Kategorie: Wissensarchiv

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. 

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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. 

Ordungssystem, Semantik, Messverfahren, CDA, Regenstrief LOINC Mapping Assistant, Prüfziffer

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. 

Smart Health, ePA, Digital Health, Internationaler vergleich

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. 

Datenbasis, Prävention, Gesundheitsrisiken, anonyme Daten

… 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.

MDR, Medizinprodukt, KI, Anamnese- und Symtomanalyse, Auslastung, App, semantische Interoperbilität, Evidenz

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. 

eHealth, mHealth, usability

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. 

Datenschutz, personenbezogene Daten, DSGVO, direkte Identifikationsmerkmale, indirekte Indentifikationsmerkmale

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. 

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Geht es um openEHR. Und was sich dahinter verbirgt, das wollen wir uns gleich anschauen, aber zunächst möchte ich einen Gast begrüßen, nämlich den Björn Schreiweis, schon seit einiger Zeit fleißiger Hörer, nun heute mal in sprechender Rolle beim Podcast. 

Hallo Björn. Hallo, ja, ich freue mich, dass ich heute auch mal auf der anderen Seite des Podcasts teilnehmen darf. 

Kannst du dich mal kurz unseren Hörern vorstellen? Ja, ich bin wissenschaftlicher Mitarbeiter, am Institut für medizinische Informatik und Statistik des Universitätsklinikum Schleswig-Holstein und der Christian Albrechtsuniversität zu Kiel. Ich habe medizinische Informatik in Heilbronn und Heidelberg studiert, dann in Heidelberg promoviert über das Thema Einrichtungsübergreifende Patientenrekrutierungssysteme und habe eigentlich immer wieder in meinem Lebenslauf berührungspunkte mit openEHR gestartet im Studium, dann in der Promotion auch mal so am Rande das Thema wieder fest und jetzt eben in der Medizin Informatik Initiative im Heimatprojekt sehr stark mit dem Thema befasst. Ja, und das war der Grund, bei dem wir gesagt haben, dass könnte doch jemand sein, mit dem wir mal etwas über openEHR reden könnten. Wir haben es gerade schon festgestellt, dass das auch, oder ich habe es festgestellt, besser gesagt, dass das auch das Thema in der aktuellen eHealth kommen ist. Das war so nicht abgesprochen, aber zeigt natürlich, dass dieses Thema anscheinend gerade eine kleine Renaissance erlebt oder gerade en vogue ist und wir wollen uns jetzt mal anschauen, was ist denn eigentlich openEHR? Kannst du uns das mal so ganz grob näher bringen? Ja, also openEHR ist eigentlich eine Spezifikation für eine freie Patientenaktenarchitektur um interoperable Anwendungssysteme zu unterstützen, indem wir Datenmodelle im Programmierchnitzstellen zur Verfügung stellen. Und das interessante ist eigentlich, dass das Anwendungssystem und die klinischen Daten komplett entkoppelt sind. 

Das heißt, ich kann auch den klinischen Daten halt unterschiedlichste Anwendungssysteme auf den gleichen klinischen Daten laufen lassen. 

Das heißt openEHR spezifiziert die Darstellung der Daten und nicht die das Anwendungssystem. 

Genau. Damit ist natürlich, wenn man elektronische Patientenakte damit baut, die Akte an sich ist, standardisiert und vor allem ist sie herstellern neutral. Ich kann also einfach das Anwendungssystem austauschen und die Daten weiter verwenden, wenn ich auf openEHR basiert. Vorausgesetzt, das entsprechende Anwendungssystem hat eine Schnittstelle zu openEHR implementiert. 

Genau. Was wahrscheinlich eine der größten Hürden ist, warum es vielleicht noch nicht in dem Einsatz ist, wie es sein könnte. Ja, ziemlich sicher. Ja, kommen wir mal zu den Einsatzgebieten. Wo wird openEHR stand jetzt eingesetzt und wo sie es zu vielleicht auch in den zukünftiges Einsatzpotenzial? Also, wofür es relativ viel schon eingesetzt wird, sind eben elektronische Patientenakentsysteme. Es gibt aber auch Register, die auf openEHR basieren ganze nationale E-Heldplattformen in einigen Ländern basieren auf der openEHR und auch in der Architektoren, eigentlich wo man so einen Plattformansatz umsetzen möchte in dem. Das muss ich mir unter so einer nationalen E-Heldsplattform vorstellen. 

Zum Beispiel in Slowenien die nationale Patientenakte basiert auf openEHR. 

Das heißt, die tauschenstrukturierte Daten zwischen niedergelassenen Ärzten, Krankenhäusern und so weiter auf Basis von openEHR aus und eher unstrukturierte Informationen in der EHA-XDS Infrastruktur. 

Das heißt, die kombinieren sogar die beiden Ansätze XDS und openEHR. 

Was ist das wesentlichste Kennzeichnungs- und openEHR? Aus meiner Sicht, dass Kliniker selbst die klinischen Konzepte entwerfen, sogenannte Archetypen. 

Das heißt, Ende nicht softwareentwickler, spezifizierende Datenmodell, sondern der Kliniker selbst, der weiß, was die Daten bedeuten und für was sie verwenden will. 

Wie kann ich mir so ein Archetyp vorstellen? Also kann man das den Hörern per Podcast kurz erklären, was das unter so einem Archetyp zu verstehen ist? Also ein Archetyp beschreibt immer genau ein klinisches Konzept. Das kann zum Beispiel die Medikation sein oder die Dosis von einer Medikation könnte ein Archetyp sein, was immer relativ gerne verwendet wird. Auch wenn ich finde, dass es andere gute Beispiele gibt, ist der Blutdruck. Weil man da einfach schön sieht, es gibt den süßdolischen, den diastolischen Blutdruck, der Kontext, unter dem der Blutdruck eroben wurde, spielt eine Rolle und all das findet sich dann in den Blutdruck Archetypen wieder und ich kann das dann entsprechend verwenden, um meine Daten abzulegen. Also ich erheb nicht nur einzelne Werte, sondern vor allem dann auch den Kontext immer mit. Und dann würde ich so ein Archetyp letzten Endes im Rahmen einer openEHR Gesamtarchitektur, den Archetyp dann austauschen zwischen verschiedenen Systemen. 

Genau, beziehungsweise die Systeme würden den Archetyp einsetzen in ihrem Datenmodell und dann kann ich basieren da drauf entsprechend die Daten austauschen. Ich kann in meiner Umgebung, die das Datenmodell weiter spezifizieren, weil der Archetyp im Endeffekt das maximale DataSet beschreibt und kann das weiter einschränken durch Constraints in so genannten Templates. Dadurch, dass aber die Abfrage auf dem Archetypen läuft, ist es völlig egal, ob jemand das weiter eingeschränkt hat oder weniger weit. Die Abfrage wird trotzdem funktionieren. 

