eHealth-Podcast Wissensarchiv

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  • Folge #76 – mHealth

    In dieser Folge widmen wir uns dem Thema mobile Health. Definitionen, konkrete Projekte und Einschätzungen über zukünftige Anwendungsfelder gibt es dabei von Prof. Stephan Jonas von der TU München, der mit Bernhard die Koffer für die Forschungsreise packt.

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    Transkription

    Und wir kommen zum Thema vom heutigen Podcast. Das ist heute mHealth oder Mobile Health in der Langform. Und ich mach den Podcast heute nicht alleine, sondern habe mir wieder einen Gast eingeladen. Das ist heute der Stephan Jonas. Herzlich willkommen, Stefan. Magst du dich mal vorstellen kurz? 

    Ja, Bernhard, danke für die Einladung. Ja, meine Name ist Stephan Jonas. Ich war zuletzt im Institut für medizinische Informatik der Unikliniik Achen. Ich habe da zwei Abteilungen geleitet. Ich habe eben einerseits die Abteilung für mobile Gesundheit und andererseits die Abteilung für Bildverarbeitung, was eher so ein historischem Gründe hatte. Anfang April bin ich dann von Aachen und die TU München gewechselt, bin seitdem hier als Professor für Digital Health fast im selben Bereich geblieben. Und ich soll hier die Brücke schlagen, zwischen der Fakultät für Informatik und der Fakultät für Sport und Gesundheitswissenschaften. Also ein bisschen weg von der Medizin und ein bisschen mehr ran an. Ja, sage ich mir den Life Sciences und fit das Bereich. Ja, und das 1. Der ersten Interviews, exklusiv für uns. Genau, aber uns natürlich, dass du als der 1. Aktionen in München hier für uns zur Verfügung stehst. Jetzt haben wir gesagt, das Thema soll so ein Mobile Health sein, du hast schon selber gesagt, bisschen Medizin und bisschen Life Sciences, wie verstehst du Mobile Health? Was verstehst du darunter? Jeder hat ja so ein bisschen seine eigene Definition. Was ich, ich sag jetzt mal, was ich meinen Studenten mit auf den Weg geben, ist eigentlich Folgendes. Also Mobile Health hat seinen Ursprung im Telemedizinbereich. Das ist natürlich dann auch aus den Smartphones ein bisschen weiterentstanden. Und das umfasst natürlich allein schon vom Namen her, einerseits die Mobilität. Das ist dann vor allem technik, also sowas wie Smartphones, Tablets, diese Wearables, die seit ein paar Jahren größer auf den Markt kommen. Aber auch, sagen wir mal, wenn man bis in die Zukunft schauen, Implantables, so Sachen, die man sich unter die Haut steckt. Und alles, was da vernetzt ist, uns den Sohric mit an Bord hat, bildet dabei mit. Und der andere Aspekt ist eben der Health-Gedanke, also die Gesundheit. Und das schließt ja automatisch ein bisschen mehr ein als eben in reihenmedizinischen Aspekt. Also die Medizin geht zum Krankheiten, wie kann ich die heilen? Aber Gesundheit umfasst ja auch sowas die primäre Prävention. Also ist es noch gar keine Krankheit da gewesen, wir wollen trotzdem, dass die Leute gesund bleiben. Natürlich Fitness und solche Bereiche. Und vielleicht noch eine Sache, die für mich, also in meiner Definition noch wichtig ist es fast auch mehr als die reihen physische Gesundheit. Also es geht natürlich darum, den Körper gesund zu halten, aber genauso auch den Geist, also emotional-psychische Gesundheit. Ist meiner Meinung nach auch ein großer Antheil vor dem Mobile ist und etwas, was man da deutlich besser abdecken kann als in anderen. Also als in einen klassischen Medizinischen Bereich, wenn man halt viel näher dran ist an der Person, die wirklich mit den Daten sind. Also die Daten generiert oder mit der Technik integriert. Das ist jetzt eine relativ große Umfang, reiche Definition ist auch ein riesiger Themenbereich Mobile Health. 

    Kann man das in ein bisschen runterbrechen, das auf konkrete Projekte mal runterbrechen, dass du mal vorstellst, was hast du in dem Bereich unter Mobile Health-Beispelhaft gemacht und initiiert? 

    Ich stelle einfach mal zwei Projekte vor, die so ein bisschen die beiden Enden des Spektrums abdecken. Bleibe vielleicht gleich beim Thema emotionale Gesundheit. Wir haben in Aachen, also das Projekt von der Kollegin mitgebracht, der Rohan Ramos. Da haben wir das Projekt Psychologist in the Pocket, was wir seit ein paar Jahren, also in meinem ehemaligen jetzt jetzigen ehemaligen Institut, dann du weiter getrieben haben. Da geht es darum, dass wir anhand von benutze Interaktion mit dem Smartphone herausfinden wollen, ob eine Depression, die einmal diagnostiziert war. Wieder auftritt, Depressionen haben ja die Angewohnheit, dass sie sozusagen in Wellen auftreten, das heißt, sie gehen halt weg, werden schwächer und kommen bei meistens irgendwann wieder. Um eben solche Phasen abzufragen, haben wir dann in einerseits Text Mining eingesetzt, also geschaut, was für Texte werden von den Benutzern in, sage ich mal, Textnachrichten, in Suchanfragen und solchen Texteingaben benutzt. Also es kennt die E-Mails und es kennt die Texte der Benutzern? 

    Genau, also das heißt, die Texteingaben werden alle mitgelockt, es gibt ja dieses Accessibility-Plugins, das heißt, die sind dazu da, um zum Beispiel so etwas wie Screenreader herzustellen. Die haben natürlich vollend zur Griffe, vor allem benutze ein Gab und können da alles mitlesen, das passiert. Das Ganze, also weil das sich jetzt 6 oder Big Brother anhört, ist in unserem Fall, haben wir das so entfickt, dass sämtliche Daten auf dem Gerät bleibt und auch dort verarbeitet werden. Das heißt, wir haben keinen zentralen Server, der das Ganze übernimmt, um es halt möglichst Datenschutz, ohne Datenschutz ein möglichst hochzuhalten und auch die Daten sich ja halt möglichst hochzuhalten. Also vielleicht zu dem Aspekt, weil das ist immer sowas, was den meisten gleich ans Herz geht, wenn man sagt, man lockt alles mit, was geschrieben wird. Und die benutzer können auch sehen, was natürlich von ihnen gelockt wurde und sie können auch für einzelne Applikationen, ich würde sagen, passwordmanager, die Applikationen deaktivieren. 

    Und dann überführt ihr das in Art Score und sagt dann im Prinzip, dieser Score gibt anliegt eine depressive Phase wie davor oder nicht. 

    Ganz genau. Also das heißt es gibt nach dem DSM, also dem Diagnostic Manual, für die psychologischen Krankheiten relativ klare Kriterien. Zum Beispiel gibt es verschiedene Kategorien, in die jetzt sage ich mal einzelne Aspekte fallen können, sowas wie psychomotorische Agitation oder Retardation. Das heißt bewege ich mich mehr oder weniger, sowas wie dieses nervöse Beinwippen, zählter zum Beispiel dazu, was jetzt nicht alleine einen Aspekt von Depressionen ist, aber halt auch einen Indiz dafür sein kann. Und es müssen über zumindest zwei Wochen müssen halt in fünf verschiedenen Kategorien, wenn ich mich richtig erinnere, darunter sowas wie auch so in Zit gedanken. Und ähnliches müssen Symptome auftricken und wenn das erreicht ist, dann sagen wir, das ist sehr indikator für eine Depression gegeben, also wir haben es da einfach an die gegebenen Scores gehalten. Also das war das gegebenen Maß, die diagnostikte aus sonst von dem Psychologen durchgeführt, quasi ein zu einstein gehalten. Und wer wird dann benachrichtigt, der Patient selber oder geht es an eine Vertrauensperson, der Familie oder wird das direkt an einen Arzt. Also einfach nur die Nachhätt hier ist jemand, der könnte wieder in eine depressive Phase rutschen. Genau, das kann sich der Patient eigentlich aussuchen. Der Gedanke vor uns war, dass man das Ganze zusammen mit seinem Therapeuten dann installiert und dann so, wenn wir die nur als Therapeuten angibt. Der kriegt dann auch nur eine Nachricht hier, es ist eben etwas, also es gibt eben dieses Indienz, dass das wieder eine Depression vorlegt. Der kriegt aber nicht die Locks, also der weiß auch nicht, warum das jetzt diagnostiziert wurde. Das kriegt überhaupt niemals jemand zu Gesicht, fast genau da ausgewertet wird, sondern der kriegt auch nur diesen Hinweis und dann eben wieder persönlich einreifen zu können. 

    Also so eine Art Frühwarnsysteme, als jetzt ein wirkliches diagnostisches Tool. Aber klingt schon mal spannend und eine M-Health-Anwendung von der ich so bisher noch nicht gehört habe, werde ich mir mal sicherlich anschauen. 

    Ja, ist auch Open Source, also kann man sich anschauen. Wir entwickeln das natürlich noch ein bisschen weiter. Da sollen jetzt gerade, wenn man sich an diese Sensorigkeit eben denkt, da soll jetzt eben genau auch Sachen reinkommen, eben um dieses Beinwippen, zum Beispiel also diese psychomotorische Agitation, Ritterdationen zu messen, sondern auch mit dazu kommen eben über natürlich die Sensoren im Smartphone. Aber gegebenenfalls so über sowas wie das Smartwatch, ein Geofencing kann man sich vorstellen. Also z. B. Gibt es auch in verschiedene Sachen, wie man geht weniger häufig aus dem Haus, man hat weniger soziale Interaktionen. Also als solche Dinge kann man dann natürlich noch von dabei auch über Sensorik dann abbilden. Klingt nacht, dann nur Ausnutzung dieser vielfältigen Möglichkeiten, die da eben durch Sensorik und eben die Texteingaben, Sozialeingaben und auch WGPS-Möglichkeiten bestehen. 

    Du hast noch ein zweites Projekt mitgebracht, sage ich. 

    Genau. Das geht es in die Komplettanrichtung, das ist halt tatsächlich was, was zwar auch im medizinischen Bereich spielt, aber eher was, ja, sag ich mal, aus dem Umfeld ist. Wir, die meisten, die medizinischen Breite arbeiten, wissen es natürlich sowas, wie henne Desinfektion generell, Desinfektion oder Hygiene im Krankenhaus ein großes Problem. Und wir haben da eine Erbentwicke, die zusammen mit Sensoranbändern, die sowohl eine Inertialsensoren natürlich drin haben, also die Bewegung des Armes dann messen, aber auch EMG-Sensor, die tatsächlich die Muskelaktivitäten der Fingermuskeln, also nicht der an den Fingerspitzen, sondern der der großen Fingermusgel, der unterarm sitzen aufnehmen. Und anhand dessen herausfinden sollen, ob sich jemand die Hände ordentlich Disinfiziert. Wir haben jetzt im Krankenhaus natürlich nicht permanent solche Armbänder an sich tragen möchte. Da haben wir das Ganze dann als E-health-Applikation entwickelt. Wir haben auch bisher sehr viel positives Feedback bekommen, haben gerade eine Studie dazu durchgeführt, die momentan ausgewertet wird, aber da kommen wir, zumindest was das Endergebnis angeht, relativ große Fortschritte sehen, sag ich mal, bei den Lernenden. 

    Habt ihr das noch mit Gamification ansetzen, verknüpft, also wer irgendwie so und so viel Prozent erreicht, der kommt ins nächste Level, oder ist das jetzt tatsächlich einfach nur einen Indikator zu sagen? Du hast alle relevanten Zonen der Hand der Finger getroffen. Da Gamification-Ansätze, ist jetzt auch drin. Für die Studie hat wir dir so ein bisschen runtergedreht, man hatte dann sowas wie so ein Scoreboard, also man konnte sehen, wie man sich jetzt entwickelt hat, man kriegt halt für jede Ausführung, für jede Einzelne, es gibt sechs Untergästen. Also was man Hand Oberflächen, Hand Außenflächen zwischen Fingern, da gibt es verschiedene Gästen für. Und für jede dieser Gästen bekommen man Score und da gibt es natürlich ein Gesamt Score, man kann dann z. B. Einfach den Verlauf sehen. Aber die volle Implementationen dieser Anwendung hat tatsächlich auch viele Gamification-Ansätze, also es gibt sowas wie Erfahrungspunkte dafür, dann gibt es Stufen, die man aufsteigen kann, also man wird quasi nachher zum Handhygiene-Hero und kann dann entsprechend damit sag ich mal angeben, wer man möchte. 

    Gibt es ja so einen Button oder ein neues Status auf dem Smartphone, dann darf man irgendwie noch eine App in einem anderen Farbe runterladen oder so? 

    Ja, tatsächlich, wir hatten so eine App-Profilbild, also es gibt im Profil halt einfach so ein Bild von der Hand und die wird halt immer saubere je weiter man aufsteigt. Also in einem Ende-Glenz, die hat richtig tollen und kriegt einen Grünchen auf. Und als Patient muss ich mir dann von einem Arzt das entsprechende Smartphone zeigen und sage, ich hätte gerne mal einmal den Blick auf diese App und wenn die Hand da nicht sauber ist, dann darf jemand anders operieren. Genau, ganz genau. Ja, wir haben ja so ein bisschen der Gedanke einfach. Und das Ganze natürlich auch später gegebenenfalls vernetzt, sodass man sich auch vergleichen kann. Jetzt nicht sage ich mal auch, eben bin ich jetzt besser als mein Kollege Xypsilons oder ein Ehr, um zu sehen, wie stehe ich jetzt im Vergleich zum Durchschnitt zu welches Krankenhaus? Also da auch wieder natürlich wichtig, die Privazere zu sichern, weil gerade das natürlich auch ich sag mal im Krankenhaus mit Betriebsrad und so weiter, natürlich ein großes Thema immer ist auch schon in Bereich Ausbildung, wo wir jetzt am Anfang unterwegs waren. 

    Ja, das klingt auch nach zwei sehr interessanten Projekten, sehr spannenden Projekten, sagen wir im Podcast ja häufig, wo siehst du insgesamt diese M-Health thematik? Also, wohin geht die Reise? Sind wir da schon auf dem Zenit der Anwendungsmöglichkeiten angekommen, wenn man so einen gar nach Hypezeikel mal betrachtet oder gibt es ja noch viel Potenzial nach oben? Also, für die Reise, klar haben wir jetzt gerade was die Wissenschaft angeht, meiner Meinung nach gerade mal so die Koffer gepackt. Wenn man sich jetzt einfach mal so den Bereich senzurig anschaut, also sich überlegt, was können wir eigentlich durch diese neuen Sensuren alles messen oder eben in sauber fünf bis zehn Jahren auch durch diese implantierbaren Daten messen? Da gibt es also bisher einfach viele Sachen, die für uns auch komplett neu und auch unbekannt sind. Zum einen nehmen wir auch immer Daten auf, die hat vorher noch niemals jemand aufgenommen und vor allen Dingen nicht in den Mengen, das heißt auch Ärzte oder Mediziner. Jetzt sind in dem Bereich komplett überfragt, weil wenn ich jetzt immer von zehn Tagen eine Aktikrafie zeige, also wieviel hat sich eine Person bewegt? Ist das jetzt gut oder schlecht? Da wird es vielleicht nur eine Handvoll Experten geben, die dazu wirklich eine Aussage machen können. Und diese Daten haben wir auf einmal über Jahre hinweggegeben, weil es ja noch immer Schrittzähler, die uns über Jahre hinweg zu sagen können, wieviel Schritte die Leute gelaufen sind. Ist das jetzt medizinisch verwertbar? Es ist gut. Wahrscheinlich schon können wir es benutzen, wahrscheinlich noch nicht, weil wir es nicht wirklich interpretieren können. Und zum anderen haben wir natürlich auch jetzt ein großes Problem mit der Qualität von den Daten, weil wir haben günstige Sensoren. Das heißt, die Datenqualität ist in der Regel bei günstigen Sensoren nicht so hoch wie das, was man bisher aus der Klinik gefühlt ist. Und einfach jetzt für uns als Informatiker, sage ich mal, für die große Aufgabe darin bestehen, einfach mit Rubensentwickeln, die diese unfassbaren Daten mängen. Von qualitativ sei man mit der wärtigen Daten auf eine gute Abstraction, auf eine Abstractionsebene zu überführen, die man sich aus Anwender, also als Arzt oder Ärztin am Ende anschauen möchte, weil das ist ja das, wo wir hinkommen möchten. Also wenn ich dann wahrscheinlich dann auch eine Verknüpfung mit vernünftiger Semantik voraus, also in dem Moment, wo ich weiß, was diese Daten repräsentieren, was diese Daten darstellen, was dahinter steckt, kann ich noch natürlich nochmal viel mehr mit den Daten machen, als wenn ich einfach nur, ich sag mal, stumpf zahlen Werteversuche zu interpretieren und in einen Mänggerüst zu packen. 

    Ganz genau richtig, und gerade da ist natürlich unglaublich wenig bisher passiert. Also ich nehme jetzt mal einfach, sagen wir mal sowas, wie so ein intelligentes Armband, die was jetzt alle als Fitnesstracker am Arm haben. Die meisten anbieterlegen ihre Daten gar nicht offen und wenn sie sie offenlegen ist meistens komplett unklar. Wie wurden die erzeugt, was bedeutet die Daten wirklich? Wie ist jetzt ein manches Zusammenhang? Also ich glaube da, wie gesagt, da sehe ich uns noch ganz am Anfang und es ist natürlich schon viel da. Also wir haben schon viel Material, deswegen sage ich auch, der Koffer ist gepackt. Wir haben unglaublich tolle Sensoren, nur was wir damit machen. Das steht noch so ein bisschen in den Sternen. Es gibt unglaublich viele gute Ideen und noch glücklich viele Projekte, die durchgeführt werden, aber bis das dann mal bei den Menschen ankommt, das wird auf jeden Fall lang etauern und dann schauen wir auf einmal weiter. Ja, also das wird noch was dauern. 

    Wo siehst du die wesentlichen Anwendungsfelder im Gesundheitswesen? Das glaubst du, was sind so Gebietebereiche, wo es vielleicht am 1. Die nächsten großen Durchbruch oder eine tolle Überraschung oder eine extrem gute Anwendung gibt? 

    Da kann ich jetzt natürlich selber nur raten. Was meiner Meinung nach passieren wird es einfach, dass sich von dem, was wir jetzt als medizinische Informatiker, von dem, was wir zu kennen. Also ich sag mal, diese ganzen Großgeräte, die den Kliniken stehen, alles was wir dort an Daten haben, das wird sich halt ganz einfach wegverlagern. Und ich glaube, der nächste große Durchbruch, sage ich mal, rein Datentechnik wird natürlich, wenn wir es schaffen, überhaupt diese Daten zu integrieren. Also wenn wir die Daten aus dem Feld, die jetzt schon erzeugt werden, mit den Daten in der Klinik zusammenbringen, uns dann sehen können, was gibt es denn dafür zusammenhängen. Aber ich sage jetzt, was das nächste Gadgets sein wird, was alle überzeugt. Ich bin mir sicher im Bereich Diabetes, wenn doch sehr, sehr viel kommen, einfach weil das ein großes Themenfeld ist, was viele interessiert. Stimmt Google hat ja schon angefangen, an Kontaktlänze zu forschen, die den Blutzucker quasi messen soll oder Gewebezucker messen soll. Ich bin mir sicher in diesem Bereich viel kommen, aber genau so auch Kardiologie. Also das ist ja das ganz naheliegende für diese ganzen Fitness-Tracker. Da frühwahren Systeme zu entwickeln, für kardiologische Vorfälle zu schauen, was es überhaupt, von dem, was ich täglich mache, für meinen Herz gesund oder was es eben auch ungesund für meinen Herz ist, für personalisierte Medizin, also wirklich, wo ich der Person sagen kann. Wenn du mit deinem Herz deinem über/unter/normal-Gewicht sollst, vielleicht jetzt diese Verratrute nicht nehmen, sondern fall doch lieber durchs Tal. Das betrifft es natürlich auch beides Felder, die stark vom Nutzer natürlich auch getrieben werden. Da geht es nämlich eben über diesen Freizeit Spaß. Ich weiß wie viel Schritte und Ballkontakte ich heute beim Fußball hatte hinaus, sondern es geht um die eigene Gesundheit, um mit einer Krankheit umzugehen. Also was zu manage, da ist natürlich auch ein anderer, das ist ja mal leidensdruck bei solchen Patienten mit chronischen Erkrankungen dahinter und natürlich eine andere Nutzer Erwartung, wenn es ein selber in irgendeiner Form betrifft. 

    Ja, absolut richtig. Also ich glaube, das wird auch die Schwierigkeit werden von diesen ganzen, sag ich mal, auf eine zukünftigen Anwendung, die dann kommen werden, weil wie du sagst, also Patienten, die in Erkrankung hatten, das heißt, wo wir eine sekundäre Prävention reingehen. Sie haben natürlich einen enormen Wunsch, auch solche Sachen einzusetzen, wo ich, also persönlich so ein bisschen pessimistisch sind, ist einfach die primäre Prävention. Wie kriegen wir das? Wie kriegen wir Leute wirklich dazu, solche Dinge zu wenden? Wie kriegen wir die Leute dazu, sich gesund zu ernähren, mehr Sport zu treiben? Und das auch dauerhaft, weil natürlich so einen kurzfristigen Novelty-Effekt, den kriegt man immerhin. Aber wie kriegt man das hin, dass das Ganze auch möglichst verstehtig für die überjahren wecken? Da komme ich jetzt quasi genau in dieses Feld, wo jetzt auch meine neue Professur liegt und ich hoffe, dass ich das so beitragen kann. 

    Ja, das klingt auch extrem spannend. Wir bleiben am Ball und werden das auch weiterhin verfolgen. Für diejenigen, die jetzt gerade nicht so alles mit schreiben konnten, wir packen natürlich auch ein paar Links zu den Projekten mit in die Show Notes, werden da noch mal ein paar Beispiele verlinken. Für diejenigen, die sagen, das ist so spannend, da möchte ich vielleicht noch mal einen tieferen Blick reinwerfen. 

    Mir bleibt natürlich vielen Dank zu sagen, Stefan, das war, glaube ich, einen interessanter Einblick in diese M-Healthwelt, die doch sehr komplex und vielfältig ist. Und ich wünsche dir auf jeden Fall einen guten Start in München. Ja, herzlichen Dank. Und danke, dass du da sein Durftw. 

    Shownotes

  • Folge #75 – Pflege-IT, Gemeinschaftsproduktion mit Übergabe-Podcast

    In dieser Folge geht es um die IT-Unterstützung in der Pflege. In dieser Spezialfolge haben wir Franzi und Alex vom Übergabe-Podcast zu Gast. Oder sie haben uns zu Gast. Je nachdem wie man es sieht bzw. wo man es hört. Es ist also eine Gemeinschaftsproduktion zum Thema „IT-Unterstützung in der Pflege“. Thematisch geht es um IT in der Pflegeausbildung bzw. im -studium, welche konkreten Unterstützungsmöglichkeiten es gibt es und auch um die Gründe, warum Deutschland hier leider nicht so weit vorne ist.

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    Herzlich willkommen, wir sind Übergabe der Podcast und wir beschäftigen uns mit Pflegerischen Themen, mit ja neuen Entwicklungen im Bereich der Pflegewissenschaft und Pflegeforschung und haben schon einige Themen und Folgen veröffentlicht, die ihr unter unserer Homepage Übergabe-Podcast.de findet und wir freuen uns sehr, dass wir von dir heute zu der besonderen Folge eingeladen worden sind und wir zu dem Thema Digitalisierung in der Pflege uns austausch können. Kannst du ja, wer seid ihr beiden? Ich bin Franzi, ich bücke den Gesundheits- und Krankenpflegerin und studiere derzeit Pflegewissenschaft an der Universität Witten/Herdecke. Ja, ich bin Alex, ich bin wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität in Bielefeld und beschäftige mich da mit Digital Health bzw. Fragen um die Digitalisierung und Technisierung in der Pflege. 

    Wunderbar, deswegen seid ihr quasi die perfekten Gesprächspartner. Wir sind der E-Health Podcast, sind inzwischen schon bei Folge, ich glaube, 75 ist das dann, machen das seit drei Jahren. Wir sind drei Professoren, zwei kommen von der HTWG in Konstanz, am schönen Bodensee und es gibt noch einen aus Kriefeld, also bei euch so ein bisschen in der Ecke da oben und wir kümmern uns eigentlich ums Thema Digitalisierung und Gesundheitswesen und weil wir Pflege noch nicht hatten, haben wir gedacht, das ist vielleicht eine super Sache, weil es hoffentlich für eure Hörer interessant ist und auch für unsere. 

    Ja, wir haben mehr oder weniger so eine Art Agenda. Soll du Agenda, hab ich es, glaube ich, genannt vorbereitet, sind jetzt schon beim Punkt drei. Ich würde dir einfach kurz vor ein Länderser vielleicht so ein bisschen roten Faden habt ihr Hörer. Wir haben uns gedacht, dass am Anfang eher vom Übergabe Podcast ein bisschen schildert, was ihr an IT Unterstützung schon kennt und was ihr auch vielleicht schon im Studium in der Ausbildung dazu hatte, ob das ausreichend war und danach wird mich interessieren, was ihr euch wünscht, wie ihr euch das vorstellt. Und als vorletzten Punkt könnte ich dann sagen, was ist derzeit so gibt, was dafür für Sachen passieren auf dem Markt und dann können wir wieder gemeinsam bewerten, wie diese Ideen angekommen sind. 

    Vielleicht sollten wir einfach noch ganz kurz abgrenzen, um welchen Bereich wir uns jetzt hier drehen. Also ich komme eigentlich eher aus dem stationären Bereich, also aus dem Krankenhausbereich. Da bin ich relativ fit, wenn es jetzt um eine Hinterstützung im ambulanten Bereich geht, ist es ein bisschen schwieriger. Für mich zumindest von daher sollen wir im stationären Bereich bleiben erst mal. 

    Soll ich einfach mal anfangen? Ja, also ich habe auch im Vorfeld der Folge jetzt irgendwie ganz lange überlegt, was ich eigentlich so in der Ausbildung und im Studium, was mir begegnet ist und mir ist tatsächlich eigentlich so fast gar nichts eingefallen. Ich habe wieder im Studium irgendwie inhalte zu IT Unterstützung gehabt und habe auch während der Ausbildung und auch in der Zeit, die ich im ambulanten Dienst verbracht habe, leider so nichts kennengelernt. Also das, was ich jetzt so kenne, was ich jetzt quasi praktisch nicht kennengelernt habe, was ich so halt kenne, ja kann man glaube ich würde ich sagen, so in zwei Kategorien einteilen, die eine Kategorie ist irgendwie für mich so Kommunikation. Also da geht es irgendwie um Verbesserung des Austausch zwischen beteiligten eines Pflegearrerungsmost zum Beispiel, also zwischen Pflegenden und dem ärztlichen Personal, die Bezugsperson haben wir jetzt im Krankenhaus jetzt vielleicht nicht unbedingt so in den IT-Systemen, mit drin in der ambulanten Pflege dann schon eher als zum Beispiel über eine ja elektronische Pflegeflatform, wo man halt zum Beispiel wie Tab Parameter eintragen kann, die dann ja von anderen Leuten auch einsehbar sind oder eben ja sowas wie eine Ortsunabhängige Messung von Parametern oder ja jetzt habe ich wieder ein ganz kurzen Schwenk in die ambulante Pflege, sowas wie Notrufsysteme, genau für Pflegebedürftige Menschen oder sowas. Und dann so ein Zweiter Punkt, der mir noch eingefallen ist, wer das Thema Dokumentation, also zum Beispiel das ja der Pflegeprozess der Pflegenden eben durch IT ja irgendwie effizienter oder auch transparenter gestaltet werden kann, der ist mit an das E-Pah eingefallen, also das Egegnisorientierte Pflegeassessment. Ja, perfekt, das hat nicht sonst später auch noch genannt, ja? Genau, also das soll ja so den Pflegebedarf und den Zustand der Patientinnen und Patienten abbilden. Ich kann da als Pflegende die Beeinträchtigung und die Fähigkeiten, die einen Punktwerten abbilden zum Beispiel und es gibt halt unterschiedliche Versionen dafür, es gibt eine Version für die Akutpfleger, wo wir dann jetzt uns jetzt im Krankenhaus befinden für die Pediatrie und auch noch ja für die Langzeitversorgung zum Beispiel. Und das kann eben dann dadurch auch die Kommunikation nochmal unter den Gesundheitsprofessionen verbessern. Dann ist mir dazu dann auch direkt noch das LEP eingefallen, also die Erleistungserfassung in der Pflege, die kommt glaube ich sogar auch aus der Schweiz dann und ja, da geht es eigentlich darum, dass Intervention halt über dieses LEP abgebildet werden und dann auch immer wieder verwertet werden, so man zum Beispiel doppeldokumentationen ja, ausschließend kann und das sind die Dinge, die mir eingefallen sind. 

