Folge #76 – mHealth

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. 

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