Projektbeispiele

Im Vorfeld eines Unternehmenszusammenschlusses sollte aus Gründen des Wett­bewerbs­schutzes ermittelt werden, wie sich die gemeinsamen Marktanteile der beiden Firmen nach der Fusion entwickeln würden.

Ich entwickelte eine Datenbank mit Marktanteilsdaten, visualisierte die regionalen Marktanteile mithilfe des GfK-Regiograph®, identifizierte „kritische“ Gebiete mit potenziell grenzwertigen Markt­anteilen und programmierte ein Tool, mit dem sich unterschiedliche Szenarien der Marktabdeckung simulieren ließen. So war der Kunde in der Lage, in den Fusionsverhandlungen diverse Geschäfts­konstella­tionen durchzuspielen.

Die kardiologische Fachabteilung einer Klinik registrierte stark gesunkene Fallzahlen bei Diagnosen des akuten Koronarsyndroms und den entsprechenden Behandlungen (Koronarangiographie, perkutan-transluminale koronare Angioplastie — PTCA). Man fragte sich, ob dies auf Veränderungen in der Bevölkerungsstruktur, in der Zusammenarbeit mit Einweisern oder im Wettbewerbsumfeld zurückzuführen war.

Aufschluss gab ein Soll-Ist-Vergleich der Fallzahlen. Dazu entwickelte ich zunächst ein Prognose­modell, aus dem hervorging, welche Fallzahlen auf Basis demografischer und mikro­geografischer Strukturen im Einzugsbereich der Klinik zu erwarten wären. Die Primärdaten dafür stammten aus den Qualitätsberichten der Deutschen Krankenhäuser (Hrsg. Gemeinsamer Bundesausschuss) und aus der Regionalstatistik der Statistischen Landesämter. Ein Vergleich der Prognosewerte mit den Istwerten der Klinik — sie liegen jeweils als standardisierter Datensatz („Paragraph-21-Daten“) vor — zeigte, in welchem PLZ-Bereich sich der Nachfragerückgang besonders konzentrierte. Damit war auch die Ursache klar: In der besagten Region hatte ein neues Herzkatheterlabor eröffnet.

Ein anderes Krankenhaus hatte das umgekehrte „Problem“: Hier war die Nachfrage nach kardiologischen Eingriffen auffällig angestiegen. Auch in diesem Projekt kam das oben beschriebene Verfahren zum Einsatz. Es bestätigte zunächst die überdurchschnittlichen Fallzahlen; allerdings lieferte ein zusätzlicher Abgleich mit den regionalen Sozialstrukturdaten (Quelle: Gemeinde­statistik) auch eine plausible Erklärung:  Es handelte sich um eine strukturschwache Region mit hoher Arbeitslosigkeit, die statistisch mit einem erhöhen Auftreten bestimmter Krankheiten — darunter koronare Herzerkrankungen — einhergeht. Nach Bereinigung um diesen Faktor bewegten sich die Fallzahlen innerhalb der normalen regionalen Schwankungsbreite.

Die Italienische Gesellschaft für Invasive Kardiologie (GISE) führt alle vier bis fünf Jahre Mitgliederbefragungen durch, um sich einen Überblick über die interventionell-kardiologische Versorgung in Italien zu erhalten und sich für die Behebung regionaler Defizite einsetzen zu können. Analytic Services wurde beauftragt, eine Online-Befragung zu realisieren und die Ergebnisse auszuwerten.

Das Portal für die Befragung (www.rete-ima.it) gab ich extern in Auftrag. Die Erhebung selber verlief stufenweise: Befragt wurden die Leiter der kardiologischen Abteilungen in Krankenhäusern sowie die Provinz- und Regionalreferenten des Verbands, ferner — mit separatem Fragebogen — die Provinz­verantwortlichen des Rettungs­dienstes. Den Datenbestand ergänzte ich um statistische Daten zur Bevölkerungsstruktur und um mikrogeografische Informationen, wie etwa geocodierte Klinikstandorte und Entfernungen vom Wohnort zur Klinik.

So entstand ein präzises Bild der interventionell-kardiolo­gischen Versorgung, vor allem auch der Unterschiede zwischen Nord- und Süditalien — und letztlich eine Entscheidungshilfe für die regionale Gesundheitspolitik.

Eine Supermarktkette wollte einen Teil ihrer Filialen modernisieren. Den Vorzug sollten Filialen erhalten, deren werthaltiges Waren‑ und Kundenprofil zur neuen strategischen Ausrichtung passte.

Neben Marktforschungsdaten waren für die Analyse auch die Point-of-Sales-Daten hinzuzuziehen, denn sie gaben Aufschluss über die Umsätze pro Warengruppe und damit die Nachfrage­struktur. Ich verdichtete die Daten zu einem konsistenten Analysebestand und konzipierte ein Verfahren, das auf multivariaten Analysen (wie Faktor- und Clusteranalysen) beruhte. Damit ließ sich aufzeigen, dass die Nachfrage nach bestimmten Waren­gruppen korrelierte — sich allerdings über die Filialen, je nach Ausrich­tung und Lage, sehr heterogen verteilte. So ließen sich Filialcluster bilden, die relativ homogene Kundentypen bedienten und sehr unterschiedliche Deckungsbeiträge erzielten. Zwei dieser Cluster erwiesen sich als besonders potentialträchtig:  Das waren die idealen Kandidaten für den Aus- und Umbau.

Ein Arzneimittelhersteller plante eine Produkteinführung auf einem zusätzlichen Indikationsgebiet und interessierte sich daher für die Kosten-Nutzen-Position des Medikaments in Deutschland.

Ich erstellte ein Simulationsprogramm, mit dem sich die Kosten und der voraussichtliche Nutzen (hier gemessen in rückläufigen Transfusionsraten) bestimmen ließen. Die Primärdaten konnte ich Studien entnehmen, die in den USA und im europäischen Ausland veröffentlicht worden waren. Um aussagekräftige Ergebnisse für den deutschen Markt zu erhalten, waren diese Daten auf die hierzulande typischen Patientenpopulationen und relevanten Untergruppen — konkret: die Versicherten gesetzlicher und privater Kassen — projiziert werden.

Anhand der Kosten-Nutzen-Analyse ließen sich auch die ökonomischen Vorteile des neuen Produkts gegenüber den bis dato üblichen Behandlungsstrategien demonstrieren — für den Auftraggeber eine wichtige Argumentationshilfe in den Verhandlungen mit Krankenkassen und Krankenhäusern.

In Südwestdeutschland hatten sich mehrere Kreiskrankenhäuser zu einem Infarktnetzwerk zusammengeschlossen. Ziel war es, die schnelle Behandlung von Herzpatienten in einem gemeinsamen Interventions­zentrum sicherzustellen. Bei einer ersten Bestandsaufnahme wollte man nun das Kosten-Nutzenverhältnis des Netzwerks analysieren lassen: Zu ermitteln war, wie sich einerseits die Versorgungsqualität — gemessen in qualitätskorrigierten Lebensjahren (QUALY) — und andererseits die Behandlungskosten binnen drei Jahren entwickelt hatten.

In Zusammenarbeit mit Dr. med. Steffen Wahler von der St. Bernward GmbH, Hamburg, analysierte ich zunächst das Infarktregister des Interventionszentrums. Um ein Gesamtbild der Versorgungs­qualität zu erhalten, ergänzte ich diesen Datenbestand um die regionalen Krankenhausdaten von konservativ behandelten Herzpatienten. Die Kosten pro Intervention konnte ich näherungsweise dem G-DRG-Browser des Instituts für Entgeltwesen im Krankenhaus (INEK) entnehmen. Sämtliche Daten gingen in ein Modell ein.

Wie die Modellierung der drei untersuchten Jahre ergab, waren die Behandlungskosten im Infarktnetzwerk zwar gestiegen — dies aber hauptsächlich deshalb, weil nun mehr komplexe Fälle direkt im Interventions­zentrum behandelt und nicht wie früher in Kliniken außerhalb des Netzwerks verlegt wurden. In Summe bestätigte die Analyse für das Netzwerk ein günstiges Kosten-Nutzen-Verhältnis im deutschen Vergleich.