Digital vs. eHealth – eine Begriffserklärung
Digital Health und eHealth sind Begriffe, die immer mal wieder im World Wide Web die Runde machen – aber nicht gleichzusetzen sind. Bei eHealth liegt der Fokus der Digitalisierung auf Health Professionals (wie Ärzte oder Krankenhäuser). Mithilfe von IT-Anwendungen sollen beispielsweise die Qualität oder Sicherheit von Gesundheitsanwendungen verbessert werden; darunter fallen beispielsweise die elektronischen Gesundheitskarten, aber auch klinische Informationssysteme. Dahingegen ist der Begriff Digital Health viel weiter zu fassen: Sensor-Technologien, Künstliche Intelligenz, Big Data und mHealth. Mit Letzterem ist der Einsatz mobiler Endgeräte im Gesundheitswesen gemeint, beispielsweise Smartphones oder Fitnessarmbänder zur Unterstützung medizinischer Maßnahmen.
Digital Health: Wohin geht der Trend?
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Ein Pflaster, das die Herzfrequenz misst? Ein Sensor, der Fehlbelastungen beim Auftreten erkennt? Was vor einigen Jahren noch nach Science-Fiction klang, ist mittlerweile Realität. Fieberhaft arbeiten Experten an der Digitalisierung im Gesundheitswesen. Denn die Möglichkeiten, die sich daraus ergeben, sind grenzenlos: Beispielsweise könnte damit eine individuellere, bessere und globalere medizinische Versorgung erreicht werden. Die Automatisierung von Prozessen sowie ein breiterer Zugang zu medizinischer Expertise – vor allem in ländlichen Regionen – sind weitere Bereiche, die die Digitalisierung prägen werden.
Der Patient von heute – digital und selbstbestimmt
Wer heute eine Frage hat – egal zu welchem Thema –, muss nicht mehr auf die mehrbändige Brockhaus Enzyklopädie setzen. Ein Mausklick oder Touch genügt und schon erhalten wir die gewünschte Antwort. Suchmaschinen sind der neue Brockhaus – und noch dazu anonym und schnell verfügbar. Kein Wunder, dass sich die Digitalisierung von Informationen unaufhaltsam ausbreitet. Auch im Gesundheitsbereich. Immer mehr Menschen befragen Dr. Google, wenn es um Symptome, Ursachen und Behandlungsmöglichkeiten einer Erkrankung geht. Der digitale Patient strebt nach Selbstbestimmung und dem Wunsch, die eigene Gesundheit zu gestalten. Die neuen Technologien und digitalen Möglichkeiten helfen ihm dabei.
Die Digitalisierung im Gesundheitswesen kann als Erweiterung der medizinischen Welt verstanden werden. Und Schluss ist hier noch lange nicht. Welche Health Trends werden unser Gesundheitswesen verändern?
Übersicht
- mHealth
- Künstliche Intelligenz
- Robotik
- Big Data
mHealth: Was Gesundheits-Apps und Wearables (zukünftig) leisten
Künstliche Intelligenz (KI)
Vor allem im Fitness- und Sportbereich sind Gesundheits-Apps und Wearables kaum mehr wegzudenken.
- Sie messen den Puls,
- zählen die Schritte,
- erinnern an den Trainingsplan,
- geben sportliche Ziele vor oder
- motivieren uns.
Ziel solcher Technologien ist es, dem Anwender zu helfen, gesünder zu leben und den Körper in Form zu bringen. In der Sportmedizin eröffnen sich dank Wearables noch weitere Anwendungsmöglichkeiten: So hat die Universität Tübingen einen Sensor entwickelt, der das Abrollverhalten des Fußes misst. Die Daten werden anschließend auf eine App gespielt und können ausgewertet werden. Läufern bietet sich so die Möglichkeit, eventuelle Fehlbelastungen auszugleichen und ihren Laufstil zu optimieren. Ein weiteres Einsatzgebiet könnte die Physiotherapie sein, um das Laufverhalten nach Unfällen zu überprüfen. Das Potenzial von Gesundheits-Apps und Wearables ist also noch viel größer: Beispielsweise gibt es in den USA bereits die Apple Watch Series 4 inklusive EKG-App sowie Hintergrundüberwachung des Herzrhythmus. Die gewonnenen Informationen lassen sich speichern und können mit einem Arzt geteilt werden. Dass es nicht immer Smartphone, Tablet oder Fitnessarmband sein muss, zeigt eine intelligente Schuhsohle für Diabetiker. Durch das Messen der Druck- und Temperaturverteilung können Fehlbelastungen ermittelt und die Träger gewarnt werden. Darüber hinaus lassen sich die gesammelten Daten speichern und zu einem späteren Zeitpunkt – beispielsweise im Arztgespräch – weiter nutzen.
Aha!
Google ist mehr als eine Suchmaschine. Das Unternehmen stellte im Jahr 2014 die Idee einer Kontaktlinse (Smart Contact Lens) vor, die zur besseren Kontrolle von Diabetes angedacht war. Die Linse sollte den Blutzuckergehalt in der Tränenflüssigkeit im Auge messen und so auch als Frühwarnsystem fungieren. Ende 2018 hat Google das Projekt vorläufig wegen mangelnder Erfolgsaussichten eingestellt.
Ein anderes Wearable ist ein Pflaster, genauer gesagt ein Nano-Pflaster. Mittels winzig kleiner „Nano-Partikel“ (der 10−9te Teil einer physikalischen Einheit) werden Körperfunktionen gemessen. Bestimmt werden unter anderem
- der Sauerstoffgehalt des Blutes,
- die Herzfrequenz und
- die Körpertemperatur.
Des Weiteren ist es mit dieser Technologie auch möglich, Herz- oder Muskelströme (EKG, EMG) aufzuzeichnen. Mithilfe des Nano-Pflasters sollen Messungen bequem durchführbar sein – und das über einen längeren Zeitraum.
Link-Tipp:
Ein Bereich, der aktuell im Fokus der Digitalisierung liegt, ist die Telemedizin. Darunter versteht sich die medizinische Beratung per Skype, WhatsApp und Co. – ein persönliche Arztbesuch wäre dann nicht mehr nötig. Aber: Sind wir in Deutschland schon bereit hierfür? Und was sind die Vor- und Nachteile? In unserem Beitrag gibt es die Antworten.
Künstliche Intelligenz (KI) – des Mediziners Assistenz
Big Data
Künstliche Intelligenz kennen die meisten wohl eher aus Filmen wie „2001: Odyssee im Weltraum“ oder „Eagle Eye“. Meist streben diese Technologien nach Weltherrschaft und versuchen die Menschheit zu unterdrücken. Mit der Realität hat das allerdings wenig zu tun. Vielmehr handelt es sich hierbei um Datenbanken und Rechner, die sich trainieren lassen (Stichwort: Machine Learning). Ein Feld, das sich die Medizin zunutze machen möchte. Beispielsweise wäre es denkbar, dass mithilfe von Künstlicher Intelligenz Krankheiten frühzeitig erkannt werden oder sich Diagnosen von seltenen Erkrankungen schneller und besser treffen lassen. Aber würden Mediziner durch KIs nicht überflüssig werden? In der aktuellen Diskussion sieht man die Technologie weniger als Ersatz, sondern vielmehr als Unterstützung im Gesundheitswesen. Künstliche Intelligenz könnte man dahingehend überall dort einsetzen, wo der menschliche Mitarbeiter fehlbesetzt ist, beispielsweise bei ermüdenden Tätigkeiten wie dem Speichern von Dateien. Ferner wäre es denkbar, dass die KI in einer Arztpraxis zum Einsatz kommt und eine zweite Meinung zu der des praktizierenden Arztes liefert. Bis Künstliche Intelligenz jedoch wirklich eine entscheidende Rolle im Gesundheitswesen spielt, wird es wohl noch etwas dauern, da Unmengen an Daten gesammelt und die Systeme noch entsprechend trainiert werden müssen.
Und wie steht es mit Robotern?
