23.05.2012
Business-Software
Von: Harald Talarczyk

GWQ sichert Qualität mit Sybase IQ

Analyse von Massendaten im Gesundheitswesen

Die GWQ Serviceplus AG entwickelt und realisiert Produkte und Dienstleistungen, um die Versorgungsqualität und Effizienz ihrer Kunden zu verbessern und so deren Wettbewerbspositionen zu stärken. Das dafür nötige Datenbank- und Informationsmanagement wurde kürzlich rundum erneuert.


Die 2007 gegründete GWQ Serviceplus AG unterstützt die Krankenkassen in zentralen Fragen rund um ihre Wirtschaftlichkeit und Qualitätssicherung.

Eine Praxis für Allgemeinmedizin verschreibt einem Mann mittleren Alters monatelang die Anti-Baby-Pille. Mehrere Ärzte schieben sich – nach dem Prinzip der Ringüberweisung – gegenseitig Patienten zu und nehmen dabei erhöhte Behandlungskosten in Kauf. Dies sind nur zwei Beispiele von ungezählten Ungereimtheiten, die in den Datenbanken von Krankenkassen verborgen sind. Ganz egal, ob solche Fälle aus Versehen oder absichtlich entstehen: Die mit fehlerhaften Abrechnungen einhergehenden Schäden für das Gesundheitssystem summieren sich laut Fachleuten deutschlandweit auf Milliardenhöhe.

Darauf hindeutende Auffälligkeiten zu entdecken, ist mit erheblichem Aufwand verbunden – für das Management von Gesundheitsdaten und deren Analyse. Grund genug für Krankenkassen, Hilfe von Spezialisten einzuholen. Das hat die 2007 von mehreren Krankenkassen gegründete GWQ Serviceplus AG erkannt und unterstützt seitdem die Kassen in zentralen Fragen rund um ihre Wirtschaftlichkeit und Qualitätssicherung. Dabei ist das Informationsmanagement der GWQ die Grundlage, um Leistungen für Wirtschaftlichkeits- und Abrechnungsprüfungen, Einkaufs- und Versorgungsmanagement zu erbringen. Heute zählt das Unternehmen mehr als 55 Krankenkassen zu seinen Kunden. Das Kundenwachstum ist mit einer rasanten Zunahme der Arzt-, Versicherten-, Behandlungs- und Arzneimitteldaten verbunden: Je mehr Daten sich ansammeln, desto höher steigt zwangsläufig die Fehlerquote und damit auch der Unsicherheitsfaktor. Daher stieß die mit der Data-Mining-Lösung RayQ genutzte, relationale Datenbank (MS SQL) bald an ihre Grenzen. So entschloss sich die GWQ im Sommer 2010, auf das analyseorientierte Datenbanksystem Sybase IQ zu wechseln. Es sollte mit einer Weiterentwicklung von RayQ (RayQ Power) zum Einsatz kommen, was – in der Kombination mit der Sybase-Lösung – eine deutlich höhere Performance für das Management und die Analyse von Gesundheitsdaten für die Krankenkassen versprach.

Die spaltenorientierte Datenbanktechnologie der Lösung ist auf die schnelle Analyse von Massendaten ausgerichtet. Im Unterschied zu zeilenbasierten Datenbanklösungen wird jedes Datenfeld einzeln eingelesen. Dadurch greifen Analysen ausschließlich auf die im konkreten Fall relevanten Daten zu. Gleichzeitig entfällt die für konventionelle Datenbanken typische, zeitraubende Definition und Pflege von Indizes, um SQL-Abfragen zu unterstützen. Für die schnelle Untersuchung von Gesundheitsdaten bildet RayQ Power Abfrageergebnisse als „Views“ in den hochkomprimierten Daten in Sybase IQ ab. Dadurch entfallen zeitaufwendige Komprimierungen und Dekomprimierungen von Daten, die normalerweise für den Datenaustausch zwischen Datenbank und Analysewerkzeug nötig sind. So wird die Schnelligkeit der Sybase Lösung direkt an die Anwender weitergegeben.

