Quantified Self: neue Impulse für die Gesundheitsversorgung, -förderung und -forschung?

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1 Quantified Self: neue Impulse für die Gesundheitsversorgung, -förderung und -forschung? 8. Medical-Valley-Workshop Intelligente Sensorik, 30. April 2015, Erlangen Dr. Nils Heyen, Fraunhofer ISI

2 Überblick 1) Was ist Quantified Self (QS)? 2) Motive und Typen der Selbstvermessung 3) Potenziale und Risiken der Selbstvermessung für die Gesundheitsversorgung die Gesundheitsförderung die Gesundheitsforschung Seite 2

3 1) Was ist Quantified Self? (I) Bewegung von Menschen, die v.a. eins miteinander verbindet: Interesse am Sammeln von Daten über eigenen Körper/Leben, um daraus Erkenntnisse für Gesundheit/Leistungsfähigkeit im Alltag zu gewinnen; sog. Self-Tracking Slogan lautet entsprechend: Self knowledge through numbers QS-Bewegung: in USA seit 2007, in Deutschland seit 2011 (sog. Meetups an 8 Orten, v.a. aktiv in München, Berlin, Köln und Hamburg; neu: auch in Erlangen!) Erste Medienberichte 2012: Das Handy als Hausarzt (ZEIT) oder Die Körperkontrolleure kommen (taz); schon länger gewisser Hype zum Thema Zunehmend klar: keine Sache von Nerds, sondern Massenmarkt mit Transformationspotenzial 2014: mhealth-apps für Apple und Android verfügbar 2014 kamen die meisten heruntergeladenen Apps aus dem mhealth-bereich Längst nicht alle Nutzer würden sich als Teil der QS-Bewegung sehen! Seite 3

4 1) Was ist Quantified Self? (II) Technik: teilweise selbst entwickelte Smartphone-Apps in Verbindung mit Zusatzgeräten wie Aktivitäts- und Schlafsensoren, Waagen oder Blutdruck-/ Blutzucker-Messgeräte Oft täglich generierte Daten werden automatisch via WLAN oder Bluetooth oder auch (selten) manuell per USB auf Web-Plattformen hochgeladen, wo sie mit Statistik- und Grafik-Software analysiert, visualisiert, ausgewertet und mit anderen Usern geteilt und diskutiert werden können Seite 4

5 2) Motive der Selbstvermessung Generell noch wenig Forschung und Daten; Aussagen entsprechend schwierig Sinnvoll, grob 3 Nutzergruppen zu unterscheiden (Überschneidungen möglich): a) Nutzer mit bestimmter, oft chronischer Krankheit b) Nutzer, die gesund sind, gleichwohl Interesse am Thema Gesundheit/Fitness/Körper haben c) Nutzer ohne Interesse am Thema Gesundheit/Fitness/Körper (z.b. Zeitmanagement; Glück?) Nißen, 2013: weltweite Online-Befragung von 150 Self-Trackern (v.a. aus Dt. u. USA; 40% weiblich; 70% zw. 20 u. 40 J.; ursprünglich 411 TN) Unterscheidung von 5 Motivationen (Faktorenanalyse, nach Bedeutung gelistet): 1) Self-Design: Optimierung, Manipulation, Gestaltung, Kontrolle 2) Self-Discipline: Disziplinierung, Zielerreichung, Belohnung 3) Entertainment: Spiel & Spaß, Unterhaltung 4) Self-Association: In-Beziehung-Setzen zu einer Gruppe/Gemeinschaft, Vergleich mit anderen 5) Self-Healing: Kritik an Medizinsystem, Empowerment, Selbstverantwortung bzgl. Gesundheit Seite 5

6 2) Typen der Selbstvermessung Heyen, 2015: Typologie von Self-Tracking-Aktivitäten nach dem Grad des Engagements in die Selbstvermessung (nicht an Personen gebunden): Selbstvermessung 4) Forschung & Entwicklung 3) Forschung 2) Monitoring& Optimierung 1) Ohne konkrete Ziele Seite 6