    Ich habe fast damit gerechnet, dass es im Studium der Ausbildung sogar kein Thema war, weil ich ja schon glaube, dass auch wenn es jetzt noch nicht überall, gerade in Deutschland, in der Pflege angekommen ist, ist das ja sicher ein Thema, womit sich Pflegekräfte definitiv beschäftigen werden. Privat macht man es sowieso, im Beruf ist das noch nicht so angekommen. 

    Alex, was bei dir genauso hast du auch in dem Bereich gar nichts gehabt beim Studium in der Ausbildung? Ja, also ich habe mir auch erst mal Gedanken dazu gemacht und ich fand die Frage eigentlich sehr interessant. Also ich habe mich erst spät mit dem Thema eigentlich auseinandergesetzt in meinem Masterstudium. Da ging es um die Robotik oder Einsatz von Robotik in der Pflege, aber wenn ich jetzt so rückblickend auf meine Ausbildung oder auf das Bachelorstuhl zurückgucke, gab es eigentlich kaum Schnittstellen oder Schnittpunkte, wo Digitalisierung oder auch Technisierung oder auch Einsatz zum Beispiel von Hilfsmitteln nur, die noch nicht mal digital sein müssen, thematisiert worden ist. Man kann feststellen, dass jetzt im Moment es viele Projekte gibt, beziehungsweise Bemühung, dass solche Dinge in das Curriculum oder in die Ausbildung mit aufgenommen werden. Ich persönlich bin erst eigentlich so in der Arbeit, beziehungsweise im Masterstudium, dann damit konfrontiert worden oder habe mich damit auseinandergesetzt und ja ich kann das was Franzi sagt, also das einzige, ich bin halt mit elektronischer Pflegedokumentation, das habe ich in der Klinik mit erlebt und dann zum Beispiel, also Telemetrieüberwachung von Patienten, die Monitorpflichtig waren, beziehungsweise so die digitale Steuerung zum Beispiel von Perfisoren oder Infosomaten so etwas, aber allgemein muss ich sagen, dass innerhalb der Pflege es noch sehr wenig Bereiche gibt, wo Digitalisierung oder digitalisierte Anwendung oder Technikziehungsweise zur Anwendung kommt. 

    Ich würde noch ganz gerne ein bisschen tatsächlich bei der Ausbildung bleiben, die Frage ist, wie schätzt ihr das denn ein, ist das richtig so, dass in der Ausbildung im Studium so was nicht habt, ist das gar nicht notwendig, ist die Zeit zu knapp oder wäre es vielleicht doch sinnvoll, wie seht ihr das? 

    Ich glaube sind ja ganz viele unterschiedliche Punkte, also ich glaube, dass das total wichtig ist, dass in die Ausbildung oder mit ins Studium reinzunehmen, weil es gibt glaube ich genug Studien, die zeigen, dass so ein Implementierungsprozess von IT-System oder technischen Unterstützungssysteme im Daran scheitern, dass Leute sie dann in der Praxis nicht anwenden. Ich meine klar, die sind vielleicht auf der einen Seite nicht unbedingt anwendbar oder nur bedingt anwendbar, da sie irgendwie vielleicht oft nicht zusammen mit der Zielgruppe irgendwie entwickelt wurden, aber so eine Sozialisation quasi von Anfang an mit solchen Systemen im Berührung zu kommen ist, glaube ich ganz wichtig, um sie auch hinterher dann irgendwie weiterzunutzen. Auf der anderen Seite wissen wir irgendwie auch alle, wie ich sag mal, vollgestopft die Ausbildung und auch das Studium sein kann. Und das ist vielleicht ja schwierig ist, so etwas noch unterzubringen, allerdings glaube ich, dass wir darum in Zukunft nicht drum rumkommen. 

    Also ich glaube auch die Vorteile, die mit solchen Unterstützungssystemen oder mit IT da einhergehen, einfach glaube ich den größeren Mehrwert noch haben. 

    Also ich sehe das ganz genauso wie Franzi und gerade in der praktischen Ausbildung gibt es ja immer mehr Skills-Labs und da könnte man sozusagen den Umgang mit digitalen Technologien gut integrieren und die Anwendungen eigentlich auch Schulen oder auch die Aufklärung darüber und ich glaube eines der Hauptprobleme ist noch, dass es halt noch keine richtige Regelung im Krankenpflegegesetz gibt, wo sozusagen die Inhalt her der Pflegeausbildung geregelt sind und da muss halt wirklich der Gesetzgeber klar formulieren, dass ja digitale Anwendungen da auch besonderen Einzug halten. 

    Die Frage ist natürlich auch, ob man das jetzt explizit so nennen muss, ob das ein eigenes Modul sein muss oder ob man das nicht einfach überall viel einbinde. Das wenn ihr zum Beispiel die, was sind das die Aktivität in das täglichen Lebens, der sich ja genau gehabt, da gibt es ja auch Möglichkeiten, dass man das irgendwie über IT-Lösungen erfasst und dass man ja nur Änderung eintragen muss, etc. Also die Frage ist natürlich, bis ob das eine eigene separatige Veranstaltung sein muss oder ob man das überall so ein bisschen als Querschitzthema einbindet. Ja, vielleicht ist es ein bisschen organisch da sogar, wenn man es mit einbindet, anstelle jetzt extra Modul nochmal für ein extra Thema zu machen. 

    Jetzt habt ihr beide ja auch gesagt, dass ihr Erfahrung habt bei IT-Lösungen und habt ihr zu dir die Klassiker eigentlich gesagt, was davon, oder wie, wie habt ihr denn jetzt die Software wahrgenommen? Also jetzt sind wir mal ein emotionales Verhältnis von euch zu dieser IT-Unterstützung, eher positiv oder eher negativ. Wie seht ihr das? 

    Also ich fand eigentlich den Umgang immer sehr positiv damit. Kann vielleicht daran liegen, dass wir einfach so die Generationen sind, die sowieso mit Computern aufgewachsen sind und darum, vielleicht der Umgang auch gar nicht so schwer fällt. Wenn ich so auch meine Kollegen denke, war es sehr ausgeglichen, also einige Fanden sehr gut die anderen, die es nicht so befürwortet haben, die haben dann auch weniger genutzt bzw. Auch nicht so richtig angegeben. Ist das so ein altes Ding? Ich glaube, ich bin da irgendwie immer noch wieder bei der Sozialisation. Also ich glaube, wenn ich irgendwie von Anfang an lerne mit solchen Dingen umzugehen, dann ist vielleicht meine Scheu auch einfach nicht so groß und vielleicht auch meine Neugier noch mal anders obwohl man das natürlich jetzt auch nicht pauschal sagen kann, dass sich Menschen, die vielleicht ohne Handy oder ohne Pizier auch gewachsen sind, dafür jetzt nicht interessieren das glaube ich nicht, aber ich glaube, die Hemmschwelle ist vielleicht einfach niedriger bei unserer Generation, sage ich mir so. Kann ich mir vorstellen? Und damit was du deutlich präzise als ich mit meinem Lapidar im Einwand ist, das ein altes Thema, genau das meinte ich aber der Mitte heißt, hast du dich deutlich besser ausgedrückt, hat sich jetzt hier genau. 

    Wenn ihr jetzt dann so die Anwendung aufgezählt habt und das Vergleich zu all täglichen Leben, also jetzt nicht zum Berufsleben, was würdet ihr sagen, wo der Digitalisierung gerade größer ist, im privaten Leben da mehr in der Arbeit? Ich würde sagen also wenn du es aktuell mit der Praxis vergleichst, nutzt man primär im privaten Bereich, glaube ich deutlich mehr Apps oder zum Beispiel Computer-Anwendungen wie auf einer Praxis, weil die Pflege einfach, einfach eine Tätigkeit am Menschen ist und nicht so viel Raum für Dokumentation eingenommen wird und ich glaube so die andere Versorgung überwiegt noch teilweise. Ja jetzt haben wir ja irgendwie auch schon ganz viel über uns gesprochen. 

    Christian, wie ist das damit dir? Was kannst du denn so an Anwendung? 

    Ja, mir ist tatsächlich relativ viel da untergekommen. Hier wird es vor kurzem mal nachgerechnet. Ich mache seit 20 Jahren mehr oder weniger Software für Krankenhäuser, egal ob es jetzt dann für die klinische Forschung ist, das was ein kleines Intermette war eigentlich hauptsächlich tatsächlich im Kissbereich, vielleicht eine Möglichkeit, so ein bisschen darzustellen, was alles geht und auch die Angst zu nehmen, manchen Leuten, dass es bei der Digitalisierung der Pflege jetzt nur schwarz oder weiß gibt, also dass wenn die Digitalisierung dann einzuckerhalten hat, dass man gar nicht mehr am Patienten ist und den gar nicht mehr berührt oder sich vielleicht auch emotional und mir kümmert, würde ich ganz gerne mal so ein Patienten durchlauf und Krankenhaus machen. Und ihr unterbrechen mich einfach, wenn ihr was gut findet oder schlecht oder wie auch immer. Es ist ja ein Podcast, das soll ja ganze… Soll ja leben und die Leute sollen ja… Sollen ja gespannt zu hören. Eine Sache, die ich immer noch nicht verstehe, warum das nicht überall gemacht wird, ist so eine Art Patientenself check-in. Wenn ihr fliegt, checkt ihr euch vorher ein und gebt die Daten ein. Das passiert im Krankenhaus nicht. Wenn ein Patient also sich anmeldet, in der Aufnahme, beispielsweise oder wenn er in der Aufnahme sitzt, wird er viel gefragt, wenn er danach erst den Arzt das erste mal sieht, wird er gefragt wird. Eine Familienanamnese gemacht, das wird aufgenommen, welche Medikamente er nimmt, etc. Das ist alles sehr zeitintensiv. Das ist eine Art Stresssituation für den Patienten häufig und da frage ich mich, warum sowas bei den Leuten, die das machen wollen, bei den Patienten nicht schon zu Hause passiert. Da haben sie die Medikamente noch neben sich liegen. Sie können das in Ruhe raus suchen, sie können vielleicht nochmal telefonieren, um herauszufinden, ob vielleicht der Vater doch eine Hüftisplasie hatte, was was ich was. Können die Daten eintragen und dann muss nachher die Pflegekraft und auch der Arzt das Ganze nur noch evaluieren und durchgehen und fragen. Das heißt, da würde man tatsächlich Zeit sparen und wer fast meiner Meinung nach eine Win-Win-Situation. Natürlich gibt es genug Situationen, wo das nicht passieren kann, bei Patienten, die nicht so fit sind, bei Notfällen, etc. Aber ich würde mal zu den Daumenpeilen bei, also nicht ein Drittel bis Hälfte der Patienten, könnte das durchaus Sinn machen. Und wahrscheinlich vor allen Dingen bei geplanten? Genau, bei elektiven Fällen, ganz genau. 

    Was gibt es weiter? Natürlich, das ist jetzt kein Hexenwerk, wär’s geschickt, wenn die Daten, die jetzt erhoben werden, die gemessen werden, dann vom Yas-Off-Papier auf geschrieben werden, in die Akte eingetragen werden. Wenn dort die Medizintechnik so weit ausgetauscht wird, dass die Geräte selbstständig messen und die Daten auch selbstständig melden, sodass man das eben nicht mehr machen muss, also auch hier quasi eine Zeit ersparen ist. Das passiert in einigen Fällen schon, ist aber glaube ich nicht überall flächendeckend umgesetzt. 

    Das andere, was glaube ich, viel bringt, Franziska, du hast es vorhin schon gesagt, Eva, es gibt ja diese unterschiedlichen Pflegeprozesse, also dass man sich informiert, zum Patienten, Pflegediagnosen definiert, Pflege, Ziele definiert, dann Maßnahmen plant, durchführt, evaluiert und so weiter. Jetzt kenn ich es so, dass die Pflegekräfte sagen, häufig, dass sie das und wir hatten in der Ausbildung im Studium, aber dass sie nachher keine Zeit, wir haben tatsächlich sofort zu gehen. Wie seht ihr das, macht ihr das so, vermutlich nicht, oder? Ich glaube, viele machen das nicht mehr so nach dieser Struktur, sondern machen das einfach so intuitiv. Im Plizit. Im Plizit. Das erfordert halt einfach nicht mehr so die Struktur, deswegen ändert sich vielleicht auch die Dokumentationsweise einfach so. Was natürlich einige Nachteile hat, wenn man das nicht dokumentiert und es jetzt eine Achtung übergabe, gibt es ja immer, dann sind solche Sachen, die natürlich nicht dokumentiert sind, kann es sein, dass die verloren gehen. Und da ist jetzt, sind wir quasi bei dem nächsten, bei der nächsten IT-Unterstützung, die schon relativ weit in Deutschland, der Schweiz, zumindest, weil sich da im Einsatz ist, das ist eben diese E-Page-Schichte, das heißt, es gibt ein Assessment, es werden einige Fragen ausgefüllt und hand dieser Fragen weist dann eine Wissensbank im Hintergrund, welche Pflegediagnosen abgeleitet werden, welche Maßnahmen abgeleitet werden und schlägt diese direkt vor. Kann PKMS dort ableiten, etc. Also theoretisch kann man sich vorstellen, jetzt gerade beim Fachkräftemangel, das vielleicht besonders ausgebildete Leute, examinierte Krankenpflege oder Pflegekräfte. Dieses Assessment machen, von dem natürlich dann sehr viel abhängt und das System schlägt dann im Nachhinein die Maßnahmen vor. Man hat also einen relativ kurzer Zeit einen fertigen Pflegeplan, den man natürlich noch anpassen kann. Das ist glaube ich so ein Bereich, wo IT-Unterstützung durchaus hilfreich ist. Vor allem, wenn man weiß, dass diese Algorithmen dahinter auch regelmäßig neu evaluiert werden, also da gibt es eben auch Pflegewissenschaftler, die dann das anpassen und die Fragen halt immer auf dem aktuellen Stand halten. Weil du, die und die Frage mit jahr beantwortet hast, gehen wir davon aus, dass er vielleicht, dass der Patient keine gute räumliche Orientierung hat und deswegen schlagen wir folgende Maßnahmen vor, um euch zu die übernehmen. Dann hagst du die vorne einfach an und daraus wird dann direkten Pflegeplan gemacht, der dann zum Beispiel auch wieder auf von mir ist ein mobiles Device gespielt werden kann, wo dann man das Pflegekraft nachgucken kann, was es denn heute jetzt vielleicht noch zu tun gibt und die Sachen einfach abhaken kann, indem man draufklickt und dann hat man vielleicht auch direkte Leistungserfassung gemacht. Also das ist das, wie ich es mir eigentlich vorstelle, dass das System ein unterstützt, dass man die Sachen schneller macht und dass man dann hoffentlich mehr Zeit tatsächlich beim Patienten hat. 

    Da kann keiner was gegen sagen, das ist wie ich bin für Weltfrieden, werzeit 5 Patienten? 

    Vielleicht schneide ich das rein. Du hast vollkommen recht und ich glaube, das ist auch der richtige Weg, aber vielleicht kannst du dann noch mal drauf eingehen. Also was im Moment vielleicht in Deutschland so hinderliche Faktoren sind, warum wir noch nicht so weit sind. Also war ich gerne, ich mache vielleicht das Ding noch ein bisschen zu Ende. 

    Was ich auch noch eine ganz ganz ganz smarte Geschichte fand, letzten ja auf der, auf der Konhet, also so eine IT-Messe fürs Gesundheitswesen hat ein startup eine intelligente Klingel vorgestellt, Klinisurf heißen die und was die machen, das ist eigentlich eine Art App, das heißt der Patient klingelt nicht einfach stumpf nach Hilfe, sondern wenn er dazu in der Lage ist, kann er schon direkt eine Informationen mitgeben, was er denn jetzt haben möchte. Also das Beispiel, was dann sehr eindringlich war, war das Patient klingelt, dann kommt je nachdem vielleicht tatsächlich ein Examinit viel gekraft läuft dahin, fragt was ist denn los? Ja, ich brauche ein Wasser, läuft die wieder zurück, holt ein flascher Wasser, stellt es dahin, ist viel Zeit verloren gegangen. Wenn jetzt die App, wenn man der Patient schon sagt, er hat Durst und diese Information direkt mit übermittelt wird und nicht einfach nur ein Klingelt holt, dann kann man ersten sagen, okay, das geht nur um was zu trinken, das schicken wir dann vielleicht an eine Hilfskraft und die weiß auch schon was Sache ist, läuft nur einmal und nimmt es Wasser eben entsprechend mit und die tatsächlich eine ausgebildeten Pflegekräfte haben dann vielleicht auch mehr Zeit, um die die anderen Sachen, die vielleicht relevanter sind oder für die zu wenig Zeit ist, also so eine Art intelligente Klingel. Das finde ich zum Beispiel richtig gut, weil wie oft ist es so, dass auch mehrere Patientinnen und Patienten gleichzeitig klingeln und dass einige Klingeln vielleicht viel dringend ist als das andere, und man vielleicht dann so ein bisschen priorisieren kann, welchen Weg ich jetzt zuerst und oder wo reicht es vielleicht, wenn ich erstmal eine Hilfskraft hinschicke? 

    Ja, ich habe ja von bisschen haben wir über diese Epa zäh gesprochen oder eine Epa acute care. Das heißt, wenn nachher aus einer elektronischen Planung die Maßnahmen raus purzeln, jetzt ein bisschen verniedlichen gesprochen und kann es ja eine elektronische To-do-Liste geben, also eine Sache, die man abhaken kann und dann vielleicht Sachen hoffentlich nicht vergisst, die vielleicht auf mobilen Devices dann vorliegt, was man sich davor stellen kann, was es auch gibt, dass man diese Maßnahmen eben auch kombiniert mit zum Nachschlagewerk, also wenn jetzt jemand vielleicht irgendeinen Handgriffe oder irgendeine Sache nicht so häufig macht, dass er einfach draufklickt und sagt, zeigt mir Hilfe und dass dann entsprechende Literatur dazu aufgeht und das Ganze nochmal gezeigt wird. Oder aber man kann sich auch vorstellen, es ist ja gerade in der Gesundheitspolitischen Diskussion großes Thema, dass wir Pflegekräfte aus anderen Ländern holen, dass dieser To-do-Liste, was es also zu tun gibt, von mir ist auch auf einer anderen Sprache einfach dargestellt wird und die dann eben ihre Hilfe auch in einer anderen Sprache erhalten, also dass wir so die Qualität steigern können. Aber vielleicht könnt man nochmal kurz, wir haben viel aus der Perspektive der Pflegenden gesprochen, fallen die vielleicht nochmal so vielleicht zwei, drei Dinge ein, wo die Patienten vielleicht ihre Perspektive oder vielleicht ihre Wünsche so mit äußern können. Also warum sollte im Krankenhaus nicht genau das gleiche passieren, was in anderen Branchen auch passiert, nämlich dass man immer mehr Aufgaben zum Kunden verlagert. Patient, wenn er stationär ist, hat ja relativ viele Zeiten, wo er gerade nichts macht, warum soll man diese Zeiten nicht nutzen, um ihn aktiv ins Behandlungsgeschehen einzubinden. Also warum soll er in der Zeit während er im Bett liegt und vielleicht auf die nächste Maßnahme wartet, nicht schon mal seinen Schmerztagebuch selbst ausfüllen, viel genauer, viel Präziser, in einer App, in einer Krankenhausapp, als wenn jetzt eine Pflegekraft kommt und diese Sachen erfragt und das Ganze dann mit Stift auf Papier nicht erschreibt. Und in so einer App kann man sich natürlich noch viel mehr Sachen vorstellen, in so einer Krankenhauspatientenapp. Warum soll über eine Krankenhausapp nicht z. B. Auch der Patient erinnert, dass er jetzt die Medikamente einnehmen soll und bestätigt, dass dann dort könnte man die Behandlungsqualität steigern. Warum soll der Patient nicht vorher schon sehen, was es morgen zu essen gibt, um das eben auch über diese App machen. Warum soll er nicht im Kiosk unten im Krankenhaus Sachen bestellen und die liefern die Sachen dann entsprechend hoch. Also der gibt’s ja ganz viele Sachen, die möglich sind. 

    Also mir ging es darum, dass wir nochmal so ein bisschen so auf die Perspektive des Patienten, die noch mal so ein bisschen Fokus holen. Geht ja noch weiter. Also häufig weiß der Patient ja auch gar nicht so richtig, wann mit ihm was passiert. Also obwohl es jetzt irgendwelche Termine gibt, die in System stehen oder im Terminkalender, kann es ja durchaus sein, dass er da nicht entsprechend informiert ist oder auch gar nicht weiß, wann jetzt wo was passiert. Wenn man an IT-System hat und die Aufträge z. B. An die Radiologie, an die Füße, Therapie, etc. Elektronisch rausgehen, warum soll der Patient dann nicht so eine Art, auch Terminkalender bei sich im Handy haben, dass er weiß, okay, in einer Stunde gehe ich runter in die Radiologie. Also vielleicht finden die Termine dann auch verlässlicher statt, vielleicht wird ihm auch angezeigt, wie er dahin kommt. Also da gibt’s ganz viel, wie man auch die Patienten mehr einbitten kann, wie man die Patienten zu Friedenheit auch sicher erhöhen kann. 

    Ja, ich finde so an den Beispielen wird noch mal klar oder deutlich wie sehr gewisse IT-Infrastruktur bzw. Digitalisierung, wie man das auch mit den Qualitätsmanagement eigentlich sinnvoll verknüpfen kann und was sich da noch mal für Potenziale irgendwie ergeben. 

    Definitiv. Genau, wir haben ja sehr viel über die Vorteile gesprochen und wie sozusagen der Krankenhausalltag sich damit verändert, aber was willest du vielleicht noch mal so zu Datenschutz sagen? Es gibt ja viele Dinge, die auch zum Bereich oder in der Arbeit mit Vulnerabel im Gruppen eigentlich erwartet werden. 

    Ja, das ist ein ganz großes Thema, in Deutschland tatsächlich eine große Angst, die auch wahrgenommen werden soll, die sicher auch geschichtlich begründet ist und wir haben sehr strikte Gott sei Dank Datenschutz vorgaben, die SKVO wird sich ja jetzt jedem ein Begriff sein, seit dem seit dem letzten Jahr das Problem ist, wenn man IT-Systema einsetzt, die schlecht parametriert sind oder die schlecht gebaut sind, dann kann so ein schlecht gebautes System natürlich große Datenmengen auf einmal freigeben. Wenn ein System allerdings gut gebaut ist und richtig auch eingestellt ist, dann sage ich, dass ein IT-System durchaus Datenschutz technisch viel besser sein kann als jetzt eine Papier-Akte, die vom Jahr es auf dem Flur steht und wenn man sich einen weißen Kittel anzieht und dann, wenn viel los ist, sich dahin stellt, würde ich sagen, das relativ viel Leute dann ein, nicht direkt ansprechen, sondern an einem vorbei gehen und dann kann man sich das auch anschauen. Also von daher ist das ein Thema, das muss man permanent im Hinterkopf haben, man muss die Systeme sicher bauen, wenn es aber alles gut und sicher gebaut ist, dann ist es eher Datenschutz technisch und Vorteil. 

    Was würdest du denn sagen, weil wir haben am Anfang viel über Ausbildungsinhalte gesprochen, was wäre da eine Meinung nach sinnvoll für die Pflegeausbildung, was zum Beispiel Pflegende so im Hinblick auf den Datenschutz vielleicht wissen müssen oder ob sie überhaupt über die Funktion um 20 Bescheid wissen müssen oder reicht es einfach, wenn sie sich in der Anwendung beispielsweise mit digitaler Technologie auskennen. 

    Also ich glaube auch, dass ein eigenes Fach digitalisierung nicht derzeit vielleicht noch nicht zwingend notwendig ist in dem Pflegestudium oder in der Ausbildung, ich finde aber, dass das überall als Quersionsthema reingehört, so wie ich es vorhin gesagt habe, dass man natürlich die theoretischen Konstrukte erklärt bekommt und die Sachen dann vielleicht an Systemen sich mal anschaut. Im Datenschutz glaube ich reicht es, wenn man sich vielleicht mal eine Vorlesung 90 Minuten damit beschäftigt, dass man nachher einfach die Grundbegriffe drauf hat und weiß, dass es zum Beispiel einen Datenspaarsamkeitsgebot gibt, dass man Daten also nicht ohne einen konkreten Grund aufzeichnen darf. Dass nachher die Daten auch zum Beispiel im Krankenhaus auch nur von den Leuten eingesehen werden dürfen, die dafür einen validen Grund vorweisen können, also zum Beispiel an der Behandlung beteiligt sind. Einfach diese theoretischen Konstrukte vorstellt und dann einfach ein paar Beispiele sagt, wie das dann vielleicht auch gehandelt werden soll. Also auch mit zu Sachen wie, man hat Wildpatienten in einem Krankenhaus oder wenn jetzt vielleicht ein Mitarbeiter des Krankenhauses im eigenen Krankenhaus behandelt wird, das sind alles so Spezialfälle und wenn man da diese konkreten plastischen Beispiele gegenüber stellt, an die Datenschutzanforderungen hat man es mindestens ein bisschen Gefühl dafür. Ich finde aber auch wichtig, dass es immer so ein zweigespannend Datenschutz ist total wichtig, ich hoffe, dass es jetzt rübergekommen darf aber auch nicht dazu führen, dass man an Innovationen nicht mehr teilen nimmt. Der muss gegeben sein, der muss man auf achten. Aber wenn nachher irgendwann die Patientenbehandlungsqualität darunter leidet, weil eben Daten nicht auffindbar sind, obwohl sie vielleicht vorlagen, dann ist es natürlich auch schon wieder so ein bisschen zweischneidiges Schwert finde ich. 

    Okay, jetzt haben wir ganz viel schon über Deutschland gesprochen. Wie sieht es in den anderen Ländern eigentlich aus? Was ist da, warum haben die ähnliche Probleme wie wir oder sieht es da ganz anders aus? 

    Also, das ist schwierig in Deutschland. Wir haben das, wisst ihr ja auch, wir haben durchaus ein kompliziertes System mit Selbstverwaltung, mit Harten, Toren-Trennung etc. Von daher muss man leider sagen, dass wir, was diese ganze E-Health oder IT im Gesundheitswesen dramatisch zurückliegen, vergleich mit anderen Ländern, die Battlesmann-Stiftung hat beispielsweise jetzt vor einem Monat oder so. Eine Studie rausgebracht, ich meine es waren 18 Länder untersucht, wie weit dort die Digitalisierung fortgeschritten ist. Rat hat mal wo Deutschland gelandet ist. Plan 17. Nicht so weit vorne, genau, auf Platz 17 tatsächlich. Das ist dramatisch, also wenn man in andere Länder geht, natürlich in skandinavische Länder nach Israel etc. Das ist alles Amerika, die sind alle durchaus weiter, dort sind die Akteure besser vernetzt. Man kann da austauschen, das ist eine Sache, die meiner Meinung nach total wichtig ist. In der Schweiz ist es so, dass die Pflegekräfte auch dort schon gutes Stück länger mit IT arbeiten, das da die IT-Durchdringung größer ist. Die haben dort allerdings auch in anderen Pflegeschlüsse, also die haben da auch ein bisschen mehr Zeit dafür. Problem ist, dass es in Deutschland so dermaßen kompliziert ist, das Gesundheitssystem, aber auch war lange Zeit die Infrastruktur in den Krankenhäusern. Wenn man also überall mit IT arbeiten will, dann muss man auch überall Wähler haben. Das war eine lange Zeit schwierig, weil die Hardware dafür auch so teuer war. Und dann muss einfach auch sagen, dass deutsche Krankenhäuser sehr wenig Geld investieren in solche IT-Lösungen. Also was hier ein bisschen absurd ist, man findet kaum Pflegekräfte, wir haben vorhin durchaus Sachen gehört, wie man die tatsächlich entlasten kann. Gibt es in wie andere Finanzierungsmodelle im Ausland, also dass das da so sehr verstirrt? Ich bin es jetzt einfach andere Gesundheitssysteme gibt. In Amerika ist es hier so, dass die Krankenversicherung, also die Kostenträger, Verträge mit Krankenhäusern und auch niedergelassenen Ärzten haben. Das heißt, dass die Krankenkasse kann dir stark simplifiziert, ausgerückt, forschreiben, du gehst in das Krankenhaus und du gehst zu dem Arzt. Und die arbeiten dann eben auch mit Systemen, die die da in haustauschen können, weil die Krankenkasse dort viel mehr steuern darf. Das gut ist oder nicht, wie auch immer sie darf ist. Und dann hat eben das Krankenhaus die Daten vom niedergelassenen Arzt. Wenn der Patient entlassen wird, hat es den niedergelassene Arzt auch direkt die Daten aus dem Krankenhaus. Das heißt, da ist es nicht so, dass Daten fehlen, dass Sachen doppelt gemacht werden müssen, etc. Und nochmal bei den USA zu bleiben, ist es eben auch so, dass es da mit meaningful use, also der Gesundheitsreform von dem guten Präsidenten Obama, dass du da einfach viel Geld reingesteckt wurde. Also die haben Krankenhäuser, haben viel Geld dafür bekommen, dass sie die Digitalisierung vorantreiben. Das ist so die Seinegeschichten ganz anders Gesundheitssystem. Es gibt andere Länder, also Flächenländer, wo einfach auch durch die Telemedizin viel Wett gemacht wird. Also wir haben ja lange dieses Fernbehandlungsverbot gehabt, was jetzt so langsam ein bisschen prökelt. Aber in anderen Ländern ist es häufig gar nicht möglich. Da ist es einfach ganz normal, dass bei bestimmten Indikationen auch der Arzt über eine Art Videokonferenz auch einen Schnupfenmedikament verschreiben darf, etc. Die sind entsprechend auch weiter. Oder als anderes Land, Israel ist beispielsweise so, die sind dort auch viel stärker vernetzt. Ursache wird halt häufig gerne, weil natürlich da irgendwie immer die Gefahr ist, dass das auf einmal einen sehr kurzer Zeit sehr viele Menschen verletzt werden und den Krankenhaus eingeliefert werden. Und da ist es eben wichtig, dass dann alle Daten schnell zur Verfügung stehen. 