Das heißt, ich muss nicht alle Elemente dieses Archetyps erfüllen, sondern es reicht auch, wenn ich ein Teil davon habe, solange diese entsprechend standardkonform spezifiziert sind. 

Genau, tauscht werden. 

Jetzt hatten, hat es dir schon gesagt, es gibt innerhalb von Europa noch ein paar weitere Projekte. Was sind so die Vorzeigeländer für openEHR-Anwendungen? Die in Europa, die Vorzeigeländer, würde ich sagen, sind Slowenien. Zum einen, weil die eben die komplette nationale Plattform auf openEHR gebaut haben, aber auch, weil die in der Universitätsklinik in Ljubljana, ein openEHR-Patienten-Akte eingeführt haben, die als Hymns-EMRAM-Stufe 6 zertifiziert wurde. Zu EMRAM, hattet ihr ja auch schon ein Podcast. 

Das heißt, das ist quasi fast vollständig Papierlos, basierend auf openEHR. Das ist ja schon mal ein Wahnsinsausblick, dass man sagt, also mit openEHR-Archetypen könnte ich auf Stufe 6 kommen, also reales Beispiel. Dann müssen wir mal vielleicht öfter nach Slowenien schauen. Gibt es weitere Beispiele? Ja, und zwar in Norwegen, die bauen für alle nationalen Ehelsinitiativen, haben die in eine Einrichtung geschaffen, die nennt sich National eHealth Architecture, den Link, denke ich, packen wir in die Show-Nodes und die bauen die Informationsmodelle entsprechend für alle nationalen Ehelsinitiativen basierend auf Archetypen. 

Das heißt, die spezifizizieren die Archetypen, die es noch nicht gibt, passen die entsprechend für norwegische Anwendungsfälle an und übersetzen entsprechend vor allem auch ins Norwegische, um die bestehenden internationalen Archetypen nutzen zu können. 

Das heißt, die haben da einen kompletten Governance-Prozess aufgebaut, der entsprechend sowohl international auch genutzt wird. 

Das heißt, die haben Rückkopplung in die internationale Community, was natürlich dazu führt, dass die Archetypen nicht irgendwie nur für ein kleines Projekt nutzbar sind, sondern dann gleich international auch genutzt werden können. Ja, also das sind jetzt zwei Beispiele, also Slowenien, Norwegen, als als positiv Beispiele, wo das genutzt wird. Wie angesprochen, also auf der Karte gibt es noch viele weitere Länder, ich würde sagen, wir machen noch ein paar Links in den Show-Nodes und verweisen da noch auf weitere Projekte in England oder in den Niederlanden, die das entsprechend auch einsetzen. 

Wie läuft das denn jetzt ab, wenn ich da mich da für interessiere und jetzt vielleicht eben wieder mitmachen möchte? Mal suchen möchte, welche Archetypen es so gibt oder denke, ich schreib noch einen eigenen Archetyp oder irgendwie solche Sachen, was kann ich denn da machen? Dadurch das openEHR-Community-Ansatz verfolgt, kann jeder mitmachen, sowohl bei der Spezifikation neuer Archetypen als auch bei den Review-Runden, nachher um Archetypen entsprechend in der Stabilversion zu bringen. Dafür gibt es bei Möglichkeiten teilzunehmen, dass eine ist. Wir haben jetzt im Rahmen von Heimat in Deutsche User Group gegründet, da packen wir den Link auch in die Show-Nodes und die andere Möglichkeit ist eben über die openEHR-Dation mitzuarbeiten, da kann ich entweder als Hersteller Entwickler, könnte ich Applicationentwickeln, die eben auf Open-Jage-Artplattform aufsetzen, aber als Leistungserbringer oder Kliniker, wenn ich entsprechend, wie du gerade meintest, an der Entwicklung von Archetypen mit arbeiten oder neue Entwicklungen möchte, gibt es Mailing-Listen und es gibt Modellierungs-Tool, das nennt sich Clinical Knowledge Manager. Da kann man sich in Account erstellen, man kann aber auch einfach so mal reinschauen, was gibt es denn schon an Archetypen und in welchen Sprachen gibt’s, die passt es für meine Anwendungstelle oder muss ich gegebenenfalls neue entwickeln, was sich dann dort auch machen kann, indem ich dort ein eigenes Projekt anleg und entsprechend mit Archetypen neue Implementier, die dann auf internationale Ebene auch wieder entsprechend begutachtet werden und in einem Community-Abstimmungsprozess entsprechend dann relativ schnell auch in die Anwendung kommen können. 

Das heißt, dieser Knowledge-Manager wäre auch der erste Einstiegspunkt, wo ich sagen würde, ich möchte mich mir einen Überblick verschaffen, was gibt es denn bereits an Archetypen? 

Genau, ja, weil dort sieht man dann auch, wenn man sich so ein Archetyp anguckt, kann man in einer Mind-Map-Darstellung relativ schnell überblicken, wie es so ein Archetyp aufgebaut und was ist die Idee dahinten. 

Und stichwort internationalisierung, also wenn ich jetzt sehe, die in Slowenien und Libyana sind hier sehr weit, die haben da vielleicht schon tolle Archetypen, wahrscheinlich aber nicht in Deutsch, kann ich die dann nehmen und übersetzen oder sind sie schon irgendwie standardisiert, dass ich da im Prinzip schon mehr in Übersetzung dazu kann anzeigen lassen. Also meistens sind die Archetypen in Landesprache und Englisch schon verfügbar und dann kann man entsprechend hergehen, wenn es die in der eigenen Landesprache noch nicht gibt, also in Deutsch, wir machen das genau das gerade in Heimat, dass wir entsprechend die Archetypen, die es international gibt, ins Deutsche übersetzen. Das wird sicherlich auch eine Volksfaktor sein, wie viele noch in der eigenen Sprache, eigenen Kontext entsprechend verfügbar sind. Ja, definitiv, wobei ich sagen muss die Übersetzung ist natürlich vom Aufwand her deutlich geringer als wenn man Archetypen neu entwickeln muss. 