7 3) Potenziale und Risiken von QS für die Gesundheitsversorgung Potenziale/Chancen bessere Datengrundlage für Arzt & Pflege (Diagnostik): deutlich mehr Messzeitpunkte Messungen aus dem Alltag Patient ist ggf. mit Daten vertraut, kann selber handeln (z.b. Insulin, Medikamente) Erleichterung für Monitoring & Überwachung (Telemedizin, Pflege) Individualisierte Medizin: was bedeutet allgemeine Empfehlung für Einzelnen? Risiken/Grenzen Qualitätssicherung der Daten: wie gut sind die Messgeräte und Sensoren? wie anfällig für Anwendungsfehler durch Nutzer? Zulassung notwendig? Vertrauen der Ärzte in Daten Wieviel Selbstverantwortung für Patient zumutbar/sinnvoll? Datenmissbrauch durch Dritte, Datenschutz Seite 7

8 3) Potenziale und Risiken von QS für die Gesundheitsförderung Potenziale/Chancen Motivation für Einzelnen, sich gesund zu verhalten Hilfe für Einzelnen, Gesundheitsziel zu erreichen Wissen für Einzelnen zu eigenem Körper & Gesundheit (& Krankheit) ggf. gesundheitsökonomische Effekte: weniger Kosten, gesündere Gesellschaft? Risiken/Grenzen Verhältnisprävention nicht vergessen (Verhaltensprävention ist nicht alles)! medizinisch fragwürdige Anreize & Handlungsempfehlungen (Bsp Schritte pro Tag) schädliche Verhaltensänderungen, falsche Schlussfolgerungen möglich Zulassung erforderlich? Entsolidarisierung bei PKV/GKV? Inwieweit Zwang zur Optimierung? Datenmissbrauch durch Dritte, Datenschutz Seite 8

9 3) Potenziale und Risiken von QS für die Gesundheitsforschung Potenziale/Chancen Risiken/Grenzen leichtere Datenerhebung/-zugang geringere Kosten bei Datenerhebung/Probandenrekrutierung z.t. neue Datenqualität, weil im Alltag erhoben (nicht im Labor) neue Forschungsfragen operationalisierbar Beitrag zu Big Data in Medizin/ Gesundheitswesen Wissenstransfer von Self-Trackern (Personal Science) zur Wissenschaft schwierigere Kontrolle über Datenerhebung & -qualität Vergleichbarkeit der Messungen? Messfehler durch Nutzer? bisher nur Datentransfer, kein Wissenstransfer (auch keine Wissensaggregation) Datenschutz & Datenmissbrauch, v.a. Re-Identifizierungsrisiko Seite 9

10 Fazit Es gibt (wie immer bei neuen Technologien) beide Seiten: Potenziale UND Risiken Bzgl. Gesundheitsversorgung und Gesundheitsforschung scheinen die Risiken/Grenzen leichter handhabbar; hier wird am ehesten an bereits vorhandene professionelle Praxen angeschlossen Skepsis ist v.a. bzgl. Gesundheitsförderung angebracht; hier auch der größte Hype bzw. die größte Kritik Seite 10

11 Fazit Es gibt (wie immer bei neuen Technologien) beide Seiten: Potenziale UND Risiken Bzgl. Gesundheitsversorgung und Gesundheitsforschung scheinen die Risiken/Grenzen leichter handhabbar; hier wird am ehesten an bereits vorhandene professionelle Praxen angeschlossen Skepsis ist v.a. bzgl. Gesundheitsförderung angebracht; hier auch der größte Hype bzw. die größte Kritik: Apps ersetzen den Arztbesuch (Ekkehard Mittelstadt im Tagesspiegel, ) Der Patient wird seinem Smartphone in Zukunft in vielen Fällen mehr vertrauen als einem Arzt. (Delphi-Experten-Studie 2015) Das Gesundheitssystem, wie wir es kennen, wird zertrümmert werden. (Christoph Lauer im Tagesspiegel, ) Seite 11

12 Quantified Self: neue Impulse für die Gesundheitsversorgung, -förderung und -forschung? Kontakt: Dr. Nils B. Heyen Competence Center Neue Technologien Fraunhofer-Institut für System- und Innovationsforschung ISI Breslauer Straße Karlsruhe Telefon Fax Web: Seite 12