufigkeit Schweiz

Blau: Google Orange: BAG

21

Genomik in der Onkologie

McConnaill LE 2013

22

Kostenentwicklung Genomik

Garraway LA 2013

23

Versorgung in der Onkologie

Garraway LA 2013

Bioinformatik: Riesendatenmenge zur Analyse von 1 cm3 Tumor

8.4 Exabytes 5 Exabytes = Text aller je

gesprochenen Worte

24

3 bn Basen im humanen Genom

109 in 1 cm3 Tumor

1 Zelle ≈ 300‘000 RNAs

Mittl. Gen Grösse ≈ 28 KB Paare

1 cm3 Tumor Transkriptom ≈ 8.418 (28‘000x300‘000x109) RNA bases

Data mining in der Arzneimittelsicherheit

Data mining Algorithmen (DMA)

Disproportionalitäts- Analysen (DPAs)

25

Publikationen DMA verwendend

Bestimmung des zeitlichen Zusammenhanges zwischen Medikament und Nebenwirkung durch Datenverknüpfung

26 Harpaz R 2012

27

Beispiel: PatientsLikeMe

Presenter

Presentation Notes

150‘000 zufriedene Kunden. 75% verstehen Ihre Probleme besser. 18% der Epileptiker hatten weniger Notfallaufnahmen. 22% der Patienten mit affektiven Störungen waren weniger oft hospitalisiert. HIV Patienten: 41% reduzierten �ihr Risikoverhalten. Zur Zeit Ausbau des Systems. �Zum Beispiel Verschreibung von Medikamenten ausserhalb der zugelassenen Indikationen. PatientsLikeMe Angestellte publizierten mehr als 30 Forschungsmanuskripte.

28

Beispiel Proteus Digital Health®

Presenter

Presentation Notes

Grosses Problem: Adhärenz �der Pharmakotherapie �(Einnahme zur richtigen Zeit). Ca. 10% aller Hospitalisationen �gehen auf einen schlechte �Adhärenz zurück. Proteus Digital Health Sensor (reiskorngross) der an die Tablette oder die Kapsel angebracht wird (Smart Pill). Sensor sendet Signal an Pflaster welches wiederum an eine �Datenbank sendet via Mobiltelephon.

29

Selbstmessung „quantified self“

Ziel

Messung täglicher Aktivitäten und Speicherung der damit zusammenhängenden Daten, die zum besseren Verständnis und zur Optimierung des

eigenen Verhaltens führen.

30

Beispiel Fitbit®

31

Nike+ FuelBand®

Nike + FuelBand verbessert die Fitness und Gesundheit durch Gamification

Misst Aktivitäten tagsüber und kann via Facebook und Twitter übertragen werden

Enorme Nachfrage

Presenter

Presentation Notes

Nike+ FuelBand is a consumer device that gamifies fitness to improve users’ health. The FuelBand is a $150 wristband device that tracks its users’ activity during the day. Users are credited with “NikeFuel”, a measurement of total activity during the day, and can share their results on Facebook and Twitter. The device proved so popular that Nike’s online store quickly ran out of stock – evidence of the strong consumer demand for products that leverage digital and social media in the cause of wellbeing.

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BUPA® + Carers UK® = Carewell®

Bupa, in Zusammenarbeit mit Carers UK, etablierten Carewell, ein peer-to-peer Netzwerk von unbezahlten Familienmitgliedern mit Bupa Experten hauptsächlich im Hinblick auf Stress-bewältigung.

Pilot Phase mit 20‘000 Teilnehmern

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Zukünftige Bedeutung des offenen (freiwilligen) Geschäftsmodells

Berühmte Beispiele Wikipedia Linux Betriebssystem

Berechnung on Clay Shirky: es benötigte ca. 100 Millionen Arbeitsstunden zur Produktion von Wikipedia

Evidenz des riesigen Potentials für den Input Einzelner ausserhalb des Hauptstromes

Presenter

Presentation Notes

a recurring exchange of efforts, governed by informal customs rather than negotiated pricing. Wikipedia and the Linux operating system may be the best-known modern examples – both were created with volunteer labour. By Shirky’s calculation, it has taken 100 million hours of human thought to create Wikipedia – evidence of the huge potential input available from individuals outside the mainstream.

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Diversifikation in das Gesundheitswesen

Presenter

Presentation Notes

Zagat, der Restaurant Prüfer startete eine Dienstleistung zur Bewertung von Ärzten. Steht allen 5.5 Mio. Kunden �von WellPoint zur Verfügung. Andere, ähnliche Projekte: �NHS Choices, RateMDs.com, Vitals.com, and FindaDoc.com. Es ist zu erwarten, dass diese Bewertungen stärkeren Einfluss gewinnen (ähnlich Amazon: die bewerteten Bücher können leicht die professionell besprochenen Bücher im Hinblick auf Umsätze schlagen).