Kannst du dazu was sagen? Also wenn ich jetzt irgendwie für ein neues klinisches oder ein bekanntes klinisches Konzept einen neuen Archetyp entwickeln möchte, wie lange dauert das oder wie viel Arbeit muss man da ganz grob reinstecken, kann man das sagen? Ich könnte jetzt an einem Beispiel von Heimat sagen, da mussten wir jetzt für unseren cardiologischen Anwendungsfall, glaube ich, sechs neue Archetypen definieren, die sind jetzt soweit, dass die von den Modellieren an die Kliniker übergeben werden können. Also ich würde mal sagen, so drei, vier Monate dauert es schon bis der Archetyp dann entsprechend die ersten zwei, drei Review und durchlaufen hat. Das ist auch selten, dass ein Archetyp direkt angenommen wird. Also die Idee ist ja schon, dass durch Einbringen von mehreren Experten entsprechend die Qualität steigt und deshalb sind diese Review unten halt sehr wichtig. 

Ja wunderbar. Ich glaube dann haben wir schon relativ viele Aspekte angerissen. Ich glaube das Thema ist insgesamt auch so groß und komplex, dass man viele Sachen dann sicherlich in den entsprechenden User Groups weiterführen kann. Wir wollten heute mal so ein bisschen das Thema anreißen, mal ja sagen was man da was, was openEHR überhaupt ist. Das haben wir gemacht und dann danke ich dir lieber Björn für deine Zeit und dass du uns da so ein bisschen in openEHR eingeführt hast. 

Vielen Dank, dass ich die Gelegenheit nutzen durfte und openEHR im Podcast vorstellen. Ja und dann würde ich sagen was das für heute und wir verabschieden uns von unseren Hörern, also macht’s gut bis in zwei Wochen. 

openEHR, Patientenakte, Interoperbilität, EPA, Archetyp, EMRAM

Patientenakten, diesmal haben wir einen Gast, nämlich den Christian Rebernik von Vivy und ja, Hallo Christian, vielleicht stellst du dich erstmal kurz vor und vielen Dank schon mal, dass du so kurzfristig Zeit gefunden hast. Ja, Hallo Christian, freue mich sehr, dass ich hier sein darf und auch mehr Ähnliches geben darf, und was hinter Vivy steht eigentlich. Für mich selbst vielleicht, kurzer Hintergrund, eben Christian Rebernik, bin im Gründer und auch Geschäftsführer vom Vivy, hat selber Hintergrund im Produkt und Technologien, wahrscheinlich in verschiedenen Online-Unternehmen. So letzt du dich unter Anführungszeichen auch bei N26, sondern Bank mit aufbauen, mit der ganzen Thema auch von der Regulatorik, Sicherheit, aber auf den ganzen Banksystem, was dahinter steckt, davor war ich z. B. Unterwegs auch fürs. Für den Welternährungshilfe, duftest Projekt ShareTheMeal mit Entwickeln auch eine sehr spannende Systeme und ich freue mich jetzt ja persönlich auch in einem Bereich, die Sonntag gehen zu dürfen, weil ich habe es gerade ein Bereich, der natürlich mich persönlich interessiert, die mich besonders hochspannend finde, wo ich glaube, dass auch durch die Legalisierung viel noch verbessert werden kann und gerade auch aus Patientensicht oder aus Menschensicht oder Nutzersicht. Ich persönlich auch glaube, das gebe mir am Ende des Tages nämlich genau so. Ich strebe wichtig ist, dass man das als Mensch einfach noch besser seine eigene Gesundheit versteht und da vielleicht auch informierte Entscheidungen treffen kann. Und ich glaube, dass, was wir machen wollen, hier vielleicht doch mit Vivy ist, ein merktete Mensch, den die Hand zu geben, dass er im Helfen kann, genau das zu tun, im Ende des Tages eben. Wir sind uns und eben. 

Wunderbar, jetzt hast du bei der Vorstellung dich vorgestellt und auch schon ein bisschen Vivy vorgestellt, hast du auch bei den Licht etwas unter den, wer es das Scheffel gestellt, Scheffel gekehrt. Also, du warst nicht nur bei N26-CTO, sondern auch bei der Parship und ImmoScout und Biven, also schon bei großen Technologiefirmen. Von daher bin ich mir sicher, aber da werden wir gleich auch nochmal drauf zurückkommen, dass jetzt dann Vivy auch technisch absolut up to date sein wird. Vielleicht magst du nochmal zum Vivy ein bisschen was sagen, einerseits, was das allgemein ist und auch ein bisschen so erklären, was die Funktionen dann sein werden. Also es geht auf jeden Fall um eine App, ich glaube, das wissen alle Zuhörer, die bei uns hier zuhören, schon mal. Also, was ist Vivy im Allgemein und was für Funktionen habt ihr schon und was für Funktionen wird es in Zukunft geben? 

Ich sage gerne, Vivy, grundsätzlich, ja, ist eine App natürlich aus der Kunden-Sicht vor allem. Was heißt das konkrete für mich? Ich habe eine elektronische Gesundheitsakte, zu einer elektronischen Gesundheitsakte, der gehört dazu, dass ich meine Notfalldaten drin managen kann. Dass ich mein Impfpass dort digital hinterlegen kann. Dass ich aber auch meine Allgemeine Dokumente, wie zu meiner Röntgenbilder, meine CT-Bilderzeit da da dreieinlegen kann. Ich habe dort auch meine Medikationspläne, wenn ich unterlegen kann, obendrauf. Soll ich mir gibt es in diese Themen, wir wollen nicht nur eine Akte haben, die jetzt mal nur Daten gehalten werden, sondern wir auch eine Assistenzfunktion bieten. 

Das heißt, das Produkt doch Vivy, aber Vivy wieder einfach helfen, dass du zum Beispiel deine Medikmente nicht vergesst, dass du deine nächste Impfung nicht vergesst, dass du auch bei es welche Vorsorge untersuchen was gibt und daran auch erinnern werden kannst. Das ist auch dein Notfalldaten zugänglich sind im Notfalldeben ganz konkret. Das ist auf der einen Seite dieses Vivy auf der einen Seite und auf der anderen Seite glauben wir auch, dass das Thema Gesundheit nicht nur etwas reaktives ist. Also ich sage es mal, wenn das Kind in den Brunnen gefahren ist, dann wollen wir dem Helfen, sondern eben auch etwas proaktives. Und deswegen bieten wir auch so einen Health Check an, wenn man seine eigene Gesundheit ein bisschen besser verstehen kann, dass ihre noch Fragen und Daten im Bereich Lifestyle und dann auch die Verknüpfung, was ich für den Kopf bedeutet. Und das Ganze ist eine App für den Kunden eben jederzeit zugänglich. Okay, vielleicht ganz kurz, hat mir gerade schon gesagt, bei der Einführung, dass es jetzt Teil drei unserer Patientenakten Reihe ist. In der Folge 1, Podcast Folge 41, haben wir gesagt, dass man eigentlich normalerweise, wenn man über Patientenakten spricht und dasbleuen wir auch unseren Studenten ein, dass man vorher einfach mal klären muss, was ist denn jetzt gemeint mit der Patientenakten? Ja, ich würde ganz gerne mit dir einfach kurz durchgehen und du sagst dann, wo sich wie wieder einsortiert. Gegenstandsbereich wäre das erste, so ich’s verstanden habe, seit ihr nicht Einrichtungsbezogen und auch nicht Fallbezogen, sondern der Patient kann unabhängig bei welchem Arzt der war, in welchem Krankenhaus der war. Und ob das jetzt ein neuer Fall ist, also auch durchaus über mehrere Jahre seine Daten dort einstellen, oder? 

