18.01.2022

Accenture: So könnte Österreich bei E-Health zur Spitze aufschließen

Eine aktuelle Befragung hat ergeben, dass Patient:innen mehr Digitalisierung wollen. Länder wie Dänemark und Estland machen vor, wie man diesen Wunsch erfüllen kann.
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Michael Zettel ist Country Managing Director von Accenture Österreich © Accenture/Inmann
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Mit der elektronischen Gesundheitsakte ELGA hat Österreich einst zu den Vorreitern im Bereich E-Health gehört. Mittlerweile sind andere Länder in dem Bereich aber wesentlich weiter und Österreich ins Hintertreffen geraten. Im E-Health-Index der Bertelsmann-Stiftung liegt das Land nur noch im Mittelfeld. “Während die Digitalisierung während der Pandemie in vielen Bereichen einen Sprung gemacht hat, ist das im Gesundheitssystem nicht in dem Ausmaß passiert”, sagt Michael Zettel, Country Managing Director bei Accenture Österreich. Dabei sind Patient:innen dem Thema durchaus aufgeschlossen und wünschen sich mehr Digitalisierung. 

E-Health: Wünsche und Bedenken von Patient:innen

“Digitalisierung muss Patient:innen dienen”, sagt Zettel. Das habe Accenture bei der aktuellen Studie zum Gesundheitssystem berücksichtigt und mehr als 1300 Patient:innen befragt. Das Ergebnis: “Patient:innen wollen mithilfe der Digitalisierung gesünder werden”, betont Zettel. Bei der Präsentation der Studie zeigte Accenture dieses Ergebnis exemplarisch an virtuellen Terminen bei Ärzt:innen. 60 Prozent der Befragten würden sich solche Termine außerhalb der Öffnungszeiten wünschen und 57 Prozent würden Befunde bei solchen Terminen besprechen. 

Das stärkste Argument für Digitalisierung in diesem Bereich: Wartezeiten. Die größten Bedenken: Datenschutz. Bedenken haben befragte Patient:innen vor allem bei Vorsorgeuntersuchung, psychologischer Beratung, der Erfassung von Gesundheitswerten und Nachsorge nach Krankenhausaufenthalten. In diesen Bereichen sprach sich die Mehrzahl für persönliche Termine aus. In der derzeitigen Praxis würde die Terminvereinbarung mit Ärzt:innen in Österreich noch zu fast 90 Prozent vor Ort oder per Telefon erfolgen. Die Pandemie habe daran kaum etwas geändert, erklärte Philipp Krabb von Accenture bei der Präsentation. Eine Befragung im März 2020 habe ein ähnliches Bild ergeben wie die Befragung im Mai 2021. 

Wie eine E-Health-Plattform aussehen könnte

Aus diesen und weiteren Antworten in der Befragung schließt Accenture, dass Patient:innen in Österreich grundsätzlich offen wären für mehr Digitalisierung im Gesundheitsbereich. Die Lösung wäre aus Sicht der Unternehmensberater eine Gesundheitsplattform nach dem Vorbild der Spitzenreiter im E-Health-Index. In Estland gibt es mit E-Estonia und in Dänemark mit sundhed digitale Gesundheitsplattformen für den standardisierten Austausch zwischen Gesundheitsdienstleister:innen und Patient:innen. Dort können unter anderem auch Termine vereinbart und Befunde ausgetauscht werden. Einen solchen “Single Point of Access” würde Accenture auch für Österreich empfehlen. Ein “Symptomchecker” könnte auf einer solchen Plattform etwa eine Blutabnahme und einen Arztbesuch vorschlagen, die Terminvereinbarung ermöglichen, Befunde übermitteln und bereit stellen und sogar den Austausch mit anderen Patient:innen anbieten, beschreibt Teresa Herold von Accenture.  

Zettel empfiehlt, dass eine solche Plattform von der öffentlichen Hand betrieben werden solle und zwar zentral auf Bundesebene, um verschiedene Systeme in den Bundesländern zu vermeiden. ELGA sei grundsätzlich technisch eine gute Grundlage, bleibe bisher aber in der Leistung für Patient:innen hinter den Erwartungen zurück. Derzeit finde man in ELGA viel zu wenige Datenpunkte, kritisiert Krabb. Ein Punkt, der auch der Bertelsmann-Stiftung im E-Health-Index aufgefallen ist: In Österreich ist das Gesundheitssystem was die Datennutzung und Vernetzung anbelangt vergleichsweise unterentwickelt. Zudem fehlen ELGA natürlich zentrale Funktionen, die auf der Wunschliste der Patient:innen stehen – etwa eine zentrale Terminvereinbarung. 

Damit eine neue E-Health-Plattform von Patient:innen in Österreich gut angenommen wird, müsse man Datenschutz von Beginn an mitdenken. Das habe die Befragung ganz klar gezeigt. Sundhed in Dänemark bringt es einige Jahre nach Einführung auf eine Nutzungsrate von rund 45 Prozent der Bevölkerung, wobei die Rate bei den Über-60-Jährigen noch immer bei 40 Prozent liegt. Die flächendeckende Nutzung sei auf jeden Fall eine Herausforderung, die man mit einer großen Marketingkampagne begleiten müsse, so die Expert:innen. 

Volkswirtschaftlicher Effekt von mehr E-Health

Eine Gesundheitsplattform würde nicht nur Patient:innen etwas bringen. Accenture führt auch volkswirtschaftliche Effekte ins Treffen. Das Gesundheitssystem in Österreich sei vergleichsweise teuer. Derzeit liegen die Kosten bei rund 10 Prozent des BIP, während der EU-Schnitt bei 8,5 Prozent des BIP liegt. “Es ist nicht schlecht, wenn wir uns die Gesundheit der Bevölkerung etwas kosten lassen”, sagt Josef El-Rayes von Accenture. “Allerdings liegen in Österreich die gesunden Lebensjahre unter dem EU-Schnitt, obwohl die Lebenserwartung höher ist als in anderen Ländern”. Dass das Gesundheitssystem dennoch so teuer ist, liege an der hohen Komplexität. Digitalisierung sei dafür ein starker Hebel. Konkret geht Accenture davon aus, dass jährlich im Gesundheitssystem eine Million Arbeitsstunden eingespart werden könnten. Laut Wifo wären Einsparungen von bis zu 2 Prozent des BIP möglich. 

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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