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Auch in Grossbritannien bewerten die Kunden das Gesundheitswesen

Presenter

Presentation Notes

Patient Opinion, unabhängiges, �non-profit Unternehmen. Fokus weniger Patient-Patient, sondern Patient-Leistungserbringer Austausch. Starker Fokus: Geschichten. Bis heute 40,000 veröffentlichte Patientengeschichten. Mehr als 1,800 registrierte Leistungserbringer lesen und kommentieren die Geschichten. 48% der Geschichten führen zu einer Antwort seitens Leistungserbringer und 18% der Geschichten führten zu Veränderungen. Patient Opinion erhielt anfangs 2013 £160'000 Unterstützung durch die Regierung und wurde als offizielle Website nominiert

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Crowd funding

37

cureLauncher®

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Führt Big Data zu höherer Performance?

Ja

Firmen im oberen Drittel der Charakterisierung „data driven“

5% höhere Produktivität

6 % höherer Profitabilität

39

Drei Fragen




40

Daten-Abfall als künftiger Daten-Schatz

650 Terabytes

41

Wichtiges Ziel

Big Data

Smart Data

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Verständlichkeit grosser Daten

No human mind is capable of grasping in its entirety the meaning of any considerable quantity of data. Sir Ronald A. Fisher

43

It requires every unusual mind to undertake the analysis of the obvious. Alfred North Whitehead

44

Der Daten Wissenschaftler (data scientist)

HBR 2012

45

Syntheseansatz: www.kaggle.com

Kaggle

Gamification

Crowdsourcing Big data

Kaggle® Ausschreibung Shopping

46

Presenter

Presentation Notes

Entwickle ein Modell um vorauszusagen, wann ein Supermarkt Kunde das nächste Mal einkauft und wie viel er ausgeben wird Das Datenset besteht aus Details aller Einkäufe von 100‘000 Kunden in einem Jahr Jeder Besuch ist mit Zeitpunkt und Umsatzsumme dokumentiert Vorhersage für den einzelnen Kunden gilt als korrekt, wenn das Datum des nächsten Einkaufes richtig vorhergesagt wird und die Vorhersage des richtigen Umsatzes in einem Bereich von ± $10.- getroffen wurde Sieger ist, wer die höchste Anzahl an korrekten Vorhersagen macht Preisgeld 1. Platz: $ 6000.-

Die Aufgabenstellung

47

Kaggle Ausschreibung Pharma

48

Heritage Provider Preis

49

50

Daten im Kontext der Helsana Strategie

Strategie

Netz-werker

Begleiter

Lotse

Vorreiter

51

Beispiel „Netzwerker“

Vernetzung mit Leistungserbringer

Client relationship management

Social media

52

Beispiel „Vorreiter“

Prädiktive Modellierung

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Beispiel „Lotse“

Medikamenten Überwachung

Leistungserbringer Profiling

Kunden Concierge

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Beispiel „Begleiter“

Daten-getriebene Mehrwerte z.B. Terminvergabe

Analytische Fähigkeiten als Wettbewerbsvorteil

Analytische Wettbewerber

sind besser als der Wettbewerb

finden die besten Kunden

haben die besten und effizientesten Marketing Kampagnen

haben den besseren Kundendienst

diagnostizieren Probleme lange vor dem Wettbewerber und bevor sie Probleme werden

55

Presenter

Presentation Notes

Analytical competitors will continue to find ways to outperform their competitors. They’ll get the best customers and charge them exactly the price that the customer is willing to pay for their product and service. They’ll have the most efficient and effective marketing campaigns and promotions. Their customer service will excel, and their customers will be loyal in return. Their supply chains will be ultraefficient, and they’ll have neither excess inventory nor stock-outs. They’ll have the best people or the best players in the industry, and the employees will be evaluated and compensated based on their specific contributions. They’ll understand what nonfinancial processes and factors drive their financial performance, and they’ll be able to predict and diagnose problems before they become too problematic. They will make a lot of money, win a lot of games, or solve the world’s most pressing problems. They will continue to lead us into the future.

Datenschutz?

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Privatsphäre im Spital?

Angestellte offenbarten Hinweise auf die Identität von Patienten in 13 von 113 Fahrten.

Wer plappert?

Ärzte: 11

Hilfspersonal: 6

Pflegende: 1

Volle Namen wurden in 4 von 113 Fahrten genannt

Vigod SN 2001; Ubel PA 1995; Hasman A 1997 57

Evtl. neues Mehrwert-Produkt?

Retro Versicherung - Analog Nummernkonto - Nur wenige

Ansprechpartner - Minimale oder keine EDV

/ ICT - Mehr Papier - weniger

Bytes

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59

5 Management Herausforderungen

Leadership

Talent Management

Technologie

Entscheidungsfindung

Firmenkultur

Presenter

Presentation Notes

Leadership: Leaders who can spot a great opportunity, understand how a market is developing, think creatively and propose truly novel offerings, articulate a compelling vision, persuade people to embrace it and work hard to realize it, and deal effectively with customers, employees, stockholders, and other stakeholders. Talent management: New job: data scientist Technology: The tools available to handle the volume, velocity, and variety of big data have im- proved greatly in recent years. Decision making: An effective organization puts information and the relevant decision rights in the same location. Company culture: Not: What do we think? Rather: What do we know?

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Die Phantasie ist unendlich!

Es gibt mehr Dinge zwischen Himmel und Erde als sich Eure Philosophie träumen lässt. William Shakespeare, Hamlet

Vielen Dank! Prof. Dr. Thomas D. Szucs Verwaltungsratspräsident Helsana

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