Spannende Perspektive sind so ich ganz wichtig, wir wollen eine elektronische Gesundheitsakte, dass nicht man sich einmalig ist, sondern was eigentlich so, ich sag mal an, eigentlich von Geburt dann bei einem Mit begleiten kann, man kann unabhängig davon wo man ist, auch welchem Krankenhaus man ist, welchem Arzt man ist, auch sogar eigentlich in welchem Land man ist, kann man einfach seine Gesundheit immer bei sich mitführen. Genau, wunderbar, weil der Begriff elektronische Patientenakten, den gibt’s ja schon lange, der wird auch in Krankenhäusern genutzt. Da ist es aber meistens dann eben nicht institutionsübergreifen, sondern da sind die Daten eben in einem Silo bei dem entsprechenden Krankenhaus. Und du hast gerade auch gesagt oder eine andere Interview habe ich es schon gesehen, dass ihr eben nicht nur die Daten aus den Brunnen haben wollt, sondern auch die Daten von außerhalb des Brunnens, also auch Gesundheitsdaten, die irgendwelche Fitness-Tracker, etc., mit Tracking, die da auch schon was implementiert. Wir wollen mehr Beaten, das sind die Akten, die Daten, sondern wir wollen doch helfen, deine Gesundheit zu verstehen. Und dafür bieten wir eben auch die mögliche Ansicht mit seinen Fitness-Tracker, die Daten hier einzuspielen. Als Beispiel jetzt, ich habe so eine Apple Watch, das könnte aber genau so ein Fitbit oder ein Garmin-Fitnessgerät sein. Und daraus wird zum Beispiel der Ruhepuls ausgelesen und der wird dann ein Herzcheck einzuspielen oder kann man einzuspielen, natürlich nur, wenn man das für möchte und aktiviert hat. Und dort wird dann passieren auf diesen Daten, die man immer mit der Blut bild, so als biologische Alter berechneten, sondern eben helfen, seine eigene Gesundheit zuzustand, besser zu verstehen und auch diese Zusammenhänge besser zu verstehen. Gut, dann haben wir sozusagen den Gegenstandsbereich abgehakt. 

Das heißt, das ist eine elektronische Gesundheitsakte, weil es eben nicht nur Informationen über einen Krankheitsfall hat und die Situation zu übergreifen, sondern auch Daten, die gesammelt werden, wenn man gesund ist. 

Das nächste wäre der Verwendungszweck, die unterstützt dann die Behandlung. 

Das heißt, die Daten können natürlich dann auch von einem anderen Arzt abgerufen werden, und somit unterstützt dir die Behandlung. Das wäre primär, sekundär Erfüllung gesetzlicher Vorgaben. Da gibt es hier das Eheilsgesetz und in Zukunft müssen ja die leider Krankenkassen auch etwas anbieten. Dass der terziehere Verwendungsvergewehr Forschung und Lehre gibt es da schon Ideen, ob mit den Daten irgendwann mal auch die Forschung oder Lehre unterstützt werden kann. Also aktuell ist die Vivy per se, laut Gesetzgebungen fällt dir dann § 68 das SGB ist, ja. 

Das heißt, wir orientieren uns wirklich hier eine elektronische Gesundheitsakte, die mich Patient und Archimiktfallakte, genau nicht brauchstfach, wie du schon gesagt hast, ganz perfekt. Die Daten selber, die gehören in unserem Fall, den Nutzer. 

Das heißt, der Nutzer ist wirklich der Herr seiner Daten, kann selber entscheiden, was somit seiner Daten zu welchem Zeitpunkt macht. Das ist ganz wichtig für uns und das heißt auch, wir gehen da diesen Schritt, dass die Daten nicht durchsicher sind und natürlich ein regulatorisch vom Form abgelegt werden. Sondern es ist super so, dass die Daten zu verschlüsselt sind, dass auch schließlich der Nutzer drauf zugrifft hat. 

Das heißt, wir haben keinen Zugriff technisch, es sollte nicht nur wir, auch die Partner, die Krankenversicherung und haben keinen Zugriff darauf. Das ist ganz wichtig, sagt uns deswegen und ich komme gleich auf die Antwort zurück. Weil dadurch einfach auch die Daten angenommen im Gesundheitsbereich gibt es auch auf der Tee Seite, auf die Angriffe. Ich habe auch gelernt, selbst wenn wir uns jemanden Angriffe bei eben die theoretische Zugriff hat, dann könnt ihr auch der, wie zu einer Akte, nichts Angriffe anfangen, weil der Schlüssel um die Daten zu lesen, in der Akte, der nur am Endgerät beim Nutzer direkt verhandelt hat. Das sagt aber auch schon aus, zum Thema Forschung. Wir können nicht einfach jetzt sagen, hey, wir haben es in die Große, die Gegend ist eine tolle Forschungsprojekt. Und wir wollen jetzt mal hier alle deiner Röntgenbilder hier einfach rausnehmen. Das ist einfach nicht möglich, oder technisch nicht möglich in unseren System, und wir glauben auch, dass es richtig ist. Was natürlich möglich ist, dass ich sage als Nutzer, ich habe sie in meiner Daten, natürlich kann ich sagen, ja, ich möchte hier mein Röntgenbilder Forschung wiedergeben, macht ihr auch Sinn. Ich möchte die Forschung weiterhelfen. Das mal, glaube ich, persönlichen möchten wirklich viele Menschen, die sehen da auch den Mehrwert darin, tatsächlich eine Daten der Forschung zu vergeben. Ich glaube, das sollte man natürlich ermöglichen, dass jemanden möchte. Aber wie gesagt, das ist dann meine, also meine, das nutze meine Entscheidung, ob ich das auch wirklich meinen mache. Okay, wunderbar. Von daher, Forschung und Lehren, nur dann, wenn der Patient es selbst macht, eine kleine technische Frage, noch das heißt, der macht dann so eine klassische Public-Key-Infrastruktur, also dass die Daten verschlüsselt sind und im privaten Schlüssel dann nur entschlüsselt werden können. Genau, genau, das ist ganz sichtig. Wir haben diese ganz normalen. Ich sage jetzt mal, ich komme ja aus dem Bankwesen, dass er sich ja auch sehr groß geschrieben und auch, dass es eben rechtskonform ist. Und das haben wir alles natürlich auch bei uns. 