    Also dann hören wir jetzt auch auf, oder? Ja, war sehr schön. Ich habe zu viel erzählt, oder? Hab ich, war ich zu viel im Prof-Mot und habe vor mir hingeprabbelt, ihr hättet mich ja unterbrechen können. Nein, das war ein Gezwungennis. Das war ein Gezwungennis, nein. Gut. Dann hören wir jetzt auf. Also ich verabschiede mich vielen Dank fürs Zuhören. Ich danke euch mitzumachen. Ja, so ein allem auch einschreiben wie in die Kommentare oder bei Twitter, ob das ein gute Idee war, dass wir jetzt quasi so einen gemeinsamen Podcast gemacht haben oder nicht? Ja, genau. Vielen Dank für die Anleitung auf jeden Fall. Ja, wir bedanken uns. 

    Shownotes

  • Folge #74 – RIS

    In dieser Folge geht es um die Digitalisierung der Radiologie. Häufig ist sie es, die in einem Krankenhaus schon lange komplett digital arbeitet, während die anderen Abteilungen noch auf tote Bäume schreiben oder eingescannte Faxe ausdrucken. Das Schwert und das Schild eines Radiologen sind dabei sein PACS (Picture Archiving and Communication System) und sein RIS (Radiologieinformationssystem). Dem letztgenannten ist diese Episode gewidmet, wobei Christian und Renato sich weniger auf die Software sondern mehr auf die Workflows in der Radiologie fokussieren und aufzeigen, wo die Software unterstützend helfen kann.

    Podcast: Play in new window

    Transkription

    Thema des heutigen Podcasts, es geht um RIS, RIS, Radiologie-Informationssysteme oder radiologisches Informationssysteme, also die Software, die zum Beispiel im Krankenhaus läuft und dort in der radiologischen Abteilung oder aber auch in radiologischen Praxen bei Niedergelassenen, Ärzten und da werden wir uns hauptsächlich damit beschäftigen, wie dort die Prozesse sind, wie solche radiologischen Untersuchungen bildgebende Untersuchungen häufig angefordert werden und wie die Software dabei unterstützen kann. Wir haben uns heute ein Thema rausgesucht, das wieder etwas mehr in die Grundlagen geht. Hallo Christian, du bist heute auch dabei, wir reden heute über RIS. 

    Genau, RIS als Thema. Für alle der medizininformatischen Sprache nicht ganz mächtig sind, RIS steht für Radiologie-Informationssysteme. Wir reden also über das Informationssystem, das in der Radiologie zum Einsatz kommt und wollen das Auffängen an dem Workflow, der in der Radiologie vonstatten geht und dort werden wir dann immer wieder mal so punkt reinbringen, wo das RIS dann gute Arbeit leisten kann. Aber bevor wir loslegen, wollen wir vielleicht so ein paar allgemeines Sachen sagen, die die Radiologie zu etwas ganz besonderen machen und deswegen ist deswegen auch sinnvoll ist, ein Radiologie-Informationssystem zu erwähnen und nicht irgendwie ein allgemeines Funktionstellen-Informationssystem. Christian, was macht denn die Radiologie so besonders? 

    Das Schöne ist ja, du hast vorbereitet unsere agenda, ich könnte jetzt einfach ablesen und du hast geschrieben, hohe Durchsatz, kurze Untersuchungen und schnelle Ergebnisse sind gefordert. Das stimmt aber auch, ist auch gar nicht so lange her, da habe ich mal zwei Tage hospitiert in der radiologischen Fachabteilung, in der Klinik in der Schweiz und das kann ich nur bestätigen, insbesondere der hohe Durchsatz. Und da ist es dann relativ egal, ob das jetzt nach Fachabteilung im Krankenhaus ist oder ob das jetzt eine radiologische Praxis ist. Da ist es wirklich so ähnlich wie von mir aus auch beim Allgemeinmediziner, die Patienten kommen rein, melden sich kurz und müssen dann relativ schnell zu den Modalitäten geführt werden, beziehungsweise wichtig ist, dass dort nicht so viel Zeit draufgeht. Was Modalitäten sind, kommen wir gleich noch darauf, wichtig ist, dass die hier mitnehmend sowohl in radiologischen Fachabteilungen, in der Klinik als auch in der radiologischen Praxis, ist es wichtig, einen hohen Durchsatz zu haben, weil sich dann eigentlich so nur die Kosten für die teuren Geräte rentieren. 

    Dann haben eigentlich beide, was du geschrieben als vor Durchsatz und kurze Untersuchungen, was meinst du mit schnelle Ergebnisse gefordert, obwohl es meinteil ist. Also das heißt, dass wir jetzt nicht drei Tage warten können bis das Ergebnis da ist, sondern in vielen radiologischen Abteilungen im Krankenhaus, da wird erwartet, wenn ich jetzt Notfallbringer und ein Ergebnis will, dann will ich spätestens in einer Stunde das Ergebnis haben. Bei normalen Untersuchungen, da kann man sich auch mal einen Tag Zeit lassen, aber es ist eben nicht möglich, das Ganze jetzt über eine Woche lang hinzuziehen. Genau, kleine Anmerkung, wenn neue Krankenhäuser geplant werden, dann ist es übrigens auch so, dass in der Notaufnahme in der Regel direkt neben an eigenes CT geplant wird, wenn dann irgendwelche Patienten angeliefert werden, den ich nicht mehr sprechen können, kann man die da schnell durchschieben und weißt dann tatsächlich, was Sache ist. Also das heißt, auch da ist es so, dass es ein Beispiel, warum es eben auch zeitkritisch ist. 

    Jetzt habe ich ja gerade gesagt, es geht beim Riss um die Modalitäten und die Modalitäten sind sozusagen, die wir unterschiedlichen Untersuchungsmethoden oder Techniken, die man nutzen kann, um ein Bild des Körpers zu bekommen. Also beim radiologischen Informationssystem gibt es ja hauptsächlich um Bildgebende Verfahren und dann möchte ich ganz kurz einen kleinen X-Kurs machen. Was gibt es dafür, welche werden, also über ein Riss, gesteuert? Es gibt die klassischen Röntgenstrahlen, wo die Strahlenquelle außerhalb des Körpers ist und die morphologische Bilder machen, also die Bilder machen vom Körper und dort gezeigt wird, wie zum Beispiel ein Organ aussieht oder wie der Brustkorb aussieht. Dazu gehört das klassische Röntgen, was glaube ich jeder kennt, was auch heutzutage größtenteils digital stattfindet. Was glaube ich jeder kennt, wo man sich auf dem Tisch legt und dann mit Sulesa streng das Fenster, das Röntgenfenster richtig positioniert wird, der die Röntgen MTAs gehen raus, drücken auf dem Knopf und das war es. Gibt aber auch noch so Sachen wie C-Bogen für die Durchleuchtung, das heißt wo kontinuierlich Bilder geschossen werden, zum Beispiel wenn bei einer Stenose irgendwie ein Stent gesetzt wird, um zu gucken ob der tatsächlich an errichtigen Stelle ist, etc. Das heißt, dort wird auch mit klassischen Röntgenstrahlen gearbeitet, die Röntgenstrahlen sind außerhalb des Körpers. Oder eben auch CT werden wahrscheinlich auch schon einige von den Hörern mal dringelegen haben. Das ist eine klassische Röre nicht zu verwechselnd mit dem MTA, sieht von außen vielleicht ein bisschen ähnlich aus, erkennt man aber dann, dass man da sehr schnell in der Regel durchgefahren wird und da ist es auch so, dass wir klassische Röntgenstrahlung haben. Also, das sind einmal die Modalitäten, klassisches Röntgen, sowas wie C-Bogen, CT, die mit normaler Röntgenstrahlung arbeiten. Dann gibt es die Nuklearmedizin, die häufig da auch in ihrer Radiologie angesiedelt ist, dort ist es so, dass die Strahlenquelle innerhalb des Körpers ist. Und die Bilder auch funktioniert sind und nicht mehr phologisch, man sieht also nachher nicht wie zum Beispiel die Niere aussieht, sondern man sieht, wie die Niere arbeitet. Das heißt, wenn gewisse Bereiche in der Niere nicht arbeiten, aber normal aussehen, dann sieht man das entsprechend auf so ein Bild. Da ist es so, dass die Strahlenquelle irgendwie in den Körper eingebracht wird und sich dort dann verteilt, Beispiele sind PET, meistens mit CT, also PET, CT sind die Szintigraphie und solche Verfahren. Und als Drittes würde ich sagen, sonstige Bildgebene Verfahren, sowas wie Ultraschall oder MRT, Magnetresonanztomographie, gerade schon gesagt, sie bistelt ähnlich aus wie so ein CT, funktioniert aber mit ganz starken Magneten bis zu sieben Tesla und erkennt man daran, wenn man drin liegt, dass es die langsame Röre und die sehr, sehr, sehr laut ist. Gibt es übrigens coole YouTube Videos, wo Leute, die offensichtlich ein MRT hatten, weil sie nicht mehr gebraucht haben, absurde Sachen gemacht haben, also irgendwie einen Bürostühl davor gespannt und geguckt, wie viel, wie verkraft jetzt dann auf dem Bürostühl wirken. Echt lustig. Genau, also das heißt, das sind diese Modalitäten, die kosten teilweise sehr viel Geld und in der Anschaffung als auch im Betrieb und deswegen ist wichtig, dass die eben gut ausgelastet sind. Und dafür nutzt man ein Riss. 

    Das ist der Allgemeinenteil, jetzt kommen wir zum Workflow. Wie startet denn der Workflow? 

    Wenn wir eine radiologische Untersuchung durchführen, dann beginnt das meistens auf Station mit der radiologischen Anforderung. Die gehört nicht immer zum Riss dazu, aber da es jetzt in diesen Workflow wunderbar reinpasst, würden wir das noch mit reinnehmen. Das hatten wir eigentlich schon mal als wir das Thema Order entry hatten. Aber die radiologische Anforderung ist deswegen noch mal besonders, weil die im Gegensatz zu den anderen Anforderungen, wie Endoskopie oder Physiotherapie in riesigen Leistungskatalog haben. Und der Leistungskatalog ist nicht nur einfach nur groß, also viele verschiedene Untersuchungen, sondern der gliedert sich dann auch immer weiter auf. Also da gibt es zum Beispiel die röntgen Untersuchung der Hand nicht nur als Röntgen-Untersuchung der Hand, sondern vielleicht noch in verschiedenen Techniken mit zwei ebenen, drei ebenen, vier ebenen und das eben nicht. Was heißt denn, was heißt ein Eben? Ich glaube, das ist viel nicht klar. Ja, okay, die Ebene ist, wenn ich einmal die Hand von vorne nach hinten röntge oder von der Seite, also von außen nach innen, also von rechts nach links sage ich mal. Und von oben nach unten. Und noch leinhaft gesprochen. Und noch schräg. Das sind dann die verschiedenen Ebenen, die man machen kann. Und diese verschiedenen Techniken, die kann man dann wieder auf alle möglichen Untersuchungen wirken lassen und damit multipliziert sich das aus. Und wir haben ein riesengroßen Leistungskatalog und damit muss dann so ein Riss und auch eine radiologische Anforderung erstmal arbeiten können. Das weitere, was Besonderheit in einigen Fällen darstellt ist, dass wir eine klare Trennung haben zwischen der Anlage der Anforderung und der Freigabe der Anforderung. Denn häufig werden solche Untersuchungen vom Pflegepersonal angelegt, aber freigegeben werden muss es von einem Arzt und gerade bei der radiologischen Anforderung ist es wichtig, dass dieser Arzt den Fachkundenachweis Strahlenschutz hat. Also dass er die Fachkunde Strahlenschutz besitzt. Das wird in einigen Krankenhäusern leider nicht so stringgend durchgehalten, aber gerade wenn man mit einer radiologischen Anforderung arbeitet, mit einer elektronischen Anforderung kann man das nochmal besser überprüfen. Und wenn wir dann die Anforderungen freigeben und du hattest eben gesagt, es gibt sehr teure Geräte, da sind dann auch sehr teure Untersuchungen, zum Beispiel das MRT und da gibt es dann in einigen Krankenhäusern auch den Fall, dass diese nicht von jedem x-beliebigen Arzt angefordert werden dürfen oder freigegeben werden dürfen, sondern da müssen Oberarzt rüberschauen, damit es hier keine Verschwendung von Ressourcen gibt. Das sind also die Besonderheiten der radiologischen Anforderungen. Wenn wir die Sachen angefordert haben, dann geht es in die Planung, aber da wolltest du noch was vorher sagen? 

    Ja, ich wollte noch was vorher das sagen, dass es mich eine kleine, kleine Besonderheit gibt, was ich in den vielen Projekten nicht gemacht habe, so festgestellt habe. Und zwar ist es häufig so, dass die Ärzte schon sehr spezifische Anforderungen stellen, also die sagen, dass und das ist die Indikation, die Fragestellung, warum soll denn jetzt irgendwas passieren in der radiologischen Abteilung und sagen, wenn meistens schon also in zwei Ebenen, das und das und das, ganz häufig ist es so, dass die radiologen dann die ja meistens im Keller sitzen, genervt sind, sagen, das war jetzt wieder so spezifisch und ändern das nochmal ab, das sind natürlich die Fachmenner, die wissen genau, bei welcher Fragestellung wird eigentlich welches Bild gebraucht und die ändern, das dann häufig nochmal ab, das so als kleine Randnotiz. Genau, deswegen sind einige Häuser oder einige Abteilungen dazu übergegangen, gar nicht so sehr spezifisch anfordern zu lassen, sondern dass man sagt, man fordert auf einem höheren Abstractionsniveau an und die Ausarbeitung, die passiert dann auf einer tieferen Ebene in der radiologie. Sehr sinnvoll finde ich, das übrigens. 

    Gut, dann kommen wir also zur Planung, was ist bis jetzt passiert? Vom Workflow sind jetzt eben im stationären Bereich, also eine Anforderung hat stattgefunden, irgendein Stationsatz hat zum Beispiel gesagt, wir müssen jetzt also für diesen Patienten ein MRT machen. Bei der Planung, kann man sagen, gibt es eigentlich drei unterschiedliche Dringlichkeitsstufen oder drei Varianten, wenn man das grob unterteilt, einmal, wenn man gar nicht anwält muss oder einen Termin anlegen muss, bei irgendwelchen Notfällen. Also gerade gesagt, kann durchaus sein, dass wir jetzt in einem neueren Krankenhaus, das neu gebaut wurde, die in ein CT haben, was bei der Notaufnahme steht. Und das wird häufig auch genutzt für normale, elektive Maßnahmen, wenn er etwas planbar ist. Aber wenn natürlich zwischendurch jemand reinkommt, der kurz vorm Verbluten ist, nicht ansprechbar, dann geht natürlich diese Untersuchung vor und da gibt es keine Anmeldung, kein Termin, der wird direkt dadurch geschoben, ohne dass irgendwas mit IT gemacht wird, höchste Priorität. Das zweite und dritte sind dann eben noch Arbeitslisten und konkrete Terminvergabe. Manche Häuser arbeiten so, dass die Radiologie die Termine komplett selbstständig regelt. Das heißt, dort wird dann einfach angemeldet und diese ganzen Anmeldung, also was alles für welchen Patienten gemacht werden soll, erscheinen in der Liste und die Radiologie verteilt das dann auf die Zeiten und die unterschiedlichen Geräte. Andere Häuser wieder und viele Häuser mischen das auch tatsächlich. Da ist es so, dass die Termine auch von den unterschiedlichen Stationen oder Fachabteilungen selbst genommen werden können. Also das ist zum Beispiel Fenster, gibt Dienstags von 14 bis 18 Uhr, kein gewisses Gerät von der bestimmten Abteilung primär belegt werden, etc. Also die drei Varianten, Notfall geht immer als erstes sofort rein, auch ohne das IT mässig was passiert. Das zweite ist, die Fahrabteilungstation können selbstständig erst mal zum Beispiel bevorzugbuchen und das dritte ist, es gibt Arbeitslisten, wo dann die Radiologie selbst entscheidet wann, wo was passiert. Und da kann man sich als IT anbieten, ganz schön die Zähne ausbeißen, weil es gibt so viele nicht explizite, sondern implizite Regeln, die von den Leuten zwar gewusst werden, die aber gar nicht so wirklich greifbar sind. Und das zu versuchen, in tatsächlich explizite Regeln abzubilden, die dann der Terminkalender abfangen soll, das ist unheimlich schwer. Musst ja aber auch gar nicht sein, das heißt, wenn die Form mit Papier gelebt haben und sich diese Regeln alle bewusst waren, das heißt ja nicht, dass das dann alles auch so hart kudiert, irgendwie ins IT-System übergehen muss. Ja, aber häufig ist dann die Anforderung, dass es ebenso passiert und manchmal ist es ja auch sinnvoll, weil es kommen ja immer wieder neue Leute dazu, die diese Regeln nicht kennen. Und diese dann anzulernen ist dann schwieriger, als wenn das System das Ganze abfahren würde, aber es ist halt unheimlich schwer, das Ganze tatsächlich in Regeln zu gließen. 

    Jetzt weiss ich was unserer gemeinsamen Vergangenheit, dass du da aus Erfahrung sprichst, aber wir machen weiter, das heißt ja, wir haben jetzt einen Termin, der Patient steht da, wie geht’s weiter. 

    Genau, also jetzt haben wir die Planung hinter uns und der Tag der Untersuchung ist gekommen, was jetzt passieren muss, ist, dass die Geräte darüber informiert werden müssen. Also wir müssen die Patienten daten und die Untersuchungsdaten an die Geräte schicken. Jetzt könnte man sich fragen, warum sollte man das machen? Also warum muss das Gerät wissen, wen es untersucht? Zum einen werden die Bilder ja generiert und an die Bilder werden die Namen und die Informationen des Patienten geheftet und wenn man das dann nochmal am Gerät eintippen müsste, dann werden die Übertragungsfehler werden vorprogrammiert, waren damals auch vorprogrammiert, als es diese Übertragung noch nicht gab. Und ein anderer wichtiger Aspekt ist, anhand der Untersuchung werden die Geräte vorkonfiguriert. Es wird zum Beispiel der Tisch an die richtige Stelle gefahren oder die Kamera wird so positioniert, dass es optimal steht. D.h. Diese Vorbereitung, die passiert auf Basis der Daten, die man aus dem Krankenhaus-Information-System oder aus dem radiologischen Informationssystem bekommt. Und genau diese Übertragung passiert über die Schnittstellen, über die wir ja auch schon öfter gesprochen haben, also DICOM, die DICOM-Wirklist oder HL7 ORM-Narichten, die hier unterstützen mitwirken. Aber vor allem DICOM-Wirklist ist hier am Werk. 

    Dann gibt es die Untersuchung und nach der Untersuchung werden die Daten ans PACS geschickt. Das PACS ist nochmal eine eigene Folge wert, aber es werden teilweise auch Daten von den Modalitäten an das Riss zurückgeschickt. Das sind dann vor allem Daten über die Dosis, die dem Patienten verabreicht wurde, aber auch andere Messdaten, die irgendwo gespeichert werden müssen. D.h. Das Riss hat hier eine Dokumentationsaufgabe und damit die Daten auch hier wieder beim Übertragen vom Gerät an das Riss nicht irgendwie verändert werden oder das ist hier zu Übertragungswielank kommt, kommen hier Schnittstellen zum Einsatz. Hier nur im Hinterkopf behalten DICOM-MPPS, was da als Schnittstelle häufig verwendet wird. 

    Genau, vielleicht nochmal ganz kurz, damit den roten Faden nicht verliert. Wir haben angefangen mit einer allgemeinen Einleitung, sind jetzt gerade beim Workflow. Wie es also in der Klinik ausschaut, wir haben jetzt angefordert, wir haben geplant, wir haben durchgeführt. D.h. Wir haben jetzt das Bild der Patient hat sich wieder angezogen und das von mir ist wieder auf die Station. Und jetzt beginnt die Zeit der Dokumentation. Es wird dann im Riss, teilweise auch im Kiss, dokumentiert, wann die Maßnahmen stattgefunden hat, also beginnen und Endezeit. Es wird dokumentiert, was für Maßnahmen alle stattgefunden haben. Es können ja unterschiedliche Programme auch gefahren werden zum Beispiel in so einem MRT. Jetzt nicht beim MRT, aber beim CT oder klassischen Röntgen wird dokumentiert, was es für eine Strahlen-Doses, für eine Strahlen-Belastung gab. Es wird dokumentiert, ob es Kontrastmittel gab, wie viel, welches Kontrastmittel vielleicht auch wann das gespritzt wurde. Dann kommt wieder die Arbeit der Ärzte und häufig sagt man, dass so die Radiologen, die ja, weiß ich nicht, Nörz oder die Geeks unter den Ärzten sind, weil die eben schon lange viel mit IT arbeiten. Es gibt durchaus einige Radiologen, die lange und viel dann im Kämmerchen sitzen, warum Kämmerchen komme ich gleich dazu, vor dem flimmenden oder hoffentlich nicht flimmenden Screens und dort eben befunden. Die bekommen die Bilder und müssen die angucken und müssen dann, sammala, lapida ausgerückt, ein Text schreiben, was den dort nicht passt. Da ist es so, dass die gewisse Anforderungen haben, gesetzliche Anforderungen an die Monitor. Die waren bis von ein paar Jahren auch richtig teuer, da hat es ein Monitor durchaus mal genauso viel gekostet, wie in Kleinen oder Mittelklassenwagen, weil diese Monitor besonders geeichts sein müssen, die müssen besonders Kontrastverhältnis haben, Farb wiedergabe und so weiter. Und es gibt auch Anforderungen in den Raum, also es darf kein Licht von hinten, glaube ich, irgendwie oder auf den Form oder der Seite irgendwie das Bild beeinflussen, so dass eben nicht ja eine saubere Befundung gefährdet ist. Das heißt, wie läuft das praktisch ab? Es gibt in der Regel eine Arbeitsliste, wo der Arzt oder der Radiologen dann eben sieht, was er noch befunden muss, klickt dann drauf, sieht dann die Bilder in der Regel im PACS, das geht also auf und man kann sich dann dort einstellen, welche Bilder man wie sehen will, kann da durch scrollen. Kann rein Zoom raus, zum Kontrast ändern und so weiter, das was früher mit Hängeprotokollen gemacht wird an diesen Leuchtkästen an der Wand wird dann eben auch häufig im PACS oder im Priss entsprechend abgebildet. 

    Dann sitzen die also davor, schauen sich die Sachen an, haben dann häufig oder meistens heutzutage so ein kleines Mikrofon, wo sie dann diktieren. Es gibt sehr gute hervorragende Software im Medizinbereich mit Spracherkennung, das heißt die diktieren dann ihren Befund runter, der erscheint gleichzeitig auf dem Monitor. Oder arbeiten teilweise auch mit Textbaustein oder gemeinsam, also wenn immer wieder das gleiche befundet wird, dann können Ärzte sich natürlich häufig auch ein Textbaustein hindern, wie so ein Makro, tippen dann drei, vier Buchstaben ein und haben dann nach der halbe Seite Text aufgelöst. Wenn man sich jetzt die Befundung anguckt, dann ist es selten so, dass die Ärzte die Untersuchung direkt nach der Untersuchung befunden, sondern häufig machen sie das so am Blog zu einer bestimmten Uhrzeit. Da sie zum Beispiel sagen, ab 10 Uhr diktiere ich alles weg, was zu dem Zeitpunkt schon untersucht ist, damit man sich nicht jedes Mal wieder hinsetzen muss und wieder sich neu einarbeiten muss, die Sachen neu hochfahren muss. 

    Aber passt das denn zu diesen sehr zeitnahe Ergebnisse, was wir eingangs gesagt haben? Also wenn es tatsächlich ein Notfall ist, wo der Radiologe den Hinweis bekommt, hier brauche ich schnell ein Ergebnis, dann geht es natürlich nicht, aber ansonsten habe ich ja gesagt, dass am Ende des Tages die Untersuchungen befundet sein sollen, so dass es durchaus machbar ist und außerdem haben wir Untersuchungen häufig so am Vormittag, vielleicht noch über den Mittag rum und gegen Nachmittag wird es in etwas etwas ruhiger in den Abteilungen, aber nur etwas. Also die Radiologen, die sich jetzt hier auf den Stipps getreten fühlen, die möchte ich. Können gerne an deine E-Mail-Adresse schreiben, packen wir die Show-Nodes mit vor formulierten Beschwerdetext. Genau, aber man versucht natürlich die ganzen Untersuchungen, wie man es sonst natürlich auch macht, vor allem dann in den Vormittag und Mittag reinzupacken, sodass man am Nachmittag der noch Zeit zum befunden hat. 

    Und wenn dann die Befundung abgeschlossen ist, dann kommt lastbar sicherlich Notlist, die Abrechnung. Wir haben ja vorhin gesagt, dass wir einen hohen Durchsatz haben und dass die Radiologien auch deswegen, sag mal, wichtige Abteilungen im Krankenhaus sind, weil die so viel Geld verdienen können auch. Denn anders als andere Abteilungen haben Radiologien häufig auch die Möglichkeit, Patienten von außen, also von niedergelassenden Ärzten, direkt zu versorgen, ohne dass die Patienten stationär sind. Plus auch haben wir natürlich mit den DRG in einer gewissen Art und Weise ein Anreizsystem möglichst viele solcher Maßnahmen durchzuführen. Ja, die großen, genau, die kleinen, die werden ja nicht sonderlich abgerechnet, aber die MRTs und die CTs müssen natürlich sehr gut verrechnet und damit auch verbucht werden. Also die Abrechnung nimmt ein sehr, sehr wichtigen Stellenwert ein, das heißt, es sollte möglichst keine Leistungsziffer vergessen werden, wenn ein Radiologie-Information-System daran erinnert. Das ist ja keine automatische Abrechnung passieren, aber wenn es daran erinnert, Achtung hier wurden, keine Leistungsziffern angelegt, dann hilft das natürlich sehr viel weiter. Das Besondere an dieser ambulanten Abrechnung ist, dass es ja an der stationären Abrechnung vorbeigeht, hier geht es mit EBM-Ziffern, mit GOÄ-Ziffern, direkt in die ambulante Abrechnung rein. Hier wird dann mit EBM-Ziffern gegenüber den KVen abgerechnet oder mit GOÄ-Ziffern werden, dann direkt Rechnungen an die Patienten rausgeschickt. Eine ganz, ganz wichtige Geschichte, weil ohne diese Geschichte oder wenn die nicht sauber läuft, dann geht dem Krankenhaus und der Radiologiebares Geld verloren. 

    Gut, jetzt haben wir mal so den Bogen gespannt von der Anmeldung über die Planung durchführung, Dokumentation und Befundung bis zur Abrechnung. Jetzt gibt es natürlich noch so ein paar Sachen, die außerhalb von diesem Workflow passieren. Ich will jetzt nur hier ganz kurz anreisen, dass es einmal das Röntgenbuch, das Verpflichten zu führen ist. Auch da hilft das Riss natürlich weiter und wenn man beim Röntgenbuch ist, dann sind Statistiken nicht weit. Man will natürlich wissen, was war besonders häufige Untersuchungen, die durchgeführt ist oder womit haben wir besonders viel Geld verdient oder viel Zeit verbraucht. All das sind wichtige Informationen und eine Sache, die abseits von dem regulären Workflow ist, sind noch Röntgenbesprechungen. Auch noch eine ganz wichtige Geschichte, denn Radiologen präsentieren ihre Ergebnisse häufig nicht nur mit Befunden, sondern bei größeren Sachen, CT-Untersuchungen, MRT-Untersuchungen werden. Die Onkologiefälle werden die Ärzte, die das betrifft oder die den Patienten behandeln, werden in die Radiologie eingeladen und dann wird gemeinsam auf die Bilder geschaut, damit man ein gemeinsames gemeinsames Vorgehen festlegt. 

