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Medizin
28. Januar 2021

BMC: Digitalisierung: Potenzial von Real-world-Daten nutzen

Kreative Ideen, um die medizinische Versorgung zu verbessern, wurden im Januar auf dem Kongress des Bundesverbands Managed Care (BMC) diskutiert. Die Digitalisierung hat eine Schlüsselrolle. Wie ein Beispiel aus der Onkologie zeigt, kann sie einen wichtigen Beitrag zur Qualitätssicherung leisten. Aber es gibt auch offene Fragen. Diese betreffen die Preisgestaltung von Digitalen Anwendungen (DiGA), Algorithmen künstlicher Intelligenz (KI) und neue Arten von Studien, damit aus Real-World-Daten Evidenz generiert werden kann.   
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Onkologie: Was können DiGA leisten?

Patienten tragen zur Sicherung der Behandlungsqualität bei – wie kann das funktionieren? Der Onkologe PD Dr. Thomas Elter, Köln, erläuterte dies am Beispiel der DiGA „Navigator Lungenkrebs“. Hintergrund sind Daten, die zeigen, dass die Behandlung bei 30% bis 50% der neu diagnostizierten Lungenkrebs-Patienten von den Leitlinien-Empfehlungen abweicht. Die Anwendung zeigt Arzt und Patient an, an welcher Stelle er sich in der Versorgung befindet und welche Schritte als nächstes anstehen. Wenn der Algorithmus Unstimmigkeiten entdeckt, werden die Patienten aufgefordert, mit dem Arzt Rücksprache zu halten. Durch dieses indirekte Feedback sollen falsche Entscheidungen korrigiert werden.
DiGAs hätten das Potenzial, das Überleben von Krebspatienten zu verbessern, so Elter weiter. Das Fundament hierfür seien die Qualitätsindikatoren der onkologischen Leitlinien. Alles, was Erkrankte zwischen den Arztterminen beschäftige – Sorgen und Ängste, komplementäre Therapien, Sport oder die Ernährung, sei dem Behandler nicht bekannt. „Das sind aber sehr wichtige Informationen“, so Elter. Die Digitalisierung biete erstmals die Möglichkeit, diese Echtzeit-Daten zu sammeln und zu nutzen. DiGAs könnten dazu beitragen, Fehlbehandlungen und Komplikationen zu verringern, „daher sollten sie an dem gemessen werden, was sie einsparen,“ so der Mediziner. Gregor Drogies von der DAK-Gesundheit sprach von Wissensdefiziten sowohl bei den Leistungserbringern als auch bei den Patienten. DiGAs seien gut als Dolmetscher zwischen beiden Seiten geeignet und aufgrund von zunehmend chronischen Verläufen besonders bei Krebspatienten „ein Super-Invest“.

Ringen um Preisgestaltung

Unsicherheiten bestehen noch bei der Preisgestaltung von DiGAs. In einem Positionspapier hatte der GKV-Spitzenverband den Anbietern jüngst eine „exzessive Preisstrategie“ vorgeworfen. Kritisiert wurden Preissteigerungen von 400% bis 500%, sobald eine DiGA vom Selbstzahlermarkt in die Regelversorgung übergehe. Auch die freie Preisgestaltung für DiGA, für die noch kein positiver Versorgungseffekt nachgewiesen wurde, stieß auf Kritik. Ebenfalls müsse gesichert werden, dass die Kassen keine DiGAs bezahlen, die gar nicht genutzt werden, hieß es weiter. [1]
Jörg Land, Geschäftsführer eines Hamburger Startups, konstatierte einen Zielkonflikt: „Die eine Seite möchte Umsatz machen, die andere sparen.“ Die Diskussion, was ein Produkt wert sei, müsse über den Mehrwert geführt werden, und nicht nur über die Kosten. Das Adhärenz-Argument ließ er nicht gelten: Auch bei Hörgeräten sei nicht klar, ob sie tatsächlich genutzt würden.
Unternehmensberater Dr. Stefan Biesdorf, München, schlug eine gemeinsame „Charta für eine faire Preisgestaltung“ vor. Der Preis könne sich an qualitativen, aber auch quantitativen Aspekten orientieren: Wie kann die DiGA Kosten reduzieren? Kann sie dazu beitragen, Medikamente einzusparen oder Krankenhaus-Einweisungen zu verringern? Für die Kassen müssten „Nutzen und Nutzung“ erkennbar sein, betonte er. Verschiedene Preismodelle wie Abonnements, Staffelpreise oder auch Zuzahlungen wie bei Arzneimitteln sind denkbar.