Das heißt, unsere Sachen sind unsere ganze Systeme, es sind hoch abgesichert, das sagen eben ein von Transport über der Speicherung und auf dem Endgerät. Aber zusätzlich sagen, wie wir brauchen, auch noch so eine Public Private Key Infrastruktur, wo eben es zwei Schlüssel-Inner-Giproakte ein öffentlichen, mit dem der Art der Daten verabschüsseln kann und einen privaten, dem mit dem ich gerade einschlüsseln kann. 

Das Reichenzentrum möchte auch mit dem vorwegzugreibenden Frage, das Reichenzentrum für uns ist ein Frankfurt, das ist ein Daten, als Container werden im Frankfurt gespeichert. Wenn sie geöffnet werden, müssen sie erst das Handy vertragen werden und dort werden sie dann geöffnet und da kann dann eben nur zu reinschauen. Das Gleichprinzip ist andersrum, auch wenn ich jetzt kommuniziere, dass ich möchte Daten aus meiner aktuellen Arztvertragen, dann nehme ich von dem eben ein öffentlichen Schlüssel und schickst an den auch wieder. Und nur die ja kann es, wenn das Besiche ist, über öffnen tatsächlich. Also von prinzipiell ähnlich wie man es als PGP bei emails kennt. 

Nächste Frage, Implimentationsumfang, ihr habt alle Informationen in geskenter Form oder auch in strukturierter und formalisierter Form. Würdest du sagen, vermutlich habt ihr Metadaten, also alter das Patienten, etc., habt ihr auch strukturiert, abgelegt, aber die Daten selbst werden dann vermutlich nachher noch in geskenter Form reinkommen. Und das hängt davon ab, also grundsätzlich unterstützt, wie wir alle Daten strukturiert der Form zu verarbeiten und zu speichern. Ganz konkret ist es so, ich mache es mehrere konkrete Sachen, der Impfpass, das sagen wir, das Abfutter oder Finusimpfpass hat bei uns nicht viel Sinn. Wir wollen ja eben Veränderungen bieten, das heißt, wir fordern hier den Nutzer auf, tatsächlich ein Impfpass selber zu digitalisieren, indem wir die Daten einfach einfasst. Medikationsplan, da kann man mit dem bundesweiten Medikationsplan, DMP, das ein Datenmarkt rutscht drauf, wie in der Tüsten, die einfach mit dem Telefon einskennen kann und damit alle Daten digitaler fasst, auch instrukturiert davor. Alternativ kann ich per PZN, es ist die Vermutzentrale Nummer, ein Klummedikament in Medikationsplan hinterfügen. Intervent ist ja auch strukturiert. Das gleiche geht zu den Notfalldaten-Satz, auch der muss strukturiert sein, natürlich weil, und das ist für uns wiederum wichtig, wie es eben die Weben ist, das Nutzen Nationalesprodukt. Sondern es geht auch darum, wenn jemand in den Notfalldaten ausland, beispielsweise in Thailand, da müssen diese Daten ja auch abrufbar sein. Und dann wollen wir hier rutschen, dass wir hier zum Beispiel die Erkennosen hier übersetzen können, zum Beispiel, wenn wir das so schwanger ist. Das sind alle Daten, jetzt ich jetzt beispielsweise, weil ich das strukturiert sehe und dann gibt es natürlich so was wie zum Beispiel ein Rundgebild. Das kann entweder, oder ein Bootbild, das kann entweder als Bild PDF abgespeichert werden, aber wir unterstützen auch die Originalformat, das heißt, ein Arzt kann auch hier Daten eben auch Originalformat nehmen. Oder auch gerne, es ist tatsächlich LGBT-Fall, das ist so eine XML-Format. Wir teilen zur Verfügung stellen. Das ist deswegen wichtig vor allem gar nicht, weil es jetzt so relevant ist für einen Nutzer, vor allem relevant für einen Nutzer, weil das Teil möchte, wiederwenden möchte, diese Daten. Dann ist das auch so ein Affirmat ganz wichtig. Genau. Hörer, die uns treu sind, die Kandidatenformatte, die haben wir alle im Podcast schon behandelt, also das so Deikorn, als auch die ganze XDT-Familie. 

Nächste Frage, Krankheitsbezug, es bezieht sich natürlich nicht auf irgendeiner Krankheit, sondern dass es Krankheitsübergreifen. Man kann alle Dokumente entsprechend dort dann hochladen und publik machen, oder? 

Correct. Und die letzte Frage, die hast du schon mehrfach beantwortet, die Moderation. Das ist so im State of the Art. Es Patient moderiert, also der Patient entscheidet, welche Dokumente dort hingelangen und der Patient entscheidet auch, wer diese Dokumente sehen darf. Ist das richtig, ja. 

So dann haben wir das abgeklopft. Sorry, hat jetzt ein bisschen länger gedauert als gedacht, aber wenn ich den Studenten schon immer einbleue, dass sie mit jemanden über Patienten akten sprechen oder Gesundheitsakten, dass man das dann klären muss. Aber wir haben glaube ich jetzt ganz viel von dem, was jetzt noch auf der Agenda steht, schon mehr oder weniger mit besprochen. Als nächstes würde ich gerne wissen, dass, ja, hab ich gelernt, in meiner Zeit in der Industrie immer nachzufragen, was das Geschäftsmodell ist. Also ich weiß, dass Google, Microsoft, etc., die an alle schon vor Jahren mal die Geschäftsidee, ich glaube jeder bei uns in der Branche, auch jeder mit gesunde Menschen verstehen, denkt dran, dass es geschickt ist, wenn man so eine elektronische Gesundheitsakte macht. Und trotzdem ist da viel immer gescheitert, oder wir sind in Deutschland da nicht vorangekommen. Deswegen interessieren mich, wer zahlt denn nachher dafür was? Ja, ganz wichtige Frage ist mich auch in der ersten Frage, die wir uns beschäftigt haben, am Ende des Tages. Wir glauben momentan, dass der Nutze ist, herzender Daten ganz klar und wir wollen dem auch, wir arbeiten auch für dem und das ist unser erster Kunde und auf den Punkt zu bringen. Aber der Nutzer ist heute nicht bereit, für so was zu zahlen, für so einen Dienst, warum nicht, weil er bereits in der Versicherung Geld gibt, damit es eine gesunde Leistungen zahlt. Es ist so auch in sprechen, dass die Versicherung, wie die andere Satzungsleistungen, das sind die Abbrechnungen, die definierten Leistungen, die Radgerechen werden, nur die Versicherung, genau diese Satzungsleistungen, kann die Versicherung eben auch die Kosten von der elektronische Gesundheitsakte zahlen. Das ist, was ich vorher gemeldet habe, nach diesem Bahlkrab 68, kann einer Versicherung eben die Kosten übernehmen. Und das ist das, was ich auch froh bin, dass uns gelungen ist, dass wir nicht nur hier irgendwo einen Produkt entwickelt haben, das sage ich mal im Stimme, Kämmerchen und dann nutzt es aber keiner, sondern wir haben eben auch die Möglichkeit tatsächlich, für die vielen Kunden anzubieten. Das ist ja immer von unseren Partnerschaften mit diesen Krankenkassen eben, können wir das Produkt 500 in nur den Menschen in Deutschland kostenlos anbieten, oder dass sie nicht kosten haben. Ganz wichtig aber, die haben das eine Satzungsleistung und gesetzliche Krankenkassen, haben allein gesetzlich, haben die keinen Recht auf irgendwelche Daten zuzugreifen. Technisch heißt es auch sowieso auch, um möglich zu euch vorher wehende Eingangsperreiz, sie sagen auch rechtlich ist nicht möglich. Aber für die ist natürlich ein sehr spannender Möglichkeit, der in Kunden hier einen sehr attraktive Leistung anzubieten, und das sie machen dir das auch. 

