Klinik Buchinger Wilhelmi - Medizinisches Data Warehouse

Lösungsarchitektur und Erstellung eines Data Warehouses, das den deutschen Gesundheitsvorschriften entspricht, einschließlich einer ETL-Pipeline für medizinische Daten der führenden Fastenklinik, um personalisierte App-basierte Vorschläge zur Verbesserung der Behandlung bereitzustellen.

Fallstudie: Modernisierung der Dateninfrastruktur für die Buchinger Wilhelmi Fastenklinik

Kunde: Buchinger Wilhelmi

Projektübersicht:

Buchinger Wilhelmi, die weltweit führende Fastenklinik, wollte ihre Personalisierung der Behandlung und Forschungskapazitäten durch fortschrittliches Datenmanagement verbessern. Ziel war es, ein robustes Data Warehouse zu etablieren, das den strengen deutschen Gesundheitsvorschriften, insbesondere dem Kliniklandeskrankenhausgesetz, entspricht und gleichzeitig eine effiziente Datenverarbeitung und personalisierte App-basierte Vorschläge für Patienten ermöglicht.

Zielsetzung:

Architektur und Implementierung einer sicheren, skalierbaren Data Warehouse-Lösung mit einer effizienten ETL-Pipeline, die die Einhaltung der deutschen Datenschutzgesetze gewährleistet und der Klinik ermöglicht, personalisierte Behandlungsempfehlungen zu liefern und umfassende Forschungsanalysen zu erleichtern.

Lösungsdesignprozess:

Anforderungsanalyse:

• Zusammenarbeit mit den medizinischen und IT-Teams von Buchinger Wilhelmi, um deren spezifische Bedürfnisse, regulatorische Einschränkungen und Datenverarbeitungsanforderungen zu verstehen.
• Identifizierung der Notwendigkeit einer sicheren, lokalen Lösung aufgrund der Einschränkungen bei der Nutzung öffentlicher Cloud-Anbieter.

Technologiewahl:

• Auswahl von Kubernetes aufgrund seiner robusten Container-Orchestrierungsfähigkeiten, die Autoskalierung, Lastverteilung und effizientes Ressourcenmanagement auf Bare-Metal-Servern ermöglichen.
• Entscheidung für Prefect als ETL-Planer aufgrund seiner Effizienz und Flexibilität gegenüber traditionellen Tools wie Airflow.
• Wahl von Minio für S3-kompatiblen Objektspeicher, um nahtlose Datenstaging zwischen den ETL-Schritten zu ermöglichen.
• Entscheidung für PostgreSQL als endgültiges Datenrepository aufgrund seiner Zuverlässigkeit und Kompatibilität mit Analysetools.

Architekturdesign:

• Entwurf eines Kubernetes-Clusters auf Bare-Metal-Servern, um die Einhaltung der deutschen Gesundheitsvorschriften zu gewährleisten und Skalierbarkeit zu bieten.
• Implementierung einer umfassenden ETL-Pipeline, die von Prefect verwaltet wird und die Aufnahme, Verarbeitung und Transformation medizinischer Daten orchestriert.
• Konfiguration von Minio S3-Buckets für die Zwischenspeicherung von Daten, um einen reibungslosen Datenfluss zwischen den ETL-Stufen zu gewährleisten.
• Einrichtung von PostgreSQL-Datenbanken zur Speicherung der endgültig verarbeiteten Daten, die einen einfachen Zugriff für App-basierte personalisierte Empfehlungen und Forschungsanalysen ermöglichen.

Implementierung:

Infrastrukturaufbau:

• Bereitstellung eines Kubernetes-Clusters auf Bare-Metal-Servern, um hohe Verfügbarkeit, Autoskalierung und Lastverteilung zur Bewältigung variierender Arbeitslasten sicherzustellen.
• Konfiguration von Prefect als ETL-Planer, Definition und Orchestrierung der erforderlichen Datenverarbeitungs-Workflows.

Entwicklung der ETL-Pipeline:

• Entwicklung von ETL-Prozessen zur Extraktion medizinischer Daten, deren Transformation in nützliche Formate und deren Laden in das Data Warehouse.
• Nutzung von Minio S3-Buckets zur Zwischenspeicherung von Daten in verschiedenen ETL-Schritten, um nahtlose Übergänge und Datenintegrität zu gewährleisten.
• Abschluss der Verarbeitung der Daten in PostgreSQL-Datenbanken, um sie für weitere Analysen und Anwendungen verfügbar zu machen.

Datennutzung:

• Integration der verarbeiteten Daten in eine personalisierte App, die den Nutzern maßgeschneiderte Fastenempfehlungen basierend auf ihren medizinischen Daten bietet.
• Entwicklung analytischer Dashboards für die Forschungsabteilung und Ärzte, um datengetriebene Verbesserungen der Behandlungsprotokolle zu ermöglichen.

Ergebnisse:

• Regulatorische Konformität: Erfolgreiche Implementierung einer sicheren, lokalen Data Warehouse-Lösung, die den Anforderungen des Kliniklandeskrankenhausgesetzes entspricht.
• Verbesserte Personalisierung: Ermöglichung personalisierter Fastenempfehlungen durch eine benutzerfreundliche App, die die Behandlungserfahrungen der Patienten verbessert.
• Verbesserte Forschungskapazitäten: Bereitstellung umfassender analytischer Dashboards für die Forschungsabteilung und medizinische Fachkräfte, die datengetriebene Einblicke und Verbesserungen der Behandlung ermöglichen.
• Effiziente Datenverarbeitung: Erzielung einer effizienten Datenverarbeitung und -transformation durch den Einsatz von Prefect und Minio, die eine rechtzeitige und genaue Datenverfügbarkeit sicherstellen.

Fazit:

Das Projekt führte zu einer hochmodernen Data Warehouse-Lösung für Buchinger Wilhelmi, die fortschrittliche Technologien nutzt, um den deutschen Gesundheitsvorschriften zu entsprechen und die Personalisierung der Patientenbehandlung und die Forschungskapazitäten erheblich zu verbessern. Durch die Implementierung einer sicheren, lokalen Infrastruktur mit effizienten ETL-Prozessen kann die Klinik nun personalisierte Empfehlungen anbieten und kontinuierliche Verbesserungen der Fastenbehandlungen vorantreiben.

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