Einbezug von Daten im Gesundheitswesen
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Einbezug von Daten im Gesundheitswesen

Der Senior Vice President von Cerner1 äusserte sich auf der Cerner Health Conference 2017 wie folgt: «Wir befinden uns inmitten eines denkwürdigen Moments für das Gesundheitswesen, in dem sich die Erwartungen und Standards verschieben.» Er bezog sich dabei auf den Wandel der Gesundheitspflege weg von der alten Schulmethode der isolierten reaktiven Krankenpflege.

Die Zukunft sieht ein eher offenes System vor, in dem Prävention Teil der Behandlungskette ist und die Patienten aktiv eingebunden werden. Mit anderen Worten: Aufgrund umfangreicherer und besser verfügbarer Daten dürfte sich der Behandlungsschwerpunkt vom Arzt zum Patienten/Verbraucher verschieben. Mit einer erhöhten Datenverfügbarkeit wird nicht nur die Behandlung verbessert, sondern auch die Effizienz bei der Bereitstellung von Gesundheitsprodukten und -dienstleistungen gesteigert. Auf diese Weise können die systemischen Gesundheitskosten gesenkt werden. Dieser Wandel wird hauptsächlich durch die zunehmende Verfügbarkeit jeglicher Art von Daten begünstigt, die aus verschiedenen Quellen über viele Kanäle hinweg gesammelt werden (elektronische medizinische Unterlagen, Daten zu Leistungsanträgen für die medizinische Versorgung usw.).

Es wird einige Zeit dauern, bis die Branche eine weithin anerkannte Art oder Standard finden wird, die Unmenge an gesundheitsbezogenen Daten zu sammeln, zu verarbeiten und verfügbar zu machen. In einem Punkt ist man sich jedoch bereits einig: Mithilfe der Datennutzung will man ein Versorgungskontinuum schaffen, in dem alle an der medizinischen Versorgung beteiligten Personen über den vollen Behandlungszyklus hinweg Zugang zu den bereits vorhandenen Patientendaten haben. Man könnte sagen, dass eine Versorgungskette die Grundvoraussetzung für eine kosteneffiziente Bereitstellung von Gesundheitsdienstleistungen für die breite Masse darstellt.

Triebkräfte des Wandels

Der Beginn des verstärkten Technologieeinsatzes im Gesundheitswesen steht wahrscheinlich mehr als ein Jahrzehnt hinter anderen Industriezweigen wie Transport, Finanzen und Kommunikation zurück. Diese enorme Verzögerung ist im Wesentlichen auf fehlende rechtliche und regulatorische Richtlinien in Bezug auf digitale Lösungen zurückzuführen. Ein weiterer Grund für die Verzögerung ist sicherlich der noch relativ frische Einzug der Technologie in den Alltag vieler. Die tägliche Nutzung von Geräten wie Smartphones, Tablets und Ähnlichem ist eine Voraussetzung dafür, dass die Technologie den Sprung in den sensibleren Bereich des Gesundheitswesens schafft. Smartphones beispielsweise sind erst seit einigen Jahren Bestandteil unseres Lebens, genauer gesagt seit der Einführung des iPhone im Jahr 2007. Es dauerte ein paar Jahre, bis Benutzer begannen, allmählich Vertrauen in die Technologie zu fassen und die Aufzeichnung aller Arten gesundheitsbezogener Daten zu akzeptieren. Politiker und Aufsichtsbehörden weltweit haben es sich zur Aufgabe gemacht, den für eine technische Revolution im Gesundheitswesen erforderlichen Rahmen zu schaffen. Dieser Trend ist nicht mehr aufzuhalten und wird grossen Einfluss haben. Infolgedessen werden die Datenquellen und das Ausmass, in dem Daten zur Verfügung stehen und vielfältig Anwendung finden werden, in den kommenden Jahren erheblich wachsen.

Komponenten, die zum Wandel beitragen

Das Internet der Dinge verändert unser Leben: In vielen Bereichen unseres täglichen Lebens werden zahlreiche Dinge mithilfe von Sensoren quantifiziert. Immer mehr Verbraucher tragen Fitness-Tracker, die zum Beispiel Daten in Bezug auf die Tiefe und Länge unseres Schlafes, unsere Herzfrequenz und unsere Ernährung erfassen. Die von einem Fitness-Tracker gesammelten Daten dienen einigen Versicherungsanbietern bereits heute dazu, die Krankenversicherungsprämie zu senken, wenn der Versicherte eine bestimmte Anzahl von Schritten pro Tag zurücklegt. Auch wenn die von Wearables wie beispielsweise einem Fitness-Tracker gesammelten Daten momentan noch sehr einfach erscheinen, finden sie bereits Einsatz in der täglichen ärztlichen Behandlung von Patienten. Fälle, in denen ein Arzt die Herzfrequenzdaten eines Fitness-Trackers nutzt, um zu beurteilen, ob eine Behandlung zur Stabilisierung der Herzfrequenz abgeschlossen werden kann, werden langsam aber sicher zur neuen Regel. Dies zeigt, dass sehr einfach erscheinende Daten bereits in dieser frühen Phase einen enormen Einfluss darauf haben, wie wir das Leben von Menschen zu retten und zu verbessern versuchen.