    Genau, diese Röntgenbesprechungen werden häufig auch vom RIS oder vom PACS mit unterstützt. Eigentlich gibt es noch so viel zu sagen, was wir jetzt aber sein lassen. Ich glaube, wir haben schon relativ viel in der DICOM-Folge besprochen, ist also ganz eng zu sehen, die beiden Folgen. 

  • Folge #73 – LOINC

    In der Folge erklären Christian und Bernhard, was der LOINC ist, wie er aufgebaut ist und sich von anderen Ordnungssystemen unterscheidet und geben ein paar Beispiele. Abschließend erfolgt noch eine subjektive Kurz-Bewertung zum Einsatz von LOINC in eHealth-Anwendungen.

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    Transkription

    Thema des heutigen Podcasts ist Low ink oder LOINC? Wie sagst du eigentlich, sagst du Low ink oder LOINC? Wie heißt das richtig? Ich sag meistens low ink, aber ich weiß nicht, wie es richtig heißt. LOINC klingt wie ein Geräusch, eigentlich, ne? Also weiß ich gar nicht, ob das genau. Also ich glaube, ich habe mal so Videos gesehen, da sagen die LOINC , ich sag aber tatsächlich auch low ink. 

    Genau, das ist Thema heute. Was ist LOINC? LOINC ist ja eigentlich auch ein Ordnungssystem in der Medizin. Da haben wir ja schon einige auch hier im Podcast gehabt. Wir haben nur SNOMED CT schon behandelt, die ICD für Diagnosen, OPS für Operationen, Prozeduren hauptsächlich. Wir haben die PZN, die Pharmazentralnummer, die ja gut auch ein Ordnungssystem, die Medikamente und Verpackung klassifiziert, die jetzt übrigens geändert wird, hat man auch schon mal den ATC und so weiter. Also gibt viele Ordnungssysteme in der Medizin und der low ink LOINC ist ein weiterer davon. Was wir vielleicht irgendwann auch noch mal machen sollten ist den Unterschied erklären, was mir jetzt so eine Nomenklartur ist, was eine Klassifikation ist, etc. Genau, was macht der low ink LOINC? Der verschlüsselt medizinische Untersuchung und wird glaube ich in Deutschland und auch international hauptsächlich in Klammern noch für die Verschlüsselung von Laboruntersuchungen gemacht. Warum ist das wichtig? Weil wichtig ist, dass semantisch, also inhaltlich genau, dass auch beim Arzt ankommt, was nach reiner Laboruntersuchungen entweder gemacht werden soll oder auch gemacht wurde. Beispiel vom Christian Johner, dessen Seite, die wo der LOINC ganz gut erklärt wird, werden wir auch bei den Links mit reinpacken, ist ein Hemoglobin, also der heißenheitige Blutfarbstoff bei uns im Körper, der kann ja bei einem Wert dann abgekürzt werden mit hb oder hem oder h-em wenn man das englische Wort für Hemoglobin nimmt, etc. Und wichtig wäre ja, dass egal, wie man das abkürzt oder egal, wie man das aufschreibt, trotzdem wenn man klar ist, dass es eben Hemoglobin ist. Das ist also die Eindeutigkeit der Schlüssel, das also klar ist, um was es sich handelt und das andere ist die Eindeutigkeit der Semantik. Also als Beispiel, wenn man sagt, wir haben ein Hemoglobinwert von 14 Gramm pro Diziliter, dann ist das völlig in Ordnung, aber nur wenn es Hemoglobin im Blut ist, Hemoglobin wird auch über das Urin, über den Urin, der Urin, der Urin, der Urin, also den Urin. Ja, Hemoglobin wird über den Urin ausgeschieden und wenn wir dort diese 14 Gramm pro Diziliter hätten, dann wäre das ja eigentlich schon fast tödlich. Also wir seht, es ist nicht nur wichtig, dass man den Wert eindeutig identifiziert oder das Inhaltliche, sondern auch sagt, wo wurde es jetzt zum Beispiel gemessen. Und manchmal ist es eben auch relevant, wie man gemessen hat, also das Messverfahren. Das ist also, dass wir low inknormalerweise schon flächendeckend eigentlich eingesetzt wird, der kann aber auch noch ein bisschen mehr, der kann nämlich auch Observations und auch Documents verschüsseln, das steht zumindest auf der low ink Webseite, wenn man dort mal draufgeht. Ein Beispiel, ein low ink Code für Callisterien in Low-Density-Lipoprotein, wer die 89 minus 1, was diese minus 1 zu bedeuten, hast du nachher noch erzählen, also das heißt, die haben einen ganz kleinen Labor an der Lüten beschrieben. Was es aber auch gibt, ist die 54, 144, das ist Family Member Health History, also eine Art Familienkrankheitsgeschichte. Wir sehen also schon, mit dem low ink kann einerseits etwas beschrieben werden, was im Labor untersucht wird, aber auch in dem Beispiel hier ein Abschnitt aus dem Dokument. Und dafür wird er eben auch genutzt, also in CDA-Dokumenten, das hatten wir auch schon mal hier im Podcast beschrieben, werden mit zunehmendem Level auch Abschnitte mit dem low ink kudiert. So dass wenn dann ein System, wenn ein Krankenhausinformation-System oder ein Harzpraxissystem, ein CDA-Dokument bekommt, vielleicht schon Level 3 und dort low ink codes drin stehen, dann weiß das System okay, in diesem Brief, den ich gerade bekommen habe, ist ein Bereich, das steht was zur Familienanamlese drin und ein Bereich, das steht was zum OP-Bericht drin. 

    Weißt du, von dem, der herausgegeben wird? Der low ink wird vom Regenstrief-Institut rausgegeben in Amerika und in Deutschland glaube ich auch mit vom DIMDI geflegt. Genau, das ist ja eigentlich der Klassiker, das wir internationales Standards haben und die in Deutschland dann vom DIMDI gepflegt und auch herausgegeben werden. 

    Was es zusätzlich noch gibt, ist eine Datenbank-RELMA, also Regenstrief-Low ink Mapping Assistant, da hat man auf der einen Seite sozusagen diese low ink tabellen, die low ink codes und man hat aber auch ganz viele Übersetzungen. Also wir haben auch ungefähr 11.000 deutsche Begriffe, die dann gemappt werden auf dieser original low ink Werte. Das ist jetzt nicht komplett, aber man kann ja schon relativ viel machen. Der low ink selbst kostet nicht, kann heruntergeladen werden als CSV-Datei, das mache ich auch in einer Übung bei, immer dass die Studenten sich denn diese CSV-Datei unterladen dürfen, eine eigene Zabelle anlegen dürfen und dann die Daten reinpusten und paar Sachen heraus suchen. Wenn man sich auf dieser Regenstrief-Webpage angemeldet hat, dann kann man da auch danach sucht, genau so viel dazu. 

    Wir haben jetzt also ein bisschen was gesagt, wo versteht low ink, wo wird er eingesetzt, paar Beispiele genannt und warum der überhaupt relevant ist. Jetzt bist du dran mit dem Aufbau. 

    Ja, zum Aufbau gibt es gar nicht so viel zu sagen, weil der low ink ist ein einfacher Code, der aus 4 oder 5 ziffern besteht, die ziffern selber haben überhaupt keine inhaltliche Bedeutung. So, dann werden wir, glaube ich, einfach der Reihenfolge nachvergeben, wenn es also jetzt jemand kommt und einen neuen Code beantragt, dann wird einfach die nächste freie Nummer entsprechend vergeben. Hinter dieser Nummer stecken allerdings jede Menge verschiedene Elemente, die eben, wie du gerade gesagt hast, Christian, gekennzeichnet werden müssen. Also, wenn wir jetzt irgendeine Nummer nehmen, zum Beispiel irgendwie was im Hämoglobinbereich oder so was, dann haben wir da zum Beispiel eine Nummer 1,7,8,5,5. Ja, das wäre also eine 5-stellige Nummer – -8, da kommen wir gleich noch zu, was das ist. Dann ist das erstmal eine Nummer, aus der ich keine Bedeutung herauslesen kann, sondern ich muss das in der low ink Tabelle nachschauen und seh dann in der low ink Tabelle, da stecken verschiedene Elemente dahinter. Da geht’s nämlich einmal um die sogenannte Komponente. Was wird denn da überhaupt gemessen? Also geht’s um Kalium, Hämoglobin, geht’s um irgendwelche anderen Elemente. Das kann, das gerade gesagt, weil es ja eben über Laborwerte hinausgeht, aber auch beispielsweise eine Familienanamnese sein. Dann steckt dahinter eine entsprechende Messgröße, also wird beispielsweise eine Stoffkonzentration gemessen oder wird eine Enzymaktivität gemessen, das wird damit angegeben. Ganz wichtig als 3. Element eine Zeitangabe, beim EKG beispielsweise 24 Stunden, EKG 12 Stunden, EKG. Oder ist es der Labor oder Blutwerte, Hämoglobin nach 5 Stunden, nach 10 Stunden, nach 12 Stunden, eben einen wichtiger Punkt? Ist es ein Zeitpunkt oder eben über eine Zeit Dauer gemessen? Also hier Sachen spielen da noch Rolle. Dann kommt das System oder Material. Also wird der Hämoglobinwerte, wenn wir den Beispiel bleiben, eben im Urin oder im Blut gemessen. Und beim Blut könnte man natürlich nochmal unterscheiden. Vollblut im Plasma, wo genau wird eben dieser entsprechende Wert bestimmt. Das versteht man im LOINC unter System. Dann kommt der Skalentyp, da geht es eben darum, ist es ein Wert aus einer nominalen Liste beispielsweise oder erwarte ich dann eine konkrete Zahl. Und als letzte Element kommt dann als optionaler Punkt eine Methode, die dann beschreibt, wie ein entsprechender Wert bestimmt wurde. Wenn es vielleicht für ein Verfahren mehrere Messmethoden gibt, was es ja im Labor durchaus geben kann. Also haben wir jetzt glaube ich verschiedene Sachen aufgeführt. Der LOINC Code ist ein Code, der aus 4 bis 5 Ziffern besteht. Und am Ende kommt mit einem Minuszeichen abgetrennt noch eine weitere Ziffer daran. Das ist eine entsprechende Kontroll- oder Prüfziffer, die sogenannte Modulo 10 Kontrollziffer, die wird mit einem entsprechenden Verfahren berechnet, indem die verschiedenen Zifferpositionen miteinander adiert, multipliziert werden und anschließend auch eine Quersung gebildet wird. Die Details kann man sich, glaube ich, irgendwo mal schön nachlesen. Wir können auch einen Link dazu packen, aber wichtig ist, dass wir diese Prüfziffer eben nutzen können, um die Gültigkeit eines LOINC Codes automatisch prüfen zu lassen. 

    Genau, so was ähnliches kennt ihr auch von dieser neuen, was ist das, die E-Bahn-Nummer. Also diese gefühlt 800-stellige Nummer. Wenn da ein zahlen Dreh drin ist oder was falsch ist, dann müsste das eigentlich eure Bank software bei der Überweisung auch melden. Prüfziffer ist also einfach dazu da, dass sichergestellt wird, dass das ein richtiger Wert. Genau, machen wir vielleicht noch einfach zwei Beispiele. Ein Beispiel Code ist die 72,166-2-2, also die Prüfziffer. Und da geht es um Tobacco Smoking Status. Wenn man auf die Seite geht und nach diesen, also auf die LOINC Ork Seite geht und sich diesen LOINC Codes aufruft, dann sieht man also den Fully Specified-Name. Das ist eben Tobacco Smoking Status und man sieht auch die unterschiedlichen Achsenkomponenten, die du gerade genannt hast. Also Property ist ein Feind, Time ist PT für Point of Time System, da geht es um Patienten, was für eine Skala und so weiter. Dort gibt es auch deine Auflistung, welche Werte dort überhaupt möglich sind, also eins für Current Every Day Smoker, zwei für Current Sum Day Smoker, drei für Forma Smoker und so weiter und so weiter. Ein Beispiel für eben etwas, was nicht labor spezifisch ist und eine andere noch und dann sind wir mit den Beispielen durch, die 21,64-2. Das ist die creatinien Renal Clearance in 24 Hours. Dort sind dann eben auch wieder aufgelistet, um was es sich handelt. Bei Time eben 24H für 24 Stunden. Und wenn man da runter scrollt, sieht man auch, was wir vorhin gesagt hat, die Language Variants, das heißt, dort unter es aufgeführt, wie genau diese LOINC Codes eben in anderen Sprachen heißt. Mal gucken, wo ist deine Sprache, die ich kann. Deutsch, also ist jetzt ein German Austria, from Elga, also der elektronischen Gesundheitsakte. Dort heißt es auch creatinien Clearance, die Übersetzung vom Dimmdi heißt German Germany, creatinien Renal Clearance und das Schweizerdüch German Switzerland, da heißt es Niren Clearance. Das heißt, wir sehen also, wir haben quasi eine eins zur Enbeziehung, einmal die Definition, was genau gemeint ist. Wir haben ein Codes dafür und dann haben wir die unterschiedlichen Bezeichnungen in den unterschiedlichen Sprachausprägung. Genau. 

    So, macht du mal weiter. 

    Und dann wollten wir noch sagen, wie sich der LOINC von anderen Ordnungssystemen abgrenzt. Zunächst kann man mal festhalten, dass LOINC eine Nomenklatur ist und keine Klassifikation. Es geht also nicht darum, eine Klasse zuzuordnen, sondern es ist detailliert, ein Deskriptor zu finden oder einen Code für ein Deskriptor zu haben. Der LOINC ist detailliert beschreibt, welches Verfahren, welche Dokument oder welche Untersuchungen eben gemacht wurde. Damit unterscheidet sich LOINC natürlich fundamental von der ICD beispielsweise, wo eben letzten Klassen zugeordnet werden. Und ist er, einmal verwandt mit dem SNOMED CT. Abgrenzung von der ICD, sicherlich auch über die Bedeutung des Codes. Beim LOINC hat der Code eben keine inhaltliche Bedeutung, weil der ICD kann ich anhand der Klassen direkt bestimmte Sachen ablesen. Also ich weiß, die ganzen Codes, die mit C anfangen, stehen eben für Tumoren und könnte mich dann entsprechend durch diese Systematik durchhangen. Das kann ich beim LOINC eben nicht. Abgrenzung zum SNOMED CT ist sicherlich die Komplexität. LOINC kommt ganz klar aus der Laborwelt, das heißt dieser Bereich ist sehr differenziert, sehr detailliert, abgebildet. Auch eben diese Kombination aus messgröße System, Messmetode und Skalentyp, spiegelt eben die Vielfalt der Labor-Elemente wieder. Dafür gibt es eben weniger Codes in anderen Bereichen, was eben den ganzen Bereich Diagnosen und Prozeduren angeht. Da ist der SNOMED CT deutlich, deutlich umfangreicher. Also das wäre so die Abgrenzung in die andere Richtung. Verhat auch eben mehrere Achsen des SNOMED CT bei LOINC gibt es eben einfach nur eine Auflistung von Codes. 

    Weißt du eigentlich wie viele Codes im LOINC drin sind? Nee, nee, müssen wir ja schuldig bleiben, beziehungsweise Wände über Twitter oder sowas nachliefern. 

    Gut, dann wie findest du eine Bewertung von uns? Wie findest du den LOINC Codes? Ich find’s eine gute Ergänzung, weil in einem klar abgesteckten Feld im Laborbereich oder in der Pathologie ein sehr differenziert beschreibt oder über Codes beschreiben kann, was denn für eine Untersuchung vorliegt. Und ich eben so Dinge wie Hemoglobin im Blut oder Immorin deutlich voneinander unterscheiden kann. Und das ganze glaube ich auf einem sehr pragmatischen Level. Ich kann zwar aus dem Codes selbst erst mal noch nichts ablesen. Ich brauche immer sozusagen das Übersetzungshandbuch, wo dann dahintersteckt, was damit gemeint ist. Aber zumindest habe ich einen eindeutigen Bezug hergestellt, was im deutschen Gesundheitswesen an ganz ganz vielen Stellen sehr wichtig ist. 

    Genau, denke ich aus eine gute Sache. Stichwort Simantische Interoperabilität, die kann dadurch gewährleistet werden. Er ist einfach, weil eben kein Wissen dahintersteckt, sondern es nur die Auflistung ist. Aber hat auch schon so ein bisschen was angestaubtes. Ist nicht mehr so ganz zeitgemäß, finde ich. Also dass der die Prüfziffer beispielsweise bemittelt werden müsste, obwohl eigentlich ja hauptsächlich elektronische Systeme miteinander sprechen. Ist das eine und das andere, dass es eben wirklich einfach eine Liste runtergeschrieben ist, ist wenn wir auch nicht mehr ganz zeitgemäß. Aber es überlegt das positive, weil eben dadurch sichergestellt ist, dass das empfangende System genau das unter einer Informationen versteht, wie das sendende System. Damit sind wir durch und sagen Arrivederci. 

    Shownotes

  • Folge #72 – Smart Health Systems

    In dieser Folge geht es um Smart Health Systems. Deutschland liegt – was eHealth angeht – auf dem vorletzten Platz von 17 vergleichbaren Ländern – konstatiert Dr. Thomas Kostera, unserer heutiger Interview-Gast. Und der Abstand zum Spitzenreiter Estland ist groß. Doch Trübsal blasen bringt nichts. Stattdessen sollte man die schlechte Platzierung als Chance sehen und sich freuen, dass man noch viel Platz nach oben hat. Und was läge näher als von den Guten zu lernen.

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    Transkription

    Ja, sehr schön. Dann haben wir hier Herr Kostera von der Bertelsmann Stiftung, wir legen gleich los. Herr Kostera, wollen Sie sich kurz vorstellen, unseren zu hören? Ja, Thomas Kostera, Bertelsmann Stiftung aus dem Projekt der digitale Patient in dem Projekt, bin jetzt seit eigentlich fast Projekt Beginn vor drei Jahren und habe diese Smart Health System Studie unter anderem mitbetreut. 

    Okay, sehr schön. Und die Smart-Health-Systems-Studie, wir hatten in einer der vorherigen Podcastepisoden schon mal in den News drüber berichtet. Vielleicht können wir jetzt ein bisschen tiefer einsteigen. Was hat die Smart-Health-Systems-Studie denn zum Thema und was sind so die ganz oben erkenntnisse, die wir daraus gewonnen haben? Also die Smart-Health-Systems-Studie haben wir im Projekt durchgeführt aus verschiedenen Gründen. Also es ist so, dass wir uns in digitalen Patienten erst mal mit vielen einzelnen Themen, also elektronische Patienten, Akten, wie kommen gute oder nutzendstiftende Gesundheits-Apps in den Versorgungsalltag oder Telemedizin beschäftigt haben. Und es fehlt aber noch so ein bisschen das Gesamtbild, wo steht denn Deutschland eigentlich im internationalen Vergleich, wenn man sich ja dem Bereich digital Health anguckt. Also wenn sie so auf Konferenzen gehen, dann wird ja immer gesagt, der Deutschland hinkt hinterher, das war so ein bisschen für uns der Grund zu fragen, na ja tut es das denn wirklich. Und das andere ist, dass die Stiftung ohnehin relativ häufig auch auf internationale Vergleiche setzt, weil ein wichtiges Thema der Stiftungsarbeit bei uns im Allgemein ist von anderen Ländern lernen und das ist so ein bisschen der Überbau. Dann ein vielleicht dritter Aspekt ist, die Stiftung verleiht, den Reinhardt Mohnpreis und der letzte Reinhardt Mohnpreis hatte mal als Thema Smart Country. Also da wurde geguckt, wie erfolgreich die Verwaltung und auch generell also Länder mit dem Thema Digitalisierung umgehen, ein Learning, da war das Länder die eine klare politische Idee oder auch eine Führung haben, in dem Bereich sehr erfolgreich sind und da wollten wir halt auch im Gesundheitsbereich mal gucken, ob das passt. Aber das sind jetzt sagen wir mal so die Hintergründe, warum wir die Studie durchgeführt haben. 

    Okay, und es gibt ja ein Vergleich und normalerweise vergleicht man nicht die Mal daumen, sondern man pickt sich ja einzelne Punkte raus, was waren denn die Kriterien nach denen konkret verglichen wurde. Also jetzt natürlich nicht alle, sondern so im groben Überblick. 

    Also da sind jetzt zwei Schritten vorgegangen, das eine ist erst mal eine Länderauswahl zu treffen und da war uns wichtig. Also sie können ja nicht alle über 190 Staaten der Erde vergleichen, sondern da war uns wichtig, dass der A-Länder haben die vom technologischen Stand und wirtschaftlichen Entwicklung und so weiter grob mit Deutschland erst mal vergleichbar sind und dass wir eine Auswahl an Systhemen haben, die zum Beispiel verschiedene größere resentieren. Also es könnte ja zum Beispiel sein, dass kleinere Länder oder größere Länder ist einfacher oder schwerer haben, dass wir für die Ralfdaten mit drin haben, dass wir aber auch diesen klassischen Unterschied in so einer Gesundheitssystemforschung gibt also sogenannte Sozialversicherungsbasierte Gesundheitssysteme, aber auch nationale Gesundheitssysteme mit drin haben. Also das waren jetzt so die größeren Auswahlkriterien für die Länder, die wir untersucht haben. Das zweite, wo nach man dann vergleicht, das könnte man unter drei große Überschriften packen, das eine ist Digital Health Strategie oder Policy. Also gibt es gesetzgeberische und strategische Planungen in den einzelnen Ländern, wie man mit Digital Health umgeht. Also tut man das national, tut man das regional. Nach diesen Gesichtspunkten haben wir einmal vergleichen. Also gibt es der Baubt, Gesetze, gesetzliche Grundlagen, Planung für BGS und so weiter. Das zweite ist Digital Health Readiness. Das bedeutet, gibt es dann auch entsprechende Infrastruktur und die Vorbereitung, also technische und semantische Standards für Digital Health unter anderem. Gibt es die nötige, was man in Deutschland z. B. Telematik, Infrastruktur nennen würde und so weiter. Also die ganzen Voraussetzung, um überhaupt Digitalisierung im Gesundheitssystem betreiben zu können. Und das letzte dann und vielleicht nicht das unwichtigste, wird denn Digital Health tatsächlich genutzt. Also findet ein Datenaustausch zwischen Krankenhäusern und Ambulantensektor statt. Gibt es einen Patientenportal, gibt es elektronische Gesundheitsakten. Diese drei Themen bilden insgesamt über 30 Indikatoren ab, die wir dann untersucht haben, die wiederum in über 150 Einzel-Items runtergebrochen werden können. Also schon recht umfangreich. 

    Ja, wenn man es jetzt vergleichen, wo stehen wir? Wir stehen, als wir wir hatten, dann 17 Länder und das muss ich sagen, hat mich auch überrascht. Im Vergleich mit den anderen 16 Länder stehen wir halt auf Platz 16 von 17. Da hätten Sie mich vor der Studie gefragt. Da hätte ich gesagt, ja, dass wir nicht vorne landen, würde mir jetzt vom Bauchgefühl her auch klar sein, dass wir so weit hinten landen vielleicht nicht. Aber das zeigt ja schon mal, dass die Studie schon mal nicht gebeist ist. Also, dass das eine objektive Studie ist, wenn man selbst nicht weiß, was hinten bei rauskommt, dann sonst wird man sich natürlich die Studie so bauen, dass man genau das hinten rauskommt, was man gerne hätte. 

    Und jetzt, der Trommelwirbel Ende, winner ist? Estland, eskland, Dänemark und Kanada liegen, sind quasi unsere Spitzenreiter. Wir hatten eskland auch, glaube ich, im letzten Mal in den News, weil die, glaube ich, im internationalen Austausch ganz gut sind. 

    Ja, also was man sagen muss und da zeigen sich dann vielleicht auch, die Grenzen eines Vergleichs, eskland ist auch so ein bisschen besonderer Fall. Estland hat ja mit dem Zerrfall der Sowjetunion so eine Stunde Null erlebt und hat seine gesamte Verwaltung digitalisierend. Also was natürlich auch auf der anderen Seite irgendwie beachtlich ist als Einzelfall, aber insofern ist eskland vielleicht auch noch mal ein Stück weit besonders unter all den Ländern, die wir dort verglichen haben. Allgemein ist die öffentliche Waltung sehr digital und dazu zählt dann halt auch das Gesundheitswesen, aber natürlich eindeutig in der Regelversorgung, wenn man sieht, was da so genutzt wird. Also es gibt keine Papierrezepte mehr. Die Rezepte sind elektronische, tauschtbar mittlerweile zwischen Finland und Estland. Die elektronische Patientenakte ist halt Sektor übergreifen verfügbar, etc., etc. Das ist dann halt, wenn man das allein schon aus dem Patientenalltag in Deutschland betrachtet, dann gibt es ja nicht nur die Stunde Null, die es unterscheidet, sondern auch so ein bisschen die Größe kann man in eine grobe Hausnummer sagen, dass die größeren Länder wie Deutschlands ja eins ist. Da ist schwerer hatten, weil die einfach eine größere Population zu betreuen haben. 

    Kann man so nicht sagen, weil man halt auch sieht, dass große Länder wie Kanada eine geografische Größe haben, die eine entsprechende Bevölkerung haben und die auch auch noch aus dem föderal organisiert sind, also wo da sehr viele Player im Alltag im Gesundheitssystem mitreden, auch ziemlich weit vorne liegen. Und da das weit aus besser geschafft haben, Dinge umzusetzen von telemedizinischer Abdeckung über halt auch ihre Zepte und so weiter. Das kann man eben gerade nicht sagen. Also dieses Muster von geografischer Größe oder es wäre ein bestimmtes Gesundheitssystem, das gibt es nicht. 

    Okay, aber das ja können wir uns da schon mal nicht rausreden aus der ganzen Geschichte. Leider. 

    Gibt es sonst irgendwelche Marker, die jetzt mal außen an das Land herangetragen werden, auf die man jetzt nicht so direkten Einfluss hat, die beeinflussen, ob man oben oder unten mit spielt oder es ist tatsächlich alles intern, was hier an Faktoren eine Rolle spielen. 

    Also von außen herangetragen, da gibt es halt natürlich, wenn man ganz genau schaut, in jedem Land immer so ein paar einzelne, ich sag jetzt mal, besondere Umstände, die halt für die gesamte Steuerung beeinflussen. Also wir hatten auch Israel mit dem Vergleich drin. Und da ist es halt zum Beispiel traditionell so, dass nicht viele Ressourcen im Gesundheitswesen vorhanden sind. Und man hier von vorne rein sehr auf Effizienz achtet und digital Health im Allgemeinen, sehr starke ambulante Versorgung, mitunter stützt und dieser Effizienzgedanke da auch sehr stark mit dabei ist. Aber davon mal abgesehen von solchen Sonderfaktoren sind es eher, sagen wir mal Handlungs- und Vorgehensweisen, die wir vor allem in den erfolgreichen Ländern gefunden haben. Also einerseits gibt es erst mal zwei Handlungsmuste, das eine ist, es gibt einige Länder, wo man sagen, wir mal vor Ort mit digital Health-Lösungen angefangen hat, also in einzelnen Krankenhäusern oder einzelnen Krankenversicherer. Israel ist dafür zum Beispiel auch wieder so ein Fall, die dann erst mal immer einzelne Lösungen entwickelt haben, zum Beispiel für ihre versicherten umfassende elektronische Patientenakten und die dann immer weiter diese Projekte ausbauen. Aber dann kommt man irgendwo an so ein Punkt, wo es dann heißt, jetzt bräuchten wir aber eine staatliche Regulierung des ganzen Systems. Und wenn wir es dann landesweit ausbauen wollen, brauchen wir auch staatliche Unterstützung, also so ein Bottom abvorgehen. Das andere Muster ist so, es gibt Länder, so fallen wie Frankreich oder teilweise auch in England, dass man da versucht, so ein bisschen den großen staatlichen Wurf zu machen, also erst eine große staatliche Strategie umzusetzen und Dinge dann landesweit sofort einzuführen. Hat manchmal so ein bisschen den Nachteil, dass man gerade bei so großen Infrastrukturprojekten, wie zum Beispiel einen nationalen Patientenakten, elektronischen, dann häufig in Stockengeräte, wenn es um die ordliche Umsetzung geht. Und dass man da dann erst mal, ich sag jetzt mal, die großen nationalen Ambitionen runterdimmt. Also das wären jetzt erstmal so Muster. In England ist ja da predestiniert mit seinem Gesundheitssystem von oben herab zu regieren, sag ich mal, aber hat als anderen seine natürlich auch den Vorteil, dass man da bestimmt auch bessere Konditionen rausschlägt bei den Anbietern von Infrastruktur oder von digitalen Anwendungen. Das kann durchaus sein, wir haben uns jetzt gar nicht noch nicht mal so unbedingt die Marktlogik angeguckt, sondern eher wirklich das, was ist die Vorgehensweise im Gesundheitssystem. Also es haben eher auf die Governance Aspekte geguckt, und da ist es dann so, dass neben diesem bottom-up-and-top-down-ansatz, der sich da herausgestellt hat. Wie wir festgestellt haben, das am wichtigsten grundsätzlich ist, ne, wir haben es dann so einen Dreiklang genannt, der Digital Health erfolgreich macht oder zu einer guten Umsetzung führt. Also so eine ist, dass es eine politische Führung sehr weit gesprochen gibt. Das andere ist, dass es eine Strategie gibt. Die sollte dann auch mehrere Elemente haben, also von der Planung über Umsetzung bis zur Beratung vor Ort. Und letztendlich haben die meisten Länder, die wir untersucht haben, auch eine eigene Institution, die in Form zum Beispiel von Digital Health Agenturen, die diesen gesamten Digitalisierungsprozess des Gesundheitswesens mit betreuen. Das wäre dann bei uns die Gematik wahrscheinlich. Ja, also ist der, ja und nein. Das kommt dann, das kommt dann. Ja und nein. Das kommt natürlich auf jedes Gesundheitswesen drauf an und auch allgemein, wie so ein Staat da funktioniert. In Frankreich ist es zum Beispiel eine Agentur, die dem Gesundheitsministerium anhängt, aber in enger Zusammenarbeit und über das über die nationale französische Krankenkasse mitfinanziert wird. In Kanada ist es, gibt es dann eine gemeinsame von Provinzen und Bund gegründete Institutionen, die heißt Canada Health Infoway, in den Niederlanden wiederum. Es ist eine Firma, die dann halt in Trägerschaft des Gesundheitsministeriums ist, aber das Gesundheitsministerium der Hauptauftrag gäbe. Also ich sage jetzt mal, die Form an sich kann sich sehr stark unterscheiden. Und meistens, das muss man auch sagen, haben die ein weiteres Portfolio als das, was die Gematik tut. 