Das heißt, das Geschäftsmodell dahinter ist sozusagen, dass die Kassen das anbieten, ihren Patienten und der Patient hat ja auch in der GKV die Wahl sich in andere Kasse auszusuchen. 

Das heißt, die GKV wollen das machen, um den Patienten dann Zusatzleistung anzubieten, das ist vermutlich der eine Beweggrund der Kasse. Und der zweite ist, hoffentlich, dass das endlich passiert, was mit den ganzen Gesundheitsakten ja so ursprünglich geplant war, dass die Behandlungsqualität steigt und doppel Untersuchung etc. Vermieden werden. Ihr seid ja auch in ganz guter oder illustrer Runde, die Techniker hat, hat da was gemacht mit TKSafe, die AOK, hat ein eigenes Gesundheitsnetz aufgebaut. Hinter Vivy steckt ja die Allianz, wenn ich das richtig vorher recherchiert habe, also nicht recherch ist jetzt kein investigativer Journalismus, das sieht man sofort, insbesondere weil natürlich auch unser ehemalige Bundesgesundheitsminister Daniel Bar viel über Vivy erzählt und der auch bei der Allianz ist. Genau, wir sind da maximal transparent, das muss man auch sein, das mit der Reich mit allen Informationen und versuchen da auch überall vom Vornherein gar nicht irgendwie, irgendwas unter Rentechkern, so eine wirkliche Transferenz zu sein. 

Das heißt, ganz konkret, unser erster Investor ist die Allianz SE. Das ist wichtig, vielleicht noch mal zu sagen, das ist nicht die Allianz-Pervate, kein Versicherung, diese reingend Grund- oder ein Partner, wie ihr zeige ich mal auch in der DRK zum Beispiel, aber die Allianz SE ist einfach ein kreationaler Finanz- und ununternehmen, was hier in Vivy sehr früher ist, jetzt hat das nicht natürlich persönlich auch sehr froh, das wird auch ganz erst möglich geworden ist. Gut, jetzt hast du gesagt, das ist technisch sicher, die Kassen haben derzeit auch kein Recht. Ich habe natürlich im Vorfeld schon mit vielen anderen Leuten über so ein Thema gesprochen und noch lieber wäre denen, wenn die Daten dann gar nicht erst bei irgendeinem gehostet werden, sondern wenn die alleinig auf dem eigenen Systeme und wo gespeichert werden können, ist das, was du auch schon gehört hast, wo er eventuell auch darüber nachdenkt, das zu realisieren. Wir haben am Anfang sehr früh alle Optionen uns angeschaut, was hatten vornachtelig, zum welchen Systeme am Ende des Tages wollen wir unsere Ziele reichen und den Nutzer hier wirklich empauern zu einer gesundheitlichen Hand zu nehmen. Das ist gar nicht so leicht, weil teilweise reden wir von größeren Datenmengen auch gerade bei, auch zum agronischen Kranken- oder auch Leuten, die eine Magnetresonanztomographie machen, das sind größere Datenmengen. Und wir wollen nicht Leute, die jetzt, oder Personen, die jetzt eben chronisch krank sind, oder die schwerere Untersuchungen nehmen wir jetzt benachteiligen. Und deswegen war es zum Beispiel nicht möglich, die Daten am Endgirät zu speichern, weil dann habe ich auf meinem iPhone oder meinem Android-Telefon einfach nicht genug Speicher, das heißt, das ist keine Option. Jetzt können wir sich nochmal überlegen, nehmen wir einen Server irgendwo bei einem dritten, aber dann können wir die Servicequalität und die Verfügbarkeit teilweise nicht gewährdeist. Und deswegen haben wir uns dafür entschieden, dass wir ja nicht dabei eine ganz glüge Lösung gefunden haben, weil wir sagen eben der Schlüssel der SD-Centralen, der Schlüssel mit Daten zu öffnen, der ist bei mir, der ist im Endnutzer. Und nur dieses verschlüsselte Dokument liegt zentrale in Frankfurt. Und ich glaube, da können wir große Datenmengen noch ablehnen, die können noch leicht geteilt werden, weil einfach so einen reichen Sendung hat, einfach mehr Speicher kapaziert und eine rechen Kapazität. Rufverfügbarkeit. Genau, aber gleichzeitig haben wir die zentrale Speicherung auch erreicht, durch diesen Schlüssel sehr nicht der Umslicht und der auch zu keinem Zeit, wenn man so wird ragen wird. Hat natürlich in der Achtheit, dass wenn der Schlüssel verloren geht, dass dann auch der zugerhaftige Gesundheitsakte nicht wiederherstellbar ist. Deswegen teilen wir eine wichtige Prozess zu uns. Wir sind in den Nutzern auch möglichen sein Schlüssel zu beckappen, da auch aktiv dazu auffordern und sicherstellen, dass der einen Becker gemacht hat, irgendwo bei sich. Ja, ich glaube, das ist für die Techniker und die Zuhören auch gut verständlich, dass es dann sicher ist. Ich glaube, die Leute, die vielleicht nicht aus der Techniker gekommen sind, werden vielleicht doch ein bisschen so ein bisschen ungutes Gefühl haben, kann ich mir vorstellen. 

Jetzt haben wir zum Thema Datenschutz auch schon viel gesagt, das heißt, das ist verschlüsselt. Du hast gesagt, die Server stehen auch in Deutschland, das klingt alles wunderbar. 

Kommen wir zur Praxis. Wie kommen denn jetzt die Daten tatsächlich in die Achtheit? Du hast gerade schon gesagt, dass einige Daten vom Patienten selbst gefüttert werden, also zum Beispiel der Impfpass, welche Medikamente erneilt. Aber das ja auch Daten vom Arzt direkt dort reinkommen. Wie sieht das denn für ein Arzt aus? Ich glaube, der Erfolg oder unter anderem steht und fällt der Erfolg von so einer Achthe, dass der Arzt nachher da wenig aufwandt hat in seiner Praxis und dass die Daten schnell reinpusten kann. Der Arzt ist so, dass mir am Anfang als Nutzer, mir persönlich auch wichtig war, dass ich nicht meinen Arzt aussuchen muss nach meiner elektronischen Gesundheit sagte. Ich möchte nicht hergehen und sagen, ich weglisse einen Haushalt, seit der er hat, unterstützt wird, das fände ich in falschen Ansatz, sondern ich wir glauben, ich glaube auch, dass grundsätzlich jeder Arzt in ganz Deutschland vielleicht sogar auszudalten mit der Lage sein muss, mir Daten und meine Unterlagen ganz konkret zur Verfügung zu stellen, dass ich auch mit jedem Arzt wiederum meine Daten tauschen kann. Und das war so eine Grundbirmisse, woran wir glauben, einfach um überhaupt, sage ich mal, eine so eine Achthe, sinnvoll anbieten zu können. 

Das heißt, wie erfolgt das, da gibt es mehrere Methoden, wie wir bieten Grundsicherungen, sagen wir die zwei Kernmethoden, wie jeder Arzt im Deutschen aktuell das machen kann, das eine ist ein Web-Upload. 

Das heißt, da gehören wir und auch hier wiederum eine asmetische Ende-verklusse-Übertragungsmöglichkeit per Web-Upload oder Arzt, die Daten ganz unkomplizierte Füge stellen kann. Das Wichtige, auch wenn Web-Upload natürlich so genau so sicher ist, um das einfach ist. Was vorhin schon gesagt, ja, der Arzt möchte einen extra Aufwand haben und wir haben jetzt versucht zu einfach zu machen, bis heute ist, hat dir vielleicht ein CD gebrannt oder auf USB-Stick drauf kopiert oder auf Papier so ausgedruckt. Aber es ist ja gleichstelle ich jetzt eben, ich sage mal modern, ich habe keine Sideronlaufwerk-Neppen in meinem Computer am Ende zu sein, aber gar nicht mehr USB-Stick tatsächlich. Zum So können wir einfach dem Arzt ermöglichen, ganz unkompliziert, Drag-and-Drop, sorry, oder auch einfach auswenden und dann reinziehen, den Web-Interface und dann wird es lokal eben verschlüsselt und übertragen. Und ich bekomme es nur zu, bekomme ich eine Push-Benachrichtigung, aha, ihr Blutbild ist hier super und kann mir das auch sofort ansehen. Und das gleiche doch in die andere Richtung, das ist eine Methode und die zweite auch noch zu wählen, die haben wir jetzt einfach vor allem eingeführt, um die Realität abzuspiegeln. Eine, das die sinnvollste Methode ist, aber bieten per se die möglichen Arzt an einem fachs direkt in elektronische Gesundheitsakte hineinzuschicken. Das ist natürlich nicht das, jetzt zeige ich mir digitaler Finste, aber es ist eine Realität, das heute gerade im Gesundheitsbereich noch sehr sehr viele Erste mit fachsarbeiten. Schrecklich, ja, ganz, schrecklich. Das tatsächlich aber auch hier bereits noch unterlagen schicken. Wir bieten hier eine Möglichkeit, wie das halt direkt in die Gesundheitsakte hineingeschickt werden kann. Okay, eine Frage noch dazu. Das große Problem ist dann immer die Zuordnung der Dokumente zu einem konkreten Patienten. Wie erfolgt die Zuordnung, wenn der Arzt das über das Web uploaded, hochleid und wie erfolgt die Zuordnung zur Akte, wenn er etwas fachst? Ja, das ist ganz konkret die Übergabe von einem entgeartigen Benennis-Magic Link. Im Endestag ist es eine Web-Adresse, die temporär gültig ist, die vorne Patienten an den Arzt begeben wird und genau für einen Applaus gültig ist. Und das gleiche auch beim Fax, das ist eine einmalige temporär gültige Faxnummer, die wir den Arzt zur Verfügung stellen, damit der jetzt genau hier diese Faxnummer verenden. Okay, das heißt, den Prozess anstoßen, muss der Patient, der Patient muss sagen, hier Arzt schickt mir doch bitte etwas. Sonst kann der Arzt ja nicht, dass dieser… – Genau. -… Wie die Akte zu onnen. So ist es aktuell, ist es genau so, wie der Patient an seiner Daten fragen kann. Okay, da werden wir natürlich weiterentwickeln. Da gibt es noch mehrere konkrete Wünsche von Ärzten und von Mutzorn, was wir noch weiter haben. Und daran arbeiten, ja, das sind eben zwei Prozesse, die halt bereits existieren. Ich will sagen, jetzt kann jeder. Wir arbeiten mit Arztinformationen, Systemhersteller, mit Krankenhausinformationen, Systemhersteller und Laborinformationen, Systemhersteller. Wir auch, der Kaffo-Telematik, das ist die Vertretung, Kassnetzig-Vertretung. Der Arzt, der um direkte Integration in der Arztsoftware natürlich möglich zu machen, sodass man nicht in einem Denkbrauch oder Perfax gehen muss, sondern direkt aus dem System heraus dieser Unterlagung zur Verfügung stellen kann. Das wäre die nächste Frage gewesen. Gibt es schon Gespräche mit zumindest den beiden großen Arztpraxishersteller, Arztpraxis-Systemhersteller, also CGM und medatixx? Wir hatten ja gerade Jens Naumann, Geschäftsführer von medatixx im letzten Podcast. 