Data is the new oil

Andreas Weigend, ehemaliger Chief Scientist von Amazon2

Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und Deep Learning haben als Technologien in den vergangenen Jahren bedeutende Fortschritte erzielt. Um grosse Datenmengen nutzbar zu machen und sinnvoll auszuwerten, sind KI, maschinelles Lernen und Deep Learning unverzichtbar. Die Nutzung von Big Data in Verbindung mit KI nimmt in den frühen Phasen des F&E-Prozesses für neue Behandlungsmethoden besonders grossen Stellenwert ein. Bei klinischen Studien bestehen nämlich zwei zentrale Unzulänglichkeiten: ihre Durchführung ist einerseits sehr kostenintensiv und in der Regel steht anderseits nur eine begrenzte Anzahl an Teilnehmern zu Verfügung. Bereits heute trägt die enorme Menge an gesammelten Daten dazu bei, den Prozess klinischer Studien kosteneffizienter zu gestalten, eine grössere Genauigkeit bei möglichen Ergebnissen zu erzielen und das Risiko von Nebenwirkungen besser zu beurteilen. Jedes grössere Unternehmen, das sich mit Gesundheitsdaten befasst, hat eine Abteilung, die den sogenannten «Real World Evidence»-Prozess (RWE) anwendet. Mithilfe von RWE lässt sich, basierend auf Daten, die Erfolgsquote einer Behandlung bei verschiedenen Patientengruppen beurteilen. Da das Gesundheitssystem nur für erfolgreiche Methoden aufkommen sollte, können Daten daher in erheblichem Masse zur dringend erforderlichen Senkung der Gesundheitskosten beitragen.

Herausforderungen

Immer dann, wenn sich ein derart monumentaler Wandel vollzieht, treten verschiedenartige Herausforderungen auf, deren Überwindung einige Zeit in Anspruch nimmt. Einer der grössten Risikofaktoren für die Digitalisierung insgesamt und die verstärkte Datennutzung im Gesundheitswesen ist der Sicherheitsaspekt. In den vergangenen Monaten kam es zu mehreren Sicherheitsverletzungen, und auch in Zukunft sind derartige Vorfälle zu erwarten. Es ist entscheidend, die Auswirkungen zu begrenzen, um das Vertrauen der Verbraucher in das Gesundheitssystem als Ganzes nicht zu beeinträchtigen. Die Governance insgesamt ist noch festzulegen. Ein zentrales Thema, in welchem die Beteiligten immer noch nach einem gemeinsamen Nenner suchen, ist die Vereinbarung einheitlicher Datenformatstandards. Dies könnte allerdings erheblich Zeit in Anspruch nehmen und folgt in der Regel erst nach einer ersten formativen Phase. Die Festlegung von Standards ist der Schlüssel für zukünftige Kompatibilität. Diese ist dann erreicht, wenn mehrere verschiedene Systeme zusammenarbeiten können. Des Weiteren ist im Rahmen des Governance-Prozesses klar festzulegen, wer Eigentümer der Daten ist und wer sie wozu nutzen darf. In diesem Zusammenhang war der rechtliche und regulatorische Rahmen in der Vergangenheit nicht besonders förderlich. Wie bereits erwähnt, arbeiten Aufsichtsbehörden und Politiker an der Einführung von Richtlinien, um das Problem in naher Zukunft zu lösen.

Fazit

Die Menge der aus unterschiedlichen Quellen zusammengetragenen Daten in Verbindung mit Tools wie KI und Deep Learning werden die Art und Weise verändern, in der Produkte entwickelt und Dienstleistungen für Patienten und Verbraucher erbracht werden. Darüber hinaus wird es zu einer Verschiebung der Marktmacht innerhalb der Branche kommen. Bis vor kurzem lag die Marktherrschaft bei Large-Cap-Pharmaunternehmen, die proprietäre produktspezifische Daten unter Verschluss hielten. Mit der Verfügbarkeit deutlich umfangreicherer Datenbestände, die aus vielen verschiedenen Quellen gesammelt werden, verlagert sich die Führungsrolle zu jenen Marktteilnehmern, die diese Daten mithilfe von Technologie bestmöglich sammeln und wiederverwenden. Letzten Endes werden umfangreichere und bessere Daten das System dabei unterstützen, die Qualität des Gesundheitsmanagements zu verbessern, neue Arten von Dienstleistungen anzubieten und die steigenden Kosten zu kontrollieren.

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