    Kann man denn jetzt von diesen, gehen noch mal einen Schritt zurück, von diesen verschiedenen Strategien Top-down, bot dem Absagen, welche die Erfolgversprechendere ist? Also, Erfolgversprechend, da denke ich mal, im Alltag ist eine Mischung aus Beidem, also das eine ist so eine Strategie, sollte halt einen Rahmen setzen. Im Sinne von Digital Health ist kein Selbstwerk. Die Digitalisierung soll halt gesundheitspolitischen Zielen dienen und das meinen wir auch durchaus mit politischer Führung, die so wichtig ist. Wir brauchen also einmal einen Rahmen und das andere ist, dass wir aber auch, und da ist es dann halt so, dass er verordnet, dann diese bot dem Abrolle wieder wichtig ist. Brauchen da halt auch Lösungen, die halt ganz klar in überschaubaren Schritten erfolgen. Also, dass man zum Beispiel, ich nehme jetzt mal einfach ein Beispiel aus den Markt, dass man zum Beispiel bestimmte Behandlungsfahre erst einmal digitalisiert und die dann so interoperabel gestaltet später, dass man dann halt auch andere Digital Health Lösungen damit wieder kommunizierbar miteinander verbindet. Also diese kleinen konkreten an zum Beispiel Behandlungsfaden oder an bestimmten Populationen orientierten Digitalisierungsprojekte, das sind er, die halt erfolgreicher sind. 

    Wo verorten wir uns dann in Deutschland, also wir haben ja zum einen wahrscheinlich eher eine Top Down Strategie, dabei andererseits, sprießen jetzt überall die Gesundheitsakten hervor, ist das so ein zwei Wegeansatz, der sich hier barnt oder kann man das sogar nicht vergleichen mit den anderen Ansätzen. 

    Ja, ich würde den vergleich aus quasi jetzt so nicht wagen, weil uns fehlt eigentlich, ja, das würden wir sehen, wir würden uns eigentlich erwünschen, dass auf der einen Seite diese politische Führungsrolle weiter ausgebaut wird und das meine ich jetzt gar nicht im Sinne von einer krassen Ansage, die da heißt, das muss jetzt passieren, sondern dass man sich, dass man einerseits so eine demokratisch legitimierte Grundsatzentscheidung hat, das möchten wir dann mit der Digitalisierung um Gesundheitswesen, also wo soll es dann jetzt mal grob gesprochen, die Reise hingehen möchten, wir z. B. Chronisch kranker erst mal unterstützen möchten, wir die Patientenakten ausbauen, soll Digitalisierung vielleicht auch zu mehr Effizienz beigetragen werden, möchten wir Telemedizin benutzen, um den ländlichen Bereich in der Versorgung irgendwie zu entlasten. Das sind so alles Fragen, die man durchaus politisch definieren kann und das sind jetzt nur Beispiele, das andere ist, dass man halt vielleicht auch eine, ja ich sage jetzt mal kompetenzzentrum oder so, braucht oder eine Agenturinstitution, die halt vielleicht auch mit bei der Umsetzung solcher Ziele im Alltag hilft und das finde ich halt, ist die gemartigen noch weit aus begrenzt an Ihrem Ansatz. 

    Da könnt man ja eigentlich sagen, man braucht sowas wie, es hatten Sie ja vorhin schon angedeutet so eine Strategie, man muss sich einfach im Klaren drüber sein, wo man hin will, wo man steht, wie man dahin kommt, da bin ich glaube ich ganz bei Ihnen, da fehlt im Moment noch an der Strategie jetzt. 

    Hat ja vor kurzem, wir hatten es vorhin in den News erwähnt, unser Gesundheitsminister angekündigt, die gemartig zu 51 Prozent übernehmen zu wollen, wer das denn schon ein Schritt in die richtige Richtung. 

    Grundsätzlich würde ich da sagen, es ist halt begrüßenswert, dass halt die Politik ihre Führungsrolle mehr annimmt und darauf auch mehr achtet und die versucht mehr auszubauen, ob jetzt dieses konkrete Mittel, die mehr halt in der gematik zu sichern, das jetzt zum Erfolg führt, das bleibt abzuwarten und muss man wirklich dann sehen, ob das in der Realität, also genau dieses Modell, wie ich es jetzt da gewählt wurde, das zum Erfolg führt, wo muss ich dann erst mal eine Realität erweisen. Es bringt auch nichts, die Führung zu übernehmen, wenn man nicht weiß, wo man hin will, also wenn die Strategie fehlt, dann ist auch die starke Führung wahrscheinlich, wie Sie es vorhin angedeutet haben, nicht gerade zielführen. Man kann halt Strategien natürlich auch in unterschiedlichen Arten umsetzen, Deutschland hat ja einen Setsersplitter des Gesundheitswesen, wenn man das jetzt aus internationaler Brille betrachtet, wir haben eine Selbstverwaltung, wir haben ein föderal gegliederten Staat, da gibt es mannigfaltige Möglichkeiten, Strategie zu formulieren. Manche Länder wie Italien, zum Beispiel, haben halt Einzelstrategien, die nationalkordiniert werden, andere Länder haben eine ganze nationale Strategie, aber ich sehe halt nicht, dass wir so, wir haben halt so strategische Elemente mit dem Eheffgesetz, aber dass wir halt so eine nationale klare Strategie haben, die fehlt mir noch. 

    Jetzt haben wir uns ja schon anhand der anderen Länder zwei mögliche Handlungsoptionen oder mögliche Handlungsempfehlungen rausgearbeitet, einmal eben die politische Führung ausbauen und dann so einen Kompetenzzentrum sich erarbeiten oder etablieren, was während den weitere Sachen, die sich aus der Studie heraus ableiten lassen. 

    Ich hatte ja Strategien erwähnt und Gesundheitspolitische Ziele und politische Führung und beides kann man sehr gut dann definieren, wenn man zum Beispiel auch die Endanwender fragt. Und das ist für uns halt auch ein ganz wichtiges Ergebnis aus der Studie, wenn man sich so die Best Practices anguckt, dann ist es halt so, dass den Markt zum Beispiel, da für uns ein sehr anscheuliges Beispiel ist, dort gibt es Fokusgruppen, wo Patienten gezielt befragt werden, was sie dann von der Digitalisierung erwarten, was sie von der Digitalisierung in Gesundheitswesen brauchen. Ich muss man halt einfach sagen, Patienten müssen halt auf den praktischen Nutzen irgendwie von Digitalisierung sehen und sie müssen es aber auch anwenden können, also von der körperlichen Verfasstheit her zum Beispiel. Und da hilft es halt, wenn man halt die Leute, die dann womöglich irgendwelche Digital Hellflösungen auch in ihrem Alltag als Patient bedienen sollen, weil danach fragt, was sie dann erwarten. Und das fließt dann, und das ist halt beeindruckend, das fließt dann in den Markt sogar in die nationale Digital Health Strategie mit ein. Das zweite ist, dass im gleichen Land neue Entwicklungen, das denische Gesundheitsportal sundhed.dk, heißt das, das ist das nationale Patientenportal, da kann man halt reingehen, wie den Spasierte Informationen, Gesundheitsinformationen finden, damit auch seine eigene elektronische Patientenakte einsehen. Dass die Entwickler dort, wenn sie neue Dinge, oder neue Dienstleistungen für Patienten, aber auch für Ärzte entwickeln, zwei Dinge tun. Das eine ist, sie testen das mit kleinen Gruppen von Patienten, ob es denn was bringt und ob es nützlich ist. Aber sie gehen auch zweitens vor Ort in die Krankenhäuser und Fragen halt, wie dann das Gesundheitspersonal Ärzte, Krankenpfleger, Krankenschwestern und Ärzten. Damit dann klar kommen ihrem Arbeitsalltag mit diesen ganzen Digital Health Lösungen, die dort angeboten werden. Weil letztlich soll ja auch Digital Health die Behandlung mit erleichtern und nicht den Alltag einfach schwerer machen. Und drittens war sie auch sehr beachtlich fand in den Markt, dass man in vielen Universitätskrankenhäusern, das habe ich mir zum Beispiel in Odense auch mal vor Ort angeguckt. Eigene Ideen, die das Krankenhauspersonal hat, in dem Fall was zum Beispiel, wenn es die Krankenschwestern in einer Abteilung für früh geborene, dass man diese Lösungen, die sich ausdenken, mal entwickelt und testet, hier war es die telemedizinische Betreuung von früchen. Also die ermöglicht, dass frühgeborene früher aus dem Krankenhaus entlasten werden, zu ihren Eltern. Und dann die Betreuung über so ein telemedizinischer Verbindung mit speziell geschulten Krankenschwestern, auch folgt. Die kriegen dann so ein Koffer mit einer Wage und haben dann halt mindestens zwei bis drei Wochen die Woche eine Videoverbindung ins Krankenhaus und dann wird halt gesehen, wie sich das Kind entwickelt. Und ob alles so weit gut ist, bis es dann halt national skaliert wird. Und genau diese Einbindung auf die unterschiedlichsten Art und Weise, wie Fokusgruppen oder einfach mal vor Ort nachschauen, wie es funktioniert. Oder aber eben das Krankenhauspersonal vor Ort fragen, was haben Sie denn für Ideen und diese Ideen auch umsetzen und dann zu evaluieren, das sind Dinge, die halt auch unheimlich wichtig sind. 

    Ja, sehr schön. 

    Gibt es denn sonst noch Erkenntnisse, die sich aus der Studie heraus ableiten lassen? 

    Ja, was vielleicht wichtig ist, wir haben das jetzt mal so Akzeptanzförderung uns als strategischer Aufgabe begreifen, wenn das leitet sich vielleicht auch um auf dem mit dem letzten Punkt oder hängt damit zusammen oder leitet sich da raus und ein bisschen ab. Manchmal ist ja nicht immer sofort sichtbar, was so eine Umstellung auf eine digitale Lösung, ich sage jetzt mal im Alltag bedeutet. Jeder Bürger in dem Land, jeder Patient sitzt sich mit dem Thema Digital Health und mit dem Daußenländer. Und es tut es auch vielleicht nicht mal nicht die Gesundheitsberufe. Oder es ist halt den einigen Gesundheitsberufen nicht immer gleich so ganz klar, das denn ist die neue Lösung, die da jetzt die Italie jetzt eingeführt werden soll, dann für Vorteile bringen soll. Und da ist es halt wichtig, vor allem wenn man so Opt-in-Lösungen wählt, Patienten seid ich. Also man muss sich dann womöglich entscheiden, eine elektronische Patientenakte anlegen zu wollen, darauf Zugriff haben zu wollen, dann muss man halt entsprechend des Informationsmaterial in natürlich entsprechend der Verständlichkeit bereitstellen. Und den Leuten halt sagen, was passiert mit ihren Daten? Warum machen wir das? Und welche Vorteile soll es denn überhaupt bringen? Dass viele Dinge einfach so selbstverständlich sind und dann einfach die Bürger-Patienten ja überzeugen, das weiß man halt. Also das ist halt nicht selbstverständlich. 

    Ja, okay, sehr gut. Dann bedanke ich mich schon mal ganz herzlich für die tiefen Einblicke in den Ländervergleich, vielleicht verweisen wir an dieser Stelle auch auf einen anderen Podcast, der zufälligerweise in dieser Woche das selbe Thema rausgebracht hat. Der 2KörperProblem-Podcast, dort mit einem Kollegen von ihnen im Interview und dort wird das Ganze nochmal ein bisschen, ich glaube mal weit umfassender beschrieben und vielleicht kriegen wir ja die nächsten Wochen, Monate weitere Erkenntnisse aus dieser Studie. Ich bin sehr gespannt, was uns dann noch alles erwartet. 

    Ja, wir werden noch auf smart-health-systems.de, wenn wir sicherlich noch ein paar Sonderauswertungen bereitstellen, das waren halt 400 Seiten, da gibt es sicherlich noch ein bisschen was. Vielen herzlichen Dank. Genau, und wir werden natürlich das auch alles verlinken, was wir jetzt eben besprochen haben. Und ja, wir hören uns dann in zwei Wochen wieder und vielleicht doch irgendwann wieder mal den Herrn Kostera hier im Interview. 

    Shownotes

  • Folge #71 – Predictive Analytics

    In dieser Folge haben wir uns wieder Unterstützung dazu geholt. Susanne Zopf von der Siemens Betriebskrankenkasse spricht mit Bernhard über Predictive Analytics und die Auswertungsmöglichkeiten einer Krankenkasse im Rahmen ihrer Aufgaben nach SGB 5.

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    Transkription

    Es geht um das Thema Predictive Analytics. Da wir da selber nicht die Experten für sind, haben wir uns mal wieder einen Gast eingeladen. Das ist heute die Susanne Zopf von der Siemens-Betriebskrankenkasse. Susanne, magst du dich unseren Hörern mal kurz vorstellen? 

    Gerne, Bernhard, danke für die Einladung, danke für die Chance, hier dabei zu sein. Mein Name ist Susanne Zopf. Ich arbeite bei der Siemens-Betriebskrankenkasse und bin dort verantwortlich für den Fachbereich Analytik. Wir kümmern uns um die Datenbasis, die notwendig ist, um Analysen jeglicher Art für die SBK zu fahren. Das sind Analysen, die wir intern brauchen für unsere Prozesse, und das sind Analysen, die wir wertschöpfend für unsere Kunden einsetzen. 

    Ja, es geht also um Predictive Analytics. Gibt es da eigentlich einen passenden deutschen Begriff, oder nutzt ihr auch den englischen, und was genau muss man sich jetzt unter diesen Analysen vorstellen? Kannst du das unseren Hörern näherbringen? 

    Wir nutzen sehr häufig den englischen Begriff, das hat sich so ein Stück weit eingeschlichen. Auf Deutsch übersetzen wir es am ehesten als „versteckte Muster in den Daten finden“. Muster, die so nicht ersichtlich sind, können moderne Analysemethoden sehr deutlich in den Daten sichtbar machen. 

    Was sind moderne Analysemethoden? Kannst du vielleicht da von der methodischen Seite unseren Technikbegeisterten vielleicht was erzählen, was ihr da macht? 

    Wir nutzen alle modernen Methoden des Machine Learnings. Das sind Random Forests — mit Random Forests haben wir sehr gute Erfahrungen gemacht. Wir nutzen aber immer die Methode, die zur Fragestellung passt und die auch zur Datenbasis passt. Das kann eine sehr, sehr einfache Methode sein wie eine lineare Regression, das kann aber auch eine sehr komplizierte Methode sein wie ein neuronales Netz. Wir halten nichts davon, einfach eine der Methoden auf eine beliebige Datenbasis loszulassen, sondern richten uns immer nach der Fragestellung. 

    Jetzt hast du mehrfach den Begriff Datenbasis erwähnt. Wie muss ich mir jetzt eure Datenbasis vorstellen, was steckt da insgesamt für Daten drin? 

    Also wir betreiben ein Data Warehouse, in dem wir unsere Daten sammeln. Der Datenbestand beinhaltet alle unsere Versichertendaten. Das geht los bei einer Reihe von Stammdaten, die wir zum Kundenmeldewesen benötigen, Name, Adresse, was man sich so vorstellt, alle Daten, die wir benötigen, um das Beitragskonto der Kunden zu führen, und die Daten, die wir von unseren Leistungserbringern bekommen, um dann tatsächlich die Rechnungen zu bezahlen, um die Leistungen zu bezahlen, die unsere Versicherten dann auch von uns erhalten. Also das ist ein großer Datenbestand, das ist ein vielfältiger Datenbestand. 

    Wie muss ich mir jetzt so eine Analyse vorstellen? Was habt ihr rausgefunden oder was findet ihr da in diesen Daten raus, wonach sucht ihr gezielt? Was sind so typische Anwendungen im Gesundheitswesen, wenn ihr Predictive Analytics betreibt? 

    Also wir richten uns nach den Wünschen unserer Kunden. Wir haben von unseren Kunden vielfältige Rückmeldungen bekommen, unsere Kunden wünschen sich Insights in ihre Daten. Erstaunlicherweise sind es ja weitreichende Wünsche: Kunden wünschen sich z. B. zielgerichtete Präventionsangebote, Kunden wünschen sich Aussagen zu ihren individuellen Gesundheitsrisiken. Nicht alle dieser Wünsche können wir auf Basis unserer Daten auch erfüllen. Wir sind hier verpflichtet, uns an die Datenschutz-Grundverordnung zu halten, das tun wir auch. Wir finden, es ist richtig, dass unsere Kunden Herr ihrer eigenen Daten bleiben, zu jeder Zeit. Daher machen wir entsprechende Analysen nur, wenn unsere Kunden in die Datenverarbeitung einwilligen, beziehungsweise wir verwenden für viele Aussagen auch einen anonymisierten Datenbestand. 

    Kannst du zum Beispiel nennen, was mit solchen anonymisierten Datenbeständen möglich ist, oder welche Vorhersagen mit einer großen Menge von Daten — also jetzt gar nicht patientenindividuell, sondern eben für ein Patientenkollektiv — dann möglich sind? 

    Es ist für uns nicht nur von Interesse, wie ein Versorgungsverlauf beispielsweise von einem Individuum, von einer Person aussieht. Was wir uns auch anschauen, um nur ein Beispiel zu nennen, sind regionale Unterschiede in Versorgungsstrukturen. Also wie weichen die Kosten der ärztlichen Versorgung in München von den Kosten der ärztlichen Versorgung in Köln, in Berlin oder Leipzig voneinander ab? Also das sind Themen, da verwenden wir grundsätzlich nur einen anonymisierten Datenbestand, weil der Einzelbezug ja nicht mehr von Relevanz ist. 

    Wo sind insgesamt Chancen der Auswertung solcher Daten? Also ihr stellt jetzt beispielsweise Unterschiede fest zwischen Köln und München — wie geht es dann weiter, wo siehst du Chancen fürs Gesundheitswesen? 

    Ich sehe vielfältige Chancen in der Datenanalyse, insbesondere auch fürs Gesundheitswesen oder für uns als Krankenkasse. Ich sehe Chancen darin zu erfahren, was unsere Kunden möchten, ich sehe Chancen darin, mit diesem Wissen unsere Kunden noch besser zu beraten und zu versorgen. 

    Okay, jetzt hast du über Chancen berichtet — wo sind Grenzen von Predictive Analytics? 

    Eine fixe Grenze ist für uns unser gesetzlicher Auftrag. Alles, was wir tun, muss mit unserem gesetzlichen Auftrag aus dem SGB V konform sein. Innerhalb dieses Rahmens führen wir auch unsere Analysen durch. Ich sehe hier schon die Thematik, dass sich Wünsche unserer Kunden und die Lebensrealität unserer Kunden anders darstellen, als es ein Gesetzgeber möglich macht. Ich möchte mal ein Beispiel nennen, damit das jetzt nicht in den falschen Hals gerät: Es ist bei einer Mitgliedschaft eines freiwillig Versicherten, eines freiwilligen Mitglieds, immer noch erforderlich, dass dieses Mitglied seine Mitgliedschaftserklärung eigenhändig unterschreibt. Ein digitaler Prozess, ein effizienter digitaler Prozess ist hier nicht möglich, weil es eine gesetzliche Regelung nicht zulässt — da sehe ich tatsächlich eine Grenze. Ich sehe hier ein Risiko, dass wir als gesetzliche Krankenversicherung nicht schnell genug in dem digitalen Umfeld, das unsere Kunden gewöhnt sind, agieren können. 

    Diese vielfältigen Analysen, die wird es jetzt auch beim ersten Health-Insurance-Hack geben, also einen Krankenkassen-Hackathon, der, ich glaube, ab morgen in Leipzig stattfindet. Kannst du vielleicht dazu noch was sagen? Was passiert da auf dem Hackathon, werden da gemeinsam Versichertendaten gehackt? 

    Ja, ganz genau so ist es nicht. Der Hackathon, der jetzt in Leipzig stattfindet, ist eine Veranstaltung von unterschiedlichen Krankenkassen, gemeinsam mit dem bvitg. Es geht darum, in einem sehr kompakten Format von drei Tagen Fragestellungen aus der gesetzlichen Krankenversicherung zu bearbeiten und zu lösen. Da sind Fragen vertreten, die tatsächlich datenbasiert behandelt werden müssen, es sind aber auch ganz klassische Themen dabei wie Versorgungsthemen. Die SBK selbst ist mit zwei Fragestellungen vertreten. Eine davon kommt aus meinem Bereich, da geht es um Predictive Analytics. Konkret geht es um die Prädiktion eines Burnouts. Da bin ich sehr gespannt, ob es auf Basis unserer Daten möglich ist, einen Burnout eines Patienten frühzeitig zu erkennen. Da wir auch hier auf die Sensibilität der Daten achtgeben, stellen wir natürlich anonymisierte Daten zur Verfügung. 

    Ja, das klingt ja nach einem spannenden Hackathon. Wir sind gespannt auf die Ergebnisse, die daraus kommen werden, werden das Ganze natürlich in unserem Podcast und bei Twitter weiter verfolgen und drücken die Daumen, dass es da gelingt, zur Vorhersage beizutragen und somit den Versicherten noch einen Mehrwert bieten zu können. Ja, und ich würde sagen, wir sind am Ende unseres kleinen Podcasts angekommen. Vielen Dank, Susanne, dass du uns da die Predictive Analytics etwas nähergebracht hast. 

    Vielen Dank, dass ich heute die Möglichkeit hatte, etwas beitragen zu dürfen. 

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  • Folge #70 – Ada

    In dieser Folge geht es um Ada. Die ‚Gesundheitshelferin‘ Ada ist ein Chatbot, der auf KI basiert und im vergangenen Jahr den Zukunftspreis 2018 gewonnen hat. Bereits im letzten Jahr hat Christian mit Marvin Rottenberg über Ada gesprochen und nun wir starten damit ins neue Jahr. Viel Spaß beim Hören.

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    … und Marvin. Heute haben wir auch wieder einen Gast, und der sitzt in Berlin — herzlich willkommen bei mir im Podcast, Marvin Rottenberg. Du bist Mitarbeiter bei Ada, das in der letzten Zeit sehr viel durch die Presse gegangen ist, ihr habt viele Preise abgeräumt, und ihr seid auch in der Medizininformatik-Initiative aktiv, bei HiGHmed. Magst du dich vielleicht selbst und Ada mal kurz vorstellen? — Ja, guten Morgen, Christian. Mein Name ist Marvin, ich leite bei Ada das Marketing Department. Vorab sage ich noch: Ich habe eigentlich Politikwissenschaften studiert, also die Hardcore-Technikfragen kann ich wahrscheinlich nicht beantworten.

    Ada ist eine App, die mithilfe künstlicher Intelligenz jedem Menschen eine personalisierte Symptomanalyse anbietet. Also Ada beurteilt das Alter, Geschlecht, Risikofaktoren, Symptome und Fitnessdaten in einem Gespräch mit dem User, ähnlich wie es ein guter Arzt machen würde. Ada kennt mittlerweile über 5.000 Symptome und über 1.500 Krankheiten und liefert dem User ein mögliches Krankheitsbild anhand von Wahrscheinlichkeiten und auch eine Einschätzung, ob der User mit dieser Krankheit zu Hause bleiben sollte oder zum Arzt gehen muss oder eventuell auch sofort in die Notaufnahme.

    Okay, wunderbar. Jetzt habe ich im Vorfeld schon einige Interviews gesehen — auf YouTube gibt es relativ viel —, und eigentlich die fast immer erste Frage ist, was Ada bedeuten soll. Ich glaube, einige unserer Hörer kennen das aber schon oder wissen, wer das ist, das ist nämlich nicht nur die erste Programmiererin, sondern auch der erste Programmierer allgemein — es war also eine Frau. Aber vielleicht magst du das auch noch mal ganz kurz erklären, woher Ada kommt. — Genau, richtig. Also es gibt eigentlich drei Gründe, warum Ada Ada heißt. Erstens kommt der Name, wie du gesagt hast, von der ersten weiblichen Programmiererin, Ada Lovelace — Ada ist also ein weiblicher Vorname. Zweitens sitzen wir in Berlin in der Adalbertstraße, und die wurde früher immer einfach von uns mit ‚Adal‘ abgekürzt. Der dritte Punkt ist, dass Ada wie ‚aider‘ im Englischen klingt, also Helfer. Somit haben wir eine weibliche Programmiererin, die in Berlin sitzt und den Leuten gerne hilft.

    In der Adalbertstraße, genau. Aber ich glaube, das war sogar unabhängig vom Geschlecht der erste Programmierer überhaupt — egal. Ich habe mir die App vorher auch mal heruntergeladen, habe sie installiert und mir angeschaut, für den Benutzer, der das noch nicht gemacht hat: Das ist aufgebaut wie ein Chatbot, das heißt, man trägt am Anfang ein paar Basisdaten zu sich selbst ein, also Geschlecht und Alter etc., und danach ist das ein bisschen wie WhatsApp, man kann also Fragen beantworten, die von Ada gestellt werden. Also: wo tut es dir weh, und dann schreibt man ‚Bauchschmerzen‘, und dann fragt Ada, also eher links oder rechts, und stellt so immer weiter Fragen, man beantwortet die, und nachher kommt keine Diagnose raus — ist das richtig? Sondern was kommt raus, was ist richtig? — Also rechtlich gesehen ist es den Ärzten vorbehalten, den Begriff Diagnose zu nennen, und was wir machen, ist: wir übernehmen die Anamnese, wir führen eine Symptomanalyse durch und geben dem User am Ende einen Diagnosevorschlag. Also einen Hinweis, welche Wahrscheinlichkeit am höchsten ist für eine bestimmte Krankheit.

    Ganz genau, das heißt, das wird auch nachher so gesagt — das ist dann herausgekommen, also bei der simulierten Krankheit, die ich dann da mal beantwortet bzw. mit Ada habe prüfen lassen, kommt nachher raus: drei Viertel der Leute, die ähnliche Symptome hatten, hatten dann nachher z. B. eine Magen-Darm-Verstimmung etc. — Warum ist es denn wichtig, dass es nicht Diagnose heißen darf? — Also es hat natürlich einmal den rechtlichen Hintergrund, es ist einfach gesetzlich so in Deutschland, dass eine App, wie wir es sind, eine Medizin-App, den Begriff Diagnose nicht verwenden darf. Auf der anderen Seite ist es aber auch so, dass wir den Patienten natürlich nicht sehen, anders als Ärzte. Also wir können den Patienten nicht anfassen, wir können kein Blut abnehmen, wir können die Temperatur nicht messen. Es fehlen also bestimmte Dinge, die in manchen Fällen für eine Diagnose einfach wichtig sind und die man nicht ignorieren dürfte.

    Und da wir nur ein bestimmtes Bild und wirklich nur anhand von Nutzerantworten eine Symptomanalyse durchführen können, ist es natürlich wichtig, dass wir das auch mit Vorsicht genießen und da auch wirklich auf der sicheren Seite bleiben und den Patienten immer nur darauf hinweisen: Das ist jetzt wirklich das Ergebnis, das Ada für am wahrscheinlichsten hält, anhand deiner Angaben und anhand der Angaben, die andere Nutzer gemacht haben.

