Swen Deobald
 - 17. Juni 2020

Big Data im Krankenhaus – Chancen für Patienten und Medizin

Das Potenzial von Big Data in Krankenhäusern

Die Digitalisierung der Gesundheitsbranche ist nicht zu stoppen. Damit einher geht natürlich die steigende Anzahl digitaler Daten in Krankenhäusern. Die gesammelten medizinischen Patientendaten und administrativen Krankenhausdaten - Big Data im Krankenhaus - können dafür genutzt werden, die Patientenversorgung zu verbessern.

Bei der Auswertung der Diagnosedaten können die Verantwortlichen Wissen zur Prävention und Krankheitsentstehung gewinnen und dadurch eine individuell angepasste Therapie generieren. Die Analyse von administrativen Daten kann wiederum zu Prozessoptimierungen und Kostensenkungen führen.

Doch bei der Umsetzung stellen u. a. das fehlende Knowhow und die Sensibilität der Daten Herausforderungen dar. In diesem Beitrag erfahren Sie mehr über Big Data in Krankenhäuser, den Umgang mit den Daten und welche Potenziale sich dahinter verbergen.

Digitale Daten in Krankenhäusern

In einem Krankenhaus werden täglich medizinische Patientendaten gesammelt: Von der Diagnose über die Krankheitsgeschichte bis hin zu Daten eines Behandlungsverlaufs. Das Zusammenspiel solcher Informationen kann dazu beitragen, neue Erkenntnisse über Krankheiten und Behandlungsmöglichkeiten zu gewinnen.

Big-Data-Anwendungen analysieren die Datenmenge und finden Abhängigkeiten, die dazu beitragen können, eine personalisierte Behandlung zu ermöglichen. Je größer dabei die Datenmenge ist, desto genauer kann analysiert werden. Dabei können die Verantwortlichen nicht nur medizinische Daten analysieren – auch administrative Daten können ausgewertet werden, um interne Arbeitsprozesse zu optimieren.

Big Data kann die Patientenversorgung verbessern

Big Data kann die Patientenversorgung verbessern.

Supercomputer unterstützen Ärzte bald bei der Behandlungsentscheidung

Die Technologien rund um die Analyse von medizinischen Patientendaten werden heute erst genauer erforscht und nicht oft eingesetzt. Es werden Künstliche Intelligenzen entwickelt, die Abhängigkeiten zwischen unterschiedlichen Variablen finden.

Ein Beispiel ist der Supercomputer Watson von IBM: Der Computer kann genaue Diagnosen stellen und macht Behandlungsvorschläge, die auf der Grundlage der Best Practices von Topzentren auf der ganzen Welt basieren. Dadurch hat der Computer das Potenzial, die Medizin präventiver und individueller zu gestalten.

SAP BW wertet administrative Daten aus

Administrative Daten hingegen werden heute schon in Krankenhäusern ausgewertet. Die Daten für die Analyse werden aus verschiedenen Quellen im Krankenhausinformationssystem gesammelt. Ein solches System ist SAP BW (SAP Business Warehouse). Es ermöglicht eine umfangreiche Auswertung und ausgiebige Reports von Unternehmensdaten. Das System besteht aus Datenbanken sowie Tools zur Analyse, zum Reporting und Datenbankmanagement. Da das System die Daten strukturiert, behalten Krankenhäuser stets einen Überblick über ihre Datenflut.

In einem Krankenhaus kommen viele Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen. Für SAP BW stellt das keine Herausforderung dar, da das System Daten aus den verschiedensten Bereichen miteinander verknüpfen kann. Es können Daten aus Anwendungen von anderen Anbietern und unstrukturierte Daten verwendet werden. Zudem können Anwender Vergangenheitsdaten mit Live-Daten verknüpfen.

SAP BW bietet Krankenhäusern eine technologische Infrastruktur, die einen zentralen und quellenunabhängigen Zugang auf administrative Informationen herstellt. Somit können Nutzer aus der enormen Datenmenge wichtige Informationen und Abhängigkeiten extrahieren und so Prozesse optimieren und Kosten und Zeit einsparen.

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Diese Potenziale bringt Big Data mit sich

Systeme wie SAP BW führen also systematische Big-Data-Analysen an administrativen Daten durch.

Administrative Daten bilden alles ab, was im Krankenhaus geschieht. Fragen wie „Wo entstehen die meisten Kosten?“ und „Wie viele Betten sind belegt?“ werden durch Big-Data-Analysen beantwortet und zeigen den aktuellen Stand des Krankenhauses.

