Das Gesundheitswesen als eine der wichtigsten Säulen in unserer Gesellschaft steht laufend vor neuen Herausforderungen: Immer höher werdende Anforderungen an die Qualität der medizinischen und pflegerischen Leistungen steht ein permanenter Kostendruck gegenüber – gleichzeitig sind personelle Ressourcen ein Engpass.
Mit Healthcare Business Intelligence und Analytics stellen wir leistungsfähige Tools und Lösungen zur Verfügung, die Krankenhäusern und Krankenhausgruppen aller Größenordnung helfen, umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Daten zu ziehen.
Faktenbasierte Entscheidungen können dadurch rascher getroffen werden, versteckte Informationen können aufgedeckt und Leistungen zeitnah angepasst und verbessert werden. Immer mit dem Ziel, wertvolle personelle Ressourcen von administrativen Aufgaben zu entlasten, damit mehr Zeit für ihre primäre Aufgabe – die Behandlung und Pflege von Patienten – bereitgestellt werden kann. Für die Umsetzung von Projekten im Healthcare-Umfeld greifen wir auf das gesamte Dienstleistungs- und Toolportfolio von CubeServ zurück.
Kombiniert und erweitert wird dieses Portfolio durch langjährige Expertise und Erfahrung unserer Berater im Healthcare-Umfeld.
Mit Vismedica ® der Firma Xantas AG, einem speziell für die Anforderungen im Krankenhaus erstellten SAP BW Content, vertreiben wir ein standardisiertes und den gesetzlichen Anforderungen entsprechendes Datenmodell und eine Reportinglösung, die für den deutschen, österreichischen und Schweizer Markt optimiert ist.
Wir sind darauf spezialisiert, komplexe Daten und massive Datenmengen aus administrativen, medizinischen, pflegerischen und betriebswirtschaftlichen Bereichen – die aus unterschiedlichen Quellsystemen gesammelt werden – im SAP Data Warehouse zu harmonisieren, vorzubereiten, zu analysieren und mit unterschiedlichen Tools zu visualisieren. Wir ermöglichen es Ihnen, auf Grundlage dieser Daten die richtigen Entscheidungen zur Steuerung Ihrer Einrichtung treffen zu können.
Abhängig von den an das Reporting gestellten Anforderungen und der jeweiligen Benutzergruppe, empfehlen wir den Einsatz unterschiedlicher Werkzeuge zur Visualisierung.
Vor allem für Benutzergruppen, die aus Ad-hoc-Analysen Erkenntnisse ziehen müssen, empfiehlt sich der Einsatz von SAP Analysis for Microsoft Office.
Durch die Integration mit Microsoft Office-Produkten, wie Excel, stehen den Fachbereichen umfangreiche Analyse-Möglichkeiten zur Verfügung. Als Beispiel sei hier das Medizin-Controlling genannt, dessen Schwerpunkt auf der Verbesserung von Struktur-, Prozess- und Ergebnisqualität medizinischer Leistungsprozesse liegt.
Diverse Abrechnungssysteme (wie DRG in Deutschland, Swiss-DRG in der Schweiz oder LKF in Österreich) haben großen Einfluss auf die Erlössituation eines Krankenhauses. Verbessert kann sie nur durch eine professionelle Codierung und Dokumentation von Diagnosen und medizinischen Leistungen werden. Mit Hilfe der Drill-Down-Funktionalität können der Codierung zugrundeliegende Details angezeigt und analysiert werden.
Wie anhand der Beispiele aus dem OP-Controlling gezeigt, können formatierte Arbeitsmappen mit Grafiken oder Tabellen aufgebaut werden. Die Anwender haben zur Laufzeit die Möglichkeit, zusätzliche Dimensionen – wie z.B. OP-Saal, Patienten-ID, OP-Nummer, Patientenalter – einzublenden, Summen zu bilden oder auf bestimmte Merkmale zu filtern.
SAP Lumira ist derzeit der empfohlene Weg für „On Premise“-Dashboard-Lösungen. Den unterschiedlichen Anwendergruppen im Healthcare-Umfeld werden durch Nutzung unterschiedlicher Anwendungskomponenten – wie Crosstabs, formatierte Tabellen, Diagramme oder Geo Maps – übersichtlich aufbereitete Dashboards zur Verfügung gestellt, die auch auf mobilen Endgeräten darstellbar sind.
In der SAP Analytics Cloud werden alle Analysefunktionen – einschließlich Business Intelligence, Planung und prädiktive Analytik – bereitgestellt. Abhängig vom Anwendungsszenario, vor allem aber von der Sensibilität und Schutzwürdigkeit der Daten, können Daten in die SAP Analytics Cloud repliziert oder über eine Live-Daten-Verbindung abgefragt werden. Bei einer Live-Daten-Verbindung bleiben die Daten „On Premise“ – dies ist die Variante, die vor allem bei hoch sensiblen Daten (wie personenbezogenen medizinischen Daten) Anwendung findet.
Der SAP Digital Boardroom bietet für Benutzergruppen mit hohen Anforderungen an kontextbezogene Visualisierung und Datenaktualität in Echtzeit einen digitalen Einblick in geschäftliche, administrative und medizinische Daten.
Unterschiedliche Anforderungen an das Reporting erfordern den Einsatz unterschiedlicher Tools. Über das SAP Fiori Launchpad wird den Anwendern ein zentraler Einstiegspunkt in die unterschiedlichen Reports ermöglicht – aufrufbar auf jedem Endgerät, als BI- oder Unternehmensportal.
Mit Hilfe der von CubeServ entwickelten analytischen Kacheln können die wichtigsten Kennzahlen für einen ersten Überblick am SAP Fiori Launchpad dargestellt werden. Durch Anwahl einer Kachel wird der korrespondierende Bericht aufgerufen – dargestellt im jeweiligen Tool, wie SAP Analysis for Microsoft Office, SAP Lumira oder SAP Analytics Cloud.
In Nachrichtenkacheln können unterschiedliche RSS Feeds angezeigt werden, die den Anwendern schnell und unkompliziert zur Verfügung gestellt werden können.
Gerade im Healthcare-Umfeld gibt es viele Anwendungsszenarien, in denen künstliche Intelligenz sinnvoll eingesetzt und in der SAP Analytics Cloud (SAC) abgebildet werden kann.
Nach der Identifikation von Anwendungsfällen greifen wir im ersten Schritt auf File-basierte Daten zu und erstellen unter Nutzung von Open-Source-Produkten Prototypen, um diverse mathematische Algorithmen zu implementieren und passende Methoden, Tools und Visualisierungen zu evaluieren. Erst nach Prüfung der Ergebnisse und Beurteilung der verfügbaren Daten werden diese Szenarien als integrierte Lösung in der SAC dargestellt.
Im nebenstehenden Beispiel nutzen wir die in der SAP Analytics Cloud zur Verfügung stehenden Methoden und Visualisierungsmöglichkeiten.
Frage: “Wie entwickelt sich die Anzahl von Sportunfällen und die damit zusammenhängende Auslastung meiner Unfall- bzw. Notfallambulanz?“
Als Methode wird hier eine Zeitreihenanalyse eingesetzt, analysiert werden repräsentative Daten aus der Vergangenheit. Die Aufteilung der Daten erfolgt in saisonale und zyklische Komponenten und Residuen (Zufallskomponenten), die Werte für die Zukunft werden einschließlich eines Konfidenzintervalls in einer Zeitreihe fortgeschrieben.