KI als Abbild einer unausgewogenen Gesellschaft

KI biete große Chancen, so Prof. Dr. Sylvia Thun vom Berlin Institute of Health. Ob es sich um die Berechnung von Scores, das Erkennen von Korrelationen oder selbstlernende KI handele: „Der Algorithmus ist so gut wie die Daten, mit denen der Algorithmus trainiert worden ist.“ Allerdings würden diese überwiegend mit Daten von Männern gespeist. So basiere der DeepMind-Algorithmus für die Vorhersage eines akuten Nierenversagens auf nur 6% Daten von Frauen [2]. Selbst in Mausmodellen würden männliche Probanden bevorzugt“, so die Medizinerin. Dieser Bias habe gravierende Auswirkungen: „Wir Frauen werden falsch behandelt“, so Thun.
Durch die Digitalisierung kommen zunehmend Live-Daten aus tragbaren digitalen Anwendungen (Wearables) oder Apps hinzu, die wiederum in Algorithmen eingehen. Thun kritisierte, dass Genderaspekte in der DiGA-Verordnung zu wenig berücksichtigt wurden. Sie verwies in diesem Zusammenhang auf das Memorandum „Frauen und künstliche Intelligenz“. Auch die Initiative #SHEHEALTH versucht seit 2017 jedes Jahr, ein spezifisches Ziel auf dem Weg zu mehr Geschlechtergerechtigkeit zu erreichen.

Studiendesigns: Trends und Entwicklungen

Um Verzerrungen zu vermeiden, müssen Real-World Daten (RWD) mit geeigneten Studiendesigns und definierten Standards analysiert werden, so die Epidemiologin Prof. Dr. Dorothee Bartels, Hannover. RWD seien eine komplementäre Ergänzung zu randomisierten klinischen Studien (RCT). Die Vorteile: schnelle Verfügbarkeit und die Möglichkeit der Langzeitbeobachtung. Im Rahmen des „Erwartungsmanagements“, müsse geklärt werden, wo RWD wirklich einen Nutzen bringen. Bartels stellte verschiedene innovative Ansätze zur Analyse vor. So könne bei seltenen Erkrankungen auf Basis einer kleinen RCT die Zulassung für eine bestimmte Patientengruppe erfolgen. Ergänzend müssten kontinuierlich RWD generiert und ausgewertet werden, um das Label zu erweitern. Insgesamt sei eine Entwicklung „von der ereignisbasierten zur kontinuierlichen Datensammlung“ zu beobachten.
Bartels warb um Vertrauen für einen angemessenen Zugang zu RWD. Aufgrund der hohen Datenschutzanforderungen habe sie „in 20 Jahren noch nie einen deutschen Datensatz ausgewertet“, sagte sie. Der Gesundheitsökonom PD Dr. Jan Zeidler, Hannover, ergänzte, dass Datenschutz nicht nur durch Anonymisierung und Pseudonymisierung zu erreichen sei. Auch andere Faktoren wie Zeitkomponenten ließen sich vergröbern.

Anne Krampe-Scheidler

Quelle: Kongress des Bundesverbands Managed Care

Literatur:

(1) Positionspapier des GKV-SV: https://www.gkv-spitzenverband.de/media/dokumente/krankenversicherung_1/telematik/digitales/Positionspapier_DiGA_2021-01-07_barrierefrei.pdf
(2) Tomašev N et al. Nature 527,116-119 (2019)


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