    Genau, vielleicht im Hintergrund, damit es die Hörer kennen: Wir haben auch schon ein paar Mal über das Medizinproduktegesetz berichtet, wir haben auch damals mit den [Kollegen] über die MDR gesprochen. Die Definition ist ja: wenn man Software hat, die vom Hersteller zur Anwendung für Menschen mittels ihrer Funktion zum Zwecke der Erkennung, Verhütung, Überwachung, Behandlung oder Linderung von Krankheiten zu dienen bestimmt ist, dann ist das ein Medizinprodukt. So, jetzt nutzt ihr ja den Begriff Diagnose nicht, aber so, wie du es gerade genannt hast, dient es ja der Erkennung von Krankheiten, auch wenn ihr den Begriff Diagnose nicht nutzt. Seid ihr denn ein zertifiziertes Medizinprodukt, und wenn ja, nach welcher Klasse? — Ja, Ada ist ein zertifiziertes Medizinprodukt der Klasse I. Dazu gehören Dinge wie Qualitätsmanagementsysteme, Risikomanagementsysteme, Usability Testing. Wir brauchen einen festen Ansprechpartner der Firma, der sich um diese Dinge kümmert.

    Jetzt gibt es ja die MDR — habt ihr das auf dem Schirm, wie seht ihr das? Weil da ist es ja so, dass ihr dann automatisch — nach den derzeitigen Regularien, wenn ich das richtig verfolgt habe — in eine höhere Klasse rutscht. Habt ihr das auf dem Schirm, was macht ihr da? — Genau, das haben wir auf dem Schirm, sie tritt 2020 in Kraft, und Ada wurde in diesem Fall von der Klasse I auf die Klasse IIa heraufgestuft. Das beinhaltet unter anderem, dass wir noch von mehreren externen Firmen beurteilt und bewertet werden müssen.

    Okay, jetzt habe ich ja vorhin ganz kurz erklärt, wie das Ganze funktioniert: Das ist ein Chatbot, man chattet mit einer Software, die bei euch auf dem Server läuft. Woher weiß denn die Software, mit welcher Wahrscheinlichkeit ich welche Krankheit habe? Da sitzt ja kein Arzt, sondern vermutlich werden irgendwelche Ärzte das gefüttert haben, und vielleicht macht das sowas wie KI. — Genau, richtig. Also bei Ada ist es so, dass man das eigentlich mit einem Medizinstudenten vergleichen kann, also dass Ada erst mal mehrere Jahre lang die grundlegenden Dinge wissen und lernen muss, also das Studium von Lehrbüchern. Unsere Ärzte — wir haben ein Medical Content Team mit über 40 Ärzten bei uns in Berlin —

    Die sind dann nicht in Vollzeit beschäftigt, oder? — Genau, richtig, die sind fest bei uns beschäftigt. — Ja, die 40 Ärzte, in Vollzeit beschäftigt? — Genau, richtig. Die bringen Ada erst mal die Grundlagen bei, also auch was in Lehrbüchern steht: wie ist eine Krankheit aufgebaut, welche Symptome führen zu welcher Krankheit, und wie verändern sich Symptome über die Zeit, und wie ist der Krankheits- und Therapieverlauf einer bestimmten Krankheit. Also das ganze Basiswissen muss erst mal modelliert werden. Und dann ist es so, dass anhand der Nutzerangaben — also Alter, Geschlecht, diese Risikofaktoren, die abgefragt werden, bestimmte Vorerkrankungen — die Symptome multipliziert werden mit den Wahrscheinlichkeiten: einmal, wie wahrscheinlich ist es, dass diese Krankheit auftritt, und zweitens, wie wahrscheinlich ist es, dass diese Krankheit auftritt für die Symptome, die ich eingegeben habe — je nach Alter und Geschlecht —, sodass am Ende wirklich die wahrscheinlichste Krankheit rauskommt für den Nutzer.

    Also man kann sich das auch so vorstellen: Wenn du jetzt eine Symptomanalyse machst, in Berlin, kommt bei dir vielleicht raus, dass du eine schwere Erkältung hast. Wenn jetzt aber ein Freund von dir die genau gleichen Symptome eingibt, aber gerade in Zentralafrika unterwegs ist, kann es sein, dass Ada diesem Freund von dir vorschlägt, dass er an Malaria leidet, einfach weil die Wahrscheinlichkeit viel höher ist, an Malaria zu erkranken, wenn man in Zentralafrika unterwegs ist, als wenn man jetzt gerade in Berlin am Schreibtisch sitzt.

    Das heißt, wie machen die Ärzte das? Schauen die sich aktuelle Studien an und müssen das dann in so einen Algorithmus bei euch eingeben, oder wie sieht das konkret aus? — Genau, also die Ärzte lehren Ada eigentlich Tausende von Fällen, also es ist wirklich so, dass das ganze Medizinwissen so aufbereitet wird, dass Ada erst mal von Tausenden von Referenzfällen lernen muss, dass man wirklich weiß, okay, woher bekommt sie die? Das sind einmal Lehrbücher, also Lehrbücher, die der Student jetzt auch in der Uni lernen würde. Es sind aber auch Daten, zum Beispiel — was du vorhin angesprochen hast — das HiGHmed-Konsortium, die wir dann vom Deutschen Herzzentrum bekommen oder von anderen Gesundheitszentren; von der WHO bekommen wir Referenzfälle zum Beispiel. Also sind es wirklich Tausende Referenzfälle und medizinisches Wissen, das wir eben dem Algorithmus oder Ada jetzt beibringen in dem Fall.

    Gut, jetzt hast du ja vorhin gesagt — ich kann es mir immer noch gar nicht richtig vorstellen —, ihr habt in Berlin 40 Ärzte auf Vollzeitstellen angestellt, das kostet richtig viel Geld. Wie finanziert ihr euch? Ich habe ja bisher nichts zahlen müssen für Ada, Werbung habe ich, glaube ich, auch nicht gesehen. Wie finanziert ihr euch, und wie wollt ihr euch in Zukunft finanzieren? — Also wir arbeiten mit staatlichen Institutionen und Investorengruppen zusammen und werden auch durch Förderprojekte dazu finanziert, also wie zum Beispiel das EU-Programm Horizon 2020. Insgesamt — konntest du vielleicht in der Presse verfolgen — haben wir über 40 Millionen Euro Investorengeld erhalten.

    Und momentan ist es natürlich so, dass Ada, wenn ich jetzt mal die App angucke, vielleicht mal eine Symptomanalyse übernimmt. Ada therapiert aber nicht und stellt mir auch keine Rezepte aus. Das heißt, wir werden zukünftig immer stärker mit Ärzten, Krankenkassen und mit Playern im Gesundheitssystem zusammenarbeiten, um das möglich zu machen. Und momentan ist es so, dass Ada quasi wie ein Türsteher fungiert. Also Ada sagt zum Beispiel dem Patienten: du kannst zu Hause bleiben, oder du solltest zum Arzt — und wenn ja, zu welchem Arzt solltest du gehen —, oder du solltest sofort in die Notaufnahme. Und momentan haben wir in Deutschland, aber auch in anderen Ländern, das große Problem, dass viele Patienten zum Arzt gehen, die überhaupt nicht zum Arzt müssten. Viele gehen wegen einer Erkältung in die Notaufnahme, weil sie keinen Termin bei ihrem Hausarzt kriegen, und viele gehen einfach zum falschen Arzt. Die Wartezimmer sind überfüllt, und sowohl Arzt als auch Patient haben nicht viel davon — es entstehen sowohl für Ärzte, Patienten als auch Krankenkassen hohe Mehrkosten. Und in diesen Bereichen arbeiten wir natürlich an Partnerschaften, um da auch langfristig Geld mit zu verdienen.

    Also, das heißt, derzeit habt ihr viele Fördergelder oder auch Investments. Wenn ihr 40 Ärzte habt, dann sind auch 40 Millionen, glaube ich, relativ schnell durch, ihr habt ja noch Programmierer und Geschäftsräume und so weiter. Das heißt, in Zukunft geht ihr davon aus, dass vielleicht Krankenkassen etc. bei euch mit einsteigen und finanzieren, dass Patienten vielleicht weniger zu Unrecht in die Notaufnahme etc. gehen. — Genau, das ist z. B. ein Anwendungsfall, die Notaufnahme, aber auch natürlich der ganz normale Hausarzt, der auch damit konfrontiert ist. — Der wird euch aber nichts zahlen, im Gegenteil, der wird euch vermutlich eher als Konkurrenz wahrnehmen, oder? Wie stehen denn jetzt die Ärzte, wie ist das Feedback der Ärzte zur App Ada?

    Eigentlich ist das Feedback der Ärzte durchweg positiv. Also die Ärzte sind häufig natürlich frustriert darüber, wenn Patienten mit gegoogelten Vor-Informationen zu ihnen in die Praxis kommen und sie sie dann erst mal von der falschen Diagnose wieder runterbringen müssen. — Ist kein Gehirntumor, sondern eine Erkältung, sowas? — Genau, richtig. Und im Moment sehen viele Ärzte das eigentlich als Bereicherung. Also wir sehen uns nämlich nicht als Konkurrenz — sagen wir auch mal ganz deutlich: wir wollen Ärzte nicht ersetzen, sondern wir wollen immer mit Ärzten zusammenarbeiten und müssen das auch noch, aber wir wollen Ärzten an die Hand gehen und ihnen auch langfristig Zeit sparen können.

    Ja, es ist natürlich so, dass Technologie immer ein Stück weit ein Risiko bringen kann für manche. Bei uns ist es aber so, dass wir dem Arzt natürlich eine Entscheidungshilfe geben wollen — es ist auch wirklich in Ada relativ transparent und nachvollziehbar, warum Ada denkt, dass du eine bestimmte Krankheit hast. Das heißt, für einen Arzt ist es natürlich auch immer schön zu gucken, was würde denn jetzt eine künstliche Intelligenz dazu sagen, die vielleicht einen oder mehrere dieser Patienten mal ‚untersucht‘ hat, und das sehen Ärzte eigentlich durchweg positiv.

    Da hast du gerade künstliche Intelligenz gesagt — künstliche Intelligenz, weil die Ärzte Statistiken eingetragen haben, wie wahrscheinlich welche Erkrankungen bei welchen Symptomen sind. Habt ihr so etwas, dass das System sich selbst auch weiterentwickelt, oder kann das noch gar nicht gehen, weil es keine Rückmeldung vom Patienten bekommt, was es nachher tatsächlich war? — Genau, das geht, und dieser Machine-Learning-Ansatz ist da, und die Rückmeldung von Patienten ist auch da. Also am Ende einer Symptomanalyse fragt Ada mich erst mal, ob diese Symptomanalyse hilfreich war, und nach mehreren Tagen, durchschnittlich nach einer Woche, kriegt der Patient in der App noch mal weitere Fragen. Zum Beispiel: warst du beim Arzt, geht’s dir besser, geht’s dir schlechter, was hat der Arzt gesagt, hat der Arzt gesagt, dass das, was Ada vorgeschlagen hat, richtig ist, oder hat der Arzt was komplett anderes vorgeschlagen?

    Das heißt, der User hat die Möglichkeit, einmal durch Antippen von Antwortmöglichkeiten Feedback zu geben, aber uns auch über Freitext etwas mitzuteilen, das wir dann analysieren. — Und dann muss ich bei meiner Version, glaube ich, die Notifications mal wieder einstellen, die habe ich vorsichtshalber bei allen ausgestellt, deswegen ist das bei mir dann also noch nicht angekommen. — Unsere Ärzte schauen sich natürlich dann immer die Fälle an, bei denen der Patient vielleicht nicht zufrieden mit Ada war oder gesagt hat, dass Ada was komplett anderes gesagt hat als der Arzt. Und dann müssen wir schauen: okay, hat jetzt Ada vielleicht unrecht gehabt, müssen wir hier irgendwas verbessern, müssen wir vielleicht weitere Fragen hinzufügen, müssen wir die Antwortmöglichkeiten ändern, oder könnte es vielleicht auch sein, dass der Arzt eventuell was falsch vorgeschlagen hat?

    Aber im Grunde genommen sieht man das so, also die letzten zwei Jahre, dass es eigentlich immer steiler nach oben geht. Also die Trefferquote wird immer besser, die Patienten bzw. die User sind immer zufriedener mit den Antwortmöglichkeiten von Ada. Was natürlich daran liegt, dass wir Ada an sich verbessern, aber auch dass wir weitere Krankheitsbilder hinzufügen. Und ich weiß nicht, ob du das in der Presse verfolgt hast — das Ärzteblatt hat auch einen Artikel über uns veröffentlicht, über die Trefferquote von Ada, die relativ hoch lag, bei über 85 Prozent der getesteten Fälle. Also es wird immer genauer.

    Was ich ganz interessant fand in dem Kontext war, dass ihr bei seltenen Krankheiten auch durchaus eine höhere Trefferquote habt, einfach weil — vielleicht ein bisschen despektierlich — der Wald-und-Wiesen-Hausarzt einfach mit seltenen Krankheiten so selten in seinem alltäglichen Leben konfrontiert ist, dass er gar nicht auf die Idee kommt, dass diese Symptome vielleicht zu einer seltenen Krankheit gehören, die er vor 20 Jahren im Studium mal kurz gehört hat. — Genau, ja. Also es gibt über 7.000 momentan bekannte seltene Erkrankungen, und wie du richtig gesagt hast, hat der normale Arzt natürlich so gut wie nie mit denen zu tun. Da kann man dem Arzt auch keinen Vorwurf machen, der normale Arzt hat mit 80 bis 100 Krankheiten zu tun im Schnitt. Und ab und zu, alle 10 Jahre, kommt vielleicht mal ein Patient vorbei, der irgendwas Seltenes hat, und da hat der Arzt vielleicht gar keine Ahnung, wie er mit dem Patienten umgehen soll, wie er ihn diagnostizieren oder behandeln kann. Und daher hilft Ada extrem — und das sagen uns auch die User täglich, wir kriegen mittlerweile fast 300 bis 500 User Reviews pro Tag, und ganz häufig hören wir eben von den Usern, dass Ada etwas herausgefunden hat, was der Arzt nicht herausfinden konnte oder wofür der Arzt einfach mehrere Jahre gebraucht hat, um es herauszufinden.

    Positiv ist also, dass ihr eventuell die Ärzte bei unwichtigen Sachen entlastet; positiv ist, dass ihr Krankheiten, seltene Krankheiten, vielleicht eher findet als ein normaler Allgemeinmediziner, also da eine hohe Trefferquote habt. Jetzt, wenn man mal kritisch fragt: Wie ist es denn ethisch, also was ist, wenn ihr falsch-negative Ergebnisse nachher präsentiert? Also einem eigentlich kranken Benutzer sagt, nee, das ist alles in Ordnung, beziehungsweise eine vielleicht schwerwiegende Erkrankung nicht erkennt und sagt, das ist jetzt eine Erkältung? Es kann einem Arzt natürlich auch passieren, aber solche Fragen werden einem Arzt vermutlich nicht gestellt, euch als Softwarefirma aber schon. Wie reagiert ihr da, oder wie stellt ihr sicher, dass das nicht passiert? — Also erstens stellen wir natürlich sicher, dass unser medizinisches Content-Team möglichst alle Fragen in eine Symptomanalyse mit einbringt, die wirklich relevant sind, wenn es um die Gesundheit des Patienten geht. Das heißt, dass wir auch wirklich kritische Fragen stellen, auch wenn es um irgendwelche Krankheitsbilder geht, die der Patient vielleicht im Vorfeld erwähnt hat.

    Wir wollen natürlich dem Patienten keine falschen Gesundheitsinformationen liefern, und deshalb zeigen wir auch immer mindestens drei Krankheitsvorschläge an in der App, die nach Wahrscheinlichkeit sortiert sind. Das heißt, dass wir jetzt nicht nur sagen, du hast eine Erkältung und damit ist die Symptomanalyse beendet, sondern wir zeigen dem Patienten auch, was er denn als zweite Möglichkeit noch eventuell haben könnte oder sogar als dritte Möglichkeit.

    Jetzt gab es vor einiger Zeit — oder ist jetzt ein bisschen ruhiger geworden — die App Vivy, die als Gesundheits- oder Patientenakte fungiert, hatten wir auch hier im Podcast. Dort war es so, dass es kurz nach Start eine Analyse gab, die dann relativ hohe Wellen geschlagen hat, dass der Datenschutz, zumindest vom ersten Stand, nicht so berücksichtigt wurde, wie die Benutzer sich das vorstellen. Wie schaut es da bei euch aus — wirst du sicher andauernd gefragt: wo stehen die Server, wie ist es verschlüsselt, kann jetzt jeder meine Symptome mitlesen? Nimm uns da mal die Sorge. — Datensicherheit ist bei uns ein großes Thema, und deine Daten werden auch nicht auf deinem Handy gespeichert in dem Fall, sondern verschlüsselt, auf zertifizierten Rechenzentren innerhalb der EU, und diese …

    Das ist jetzt aber nicht unbedingt positiv. Also erstens meinst du vermutlich Datensicherheit — das ist immer eine kleine Unterscheidung: Datenschutz ist das, was mich eigentlich interessiert; und eigentlich wäre mir lieber, wenn die Daten nur auf meinem Handy gespeichert werden. — Ja, also bei uns unterteilen wir das eigentlich in drei Bereiche: also erst mal natürlich die Sicherheit für die User, dass der User überall Zugang zu Gesundheitsinformationen bekommt und auch, dadurch dass er seinen Account mit seiner E-Mail-Adresse und einem sicheren Passwort anlegt, auf unterschiedlichen Devices einsehen kann. Das ist ein Wunsch, den viele User geäußert haben: wenn ich schon eine Symptomanalyse mit Ada durchführe, dann möchte ich auch die Sicherheit haben, dass ich immer weiß, wann hatte ich denn das letzte Mal Kopfschmerzen, wann hatte ich denn das letzte Mal Rückenschmerzen, dass ich immer auf meine Daten zugreifen kann. Die Sicherheit von Ärzten natürlich, wie wir vorher schon erwähnt haben, dass Ada mich bei der klinischen Entscheidungsfindung unterstützen kann, und dass alle Daten verschlüsselt sind, die bei Ada gespeichert werden, und niemals mit anderen Beteiligten [geteilt werden]. Das heißt, ich kann meine Daten nicht teilen, außer ich teile Ada mein Einverständnis mit.

    Ja, was man natürlich auch machen kann bei euch: man kann sich anonymisieren bzw. man kann sich unter Pseudonym anmelden. Das ist übrigens auch genau das Thema, was jetzt gerade im aktuellen Podcast behandelt wurde — der ist tatsächlich sogar erst am Freitag, vor gerade mal einer halben Stunde, erschienen, also der Podcast dazu herausgekommen. Stichwort Semantik oder Klassifikation: Wir sind hier große Verfechter von semantischer Interoperabilität, dass man also Daten nicht nur austauschen kann, sondern dass man sicherstellt, dass der Empfänger auch das Gleiche unter den Daten versteht wie der Sender. Wenn ihr jetzt weiterdenkt und euch irgendwann überlegt, dass Ada nicht nur den Patienten etwas fragt, sondern vielleicht auch als Rules Engine im Hintergrund von Software läuft, die Ärzte benutzen, und dort vielleicht Sachen vorschlägt, dann ist es wichtig, dass ihr auch die Daten so versteht, wie sie vom Arzt eingegeben worden sind. Ergo müsst ihr sowas wie ICD, OPS, LOINC, SNOMED CT etc. eigentlich können. Nutzt ihr sowas schon?

    Also wir nutzen primär unsere eigene Ontologie, wobei diese mit Klassifikationen wie SNOMED und ICD verknüpft wird. Ich bin da jetzt aber auch nicht der Fachmann in dem Bereich, das ist, glaube ich, auch schon fast alles, was ich über diese Themen weiß. — Kriegst du auf jeden Fall schon mal einen Pluspunkt für das Wort Ontologie, das ist schon mal gut. Vielleicht könnt ihr das ja einfach nochmal uns im Nachgang melden, ob ihr das im Einsatz habt, und dann würdet ihr das entweder in den Show Notes auspacken oder auch über Twitter nochmal raushauen. Super.

    Dann sind wir — ich zumindest — große Verfechter der Evidenzbasierung, also dass man tatsächlich die Sachen vorschlägt, die auch wissenschaftlich mit sauberen statistischen Mitteln erhoben worden sind. Ist das bei euch auch relevant, wenn ihr also die Daten ins System eintragt, das System also anlernt, ist es so, dass vielleicht Informationen, die aus einer guten Studie resultieren, wichtiger oder höher gewertet sind als etwas, was, keine Ahnung, vielleicht nicht doppelblind erfasst wurde etc.? — Ja, richtig. Also dafür haben wir auch extra [Leute] eingestellt, die dann das medizinische Wissen aus Studien oder gesicherten Wissensdatenbanken extrahieren können. Und da gibt es bei uns auch ein internes und externes Gremium, das sich dauerhaft darum kümmert, dass diese Wissensdatenbanken auch relevant sind, aktuell sind und dass die von der Reputation auch gesichert sind, dass wir da aktuelle Daten haben, die auch die Richtigkeit sicherstellen.

    Ja, das heißt, dann müssen die Ärzte aber Statistik kennen und können. — Genau, wirklich. Also das ist auch bei uns so — nicht immer der Fall, ja, aber bei uns werden die Ärzte und die medizinischen Editoren, die bei uns arbeiten, auch wirklich im Programmieren ausgebildet, die sich mit Statistiken auskennen. Weil sie eigentlich dieses ganze medizinische Wissen digitalisieren und dauerhaft modellieren müssen und Ada wirklich etwas beibringen. — Das ist ja nochmal was anderes, also das müssen die sich erst aneignen. Ich meinte aber, ob sie unterscheiden, ob jetzt die Quelle sehr verlässlich ist oder vielleicht eher nicht. Also das heißt: wenn eine Sache in dem Lehrbuch steht, heißt es nicht, dass es richtig ist, wenn es allerdings eine Studie gibt, in der Sachen drinstehen, die entsprechend randomisiert ist, die mit hohen Fallzahlen gearbeitet hat, doppel- oder dreifachblind etc., dann ist es eher wahrscheinlich, dass das, was rauskommt, auch verlässlich ist. Das meinte ich. — Aber das hat er vorhin gerade schon gesagt, dass sie das auch mit einfließen lassen in den Algorithmus. — Ja.

    Letzte Frage, weil wir ein eHealth-Podcast sind und natürlich da seit ein paar Jahren die Medizininformatik-Initiative immer wieder Thema ist: Du hast ja am Anfang schon gesagt, ihr seid Mitglied des Konsortiums von HiGHmed. Magst du noch mal ganz kurz erzählen, was ihr da so macht? — Genau. Also HiGHmed verbindet drei Universitätskliniken in Deutschland, also Heidelberg, Göttingen und Hannover, und im Fall von Ada geht es darum, Studenten der Medizininformatik an den Unis zukünftig auch in Entscheidungssystemen auszubilden, also diese Decision-Support-Systeme, die wir vorhin angesprochen haben. Und zwar im Beispiel von Ada, und der Use-Case bei uns ist die Kardiologie. Bis jetzt steht das Ganze so, dass die Studenten quasi mit dem Tool herumspielen, das heißt, sie lernen erst mal, wie führt ein Symptom oder eine Symptomkombination zu einer bestimmten Krankheit oder zu einem bestimmten Krankheitsbild.

    Hier bekommen wir die Sensor- und Monitoring-Daten aus dem Deutschen Herzzentrum, die quasi in die Analyse mit einfließen. Und die Studenten können dadurch Herzerkrankungen simulieren, bekommen vom Herzzentrum Daten von Patienten, fügen dann ihre eigenen Symptome hinzu, die sie für richtig halten, und sehen dann mit Ada quasi, welche Symptome für eine bestimmte Krankheit sprechen, aber auch welche Symptome gegen eine bestimmte Krankheit sprechen. — Was ja durchaus auch für Mediziner interessant wäre, also nicht nur für Medizininformatiker, sondern auch für Medizinstudenten. — Wichtig, genau. Also da ist es so, dass wir hier auch relativ viel Zulauf von Medizinstudenten haben, die einfach mit Ada lernen, vor allem auch dieses Arzt-Patienten-Gespräch: wenn ich jetzt eine Frage stelle und der Patient gibt mir diese Antwort, welche Frage sollte ich danach stellen — und das kann man mit Ada eigentlich relativ gut trainieren.

    Was wir jetzt ein bisschen ausgeblendet haben, ist diese ganze ethische Geschichte, das heißt, wenn man sich das jetzt im Extremen vorstellt und alle Medizinstudenten nur noch mit Ada lernen, dann brauchen wir sie ja tatsächlich gar nicht mehr, weil sie nur Ada kopieren. Aber — also ich finde es gut, ich muss ehrlich sagen, ich habe ganz, ganz, ganz viel Schrott schon in den App-Stores oder Play-Stores gesehen, die katastrophal sind. Und da hebt sich Ada wirklich positiv ab, zumindest so weit, wie ich das jetzt beurteilen kann: dass ihr in Deutschland sitzt, dass bei euch die Daten von Ärzten eingegeben werden. Es gibt so viele Apps aus China etc., die dann ein Foto von dir machen und anhand dessen deinen Blutdruck oder deine Blutfettwerte irgendwie ausrechnen wollen, was natürlich völlig absurd ist. Und da hebt ihr euch wirklich gut ab.

    Habe ich noch eine wichtige Frage vergessen, gibt es irgendwie eine Frage, die alle anderen sonst immer auch stellen und die ich jetzt noch nicht gestellt habe? — Also Datenschutz, glaube ich, die am häufigsten gestellte Frage, ist die, die in Deutschland immer auftaucht. — Ich gehe davon aus, dass ihr bald von irgendeinem Sicherheitsunternehmen mal auditiert werdet und dann vielleicht auch noch eine Pressemeldung rauskommt, ob das alles passt oder nicht. — Genau, also der TÜV war schon da bzw. wir werden auch schon auditiert. — Ja, das heißt nicht so viel: der TÜV — also bisher, bei fast allen Leaks, bei denen sowas rausgekommen ist, hatte der TÜV das auch immer vorher analysiert. — Ich bin relativ sicher, das ist bei uns nicht der Fall. — Okay, dann wünsche ich dir alles Gute nach Berlin, und wir verabschieden uns hier. — Also vielen Dank, macht’s gut. Ciao.

    Shownotes

  • Folge #68 – m/e-Health-Akzeptanz

    In dieser Folge geht es darum, welche Faktoren unsere Einstellungen zur Technologienutzung beeinflussen ? Wie kann man das messen? Dieser Frage gehen Renato und Bernhard nach und sprechen dabei auch über die dahinter liegenden Modelle (TAM, UTAUT).

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    Transkription

    eHealth-Akzeptanz. Wie schon Eingangs erwähnt, beschäftigen wir uns ja schon länger mit verschiedensten eHealth-Anwendungen von Apps über Informationssysteme von Vernetzungen im Ambulanten, im stationären Sektor und so weiter und wollen uns heute mal so ein bisschen vor allem auf der Anwenderseite anschauen, was beeinflusst eigentlich die Akzeptanz. Wir hatten in den News gehört, die Akzeptanz ist vielfach nicht sehr hoch, auch vielfach wissen die Leute gar nicht, was verbirgt sich dahinter hinter dem Begriff eHealth, mHealth und so weiter und uns interessiert eigentlich mal, kann ich das irgendwie messen, was sind Faktoren, die die Akzeptanz beeinflusst und das Ganze sowohl auf der Seite der professionellen Anwender, wie Ärzte, Pflegekräfte, aber auch vor allem bei Patienten und Bürgern. Renato, hast du spontan Faktoren, wo du sagen würdest, dass beeinflusst dich beim herunterladen oder nutzen einer App? 

    Erst mal muss ich die App brauchen, ich muss das Gefühl haben, die bietet mir ein Mehrwert, ich gehe selten durch den App Store durch, am Anfang habe ich das noch gemacht, weil ich mein selten durch den App Store durch etwas mich so berieseln, also meistens ist ein fester Wille hinten dran und dann probiere ich die App aus, wenn ich die App ausprobiere und seh da, ist was hinten dran, dann nehme ich sie und wenn ich dann nicht, also wann würdest du der App benutzen? 