Mehrstufige Plausibilitätsprüfungen

Laut der GWQ wirken sich die Performanzvorteile des neuen analytischen Data Warehouse direkt auf die Leistungsmöglichkeiten des Unternehmens aus. „Mit dem neuen System wollen wir uns auf Kundenwachstum vorbereiten. Weiteres Ziel ist, die Entwicklung neuer Produkte für unsere Kunden zu erleichtern. Von Anfang an hat uns überzeugt, wie sich die Lösung an unsere Voraussetzungen anpassen ließ“, so Robert Raschka, Manager Data Warehouse bei der GWQ. Dafür beauftragten das Unternehmen und der RayQ-Anbieter Qyte gemeinsam eine Projektgesellschaft als unabhängige Instanz, die für das Management von Servicedesign, Zeitplanung und Budgetfragen zuständig war.

Eine Reihe von Anpassungen ergaben sich aus den Anforderungen der GWQ an die Qualität der in das Data Warehouse aufgenommenen Daten. Diese stammen allesamt aus der so genannten „Datendrehscheibe“ Infonet des GKV-Spitzenverbandes, der Interessenvertretung der Krankenkassen, welche die von ihnen eingesammelten Daten an Infonet überspielen. Das mit der Vielfalt der Praxissysteme und Datentransferwege verbundene Problem ist die große Heterogenität dieser Daten: Die Behandlungsdaten lassen sich trotz Prüfungen der Krankenkassen nicht so harmonisieren, dass die GWQ auf einen einheitlich aufgebauten Datenbestand zugreifen kann. Daher wurde die Qyte GmbH beauftragt, Prüfungs- und Plausibilitätsroutinen zu entwickeln, um eine Bereinigung der von der GWQ aus Infonet übernommenen Daten zu erreichen. Dafür erarbeiteten Fachleute aus beiden Unternehmen fachlich fundierte Qualitätsmaßstäbe für die Bewertung eingehender Daten.

Das Ergebnis sind heute mehrstufig angelegte Prozesse für den Import von Gesundheitsdaten in das neue Data Warehouse. „Derzeit laufen beim Import 16 mehrstufige Prüfroutinen auf 450 Datenobjekten“, sagt Robert Raschka. Zusätzlich zur Datenbereinigung werden nicht plausible Daten so herausgefiltert, dass die GWQ anschließend genau diese Unstimmigkeiten näher auf mögliche Ursachen hin untersuchen kann. Entsprechende Analysen befördern immer wieder fehlerhafte Arztabrechnungen zu Tage. Die Prüfung solcher Abrechnungen ist nur eine von vielen Aufgaben der Krankenkassen, zu denen sie gesetzlich verpflichtet sind: Das Sozialgesetzbuch regelt die Wirtschaftlichkeits- und Abrechnungsprüfungen der Krankenkassen sowie die Verfolgung von Fehlverhalten. Nachdem die GWQ ihre Auftraggeber beispielsweise über eine fehlerhafte Arztabrechnung informiert hat, wenden sich diese an die zuständige Kassenärztliche Vereinigung. Die schließt sich mit dem verantwortlichen Arzt kurz, um den Fehler zu beheben und zukünftig zu vermeiden. So kommen in der Abrechnungsprüfung der GWQ auch kuriose Fälle ans Tageslicht wie die Schwangerschaftsuntersuchung einer 50-jährigen Frau, der schon seit fünf Jahren gesundheitliche Schwierigkeiten mit der Menopause attestiert wurden.

