DER DEFINITIVE LEITFADEN FÜR

Gesundheits­daten

Basis für individuelle Therapieansätze und neue Erkenntnisse

 

Patient Monitors and Data Supported Solutions

Klinische Studien und wissenschaftliche Beweisführungen sind in der Gesundheitsversorgung und -vorsorge unerlässlich. Fakt ist jedoch auch, dass das zusammengetragene Wissen nur selten optimal auf den Einzelnen zugeschnitten ist – Stichwort Individualisierung. Die Lösung für diese Problematik lautet „Real-World-Daten“. Das Besondere an diesen Informationen: Sie beruhen auf personalisierten Angaben von Patienten, akkumuliert aus verschiedensten Quellen, die dem „echten Leben“ entnommen wurden.

 

Temedica sammelt diese Health Insights, verknüpft sie miteinander und wertet sie mithilfe der unternehmenseigenen Anwendungen sowie der Plattform Permea aus und zieht wissenschaftliche Datenquellen für eine allumfassende Analyse heran. Das Ziel: patientengenerierte Therapieansätze zu erstellen und neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Was bedeutet Real-World-Evidence?

Bei dem Begriff Real-World-Evidence (kurz RWE) handelt es sich um eine begriffliche Kombination aus Fakten und relevanten Informationen aus dem echten Leben. RWE sind alle Erkenntnisse, die ausserhalb der Settings klassischer klinischer Studien gewonnen werden und stellen somit eine wertvolle Ergänzung dar.

Der Vorteil dieser Daten aus der echten Welt liegt in ihrem besonderen Nutzen für den Patienten selbst und nicht zuletzt für die Pharmaindustrie, Ärzte sowie alle Interessensvertreter im Segment der Gesundheitsversorgung und -vorsorge.

So leistet Real-World-Evidence beispielsweise effektive Unterstützung bei der Entwicklung von Arzneimitteln, indem sie echte, von Patienten dokumentierte Therapieerfolge einbezieht. Ärzte können auf der Basis dessen ihre Behandlungsmethoden und -entscheidungen anpassen und damit individuell das Maximum für den Patienten oder eine Patientengruppe herausholen.

Pharmaunternehmen sind zudem in der Lage, potenzielle Behandlungsergebnisse besser einschätzen zu können und Forschungsabteilungen treten mit neuem Wissen und noch nicht dagewesenen Perspektiven für ihre Arbeiten miteinander in Kontakt.

 

Welchen Mehrwert bieten personalisierte Gesundheitsdaten?

Real-World-Daten liefert Einsichten, die aus medizinische Studien häufig nicht vollumfänglich hervorgehen. Sie unterscheiden sich von den etablierten Datenquellen darin, dass sie nicht ausschließlich aus offiziellen Beobachtungen und Forschungen an kleinen Gruppen im Rahmen klinischer Studien herrühren, sondern häufig vom Patienten selbst und dessen Erfahrungsschatz stammen oder das Resultat von Praxisroutinen sind.

Der Mehrwert dieses Konzepts liegt auf der Hand:

Wissenschaftlern, Ärzten, Gesundheitsbehörden und anderen Experten können reale Health-Daten als Untermauerung von aufgestellten Hypothesen auf der Grundlage durchgeführter Untersuchungen dienen. Die Pharmaindustrie ist in der Lage, etwaige Anomalien, Nebenwirkungen oder sonstige Muster zu erfassen und die Arzneimittelentwicklung darauf abzustimmen. Wesentlich ist jedoch, dass final der Patient von den analysierten Gesundheitsdaten profitiert.

 

Aus welchen Quellen entspringt Digital-Health-Data?

Relevante Health-Data sind auf vielfältige Art und Weise erschließbar. In der digitalen Umgebung lassen sie sich sowohl über die sozialen Medien als auch im Rahmen anonymisierter Umfragen unter bestimmten Bevölkerungs- oder Patientengruppen zusammentragen. Nicht zu vergessen: Auch die von immer mehr Menschen genutzten Wearables dienen der Informationssammlung. Sie zeichnen für gewöhnlich nicht nur die Herzfrequenz auf, sondern tracken gleichermaßen die Aktivität und den Schlaf.

Healthcare-Data aus dem „echten Leben“ können außerdem von den mobilen Geräten privater User stammen, etwa aus Apps, in denen der Nutzer entsprechende Daten eingibt. Temedica bedient sich dieses erfolgversprechenden Lösungsansatzes beispielsweise mittels einer speziellen Anwendung für Patienten, die unter der chronischen Erkrankung Multiple Sklerose leiden.

 

Big Data in Healthcare: Was ist damit gemeint?

Der Begriff Big Data steht im Allgemeinen für eine größere Datenmenge. Gerade im Bereich Data for Healthcare – also der Gesundheitsdaten – bergen diese Informationen ein fast unermessliches Potenzial und bringen außerordentliche Vorteile für den Gesundheitssektor mit.

In der Kategorie Big Data in Healthcare werden zahlreiche Informationen zusammengetragen. Diese betreffen zum Beispiel:

  • Krankheitshistorie
  • Anamnese
  • Blutbilder und sonstige Labordaten
  • Genetische Daten
  • Röntgen-, CT- oder MRT-Bilder
  • Medikationspläne
  • Krankenkassendaten
  • Schlaf- und Aktivitätsaufzeichnungen

Mit Hilfe dieser allumfassenden Datensammlung lassen sich zum Beispiel erfolgversprechende Lösungsansätze für Therapien analysieren, zu denen bisher kein Erfahrungshintergrund vorliegt. Krankheitsbilder und etwaige Behandlungsmethoden können definiert, zugleich analysiert und als Folge daraus Empfehlungen ausgesprochen werden.

Aus unternehmerischer Sicht fungiert Big Data als optimierendes Hilfsmittel, etwa im Rahmen von Abrechnungsprozessen in Kliniken oder Praxen, in der Logistik, der Kommunikation sowie der Einkaufs- und Marketingpolitik.

Computer analysieren die immensen Datenmengen und gliedern mithilfe künstlicher Intelligenz die Daten auf, um Muster auszumachen, die dann dabei helfen können, Krankheiten vorzubeugen oder diese auf die bestmögliche Art und Weise zu therapieren.

Verzichtbare und unter Umständen unangenehme und finanziell anspruchsvolle Zusatzuntersuchungen können so vermieden, potenzielle Beschwerden in frühen Stadien diagnostiziert und zielführende Therapien geplant werden.

 

Real-World-Data und Datenschutz: Wie funktioniert das?

Das Bündeln medizinischer Daten hat zweifelsohne das Potenzial, das Gesundheitssystem auf ein neues technologisches Level zu heben. Da es sich bei diesen jedoch zumeist um persönliche und dazu äußerst sensible Informationen handelt ist Datenschutz hier ein äußerst wichtiges Thema.

So ist es wichtig, den Datenfluss so transparent wie möglich zu gestalten. Das ist eine nicht unerhebliche, aber dennoch lösbare Aufgabe. So muss vor allem der Datenmissbrauch vollständig ausgeschlossen werden und die wirtschaftlichen Interessen dürfen niemals mit den Bedürfnissen des Einzelnen kollidieren.

Sowohl die Analyseplattform Permea als auch alle Apps des Digital-Health-Unternehmens Temedica GmbH entsprechen aktuellen Datenschutzstandards (gemäß Datenschutzgrundverordnung (DSGVO)). Das gilt auf nationaler ebenso wie auf internationaler Ebene.

 

Die Vorteile für Health-Care-Data-Analytics auf den Punkt gebracht

In erster Linie zielt das Zusammenführen und Analysieren von Patientendaten auf eine effizientere und bessere gesundheitliche Versorgung ab. Darüber hinaus liegen die Vorteile in der/dem:

  • Prävention von Krankheiten
  • Möglichkeit zur Erlangung neuer Kenntnisse für Forschungen und klinische Studien
  • Optimierung von Behandlungsprozessen
  • Kosteneinsparung
  • Digitalisierung von Prozessen
  • Beschleunigung von administrativen Abläufen
  • Besseren Verständnis von Gesundheitsdaten

 

Fazit: Digital Health ist Gegenwart und Zukunft

Der stetige technologische Fortschritt macht auch vor dem Gesundheitswesen keinen Halt. Der Grundstein für die Revolutionierung des Systems innerhalb des medizinischen Sektors ist also längst gelegt. Digital Health bedeutet heutzutage nicht nur die Digitalisierung von Krankenakten oder Labordaten. Vielmehr soll die Verbindung zwischen Mensch und Technologie eine Vereinfachung und Verbesserung des Gesundheitssystems nach sich ziehen – sowohl in Bezug auf die Vor- und Nachsorge als auch bei der Entwicklung und Umsetzung von Therapieansätzen.

Die Zielsetzung der Digitalisierung ist unumstößlich: Der Patient und dessen Gesundheit sind das höchste Gut und werden mit allen zur Verfügung stehenden Mitteln zufriedengestellt. Um dies zu gewährleisten, gilt es, Kräfte zu bündeln und greifbar nahe Potenziale auszuschöpfen.

 

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Using Realworld Evidence to Promote Commercial Opportunities

 

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