    Ich leite einfach mal über dazu, was die entsprechenden Theorien im allgemeinen sagen und du kommst dem eigentlich schon relativ nah, es gibt so verschiedene Modelle in der Wissenschaft, die die Akzeptanz von solchen Technologien im allgemeinen, aber auch speziell von M-Health, Technologien untersuchen und ein allgemeines Modell ist eben dieses TAM, Technology Acceptance Model und dieses Modell geht eben von zwei wesentlichen Prädiktoren aus, also zwei wesentlichen Einfluss Parametern, der erste ist nämlich die wahrgenommende Nützlichkeit oder im Original Perceived Usefulness, also meine subjektive Wahrnehmung, dass das, was ich da irgendwie als Technologien nutze, meine Arbeitsleistung oder meine Leistung in einem bestimmten Bereich verbessert, also das ist eigentlich das, was du sagst, ich muss das brauchen, sonst bringt’s nichts. Das zweite ist die wahrgenommende Nützer Freundlichkeit im englischen Original Perceived Ease of Use, wie hoch schätze ich den Lernaufwand durch diese neue Technologie ein. Damit habe ich eigentlich zwei wesentliche Elemente, also bringt mir das was, sehe ich da einen subjektiven Nutzen und wie stark muss ich mich da einarbeiten, was muss ich persönlich investieren, damit ich diesen Nutzen erfahren kann. Meine sah uns eigentlich zwei relativ klare, nachvollziehbare Faktoren. Ja, würde ich auch so sehen, wobei das zweite, hab ich’s gefühlt, erst in den letzten Jahren so wirklich dazugekommen ist, als es ein das Mobility gibt, davor war ja der Is of Jews nicht unbedingt gegeben bei den komplexen, komplicierten Programmen. Aber du hast gesagt, das gibt ein Modell, aber da gibt’s bestimmt noch mehr oder? Genau, ein weiteres Modell ist das UTAUT-Modell Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. Also ein ähnliches Modell wie das Technology Acceptance-Modell, das das UTAUT-Modell ist von Venkatesh und geht im Prinzip auf vier Prädiktoren ein. Der erste Prädiktor hier ist die Leistungserwartung, also das ist ähnlich zu der Persieft-Jusfüllnis, was erwartigt denn, was das entsprechend an mehrfährt, bringt. Der zweite Prädiktor ist die Aufwandserwartung, auch das geht in die ähnliche Richtung wie der wahrgenommenen Lernaufwand aus dem TAM-Modell. Und dann kommen eben noch zwei weitere Prädiktoren hinzu, das sind nämlich einmal der soziale Einfluss, Social Influence und unterstützende Bedingungen, die Facilitating Conditions. Und ich glaube, das sind schon mal sinnvolle Erweiterung, weil wir wissen alle, wie sehr der Mensch durch seine Umgebung geprägt ist und diese soziale Einflüsse sind sicherlich nicht von der Hand zu weisen. Also warum nutzen so viele WhatsApp nicht, weil es der beste Messagerdienst ist, sondern weil es der ist, der die meisten User zahlen hat. Und das ist so eine Art sozialer Einfluss, höre ich davon, dass andere das auch nutzen, ist es in den Medien plus weitere unterstützende Bedingungen. Okay, jetzt haben wir schon um zwei Sachen erweitert, geht es da noch weiter oder war es das jetzt schon? 

    Ja und diese Modelle sind beide schon ein bisschen älter und es gibt seit dem eigentlich immer wieder neue Studien, die sagen, das ist doch noch nicht alles. Es gibt doch noch mehr als diese zwei Beziehungsweise, diese vier Faktoren, sodass man eigentlich rundherum immer wieder über verschiedene Erweiterungen nachdenkt, die auch punktuell jeweils eine entsprechende statistische Signifikanz haben, aber irgendwie noch nicht dazu geführt haben, das Modell komplett über den Haufen zu werfen. Also es wurde beispielsweise darüber nachgedacht, über Selbstwirksamkeitserwartung, also wie ist denn meine eigene Wahrnehmung, von dem was ich tue, ist das Ganze unter Stress anders, das war als weiterer Prädiktor in der Diskussion, inwieweit beeinflusst wissen, in einem ganz bestimmten Bereich, also was wie Health Literacy meint verhalten, also das wäre dann vor allem für diesen E-Health oder M-Health Bereich interessant. Also sehe ich denn tatsächlich einen Nutzen in einer App jetzt bezogen auf auf eine Gesundheitsverbesserung. Und dann natürlich allgemeine Elemente wie ein entsprechendes Bildungslevel, ein Alter, die immer auch als moderierende Faktoren mit hinzugenommen werden. Da kann man sicherlich verschiedene Erweiterungen diskutieren, die hin und wieder Signifikanz erreichen, aber eben nicht dazu geführt haben, dass das Ganze Modell völlig ungeworfen wird. 

    Normalerweise soll die an Modell eine Komplexitätsreduktion hervorführen, wenn ich da jetzt diese ganzen Einflussfaktoren sehe, dann habe ich es gefühlt, es wird eher noch komplexer. Kann man mit den Modellen, denn was anfangen, also was sagt denn die Fachwelt dazu? Ja, also die Fachwelt ist wie immer so ein bisschen gespalten, einige sagen, dass TAM-Technologie-Acceptance-Modell in der ursprünglichen Version mit den beiden Prädiktoren wahrgenommene Nützlichkeit und wahrgenommene Nutzerfreundlichkeit. Das ist total gut, weil es irgendwie sehr einfach ist und viele Dinge erklärt. Andere sagen, es ist nicht komplex genug, man müsste weitere Faktoren hinzunehmen. Es wurde auch erweiter zu einem TAM-2-Modell, wobei dann wieder andere sagen, dass wird einfach zu komplex, das geht in eine Richtung, die ist dann wieder schwer nachvollziehbar und in allen Bereichen schwer belegbar. So dass man ja das eine ist zu einfach, das andere ist zu komplex. Irgendwas dazwischen gibt es nicht. Man muss sich also ein bisschen entscheiden, will ich irgendwie ein einfaches Erklärungsmodell haben und ich glaube, dass TAM-Modell ist sicherlich etwas, was wir unseren Hörern zu müssen, auch nochmal mit den beiden Faktoren relativ einfach nahebringen können. Okay, hier sind ja jetzt gerade im Gesundheitswesen, sind wir jetzt verhaftet und da spielen ja nicht nur dies einreien, die einen dazu ermutigen, etwas zu machen, sondern auch die anderen hindern etwas zu machen, das sehe ich jetzt gar nicht, also ich sehe immer nur was positive, wie Bildungslevel oder positive Persönlichkeits-Eigenschaften gibt es dann auch was, was jemand dran hindert, Apps zu benutzen. 

    Das waren Kriterien für allgemeine Technologie-Nutzung. Wenn ich jetzt speziell ans Gesundheitswesen denke, dann muss ich mir sicherlich Gedanken machen, ein solches Modell zu erweitern, um bestimmte barrieren, da kann eine Rolle spielen, beispielsweise eine unklare rechtliche Situation, darf ich diese App, wenn wir dabei bleiben, einfach so benutzen oder gibt es da irgendwie, beispielsweise Datenschutz bedenken, es spielt vielleicht eine Rolle, ist es ein Medizinprodukt? Ja, nein, also müsste es entsprechend registriert, zertifiziert sein oder nicht. Unsicherlich eine Barriere ist auch der Preis, häufig ist es so, dass die Dinge, die dann wirklich gut funktionieren und entsprechend als Medizinprodukt veröffentlicht wurden, natürlich dann auch einen entsprechenden Preis aufrufen. Und dann ist natürlich die Frage, will ich mir das entsprechend für so viel Geld einkaufen? Okay, wenn ich jetzt ein Hersteller bin, dann will ich ja meistens, also dann brauche ich an Anhaltspunkt, da muss ich ja wissen, ist mein Produkt gut oder nicht? Und das muss ich ja anhand von harten Kriterien machen, am besten anhand von Kennzahlen oder so. Kann man diese Akzeptanz, von der du jetzt die ganze Zeit sprichst, kann man die auch messen, kann man das irgendwie in Zahlen fassen oder zumindest in Bereiche fassen? Wir haben ein Versuch, das ganz natürlich zu messen, in irgendwelche Konstrukte und Kriterien überzuleiten. Das wird in den aller meisten Fällen mit Fragebürgen gemacht, das man sagt, die entsprechenden Teilnehmer, Patientenbürger, allgemein Nutzer von Technologien füllen, einen Fragebogen aus und diese einzelnen Fragen spiegeln dann einzelne Dimensionen dieser Prädiktoren wieder ein. Das ist dann heißt, wenn ich die Frage so und so beantwortet, dann ist bei mir die wahrgenommenen Nützlichkeit, beispielsweise sehr hoch oder dann spielt eine Barriere wie Datenschutz, eine Rolle oder nicht. Das hat natürlich auf der einen Seite ein paar methodische Einschränkungen, weil es sicherlich über die Fragebogen selbst Auskunft nicht 100% hoch valide ist und hat es auch in einigen Untersuchungen herausgebracht, dass viele auch da gesagt haben. Also ich weiß gar nicht, was E-Health ist oder Mobile Health, also das, was wir in den News zuvor auch schon gehört haben. 

    Okay und so was führt es dann oder was hat dann all dieses Akzeptanz gedön, sage ich jetzt mal, was hat das wir folgen? 

    Dass wir uns glaube ich in den verschiedenen Rollen als Wissenschaftler, als Industrie, als professionelle Anwendung, Nutzer, glaube ich noch intensiver, diesem Thema Widmen sollten, den entsprechenden Bürger, Patienten, partizipativ, vielleicht in die Entwicklung mit einbeziehen, dass man aber auch entsprechende Bedenken bezüglich Datenschutzmedizinprodukte ernst nimmt und den Nutzen aber auch für die Patienten verdeutlicht. Das man sagt, also welche Schausenstecken denn dahinter bei richtiger Betrachtung der Risiken und ich glaube ein ganz großer Nutzen kann eben durch eine Vernetzung entstehen und eine hohe Akzeptanz gelingt vor allem dann, wenn ich jetzt an so eine App denke, die akzeptiert werden soll auf ärztlicher und auf Patientenseite, dann muss ein Datenaustausch mit den Systemen, die der Arzt hat und der App des Patienten sehr nahtlos erfolgen. Dann sind wir wieder beim Thema, was ein Podcast schon zichmal hatten, semantische Interoperabilität und entsprechend saubere Vernetzung, damit wir das das auch noch abgehakt haben und von Christian ein Fleißkärtchen kriegen. Ich glaube, damit kann man was super schließen, ein Fleißkärtchen von Christian damit kann ich sehr gut leben. Ja, perfekt, dann wissen wir jetzt, wie wir akzeptable Lösungen bauen. 

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  • Folge #66 – Anonymisierung und Pseudonymisierung

    In dieser Folge es um den Umgang mit personenbezogenen Daten, der ist nicht erst seit dem In-Kraft-Treten der neuen DSGVO besonderen Reglementierungen unterworfen. Und dies gilt gerade im Gesundheitsbereich, wo wir es mit sensiblen Daten zu tun haben. Was liegt also näher, als das Problem zu umgehen, indem man den Personenbezug aus den Daten entfernt. Und schon sind wir mitten drin in dem weiten Feld der Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten. Während ersteres die Voraussetzung ist, dass man Daten auch ohne auf Datensparsamkeit und Zweckbindung zu achten verarbeiten darf, ist das zweite ein Verfahren, welches häufig in klinischen Studien zum Einsatz kommt. Es ermöglicht den Personenbezug reversibel aus Daten zu entfernen, wobei nur bestimmten Leuten ermöglicht wird, diesen Personenbezug wieder herzustellen. Diese Dinge und noch ein wenig mehr drumherum besprechen Bernhard und Renato in diesem etwas kürzeren Podcast. Auf jeden Fall gehts mal wieder um Basics… muss auch mal sein.

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    Heute wollen wir uns um die Anonymisierung und Pseudonymisierung kümmern. Ein Thema, das bestimmt jeder, der mal im Krankenhaus in der IT gearbeitet hat. Der ist damit mal in Berührung gekommen, aber natürlich auch in Arztpraxen und so weiter ist das immer wieder ein Thema, wie man den Regularien Genüge tut, wenn man mit Daten umgeht. Ein gutes Beispiel ist, dass man, wenn man mit Support Leuten zu tun hat, die häufig einen Screenshot von den Problem haben wollen. Und da muss man natürlich aufpassen, dass die Patienten-Daten geschwärzt werden oder dass über diesen Screenshot nicht auf die Patienten-Daten zurückgeschlossen werden kann. Und einige, die machen vielleicht auch gerne mal eigene Auswertungen der eigene Daten. Und auch da ist es einfach wichtig, wenn man da keine Zustimmung vom Patienten hat, dass die Daten vorher anonymisiert werden. Aber vielleicht vorher nochmal eine Definition, um was es sich überhaupt tret. Also, wenn wir von Anonymisierung und Pseudonymisierung sprechen, dann sprechen wir auch von Personen bezogenen Daten. Beziehungsweise, dass wir Personen bezogene Daten eben nicht mehr Personen bezogen machen. Personen bezogene Daten sind natürlich Text, also Befunde, Briefe Informationen an sich, aber da gehört natürlich auch Bild und Ton und Video dazu. Auch die können Personen bezogen sein. Und das macht’s ja in der Regel auch ein bisschen schwieriger, weil in einfachen Text auf den Namen zu durchforsten ist natürlich wieder ein Tick einfacher. Als jetzt so schauen, ob es in irgendwelchen binären Bild Dateien auch nochmal den Namen des Patienten gibt oder andere Daten, die eben auf ihnen schließen lassen. 

    Absolut, ja, genau. Und was macht jetzt die Anonymisierung jetzt mal ganz platz gesagt? Sie kappt den Patientenbezug von diesen Daten zum Patient. Also, man kann keinen Patientenbezug mehr herstellen. Und im Gegensatz dazu, die Pseudonymisierung, die kilt ihn erstmal auch, aber er ist dann wieder reproduzierbar. Also, man kann dann später mit gewissen Verfahren wieder einen Patientenbezug herstellen oder zumindest, dass man Daten eines Patienten zusammenführen kann. Und in beiden Fällen spricht der Gesetzgeber von einem unverhältnismäßig hohen Aufwand der betrieben werden muss. Denn eine komplette Anonymisierung oder komplette Pseudonymisierung ist so gut wie nicht möglich, aber es ist eben wichtig, dass es Unverhältnissen mäßig hoch im Aufwand sein muss, diese Daten wieder herzustellen. Und das ist natürlich jetzt den wahrer Begriff. Vor allem ist es auch ein Begriff, der sich über die Zeit ändert. Und den muss man dann auch Rechnung tragen, dass man seine Anonymisierung oder Pseudonymisierung verfahren über die Zeit dann eben auch den technischen Anforderungen anpassen. Was früher noch schwierig war zu reproduzieren, das kann heute mit den modernen Techniken eventuell schon einfach sein. Gerade im Zusammenhang mit vernetzten Daten, dass ich irgendwie über mehrere Netzwerke jetzt Daten zusammenführen kann. Das, was dann natürlich im Gesundheitswesen auf der einen Seite wollen, erlaubt es natürlich dann auch wieder mit diesen mehr Informationen etwas schneller vielleicht auf den Patienten zu schließen. Wenn ich einen 66-jährigen Patient mit Diagnose X habe, dann ist es vielleicht noch entsprechend anonym, wenn dann auch ganz viele weitere Informationen dazu gematcht werden, dass er auch einen Krankenhausaufwand in der Nachbarklinik hatte, dass er noch drei Kinder hat, die ebenfalls im Krankenhaus behandelt worden sind und so weiter und so fort. Dann wird es natürlich wieder etwas einfacher auf diesen Patienten zu schließen und dann muss ich wieder etwas mehr Aufwand in den Schutz stecken und diese Anonymisierung vorantreiben. Gut, weswegen machen wir das jetzt, es gibt die DSGVO und früher das Bundesdatenschutzgesetz, die haben gewisse Forderungen, da gibt es einmal die Forderung der Datensparsamkeit. Das heißt, man sollte nur die Daten so lange behalten, wie man sie braucht und man sollte auch nur so wenig Daten zusammensuchen, wie man braucht. Und das bedeutet gleichzeitig, wenn eine Pseudonymisierung möglich ist, zum Beispiel zu Forschungszwecken, dann sollte man sie auch anwenden und sollte nicht sagen, sicherheitshalber, aber halt ich die Daten mal zusammen, sobald es möglich ist, ist eine Pseudonymisierung erforderlich und dann gibt es noch die Zweckbindung. Das heißt, Daten sind für einen bestimmten Zweck erhoben und dafür hat der Patient oder der Betroffene auch seinen Segen zugegeben und wenn dieser Zweck nicht mehr erfüllt ist, dann darf man mit den Daten eigentlich nicht mehr arbeiten und dann ist dann eine Möglichkeit, die Daten zu anonymisieren, weil dann sind es keine Personen bezogen in Daten mehr und dann fallen sie auch nicht mehr unter das Bundesdatenschutzgesetz beziehungsweise unter die Datenschutzgrundverordnung. 

    Jetzt gibt es aber eine Pferdefuß bei der ganzen Geschichte, um Daten anonymisieren zu können, muss ich überhaupt berechtigt sein, diese Daten verarbeiten zu können, weil ich kann jetzt nicht sagen, ich bin jetzt in der Arztpraxis und mein Sohn, der hat Ahnung von Datenverarbeitung und dem gebe ich jetzt mal die Daten zum anonymisieren, wenn er nicht in der Praxis angestellt ist, dann ist er auch nicht berechtigt, diese Daten zu verarbeiten und dann darf er sie auch nicht anonymisieren, ist ja auch klar, weil beim anonymisieren, sieht man die Daten ja in der Regel auch. Und das ist dann eben nicht mehr Datenschutzkonform, deswegen muss man das irgendwie innerhalb des Unternehmens dann regeln. Gut, und was gibt es jetzt für anonymisierungsverfahren, vorher schauen wir uns vielleicht noch die Datentypen an, wenn wir jetzt so einen Datensatz für einen Patienten haben, dann gibt es ja verschiedene Merkmale von den Patienten, Name, Geburt, Datum, Alter, Blutdruck und so weiter. Da gibt es dann verschiedene Identifikatoren, jetzt gibt die direkten Identifikationsmerkmale, die lassen direkt auf die Person schließen, dazu gehören dann natürlich Name, Anschrift, Konto-Nummer, Patienten-Idee und so weiter. 

    Und dann gibt es andere Merkmalsausprägungen, die sagen wir mal indirekt auf den Patienten schließen lassen, wenn es zum Beispiel im Krankenhaus ein Patienten gibt, der 103 Jahre alt ist. 

    Und dann gibt es da wahrscheinlich nicht 5 oder 10 von seiner vielleicht nur genau ein, und dann kann man indirekt darauf schließen auf den jeweiligen Patienten. 

    Und dann gibt es noch Merkmalsausprägungen, die in Kombination rückschlüsse erlauben. Vielleicht gibt es sich Leute, die einen Darmtumor haben, aber es gibt nur eine Person, die in Hintertupfingen wohnt und einen Darmtumor hat. Und diese Kombination lässt dann auch wieder auf die Person schließen. Und mit all diesen Merkmalen kann man jetzt so verfahren, man kann sie entweder komplett entfernen, einfach rausnehmen aus dem Datensatz. Man kann aggregieren, das heißt man kann Sachen zusammenschließen, man kann sagen, ich sage nicht das konkrete Alter, sondern ich sage hier ist ein Bereich von Patienten, die über 90 Jahre alt sind. Damit ist es nicht mehr so einfach, auf die einzelne Person zurückzuschließen. Es geht natürlich auch viele Informationen verloren, aber wir wollen der Datenschutzkonform bleiben. Das ist genau so eine Generalisierungsform, dass ich aus einem einzelnen Merkmal das überführt in eine generalisierte Gruppe, verschiedene Altersklassen, das ist gerade angesprochen. Die man ist 73 oder 92 ist, diese Person dann wie zwischen 20 und 30, zwischen 70 und 80 oder einfach nur älter als 80 Jahre und damit eine entsprechenden Rückschluss zu verhindern. 

    Genau, und dann kann man auch noch transformieren. Das hilft zum Beispiel auch, das Geburtsdatum lässt ja direkt auf jemanden schließen. Wenn man aber jetzt über einen längeren Zeitraumdaten erhebt, dann ist es gar nicht wichtig, wann die jeweilige Person Geburtstag hat, sondern man will ja eigentlich wissen, wie alt er war. Also in ganz vielen Auswertungen ist das Alter die wichtige Informationen und nicht, wann er geboren wurde. Man will ja keine Statistik über Sternzeichen machen, sondern man will ja meistens das mit dem Alter korrelieren. Und dann kann man eben das Alter angeben, statt das Geburtsdatum, weil das Alter weniger trefft sicher auf eine Person hinweist. 

    Was setzt denn diese Transformation voraus? Ja, dass man die entsprechende Daten hat und dass man… Dass die strukturiert vorlegen, dass ich auch wirklich auf diese Werte als strukturierte Elemente, dass vor in die Datentüpen angesprochen drauf zugreifen kann und das nicht irgendwo einfach nur eine Information ist, die in einem Text untergeht oder eine Information, die in einem Bild versteckt ist, weil dann habe ich genau nicht die Möglichkeit, eine Transformation durchzuführen. Und das Ganze entsprechend gleichwertig in einen anderen Bereich zu skalieren und zu verschieben. 

    Genau, ja. Also wenn man jetzt hier von Arztbriefensprechen, dann muss man natürlich diese Bereiche rausnehmen, beziehungsweise schwerzen. Gut, dann gibt es noch die Möglichkeit des Umschlüsselns, das macht es auch noch ein bisschen schwerer rückzuschließen, also dass man nicht größer und gewicht angibt, sondern zum Beispiel den BMI. Und man kann, wenn es die Daten hergeben, auch die Daten in mehrere Merkmalzbereiche auftrennen, dass man dann eine Tabelle für die Diagnosen hat und eine andere Tabelle mit den Vitalparametern und diese Tabellen nicht miteinander verknüpft, dann muss aber die Fragestellung, die man an die Daten hat, das Ganze auch hergeben. 

    Und dann gibt es noch die Möglichkeit, als ich das erst mal gelesen habe, weil etwas überrascht, dass man so was tatsächlich tut, aber man kann zufalls Fehler einbauen. Das heißt, man macht ganz bewusst einige Datensätze, fehlerhaft, sodass jemand, der sich diesen Datensatz kreilt und erlaubterweise, dass er nicht davon ausgehen kann, dass die Daten auch tatsächlich korrekt sind. Das mag auf den ersten Blick etwas komisch klingen, weil es ja die Daten verfälscht, aber wenn das in sehr, sehr großer Datensatz ist und der Datensatz jetzt dadurch nicht komplett kaputt geht, dann kann man das durchaus tun. Ja, es könnte ja bei Variablen wie dem Alter, da könnte ich auch einfach sagen, anstatt das zu transformieren oder zu agregieren in einen entsprechenden Bereich, könnte ich auch einfach sagen. Ich lasse mit einer Zufallsfunktion einfach x-minus oder tage-minus auf das eigentliche Geburtsdatum darauf adieren oder subtrahieren und hätte damit ja auch eine entsprechende, vielleicht zufällige Veränderung dieser Daten. Ist damit so was gemeint? Ja, das geht bestimmt auch in die Richtung, also da macht man ja dann auch nicht so viel falsch, also wenn man jetzt einen Patienten hat, der 85 ist oder 85 plus 3 Monate, macht dann bestimmt nicht so viel Unterschied. Ja, das könnte ich mir gut vorstellen, kann man in dem Zusammenhang auch benutzen. 

    Genau, in dem Zusammenhang vielleicht auch ansprechen, will ich das Thema K-Anonymität, wobei ich das jetzt hier gar nicht vertiefen will und auch nicht kann, weil sonst unser Vorhaben den Podcast kurz zu halten, wieder topidiert wird. Aber alle, die sich für das Thema interessieren, die können ja mal unter den Begriff K-Anonymität schauen, die Idee dabei ist, dass man die Datensätze so gestaltet, dass sich ein Datensatz zumindest von K anderen. Also eine beliebige Zahl, 15, 80, anderen Daten setzen, nicht unterscheidet. Und das macht man eben durch, akrigieren, generalisieren und so weiter. Das ist ein etwas akademischer Ansatz, aber dann ist man zumindest auf der sicheren Seite, wenn man mit den Daten weiter arbeitet. 

    Wir können das ja mal in einem ganz einfachen Beispiel versuchen zu erläutern, wenn wir unseren 103 jährigen Patienten haben, dann wäre der in einem Krankenhaus unter Umständen, wie du es gerade angesprochen hast, genau die einzige Person mit 103 Jahren und wäre dementsprechend leicht zu identifizieren. Wenn wir jetzt eine Altersklasse bilden, als Generalisierung mit größer 95, dann gibt es vielleicht auch noch nicht so ganz viele und es gibt vielleicht nur zwei Personen in dieser Klasse. Dann hätten wir mit so einer Generalisierungstechnik eine K-Anonymität von zwei oder eine zwei anonymität. Also wir wüssten dann, es ist eine dieser beiden Personen und wenn wir es vielleicht noch weiter runterziehen und sagen, wir haben eigentlich nur den Bereich 1 bis 40, 40 bis 80 und älter als 80. Dann sind wir wahrscheinlich schon in einem Bereich, wo wesentlich mehr Personen in Frage kommen und die K-Anonymität deutlich steigt. 

    Genau, da die K-Anonymität auch noch ein paar Fährdefüße hat, sowas wie Homogenitätsattacken und wenn man Hintergrundwissen hat, deswegen gibt es auch noch eine Erweiterung mit L-Diversity und T-Closeness. Aber wie gesagt, da machen wir jetzt einen Katt und gehen vielleicht über zu den Pseudonymisierungsverfahren. 

    Ich habe vorhin gesagt, Pseudonymisierung bedeutet, dass man den Personenbezug zwar aktuell nicht herstellen kann, dass es aber eine Möglichkeit gibt, diesen Personenbezug zu reproduzieren. Und das Ganze passiert dann zum Beispiel über eine Schlüsseltabelle oder eine Zuordnungstabelle, die in unter Verschluss gehalten wird. 

    Genau, das ist sicherlich einen Verfahren, was vor allem im Bereich der klinischen Studienanwendung findet. Da sollen die entsprechenden Pharmafirmen natürlich nicht mitbekommen, um welche Person es sich genau handelt auf der anderen Seite. Wenn es darum geht, dass man jetzt irgendwie beispielsweise schwerwiegende Nebenwirkung feststellt, müssen natürlich genau die Personen, die in dieser entsprechenden Gruppe drin sind, informiert werden. Und dann muss ich natürlich einen Rückschluss auf diese Personen haben. Das läuft dann in der Regel über eine entsprechende Zuordnungstabelle, Schlüsseltabelle, die an einer Vertrauensstelle untergebracht ist. Das heißt, es gibt eine Person oder eine Person, Gruppe oder einem Ort, an dem diese Daten wieder zusammengefügt werden können. 

    Und ein weiterer Grund, weswegen man das Pseudonymisierungsverfahren anwendet, ist ja, dass man über einen längeren Zeitraum Daten zu einem Patienten erfassen will. Und wenn man immer wieder die Daten an und immer fast, dann könnte man diese Daten nicht zusammenführen. Deswegen gibt es noch andere Methoden, um genau das zu ermöglichen, also dieses Nachträglichen zusammenführen. Da gibt es zum einen, dass man so Identifikatoren verwendet, ich erinnere mich noch, als ich früher im Studium war, da haben wir Evaluationen gemacht. Und dann mussten wir einen Namen oben hinschreiben, der sich aus dem ersten Buchstaben des Vornahms der Mutter und aus dem zweiten Buchstaben des Geburtsorts und so weiter zusammensetzt. Das ist dann eine Sache, die nur derjenige weiß, über den die Daten erfasst werden, also er trägt es ein, sonst kann das irgendwie keiner reproduzieren. Und damit ist dann dem Genüge getan, dass die Daten zwar zusammengeführt werden, weil das sind alles Merkmale, die sich nicht ändern. Aber derjenige, der die Daten dann später verarbeitet, kann nicht zurückschließen auf die Person. Und das Verfahren ist in der Regel auch nicht ein, eindeutig, das heißt, es ist zwar durch entsprechend viele Merkmale, zweiter Vornamen der Mutter und davon der zweite Buchstabe, plus letzte Ziffer, der Konto, Nummer und so weiter. Durch gewisse Merkmale ist die Wahrscheinlichkeit, dass es mehrere Personen mit diesem Schlüssel gibt eher gering, aber es ist eben nicht ein, eindeutig und es kann durchaus sein, dass mehrere Personen den selben Schlüssel haben. Und dementsprechend muss man beim Zusammenführen natürlich vorsichtig sein, deswegen wird das üblicherweise bei Dingen gemacht, wo es jetzt nicht ganz so auf die 

    Genauigkeit ankommt, wie beispielsweise Evaluationsverfahren, Fragebögen oder Studien teilnahme, wo man sagt, da kann ich es wahrscheinlich ausschließen. Und falls es doch mal zwei gleiche gibt, dann würde ich vielleicht einfach beide Fälle aus dieser Gruppe ausschließen. 

    Und ein bisschen technisch validiertes Verfahren, statt erster Buchstabe von dem und dem ist dann ein sogenanntes Hashverfahren, also da kann man dann die bekannten Hashverfahren auf einen gewissen Datensatz anwenden und dann kommt eine lange Nummer raus. Damit sind Kollisionen eher selten, können natürlich immer noch passieren, aber sind minimiert. 