Das Potenzial der Robotik ist enorm: So wäre es mit ihrer Hilfe denkbar, den Herausforderungen von Fachkräftemangel und demografischem Wandel entgegenzutreten. Aber auch körperlich anstrengende Tätigkeiten (beispielsweise in der Pflege) oder logistische Aufgabe könnten übernommen werden. Bislang hält sich die Zahl der Roboter im Gesundheitswesen jedoch in Grenzen – aktuell sind es vor allem Prototypen und Forschungsexperimente, die zum Einsatz kommen. Als Hürden sind unter anderem gesetzliche und rechtliche Voraussetzungen sowie die Akzeptanz innerhalb der Bevölkerung zu nennen.
Big Data: Sammeln, sammeln, sammeln – und
Fazit
Wer auf Big Data setzt, braucht vor allem eines: Daten. Und von diesen erhalten wir schon heute eine Menge. Röntgen, CT, MRT oder Blutuntersuchungen ergeben zusammen mit ärztlichen Berichten, dem historischen Krankheitsverlauf des Patienten oder anderen persönlichen Patientenangeben eine riesige Datenmenge. Wer diese Informationen nicht nur sammelt, sondern auch auswertet, kann damit so einiges anstellen. Zum Beispiel ließe sich individueller auf den Patienten eingehen. Bei der Behandlung könnten die Daten des Patienten mit denen ähnlicher Fälle verglichen werden, um Muster zu erkennen. Die Information wäre dem Arzt also dabei behilflich, die richtige Entscheidung in Bezug auf Methode und Medikation zu treffen. Aber auch die Forschung verspricht sich von Big Data einiges. Die interdisziplinäre Zusammenarbeit könnte dadurch erleichtert werden – es wäre möglich, auf Daten der Medizin und Biologie, aber auch Biochemie, Mathematik sowie Informatik zurückzugreifen. Durch das Zusammenspiel unterschiedlicher Forschungsfelder, die gemeinsam an ein Gesundheitsproblem herantreten, entstünden individuelle Lösungsansätze. Viele Daten, besseres Verständnis. Dank der gewonnenen Informationen könnte der Organismus gesamtheitlich betrachtet und die Entstehung von Krankheiten besser verstanden werden. Damit man Big Data entsprechend nutzen kann, ist es also notwendig, Patientendaten zu analysieren, zu vernetzen und anschließend zu bewerten. Die riesigen, erworbenen Datenmengen sind wiederum potenzielles Einsatzgebiet von Künstlicher Intelligenz, damit sich diese Fülle an Informationen verwerten lassen. Erst dann wird Big Data Chancen für Medizin, Forschung und Patienten bieten.
Schon gewusst?
Bei kanyo® analysieren wir bereits heute das Nutzerverhalten, um ihm innerhalb unseres Netzwerkes patientenorientierte Inhalte zu liefern. Dabei begleiten wir den Patienten auf seiner Reise hin zur bestmöglichen Antwort: Egal, ob er noch am Anfang seiner Suche steht und sich über die ersten Symptome informiert, oder bereits mögliche Therapieansätze angeboten bekommen möchte. Auf unseren Gesundheitsportalen findet jeder Nutzer die passenden Inhalte zur richtigen Zeit.
Fazit: Entwicklung im Gesundheitswesen
Alles in allem ist die digitale Forschung im Gesundheitswesen schon weit fortgeschritten, seien es Wearables, smarte Schuhsohlen oder die Telemedizin. Der Blick auf die aktuelle Forschung lässt bereits erahnen, welche Health Trends uns noch erwarten werden – auch wenn hier sicherlich noch viel mehr unausgeschöpftes Potenzial zu finden ist, an das bislang keiner gedacht hat. Je weiter die Entwicklung dieser Technologien vorangeht, desto häufiger gilt es, gesetzliche sowie rechtliche Herausforderungen (zum Beispiel Datenschutz) zu meistern. Will man die Chancen der Digitalisierung umfangreich ausschöpfen, muss ebenfalls die Bevölkerung an die Thematik – zum Beispiel Künstliche Intelligenz oder Robotik – nach und nach herangeführt werden.