Healthcare Analytics – Big Data im Gesundheitswesen

Big Data ist mit neuen Geschäftsmodellen auch weiterhin ein sehr großer Wachstumsmarkt. So überrascht es nicht, dass auch im Gesundheitssektor interessante Anwendungsmöglichkeiten entstehen, von denen Krankenkassen und Krankenhäuser, aber vor allem auch Patienten profitieren können.

Was genau steckt dahinter?
Die ICT-Trends und Herausforderungen im Gesundheitssektor lassen sich in die folgenden Kategorien unterteilen:

Individualsierung

Stand heute ist das Gesundheitsmanagement für Patienten Anbieter-zentriert. Das wird sich zukünftig ändern. Bis 2020 wird das Gesundheitsmanagement in Richtung Patienten-zentriert gehen. Die Individualisierung deckt demnach Patientenbedürfnisse besser ab, hilft aber letztlich auch dabei, die Kosten durch maßgeschneiderte Behandlungen zu senken.

Dezentralisierung

Ein weiterer Trend ist die Dezentralisierung. Patienten gehen heute eher zum Hausarzt oder lassen sich stationär im Krankenhaus behandeln. Die Telemedizin oder Mobiles Monitoring könnte in einigen Jahren das eigene Zuhause als zusätzlichen Ort für Behandlungen möglich machen. Wie soll das gehen? Mit Hilfe von Telemedizin-Plattformen können zum Beispiel Werte überwacht werden oder auch elektronische Tagebücher zum Beispiel bei Diabetes sind eine Option. Natürlich muss bei solchen sensiblen Daten der Datenschutz gewährleistet sein.

Digitalisierung

Wie in anderen Branchen auch kann die Digitalisierung von Prozessen und Abläufen im Gesundheitswesen dazu beitragen, die Kosten deutlich zu senken. Hier können Plattform-basierte Lösungen wie integrierte IT-Systeme oder Mobile- & Video-Kommunikation mit Patienten oder Experten die Abläufe erheblich vereinfachen.

Integrierte Versorgung und neue Services für Patienten

Generell sorgt eine integrierte Versorgung durch eine übergreifende IT- und Kommunikationsinfrastruktur (Telematik) oder die elektronische Patientenakte für vereinfachte Prozessabläufe und verbessert die Behandlungsmöglichkeiten, weil dem jeweiligen Spezialisten die erforderlichen Daten vorliegen. Hinzu kommt: Mit der Integration von Social Media Plattformen wären neue Services und Leistungen für Patienten denkbar.
Alle diese Anforderungen führen letztlich zu einer deutlichen Zunahme der Datenmengen, die im Gesundheitssektor entstehen und verarbeitet werden müssen. Schätzungen zufolge wird die Datenmenge im Healthcare-Bereich von 2012-2020 von 500 Petabyte um das 50fache auf 25.000 Petabyte anwachsen.*

Welchen Mehrwert bringt Big Data?

Big Data Technologien bieten genau die Lösungsansätze, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Der Einsatz von Big Data als günstiger Speicher für Verarbeitung & Analyse von großen Datenmengen kann zu deutlicher Prozess- und Kosteneffizienz führen.
Einige beispielhafte Anwendungsfälle machen das sofort deutlich:

Personalisiertes Gesundheitsmanagement/Persönliche Gesundheit

  • Die Integration unterschiedlicher, bereits vorhandener Datenquellen aus Prävention, Diagnostik und Therapie
  • Die personalisierte Medikamentierung
  • Die Datenbank für Ärzte zu Unterstützung personalisierter Therapie und Behandlung (Clinical Decision Support)

Analyse von heterogenen Daten im Gesundheitswesen

  • Die Fragmentierung von Daten und die mangelnde Vernetzung im Gesundheitswesen verursachen hohe Kosten
  • Die Gesundheitsvorsorge durch Korrelationsanalyse von Daten aus unterschiedlichen Quellen

Pharma: Entwicklung/Erprobung neuer Medikamente

  • Mit Big Data: Aggregation der Daten mehrerer Forschungseinrichtungen und gemeinsame Auswertung
  • Mit Big Data: Rechen- und datenintensive Simulationen: Wirkungsanalyse von Medikamenten und Verbesserung klinischer Studien

Langzeitarchivierung im Gesundheitswesen

  • Auslagerung als Einsatzszenario für Big Data
  • Auslagerung von Daten vom Unternehmens-DWH unter Beibehaltung der Analysemöglichkeit

Lesen Sie nächste Woche wie der Nutzen von Big Data konkret aussieht und welches E-Health Portfolio Telekom und T-Systems dafür bereit stellen.

Ihr
Marc Wilczek

* Feldman et all (October 2012) in: Big Data in Healthcare – Hype and Hope

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