    Und als letzte Möglichkeit gibt es dann auch noch, dass der benutzer selbst, dass der Patient selbst sich ein Pseudonym gibt. Auch hier ist dann der Vorteil, dass nur der Patient quasi die Zusammenführung machen kann, aber auch hier haben wir wieder das Problem der Koalition. Und hier nochmal speziell das Problem, dass es sein kann, dass der Patient seinen Pseudonym oder Nickname vergisst. Gut, das war jetzt ein kurzer Überblick über Anonymisierung und Pseudonymisierung. Natürlich kann man auch bei Pseudonymisierung noch viel, viel tiefer gehen. Und wenn man tatsächlich Studien macht, muss man sich das nochmal in Extens so angucken, aber vielleicht mal ein ganz kurzer Überblick, dass man weiß, welche Verfahren es da gibt und was man machen kann. 

    Links

    • k-Anonymität bei Wikipedia: https://de.wikipedia.org/wiki/K-Anonymit%C3%A4t
    • ANON-Tool zur Anonymisierung von Daten: http://www.tmf-ev.de/Themen/Projekte/V08601_AnonTool.aspx
    • https://arx.deidentifier.org/
    • KI-gesteuertes Krankenhaus: https://www.hcm-magazin.de/das-erste-ki-gesteuerte-krankenhaus-kommt/150/25759/380072?xing_share=news
    • Nummer drei lebt – der dritte Konnektor auf dem Markt: https://t.co/FsJbIVIiwZ

  • Folge #65 – Einbindung von Patienten durch IT im Krankenhaus

    In dieser Folge erörtert Christian, wie er sich eine ideale Einbindung des Patienten mit Hilfe des Smartphones vorstellt.

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    Transkription

    Das ist ja so, wir haben sagen alle zu viele Krankenhäuser in Deutschland. Das heißt, die Krankenhäuser haben eine Konkurrenz untereinander. Für sie wird die Auslastung immer wichtiger, um auch nachher finanziell halbwegs sich über dem Wasser halten zu können. Das haben die Häuser bisher hauptsächlich probiert über Zuweiserbindung und Zuweisermanagement, dass sie also den niedergelassenen Ärzten Services angeboten haben, dass die die Patienten zu ihnen ins Krankenhaus überweisen. Was meiner Meinung nach herviel zu kurz gekommen ist, dass der Patient selbst umworben oder mit Serviceleistung zufrieden gestellt wird, dass er sich selbst das Krankenhaus auswählt. Kommt immer noch viel zu häufig vor, das Patienten meinen, dass es ein gutes Krankenhaus sei, weil dort leckeres Essen ist, oder weil er dort ein neues Gebäude steht. Dann ist es so, dass die durch Dringung von Smartphones in der Bevölkerung natürlich inzwischen sehr, sehr groß ist. Wir haben Technologie, die ist auch Stichwort FHIR ermöglicht, Daten, Mobil bereitzustellen. Netzausbau ist jetzt nicht so die ganz große Stärke in Deutschland, aber in Beilungsgebieten und da wo Krankenhäuser stehen, gehe ich davon aus, dass da vernünftiges Internet auch zur Verfügung ist. Also von daher haben wir eigentlich technisch die Möglichkeit, in einem Patienten während der im Krankenhaus ist. Und wenn es jetzt nicht gerade ein Notfall ist, hat er auch relativ viel Zeit, liegt dem Bett und wartet. Hat man viel Zeit, wo er dann eingebunden werden kann. Hast du dazu schon ein Kommentar? Ist irgendwas falsch? Siehst du irgendwas anders? Nee, ich glaub nur, dass das Patienten tatsächlich sich die Krankenhäuser mittlerweile mehr aussuchen, als dass der Arzt entscheidet, wo der Patient hingehen soll. Man hat da schon seine Vorstellung und das stimmt schon, ja. Okay, gut. Also ich würde jetzt einfach mal aus der ich, ich gucke mal, gucke mal, ob ich es durchheilte, aus der ich Perspektive erzählen, wie ich mir das Vorstelle und du hachst einfach ein und sagst, aber Christian hier Datenschutz und aber Christian, MPG oder so was, ja. Also ich bekomme eine Hüft-Tep von mir aus. Oh nein, eine Hüft, das darf schon nicht sagen. Warum nicht ein XXX Datenschutz? Datenschutz? Nee, das ist ja, also erstens darf ich das sagen. Nee, ich machs ja selbst. Du wolltest mich ärgern, okay. Ich wollte dich nur ärgern. Also ich bekomme eine Hüft-Tep, mein, ich orthopäd, oder was weiß ich was, hat mich also schon angemeldet in der Klinik und ich bekomme dann, ich habe dem zugestimmt, also Datenschutzrechtlich kein Problem. Ich bekomme eine Mail vom Krankenhaus mit dem Link. Da klick ich auf dem Handy drauf und dann lad ich mir die Krankenhaus erbrunter und in der melde ich mich mit einem einmaligen Schlüssel an, den ich in der E-Mail bekommen habe und authentifiziere mich dann noch mal über keine Ahnung, über SMS-Token oder irgendwie so was. Hintergrund dieser technischen Befinesse ist einfach, dass sichergestellt ist, dass ich das tatsächlich bin. So bei allen Sachen jetzt nüchte ich ein bisschen, das Futter weggehe ich davon aus, dass es natürlich alles Datenschutzrechtlich super ist und ich auch allem zugestimmt habe. 

    Dann kommt irgendwann die App und sagt, lass mal auf. Du wirst jetzt in drei Tagen, haben wir die OP geplant. Magst du nicht von zu Hause einchecken, kennt mal ja vom Flieger. Und gerade bei Billig Airlines ist es so, dass dann irgendwie noch mal reise Rücktritzversicherung angeboten wird und und ein Platz mit viel beeinfreiheit und so weiter. Warum sollte das also nicht auch hier passieren? Es ist so, dass ich, jetzt bin ich wieder in diesem fiktiven Fall, dass ich vorher schon mal im Krankenhaus war, in einem anderen, deswegen die Daten nicht übernommen werden und ich dann unter Stress innerhalb von 10 Minuten 50 Krankheiten gefragt worden bin, ob dies schon mal in meiner Familie vorgekommen sind. Häufig kannte ich die Krankheiten gar nicht, Häufig wusste ich nicht, ob das schon mal irgendwo war. Und da finde ich es schön, dass ich jetzt in der App diese Befragung auch sehe und wenn ich mir unsicher bin, ich in Ruhe abends zu Hause vielleicht meiner Mutter anrufen und fragen ob nicht auf mütterlicher Seite irgendjemand schon mal eine Hüftdysplasie hatte, etc. Also dieser Stress, sowohl für den Patienten, als auch für den Mitarbeiter im Krankenhaus in kurzer Zeit vieler Krankheiten durchzuhächeln, entfällt. Ich kann zu Hause meine Medikamente einschennen, indem ich einfach diese PZN, die vor dem Zentralen Nummer, einsgenne den Barcode und das die App dann weiß, was ich für Medikamente bekommen. Wir haben also nicht mehr die Situation, dass der Patient im Krankenhaus sagt, ja, ich nehme Medikamente eine kleine Gelbe und eine große Blaue oder so was und dann man damit nix anfangen kann. Dann macht die Erbwerbung, die stellt mir den Chefarzt vor, also den Chefarzt, Dr. Prof. Dr. Brinkmann, der Arzt, dem die Patienten vertrauen. Ich hoffe, dass wir hier noch wirklich sehen werden, dann während der Zeit, das wird sonst peinlich. Ja, das ist häufig so. Das war jetzt ja fast Kritik von einem Arzt an, einem Arzt. Ja, genau. Das heißt dort wird einfach schon sachlich und fachlich geworben für die Chefarztbehandlung. Dort wird vielleicht, könnte man sich hier überlegen, im Rahmen des gesetzlich sauberen Rahmen, IGeL-Leistungen oder IGeL-Leistungen anpreisen oder Hotelleistungen anpreisen, also was weiß ich was. Und für fünf Euro am Tag können sie noch das Sky-Abo direkt mitbuchen, dass man dort also auch die Hotelleistung anbietet und der Patient sich das in Ruhe schon auswählen kann. Einfach so ein ganz bisschen, ich weiß, der Vergleich wird häufig gemacht. Wie so ein Konfigurator beim Auto kauft. Man stellt sich da selbst die Sachen zusammen für den Aufenthalt. Natürlich nur bei planbaren elektiven Eingriffen. Ich wollte klar sagen, also die Krankenhäuser werden, glaube ich, manchmal froh, wenn sie so toll planen könnten im voraus. Meistens wird ja, wenn der Patient kommt, geguckt, was frei ist und wenn dann ein Einzelzimmer frei ist, dann hat er Glück und wenn kein’nz frei ist, dann muss er sonst wuppern. Ja, aber das sind sie ja selbst schuld. Das können sie ja machen. Kann man ja machen. Komm mal gleich nochmal dazu. Also ich habe es in den ganzen Krams eingegeben. Mir ist wichtig, dass du, wenn du das eingegeben hast, dann, dass das nicht irgendwo in der Akte schon fix drin ist, sondern dass das erst dann natürlich noch gegengecheckt werden muss. Also, wenn sie mir noch gar nicht, da kommen wir ja noch erst so Schätze rein. Also, ich bin ja noch, wir haben ja noch Montag und am Mittwoch komm ich am Stins Krankenhaus. Da ist der OP-Termin. So, Dienstag, ne, Mittwoch, die OP. Dienstag kriege ich eine Notifikation von der App ab 18 Uhr, ja, sich bitte ab jetzt nichts mehr essen soll, weil ich morgen dann für die OP nüchtern sein soll. Und die App fragt auch noch, nachdem die OP im neuen US und ich im 6 Uhr da sein soll, ob ich schon dran gedacht habe, den Wecker zu stellen. Dann, haben wir Mittwoch, morgens, ich soll ja im 6 Uhr da sein. Und um 5 Uhr, 3 Uhr oder am Vorarm. Entschuldigung, wir sind doch wieder am Dienstag. Fragt die App auch noch, ob sie mich morgen fragen darf, ob ich unterwegs bin. Das heißt, eine halbe Stunde bevor ich eigentlich dort sein soll, ich habe dem zugestimmt, fragt die App, bis du voraussichtlich pünktlich und dann sage ich ja. Und dann können eigentlich die Source schon entsprechend fix gebucht werden. Also der OP-Termin wird von mir es nochmal bestätigt, oder wird von geplant auf sichere Planung oder sowas umgesetzt. Und jetzt sind wir in dem Bereich, was ich vorhin meinte. Termin- und Ressourcenmanagement machen viele Krankenhäuser nicht. Wenn man die Patienten aber besser einbindet, dann kann man das glaube ich auch ein gutes Stück verlässlicher machen. Also auch da wieder, wir reden von Häusern, die vor nämlich elektive Eingriffe macht. Dann ist das absolut sinnvoll. Wenn da die Hälfte notfälle ist, dann wird es schwer, das alles so ist. Dann geht es nicht, genau. Aber in dem Fall, das ist ja immer in dem Happy Day-Elektiv verlieren. So, dann bin ich es also Mittwoch, es ist 6 Uhr. Ich habe der App gesagt, ja, ich bin pünktlich da. Damit sind die Wahrscheinlichkeit, das Systemintern, das die Termin nicht richtig zeitlich stattfinden, ist die Wahrscheinlichkeit gestiegen. Ich bin jetzt also bei der Aufnahme. Der wird nur noch der eGK eingelesen. Der Behandlungsvertrag kann eigentlich direkt ausgedruckt werden, weil alle Sachen vorher schon zu Hause eingetragen worden sind. Ich habe auch den Behandlungsvertrag zuhause schon einsehen können und habe mir den in Ruhe durchlesen können, was ein Vorteil für den Patienten ist. Weil es sind ja häufig mehrere Seiten, wenn du bei der Aufnahme sitzt, haben viele Leute nicht die Musse sich das nochmal anzuschauen. Die Leistung, die ich gebucht habe, also das Sky-Abo und noch irgendwas, ist direkt auch im System schon drin. Das Ganze wird also viel schneller und der Patient ist trotzdem besser informiert. 

    Dann gehe ich hoch auf die Station. Es gibt die ärztlicher und die Pflegerische am Nese. Und die besteht jetzt eben nur noch in Anführungsarchien darin, dass man das, was man zuhause in Ruhe ausgefüllt hat, diese Daten zu validieren. Noch mal vielleicht einzelne Sachen zu hinterfragen. Und dann ist man erstens effizienter und der Arzt hat vielleicht dann auch ein bisschen mehr Zeit für den Patienten. Also wenn man vorher einfach das Formular, Papierformular, wie auch mal durchhecheln muss, kann man sich jetzt auf die wichtige Sachen konzentrieren und vielleicht auch ein bisschen mehr auf den Patienten eingehen. Das ist das, was du vorhin meintest, oder? Genau, genau. Das wäre doch schön. Das wäre schön. Das wäre schön. So ein bisschen fehn Staub bräuchten. Ich habe noch eine Sache, weil ich mache immer so Ideenspiele bei einer Vorlesung bei mir und die Studies haben da jetzt dieses Semester auch wieder eine App, die dich dann von der Anmeldung, bist du dein richtigen Bett auch los. Also ein Indoor Navigation. Schätzelein, das kommt da alles noch. Oh, menno. Ja. Also wir haben jetzt was haben wir gemacht. Wir haben die Anmeldung. Es gibt ja so diesen klassischen klinischen Kernprozess. Die Anmeldung, die Aufnahme, den Aufenthalt, den man vielleicht noch mal in Diagnostik und Therapie unterscheiden kann, wenn man möchte. Es gibt dir in Lassvorbereitung, die in Lassung und vielleicht die Nachsorge. 

    Wir sind jetzt bei dem Aufenthalt. 

    Generell, das kenne ich auch noch von meinen, ja, doch eher wenigen, aber Aufenthalt in Krankenhäusern. Aber da kenne ich es, dass häufig nicht dem Patientenklass, was, was, wie, wo passiert. Und dass man da teilweise fünf, sechs Stunden rumliegt, das passiert gar nichts. Und dann zwei Sachen direkt hintereinander passieren und die sich vielleicht noch mal überschneiden. Also noch mal stichwort Termin und Ressourcenmenschen. Und es würden Patienten, nämlich mir absolut sicher, einfach viel helfen, wenn er wüsste, wann, was passiert. Und wenn in Krankenhaus gerade bei so einer elektiven Sache vielleicht auch noch auf klinische Pfadelsetzt, dann könnt man die Maßnahmen vorher planen und der Patient könnte wissen, wann, was passiert. Also eine Art Terminkalender aus der gleichen App, also eine App, nicht 17 unterschiedliche, wo dann steht, wann, was passiert, vielleicht auch mit der Erinnerungsfunktion. Also, mach dich bitte schon mal fertig für die Röntgenabteilung, du hast in der Viertelstunde den Termin. Oder aber auch eine Änerung, hast du denn Tabletten eingenommen? Ja nein, also da kann man durchaus dann auch wieder Arbeit von der Pflege zum Beispiel auf den Patienten übertragen. Das ist das, was hier überall passiert und der Patient nimmt solche Arbeitsübertragung zwischen auch als Service war. Und er hatte ja auch Zeit im Bett. Ja, und er hat auch Zeit, sich dann zu informieren, weil das ist ja auch was, was häufig Leute bemängeln, dass sie, dass ihnen Informationen fehlen, jetzt nicht nur wann, was ist, sondern auch über ihre Krankheit. Also man könnte dann… Genau, das kommt gleich auch noch. Manchmal bei Ideen haben wir. Ja, ist ja gut. Also ist ja super. Vielleicht noch mal macht dich fertig für die Röntgenabteilung. Auch das würde dann Termin- und Ressourcenmanagement stark fördern, weil das nicht mehr dann so häufig passiert, dass irgendwelche Termine ausfallen, weil der Patient dann nicht da ist. 

    Jetzt kommt das, was du gerade gesagt hast. Also die App sagt, mach dich fertig für die Röntgenabteilung und Viertelstunde vorher und 5 Minuten vorher. Sie sagt, die App, also du musst ins Erdgeschoss und einen in Flügel süd, zeigten Lageplan, eben über so eine In-Haus-GPS, wobei der Name eigentlich bescheuert ist, weil es dann, du kein Global Positioning-System braucht, sondern nur ein Haus in Ternis, wo es viele technischen Möglichkeiten auch schon heutzutage gibt, über die unterschiedlichen WLAN-Access-Points, über Funkmasten, etc., kann man schon also eine Personenorten. Auch da muss der Patient vorher eingestimmt haben. Also es darf nicht die App des automatisch machen, sondern sie muss fragen. Vom Jahr kann sie auch sagen, darf ich dich in den nächsten 30 Minuten trecken und der Patient will ich dann einfach nur für diesen kurzen Zeitraum ein. 

    Was hat das für ein Vorteil? Erstens kann der Patient geführt werden. Dort hin und zweitens weiß dann auch die Röntgenabteilung, wer dann jetzt schon im Warteraum ist oder nicht. Das heißt, es wird den Patient nicht so leicht vergessen. 

    So was noch, der Patient hat Zeit. Warum soll er dort nicht sein Schmerztagebuch auch in der App vom Jahr erfassen? Sowohl während des Aufenthaltes auf der Station aber auch später, das würde direkt elektronisch vorliegen. Das andere, was du gerade schon gesagt hast, warum soll er nicht Hintergrundinformationen abrufen können zu den Maßnahmen zu seiner Krankheit, wenn er dort liegt. Also bevor er Dr. Google befragt und dort Sachen bekommt, die vielleicht falsch sind, warum bietet das Krankenhaus das über die App nicht mit an? Also zum Beispiel, was ist denn jetzt eine Hüftab, warum passiert das? Was ist eine Hüft-Display? Wie lange darf man sein Bein, wie nur belasten, vielleicht mit einem Animation und in Bund und so? Dann könnte man ja warten, dass der Patient besser informiert ist, dass er zufriedener ist, dass die Compliance höher ist. Dass es eine bessere Gnäsung gibt, vielleicht auch sich rechnet durch eine kürzerere Verwahldauer oder dass man weniger Wiederkehrer hat, weil der Patient nicht irgendwas falsch macht. Also, das ist das, was du vorhin meintest. Warum soll er nicht das Essen über die App bestellen, anstatt jetzt das heute eine Hilfskraft rumläuft und dort dann immer das Essen abfragt, kann er auch über die App machen, mit Foto vorher oder sowas? Eine Sache, ich weiß nicht, ob das noch bei dir kommt, Fragen aufschreiben in der App. Nee, das kommt nicht. – Ah, ich hab das. – Das darfst du gleich da noch mal sagen. Also, jetzt hab ich meinen Essen bestellt über die App, immer ein leckeres, vegetarisches. Dann ist es so, ich hab du es, kann auch nicht laufen, wegen Hüftab, was mache ich? Ich drücke auf den Klopf, eine Pflegekraft kommt, vielleicht eine examinierte Pflegekraft, der sage ich, ich hab du es, dann sagt dir ja super und bringt mir dann 10 Minuten Schwerter eine Flasche Wasser. Das ist Verschwendung von Zeit, weil sie zweimal laufen muss, weil sie eigentlich eine Pflegekraft, das sie vielleicht andere Aufgaben hat. Da wär’s doch super, wenn man nicht Notfälle, aber so ganz normale Hotelleistung, findest du das noch Hotelleistung, ich hab du es, nee. Einfach solche Sachen wie, ich hab Durst, ich hab Hunger oder irgendwie sowas, ich hab Schmerzen, direkt schon über die App klassifizieren kann, das ist dann bei der Pflegekraft auftaucht. Also der Wache hat Durst, dann gehe ich direkt mit dem Wasser hin, spart man sich eingang. Gibt’s auch schon in der App, haben wir uns zum Beispiel letzten Kondit auch schon, glaube ich, hier präsentiert. 

    Dann hab ich gerade wieder langeweile, ich hab jetzt also kein Durst mehr, jetzt hab ich ein bisschen langeweile, Netflix und leer geguckt, Internet auch leer geguckt, jetzt guck ich mir so ein paar Sachen zum Haus an zu den Ärzten und so weiter. Also, wenn es gebaut wurde, vielleicht irgendwie ein leckerer Drohnenflug über das Gebäude und so, das heißt halt in den Opel. Eine Leifschaltung in den Opel, zwei Hüften zum Preis von einen, dann könnt man auch machen. Nee, dass man einfach vielleicht die Patientenbindung ans Haus stärkt, indem man das Krankenhaus dort positiv darstellt. 

    Dann hab ich jetzt, bin ich nicht mehr der Android-Fan, sondern hab jetzt auch so eine wunderschöne Apple Watch, die ein EKG, Mist, die den Puls Mist und so weiter und die Bewegung. Ich habe vorangewildigt, dass diese Daten zusätzlich als Patienten-Monitoring auch mit eingehen können, also ich hab jetzt keinen Pulsoxymeter dran, aber weil ich eben kein kritischer Patient bin, aber wenn jetzt der Fitness-Tracker trotzdem ein Herzrasen etc. Feststellt, würde das trotzdem ein Alarm auslösen und so, man hat dann vielleicht bessere medizinische Qualität. Natürlich kommt jetzt von dir, das sind keine Medizinprodukte, vermutlich und deswegen wird es vermutlich viele falsch-positiver Alame geben. Nee, ich sage, dass das EKG ja nur dann gemessen wird, wenn der Patient das aktiv will, also wenn der… Also, deswegen… Ja, aber du kannst normalerweise einstellen, dass der Puls… Puls, ja, genau. Was kann man noch machen? Vielleicht ist Zimmerschild steuern, also wenn ich jetzt gerade 10 Minuten brauche mit meiner kaputten Hüfte um mich auszuziehen und duschen zu gehen, möchte ich nicht, dass von meinem Zimmer nach Bang gerade die Großfamilie reinkommt. Weil ich da nackt rumstehe, deswegen kann man vielleicht auch so ein elektronisches Zimmerschild steuerbar machen mit Do Not Disturb oder irgendwie sowas. Das finde ich noch cool. Ich merkst du jetzt jetzt ein bisschen abstruse und das coolste fast, kennst du Tinder? Was ist Tinder? Nee, hab ich noch nichts verirrerte. Tinder ist so eine Dating, warum macht man sowas ähnliches jetzt nicht für eine Liebesbeziehung, sondern für einen Lebensabschnittszeitpunkt auch im Krankenhaus? Jetzt, genau. Nicht amoröse Abenteuer, also das gehört ja eher in die Reha oder so ein Rehaschatten. Nein, dann werden wir eine Skatpartner zusammen suchen. Ganz genau, richtig. Warum nicht, wenn jemanden Lust hat, auf eine schöne Partyschach? Skatja nicht, das ist ja schon, ja, sagen wir schach, das ist klingt gebildeter. Warum soll man nicht dann da Leute auch darüber finden können? Da kenne ich aus dem Flugzeug auf Langstreckenflügen, ist das manchmal so, dass man dann mit diesem Entertainment-System im Sitz des Vordermannes nicht nur gegen einen Rechner spielen kann, sondern auch gegen andere Leute, also mit der Sitznummer. Genau. Also sowas könnte man sich überlegen. 

    Fertil noch was ein zum Thema Aufenthalt? Ja, ich hätte noch die Möglichkeit eingebaut, Fragen zu stellen, zum Beispiel auch wenn verwandte Bekante da sind und die sagen, ach, guck mal, ich hatte so und so. Und da sind ja häufig Sachen, die einem während solchen Gesprächen einfallen und die man dann in Arzt fragen will. Und bis dann die Visite ist, hat man es wieder vergessen, wenn man sich das dann aber dann notieren kann und der Verarzt vielleicht sogar schon mal vorgewand wird über die Fragen, die dann gleich gestellt werden. Dann kann er sich da drauf vorbereiten und das Arztgespräch wird noch mal ein bisschen intensiver, aber übrigens auch nie die von einem meiner Studenten. Das können wir vielleicht noch mit einbauen. Wie haben die besten Studenten der Welt, oder? Ja, sowieso. Die kreativsten und besten. So, das war dann jetzt der Aufenthalt, dann kämen wir jetzt zur Entlassung oder wie die Schweizer sagt, zum Austritt. 

    Da ist mir gar nicht so wahnsinnig viel eingefallen. Ich hätte gerne dann in der App den Entlassbrief im CDA-Format. IOS kann das auch schon, möchte ich dort reingestellt haben. Die als Patient ist das doch egal, du willst das als PDF? Nee, ich will das mitnehmen und will das dann im anderen Arzt auch so geben können, dass er das in seinen Systemen benehmt kann. Ja, aber ich sehe mal nicht so altroistisch, nur dass der andere Arzt, der kann sich da so ruhig ab und alles abtippen. Das war auch nicht altroistisch, das ist egoistisch, weil das dann keiner macht. Aber du bist ja da eine Rolle, du bist ja auch altroistisch. Wie er als Patient ist es ja egal, ob das jetzt als PDF oder CDA ist. Die ist es PDF wahrscheinlich sogar lieber, weil du das mit deinen eigenen normalen Viewern einlesen kannst. Aber den anderen Arzt, du bist ja iOS-Fan und das kann ja CDA einswischen lassen. Ja, aber das kann noch besser PDF lesen. Sagst du? Gut. Und dann möchte ich dir entlastmedikamente irgendwie auch mitnehmen können von mir, als auch als Barcode elektronischer Medikationsplan, wie auch immer. Für zwischendurch, wenn ich also gerade nicht mal wieder eine Hüft-Tap bekomme, Totalendoprothese, wär’s ja vielleicht auch noch gut, natürlich nach Einwilligung, wenn die App auch als Fitness-Tracker fungiert, wenn sie, also nicht mein Joggen dort, tracking kann, wenn die meinen Puls kennt. Und so weiter, das kann ja nachher, wenn ich vielleicht wegen eines neuen kardiologischen Fals dann im Krankenhaus bin, kann es ja vielleicht von Relevanz sein. Natürlich guckt sich kein Arzt das an. Kann man aber vielleicht ausgewertet werden. Vielleicht kann das Krankenhaus mich dran erinnern. Also, nach dem Motto Hüft-Tap ist jetzt drei Monate her, willst du noch mal gucken? Wollen wir gucken, ob die Hüfte vielleicht tatsächlich fest ist oder wie auch immer, also welche Nachuntersuchungen erinnern. Vielleicht, das wär richtig toll, wenn ich der Erlaubt hab zu gucken, wann ich Zeit hab, könnte das direkt abgeglichen werden. Also könnte gesagt werden, wir haben am Mittwochvormittag gesehen, dass du kein Terminenkollender hast und wir haben auch frei, so haben wir direkt Mittwoch 9 Uhr was buchen. Und was ja auch noch möglich wäre, vielleicht so eine Art neues Geschäftsmodell für die Krankenhäuser. Also derzeit gibt es hier überall Fitness-Tracker, die alle Daten tracking. Ich könnte mir jetzt überlegen, dass die Krankenhäuser auch als Egel, also als selbstzahler Leistung anbieten, dass sie sowohl die Daten, die sie über dich haben, aus irgendwelchen stationären Fällen. Plus die Daten vom Fitness-Tracker, die du dann auch über die App mit sammeln kannst, auswerten und dann für dich ein eigenes Fitness-Profil machen oder die irgendwelche Nahrungsempfehlung etc. Geben. Das kann man natürlich auch basierend machen, nur auf den Fitness-Daten. Aber so ein Krankenhaus wurde vielleicht schon zwei, drei mal warst, die haben natürlich viel mehr Wert über dich. Die haben Labor-Werte und so weiter. Also vielleicht ist das die Empfehlung, die dann dort gemacht wird, noch valider. Und ich glaube, dass das inzwischen durchaus ein Markt ist, wo Patienten oder dann eben auch nicht Patienten, sondern Bürger, Breitwender für zu bezahlen. 

    Und jetzt bin ich fertig, das ist eine sehr lange Folge diesmal. Ja, aber wenn du eine App baust, die nur ein Drittel davon kann, dann hast du viele Leute glücklich gemacht. Also gerade dieses Einschäcken von zu Hause, Patienten check in, das ist mir unverständlich, warum das nicht schon überall geht. Also ich bin mir sicher, es gibt es Vorteile. Ja, definitiv. Es gibt sicher das ein oder andere Haus. Was ist eben nicht in der breiten Masse verfügbar. Ja, und das ist aber hier noch mal. Wir sind ja inzwischen, du nicht alle anderen. Wir sind sehr fitter aktiv, wenn ihr dann noch weitere Vorschläge habt oder auch Beispiele wo es was schön umgesetzt ist, dann schreibt uns einfach mal. Mhm, dann Switch hat eure Ideen hinaus. Ich lehe sie dann immer auf Papier ausgedruckt, wenn Christian nicht mehr bringt oder mir zu schickt. Ich schicke dir das dann per Brief, da ich fachst dir das. Ihr machen ihr jetzt Podcast und ich drücke die aus und fachst dir dir dann. Wir haben eine WhatsApp-Gruppe und da schicke ich dir den Screenshots von den besten Sachen. Genau. 

    Shownotes: