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SAP Foundation for Health und SAP Medical Research Insights angekündigt

SAP hat mit Foundation for Health und Medical Research Insights zwei medizinische Lösungen angekündigt. Beide Anwendungen basieren auf SAP HANA.

SAP hat mit Foundation for Health und Medical Research Insights zwei neue Anwendungen für eine personalisierte Medizin angekündigt. Beide Lösungen basieren auf der In-Memory-Datenbank SAP HANA.

Mit den Anwendungen sollen künftig Daten aus der medizinischen Forschung aber auch den geplanten elektronischen Patientenakten (Gesundheitsakten) verknüpft werden. Dies erleichtert aus Sicht von SAP die Datenintegration und bietet Echtzeitanalysen für eine personalisierte Medizin. In Deutschland befindet sich die elektronische Gesundheitsakte aktuell noch in der Erprobungsphase. Seit 2011 wird das Konzept in regionalen Versuchen erforscht.

„SAP hat sich dem Ziel verpflichtet, weltweit Abläufe und das Leben von Menschen zu verbessern“, sagt Bill McDermott, Vorstandssprecher von SAP. „Wie könnten wir dieses Versprechen besser erfüllen, als durch die Entwicklung von Lösungen zur Förderung von personalisierter Medizin“

SAP Foundation for Health ist ein Data Warehouse für klinische Daten, für das branchenorientierte Datenintegrations-Management und die Echtzeitanalyse großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten.

„Mit SAP Foundation for Health powered by SAP HANA können Daten aus Quellen wie der medizinischen Forschung, elektronischen Patientenakten und dem entschlüsselten menschlichen Genom, genutzt werden“, erläutert McDermott. „Mit SAP Medical Research Insights kommen wir zudem einem lückenlosen Gesundheitsnetzwerk näher, das medizinischen Fachleuten besseren Zugriff auf Daten und Patienten bessere Heilungsaussichten bietet.“

SAP Foundation for Health ist unter anderem für folgende Anwendungsfälle entwickelt:

  • Entwicklung neuer Medikamente, Geräte und Services sowie deren Zuschnitt auf bestimmte Bevölkerungsgruppen und Personen;
  • flexible Echtzeitanalysen in Forschung und Entwicklung, der Genomik und anderen Teilgebieten der Biologie, Patientengruppenbildung und -analyse sowie Patientenversuchszuordnung und für erweiterte Lösungen für die Zusammenarbeit im Gesundheitswesen, die von SAP und Partnern entwickelt wurden;

SAP Medical Research Insights in Kooperation mit NCT entwickelt

Die Anwendung Medical Research Insights hat SAP zusammen mit dem Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg entwickelt. Das NCT Heidelberg ist eine Forschungseinrichtung auf den Gebieten Patientenversorgung, Krebsforschung und Krebsvorsorge.

Bisher musste das medizinische Personal des NCT Datenbanken manuell durchsuchen, Patientenlisten zusammenstellen und Patientenakten darauf prüfen, ob Patienten die Kriterien für klinische Studien erfüllen.

Mit der auf SAP Foundation for Health basierenden Anwendung Medical Research Insights können die Mediziner und Forscher in Echtzeit auf Patientendaten zugreifen und Profile auf unterschiedlichen Quellen miteinander vergleichen. Dadurch soll sich die Prüfung, ob ein Patient für eine bestimmte klinische Studie geeignet ist, verkürzen.

„Das Team vom NCT arbeitete eng mit dem SAP Innovation Center zusammen, um Beobachtungen durchzuführen, Feedback zu integrieren und die Lösung in kurzen Iterationszyklen weiter zu verbessern“, erläutert Christof von Kalle, Geschäftsführender Direktor am NCT und Leiter der Abteilung Translationale Onkologie. „Mit SAP Medical Research Insights kann medizinisches Personal dank der Geschwindigkeit von SAP HANA und dem einfachen App-Design Patientendaten in Echtzeit visualisieren und analysieren.“

Die Anwendung ermöglicht es zum Beispiel, die Krankengeschichte eines Patienten als Zeitstrahl darzustellen, anstatt dass die Mediziner vorher Patientendaten manuell bearbeiten müssen. Außerdem verkürzt die Lösung die Durchlaufzeiten von klinischen Studien, was schneller zu Forschungsergebnissen führen soll.

Zu den Funktionen von SAP Medical Research Insights gehören unter anderem:

  • Forscher können Patienten nach Attributen filtern und gruppieren, Kandidaten für klinische Studien nach Kriterien identifizieren, Überlebenszeitanalysen nach dem Kaplan-Meier-Verfahren berechnen und aus Echtzeitdaten Schätzungen zum weiteren Krankheits- beziehungsweise Heilungsverlauf erstellen und grafisch darstellen.
  • Spezialisten in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen können Genomik-, Proteomik- und klinische Daten aus verschiedenen Quellen analysieren und daraus medizinische Erkenntnisse gewinnen, um Medikamente, Geräte und Services für eine individuelle Behandlung zu entwickeln.
  • Klinische Forscher und Spezialisten in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen können mit Übersichtsgrafiken Trends und Korrelationen für spezifische Patientengruppen erkennen und die Analyse von Patientengruppen zur Identifizierung von Kandidaten für klinische Forschungsprojekte verbessern.

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