Vom Einzelhandel bis zum Finanzwesen haben viele Branchen bereits die Vorteile des Einsatzes von Big Data erkannt. Von der Vorhersage zukünftiger Einkäufe bis hin zur Optimierung des Produktmixes nutzen Unternehmen Datenanalysen, um den Umsatz durch gezielte Werbung oder dynamische Preisgestaltung zu verbessern. Die Gesundheitsbranche ist kein Unbekannter in Bezug auf große Datensätze. Pharmaunternehmen sind zu Experten darin geworden, durch klinische Studien riesige Datenmengen zu sammeln, um die Wirksamkeit ihrer Medikamente gegenüber der Food and Drug Administration (FDA) nachzuweisen. Zusätzlich zu den klinischen Daten verfolgen diese Unternehmen auch Verschreibungsdaten von Apotheken, um die Verschreibungsmuster eines Arztes oder die Vorlieben eines Patienten herauszufinden. Krankenhäuser sammeln auch umfangreiche Daten durch elektronische Patientenakten (EMR).
IMS Health ist ein Unternehmen, das Informationen, Dienstleistungen und Technologien für die Gesundheitsbranche bereitstellt. Es wurde 1954 von Bill Fröhlich und David Dubow gegründet und ist der größte Anbieter von US-Arzt Verschreibungsdaten. Zunächst wurden die Produkte und Dienstleistungen von IMS Health von Pharmaunternehmen genutzt, um Vermarktungspläne zu entwickeln, Patienten- und Arztpopulationen für spezifische Therapien auszuwählen und die Wirksamkeit von Marketingkampagnen und Vertriebsressourcen zu messen. In letzter Zeit hat IMS Health jedoch seinen Fokus erweitert – über die Analyse von Verkaufstrends hinaus zur Verbesserung der Patientenergebnisse und der Wirksamkeitsdaten.
Ein Beispiel für die Werterfassung: Sanofis Latus vs. deutscher Zahler
Der deutsche Zahler G-BA hatte die Deckung von Sanofis Lantus (Glargin), einer Insulinform, aufgrund des höheren Preises des Arzneimittels abgelehnt. IMS Health nutzte mit seinem „Disease Analyzer“ die reale Forschung, um dem Ausschluss aus der Formelsammlung entgegenzuwirken. Der Disease Analyzer sammelt Arzneimittelverordnungen, Diagnosen und grundlegende medizinische und demografische Daten, die aus den Computersystemen der Praxis stammen. Ziel der Studie war es, die Prädiktoren (klinische Merkmale, Medikation) der Blutzuckerkontrolle (strenges Kriterium: HbA1c <6, 5%) im ersten Jahr nach Beginn der Insulintherapie in der Grundversorgung zu beschreiben
Methodik: Die Studie erfolgte retrospektiv über eine bundesweite Datenbank in Deutschland (Disease Analyzer, IMS Health, Januar 2008 bis Dezember 2011, mit 1.024 allgemein- und internistischen Praxen). Mögliche Prädiktoren für die glykämische Kontrolle waren Alter, Geschlecht, Dauer des Diabetes, Art des Basalinsulins, Komedikation mit kurz wirkendem Insulin, HbA1c-Ausgangswert, frühere orale Antidiabetika usw. Multivariable logistische Regressionsmodelle wurden mit glykämischer Kontrolle als abhängige Variable ausgestattet.
Ergebnisse: Die Studie bewies, dass die Art des Basalinsulins (Insulin Glargin) mit dem erfolgreichen Erreichen des Ziels zusammenhängt. Die Anwendung von Lantus (Glargin) im ersten Jahr war ein statistisch signifikanter Prädiktor für eine erfolgreiche glykämische Kontrolle und führt zu einer um 17% höheren Persistenz von HbA1a < 6,5% und kann die Notwendigkeit einer teureren intensiven konventionellen Therapie verzögern. Andere statistisch signifikante Prädiktoren waren Geschlecht, diabetologische Versorgung, zusätzliche kurzwirksame Insuline, vorherige Antidiabetika und andere Komedikationen, z. B. Diuretika oder lipidsenkende Medikamente
Mit den realen Beweisen von IMS Health kehrte der deutsche Zahler G-BA seine Position um. Sanofi hat inzwischen Verträge mit mehr als 150 Einzelzahlern in Deutschland abgeschlossen, die rund 90 Prozent der deutschen Bevölkerung abdecken.
Wie geht es weiter?
IMS Health verlagert seine Strategien: Vom führenden Anbieter von verschreibungspflichtigen Daten zu „anonymen Daten auf Patientenebene für eine bessere Entscheidungsfindung“, die nicht nur Pharmaunternehmen, sondern auch Krankenhäusern und Patienten helfen Leistungserbringer treffen fundiertere Entscheidungen in Bezug auf die Aufnahme von Formeln und das Kostenmanagement.
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Glykämische Kontrolle nach Beginn der Basalinsulintherapie bei Patienten mit Typ-2-Diabetes: eine Datenbankanalyse für die Grundversorgung http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4298311/pdf/dmso-8-045.pdf
Die „Big Data“ -Revolution im Gesundheitswesen: Accelerating value and innovation http://www.pharmatalents.es/assets/files/Big_Data_Revolution.pdf
IMS Health http://www.imshealth.com/en/solution-areas/real-world-evidence