Das heißt, mit den spricht ihr schon. Das wäre natürlich dann das Ideale, wenn der Arzt einfach in seiner Software den Vivy-Benutzornamen hinterlegen kann und dann die Daten auch proaktiv selbst dort hochladen kann. Da wird es noch mehrere Ankündigungen geben in der Zukunft, aber ja, alles Partner hier mitten unterstützt. Wir wissen ja grundsätzlich in offenes System, das heißt wirklich, und ich persönlich glaube auch, dass die Vernetzung am Ende des Tages von all diesen Systemen essentiell ist für den Patienten und für die Nutzer einfach, dass sie eben an ihre Daten reinkommen, rankommen können. Und genau, während das natürlich geben, hat man das auch möchte, ja, offen an den… 

Jetzt kommt die obligatorische Frage, wir sind ja ein Techie Podcast schon eher, also für Medizin oder von Medizin Informatikern. Frage zur Technik, wir sind große Verfechter hier von Standards, von neuen Kommunikationsstandards. Bei uns im Gesundheitswesen ist gerade FHIR ganz groß, wird von Apple, von Google, etc. Implementiert. Aber auch von mittelständischen und großen Firmen, internationalen Firmen gerade eingesetzt, genauso wie CDA. Auch in Deutschland langsam jetzt immer mehr im Kommen ist in der Schweiz und in Österreich ist es schon ein gutes Stück weiter. Wie sieht es bei euch aus? Habt ihr das auf dem Schirm? Habt ihr das schon was ungesetzt? Wird das in Zukunft kommen? Genau, also wir unterstützen diese unterschiedlichen Standards, FHIR HL7 I-A-E. Sie sind jetzt nicht… Sie sollten nicht ganz in einem Satz nennt diese Begriff, weil sie das unterschiedliche Sendere trotzdem unterstützen wir dieses unterschiedliche Systeme. Unsere Bevorzug des Systemen oder ist FHIR. Ich glaube, das ist am Ende des Tages, aus unserem Idealisten, einer besten ausgelegt ist eigentlich für den Datenaustausch zwischen Häusern, mit der elektrischen Unternehmen und gesagt, die haben die Ernst der eigentlich für diesen Standards, sag ich mal. Okay, aber das heißt, für den derzeitigen Schritte oder für den derzeitigen Stand braucht ihr das ja eigentlich noch nicht, weil ja die Strukturierten Daten vom Patienten selbst erfasst werden und die unstrukturierten vom Arzt kommen. 

Das heißt, dann wird sie hauptsächlich eine PDF-Data, etc. Sein. 

Das heißt, eigentlich braucht ihr FHIR noch gar nicht, aber es ist gut, dass ihr das auf dem Schirm habt und dann in Zukunft mit umsetzen wird. Wir haben ein bisschen Stellen schon, die werden auch von den Partnern dann eben verwendet. Genau, aber das braucht ihr dann erst, wenn ihr tatsächlich auch eine Schnittstelle in die Arztpraxen direkt rein haben rein habt, also in die Systeme selbst rein. Und sonst ist es eigentlich gar nicht möglich. 

Vorletzte Frage, wir sind auch immer große Verfechter, dass wenn Daten ausgetauscht werden, dass der Empfänger auch das gleiche drunter versteht, wie der Sender. Also klar, man kann über XML-Daten austauschen. Wichtig ist aber zum Beispiel, wenn man einfach die Temperatur des Körpers austauscht, dass man vielleicht mitgibt, wann das gemessen wurde, morgens oder abends ist die Temperatur eine Regel ein bisschen höher, wo es gemessen wurde, in welcher Körpersstelle, etc. Denn dann kann man natürlich auch diese Zahl, was ich 38 Grad auch korrekt interpretieren. Bei sowas hilft dann Snomid oder LOINC, das ist jetzt erstmal kein Thema, was für euch direkt als erstes vermutlich auf der Akte steht, weil dann erstmal die Primärsysteme ihre Hausaufgaben machen müssen, wenn dann aber Zukunft Daten über FHIR ausgetauscht werden. Dann wäre es geschickt, meiner Meinung nach, wenn dann zusätzlich zu den Daten auch abgelegt wird, was es denn jetzt genau ist. Wie schaut es da aber euch aus? Also SNOMED CT, LOINC, etc. Genau, also wir stehen da, muss man auch sagen, dass der Unternehmen ist noch relativ jung, wir sind aber gerade auch in der Zusammenarbeit mit Klapporen und die direkte anzuschließen. Eines davon ist es zum Aesculab, eines der größten auch vom Waldstatt. Und natürlich haben wir große Interessen der Sanatisierung gerade hier, das heißt auch, dass diese Daten wirklich interpretiver sind. Das ist gar kein so einfacher, wie ich auch persönlich gelernt habe, muss ich sagen, gar kein so einfaches Thematik, weil das nicht immer ganz klar ist auch. Wir werden noch selber, dass sicherlich, perspektivisch einiges in meinen Investieren, dass es wirklich auch möglich ist. Nur dadurch, wie gesagt, dass gerade es so ein sinnvoller Austausch möglich ist. Aber auch, und das ist nicht nur der Austausch ist wichtig, sondern wir haben uns ja auch das eigene Anspruch gesetzt zu sehen, wir nennen das jetzt Health Check ab, aber wir wollen den Menschen ja helfen, auch die Daten zu verstehen. Allein dafür müssen die Daten schon eben klar sein, was das eigentlich bedeutet. So, letzte Frage, ich bin angekündigt, das war ja die vorletzte letzte Frage. Wann kann wer mitmachen? Ich hab mich heute schon angemeldet. Warte noch auf die Bestätigung, dass ich irgendwann mitmachen darf. Das freut mich sehr natürlich. Ich glaube auch, es ist sehr spannend ist, jetzt dann den Start zu gehen. Worer warten wir gerade noch, vielleicht auch ein bisschen auszuklauter, mehr was da passiert. Wir haben ja im Juni, gerade so ich bekannt, wie hier ein bisschen es gibt, und auch nur so ein paar, wenn wir hier gemeinsam im Markt gehen wollen, haben da auch gesagt, was wir in Herbst dann in solche Staaten wollen. Jetzt geplant für den September. Das ist mit diesem Monat, dann gehen wir hier auch noch online, ganz konkret in der Mitte des Monats. 

Das heißt, das sieht es bis jetzt, dass wir vor allem auch mit den Ärzten und Ärzten vertreten, wo wir gesprochen haben, weil wir ja wollen. Das ist ja auch schon ganz richtig gesagt, das geht nicht darum, dass es eine Entenlösung ist, wo wir nur die Nutzung seiner Daten in die Menschen kamen, das geht hier gerade um das Ökosystem, das die Unterrichtung über Teilen jetzt zusammenarbeiten können. Genau, das ist das, was für uns stehen wollen, wir wollen alles auch, was er viel dafür tun, sag ich mal, das ist wirklich hier für beide Seiten, das wird ich sehr gut funktioniert. Okay, das heißt, ich warte aktiv, dass ich freigeschaltet werde und werde das dann auf Twitter verkünden. Christian, vielen Dank sind jetzt bei der, ja, glaube ich, knapp 30 Minuten Schallgrenze unseres Podcasts angekommen. Angekommen. Vielen Dank, dass du Zeit gefunden hast. 

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