Datenraum für die gesetzlichen Krankenversicherungen zur Datenanalyse

Praxisbeispiel und aktuelle Herausforderungen

  • Die gesetzlichen Krankenversicherungen (GKV) betreiben, in unterschiedlichen Ausprägungen, versorgungsanalytische Maßnahmen. Dabei werden die vorliegenden Daten aus den Routineverfahren der GKV (Abrechnungsdaten aus dem ambulanten und stationären Bereich, Apothekenabrechnungsdaten und Abrechnungsdaten sonstiger Leistungserbringer) genutzt und analysiert. Im Vordergrund steht das Erkennen von spezifischen Versorgungsbedarfen der Versichertengemeinschaft einer Krankenkasse. Ein Ziel dabei ist es, grundsätzliche Versorgungsbedarfe zu erkennen und Maßnahmen aufzusetzen, um diesen zum Beispiel mit Hilfe von Selektivverträgen zu begegnen. Mit Hilfe von Machine Learning werden spezifische versichertenindividuelle Risiken quantifiziert, um insbesondere Versicherten mit hohen Risiken Präventionsmaßnahmen anzubieten.
  • Diese Analysen werden im Regelfall durch wissenschaftliche Institute, die von den Krankenkassen beauftragt wurden, oder auch im Rahmen von eigenen Datenanalysen in den Datawarehouse-Systemen der Krankenkassen durchgeführt. Dabei muss beachtet werden, dass es sich bei diesen Daten um hochsensible Gesundheitsdaten handelt, auf die ein Zugriff nur mittels Lösungen erfolgen darf, die das höchste Schutzanforderungsniveau erfüllen. Der Datenschutz ist bei diesen Verfahren daher von besonderer Bedeutung. Zusätzlich müssen hohe regulatorische Anforderungen für die Datenverarbeitung speziell für Krankenkassen an die Nutzung von Cloud-Services beachtet werden.
  • Der Use-Case soll die Perspektiven Krankenkasse, IT-Provider und Data-Analytics-Verfahren zu einer homogenen und mit allen existierenden datenschutzrechtlichen Anforderungen konformen Lösung verbinden. Dies wird erreicht, indem ein Gaia-X-konformer Datenraum aufgebaut wird, der umfassende Analyse-Verfahren in Bezug auf die in ihm gespeicherten Daten zulässt. Daneben wird ein sicherer Transfer der relevanten Daten von Krankenkasse zum Datenraum sowie der vorliegenden Ergebnisse aus dem Datenraum zurück an die Krankenkasse ermöglicht.
  • Krankenkassen erhalten die Möglichkeit, standardisiert pseudonymisierte Daten in den Datenraum einzustellen. Sie können souverän entscheiden, für welche gesetzlich legitimierten Verarbeitungszweck ihre Daten genutzt werden
  • Für Krankenkassen besteht der Hauptnutzen in der sicheren und zulässigen Nutzung von Cloud-Infrastrukturen, um sich die Vorteile dieser Systeme gegenüber On-Premise-Lösungen auch in sensiblen Datenbereichen erschließen zu können. Daten können so in einem geschützten Raum unter Beachtung der datenschutzrechtlichen Vorgaben standardisiert und anwendungsfallbezogen mit Kooperationspartnern und auch Wettbewerbern geteilt werden, um so größere Datensätze zum Training von KI und Machine Learning nutzen zu können. Dies führt zu einer erheblichen Verbesserung von Qualität und Wirtschaftlichkeit und trägt zu einer effizienteren Skalierung von Rechenleistung gegenüber On-Premise-Lösungen bei. Für die zu beteiligenden Industrie-Unternehmen eröffnen sich perspektivisch darauf aufsetzende neue Business-Cases.
Datenraum für die gesetzlichen Krankenversicherungen zur Datenanalyse

Welchen Mehrwert bietet das „Projekt Gaia-X“?

  • Mittels der Gaia-X Architektur sollen sichere Datenräume innerhalb von Cloud Infrastrukturen für sensible Daten der GKV erschlossen werden. Hier sind unter anderem die Anforderungen der DSGVO sowie des BAS anzuführen. Der als Pilot aufgestellte Use-Case soll zeigen, dass Gaia-X es vereinfacht, Cloud-Infrastrukturen im öffentlichen Bereich auch für sensible Daten zugänglich zu machen.
  • Gaia-X fokussiert nicht allein Cloud-Lösungen, sondern sieht in seiner Architektur insbesondere auch sogenannte Edge-Lösungen vor, bei denen lokale Services mit Cloud-Services wertsteigernd verbunden werden können. Dies ermöglicht den GKVen, bisher lokal betriebene IT-Dienstleistungen wie die Kernprozess-nahen Verfahren mit Cloud-Systemen zumindest teilweise zu verknüpfen.
  • Gaia-X wird in der Zukunft zudem als eine Art „Gütesiegel“ fungieren. Durch den Nachweis, dass ein Unternehmen Services konform der Gaia-X-Architektur betreiben kann, besteht die Möglichkeit, erleichterten Zutritt zum Markt der GKV-Provider zu erlangen. Weitere erwartete Mehrwerte sind ein wirtschaftlicherer und produktiverer Einsatz von KI und Machine Learning durch größere Datenmengen und technische Skalierbarkeit, sowie der Wegfall von Transaktionskosten und Aufwänden beim Zusammenführen von Daten.

Paten

  • André Czernia – BearingPoint
  • Jan Steffen – BearingPoint
  • Stefan Pechardscheck – BearingPoint