Automatische Datenhistorisierung

Zurück zum Aufbau des analytischen Data Warehouses: Neben der Bereinigung und Plausibilitätsprüfung von Importdaten bestand die zweite große Herausforderung darin, eintreffende Datenlieferungen zu versionieren. Der Hintergrund: Immer wieder kommt es vor, dass Krankenkassen aufgrund eigener Plausibilitätsprüfungen selbst Fehler in ihren Daten entdecken, diese der Kassenärztlichen Vereinigung melden, die daraufhin die komplette Datenlieferung an Infonet widerruft und die korrigierte Ersatzlieferung an Infonet übermittelt. Die Krux: Bis zur Implementierung der neuen Lösung konnte die GWQ nicht nachvollziehen, welche Datensätze innerhalb dieser Prozesse ausgetauscht, korrigiert oder gelöscht worden waren, weil das Unternehmen auf widerrufene Quartalsdaten nicht mehr zugreifen konnte. Möglich war nur der Blick auf die gerade relevanten Daten in Infonet. Das änderte sich erst mit der mehrstufigen Versionierung und Historisierung aller Datenauszüge, die das neue analytische Data Warehouse ermöglichte. Der dabei implementierte Historisierungsalgorithmus sorgt dafür, dass jeder monatliche Datenauszug (Checkdaten) aus Infonet mit den so genannten Live-Daten in Sybase IQ abgeglichen wird. Das Ergebnis ist ein Data Warehouse, das in monatlichen Abständen alle von den Kassenärztlichen Vereinigungen gelöschten, überschriebenen oder hinzugefügten Datensätze erfasst.

„Dieser automatisierte Datenabgleich bedeutet rechenintensive Vergleichsoperationen, auf die das neue Data Warehouse ausgerichtet ist“, sagt Robert Raschka. Über die Historisierung hinaus ermöglicht die neue Lösung ebenfalls das Mapping von Versicherten- und Krankenkassendaten. Das Mapping erleichtert die Übersicht, wenn Versicherte ihre Krankenkasse wechseln, und ist auch die Voraussetzung für eine Vielzahl an Dienstleistungen der GWQ, beispielsweise für Benchmarking-Analysen.

Das Management von Datenimport, Historisierung und Daten-Mapping mit dem neuen analytischen Data Warehouse verschafft der GWQ „saubere“ Datenbestände als Grundlage für ihre Dienstleistungen. Ziel ist es, Krankenkassen bei der qualitativ hohen Versorgung der Versicherten zu unterstützen und gleichzeitig Wirtschaftlichkeitsaspekte bestmöglich zu berücksichtigen. Beispiel Einkaufsmanagement: Die GWQ handelt für Krankenkassen Rabattverträge mit Arzneimittelherstellern aus, die jährlich Wirtschaftlichkeitsreserven im dreistelligen Millionenbereich generieren. In der so genannten Hausarztzentrierten Versorgung (HzV) sorgen die Analytiker der GWQ für das Controlling von HzV-Verträgen. Dabei werden die Ergebnisse von Abrechnungsauffälligkeiten und Bereinigungsberechnungen automatisch ermittelt und Kunden (Krankenkassen) bereit gestellt.

Seit Sommer 2011 befindet sich das analytische Data Warehouse in der produktiven Phase. Parallel wird noch MS SQL betrieben, was einen fließenden Übergang zum neuen System ermöglicht. Robert Raschka fasst den Nutzen für die Mitarbeiter der Fachabteilungen zusammen: „Die Laufzeiten unserer Analysen verkürzen sich deutlich, bei manchen Untersuchungen von Tagen auf ein paar wenige Stunden. Das verbessert unseren Service und verschafft uns weitere Kapazitäten, um mehr Kunden gleichzeitig mit anspruchsvollen Analysen zu bedienen.“ Während Robert Raschka zufolge mit MS SQL anspruchsvolle Analysen noch nacheinander laufen mussten, können diese nun parallel stattfinden. Außerdem ermögliche die neue Lösung, bestehende Leistungsangebote auszubauen und erleichtere die Entwicklung neuer Produkte, bei denen die GWQ auf Datenanalysen angewiesen ist.

Für die Fachanwender sei ein wichtiger Vorteil, dass sie eigenständig, ohne SQL-Kenntnisse, ihre Analytiken modellieren können. „Die Anwenderschulungen für RayQ Power dauerten zwei bis drei Tage. Danach sind unsere Mitarbeiter in der Lage, explorativ auch sehr umfangreiche Datenbestände nach variablen Kriterien zu untersuchen“, fügt der Data-Warehouse-Manager abschließend hinzu.

Bildquelle: GWQ Serviceplus AG


Aktuelle Ausgabe 10/2014

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mit Gerd-Lothar Leonhart, Geschäftsführer der Bull GmbH

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