Eine grafische Darstellung der Daten kann Krankenhäusern dabei helfen, Beziehungen zwischen Variablen zu visualisieren und so Erkenntnisse zu liefern, die zu Prozessoptimierungen, Kostensenkungen und zur Patientenzufriedenheit beisteuern.

Automatisierte Diagnosen und individualisierte Behandlungen

Obwohl die Big-Data-Analyse von gesundheitlichen Patientendaten aktuell noch nicht häufig eingesetzt wird, ist das Potenzial trotzdem groß. Die intelligente Verknüpfung von menschlichen Genomdaten, klinischen Studien und Daten aus Krankenhausinformationssystemen kann die medizinische Forschung voranbringen. So lassen sich u. a. neue Schlussfolgerungen in der Behandlung von Krankheiten ziehen.

Mittels Big-Data-Auswertung lassen sich Abhängigkeiten bei Krankheiten erkennen und so individuelle Therapien finden. Schließlich reagieren nicht alle Erkrankten mit derselben Diagnose auf eine Behandlung gleich. Ärzte sind dann zukünftig in der Lage, Behandlungsvorschläge von Supercomputern wie Watson zu erhalten. Durch die Nutzung von Big Data ist das Gesundheitswesen nun bald in der Lage, sich von einer reaktiven zu einer präventiven Medizin zu verwandeln.

Herausforderungen

Systeme wie SAP BW bringen einen großen Implementierungsaufwand mit sich. Auch das fehlende Knowhow des Personals ist eine Herausforderung, weswegen Experten bei der Implementierung benötigt werden. Sie checken u. a. ab, ob die Datenbasis korrekt ist. Dafür müssen bspw. Begriffe wie „Fallzahl“ richtig definiert werden.

Die Big-Data-Nutzung in der Gesundheitsbranche ist eine Verbindung aus Gesundheitsdaten und personenbezogenen Informationen. Der Datenschutz hat also höchste Priorität, damit kein unbefugter Dritter auf gespeicherte Gesundheitsdaten zugreifen kann.

Außerdem müssen sich die Verantwortlichen mit den rechtlichen Hürden auseinandersetzen: Welche Rechte haben Patienten und welche Daten dürfen überhaupt gespeichert und ausgewertet werden? Ohne eine explizite Zustimmung der Betroffenen kann laut der Datenschutz-Grundversorgung (DSGVO) nicht automatisch analysiert werden.

Der Datenschutz ist eine Voraussetzung für Big Data

Der Datenschutz ist eine Voraussetzung für Big Data

Auch die große Menge der Daten stellt eine Herausforderung dar. Daher muss eine sichere und leistungsstarke Infrastruktur erstellt werden, damit Krankenhäuser mit der Datenflut arbeiten können. Die Daten werden schließlich nicht einfach gespeichert – sie müssen auch technisch verarbeitet, transportiert und archiviert werden.

Fazit

Durch Big-Data-Analysen kann medizinisches Fachpersonal Gesundheitsdaten besser verstehen. Dabei geraten vor allem die Prävention und Früherkennung mehr in den Fokus.

Auf Basis der Analysen und Reports von Systemen wie SAP BW sind Krankenhäuser heute schon in der Lage, ihre Arbeitsprozesse zu optimieren und die Patientenversorgung zu verbessern.

Supercomputer unterstützen Ärzte zukünftig dabei, fundierte Entscheidungen bezüglich der Diagnose und Therapie eines Patienten zu treffen. Davon wird auch der Patient profitieren, da seine Therapie individuell auf ihn angepasst sein wird.

Jedoch müssen zunächst wichtige rechtliche Entscheidungen getroffen werden, damit die Gesundheitsbranche von Big Data profitieren kann.

Wie ist bei Ihnen der Stand bzgl. Big Data und Datenanalyse? Ich habe bereits Krankenhäuser zum Thema Datenmanagement und -analyse beraten sowie Workshops durchgeführt. Wenn Sie Fragen zu dem Thema haben, melden Sie sich gerne bei mir. Ich freue mich auf den Austausch!

Swen Deobald

Swen Deobald

Mein Name ist Swen Deobald und ich bin begeisterter SAP Analytics Berater. Als Fachbereichsleiter von Compamind unterstütze ich Sie mit meinem Team bei allen Fragen rund um SAP Analytics, Business Warehouse, BusinessObjects und der SAP Analytics Cloud.

Sie haben Fragen? Kontaktieren Sie mich!



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