Big Data im Gesundheitswesen aus der Sicht der Ärzteschaft

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1 in Zusammenarbeit und mit Mandat FMH Big Data im Gesundheitswesen aus der Sicht der Ärzteschaft Workshop SAMW SATW IBM-Research Zürich-Rüschlikon Dr. med. Gerhard Schilling, Präsident IPI Vorstandsmitglied «Hausärzte Schweiz» (MFE) Facharzt FMH für Allgemeinmedizin 8260 Stein am Rhein

2 in Zusammenarbeit und mit Mandat FMH Big Data im Gesundheitswesen aus der Sicht der Ärzteschaft Meine Aufgabe: aus der Sicht der Ärzteschaft aber auch: advocatus diaboli Theorie Praxis Realität, wo stehen wir?

3 Inhalt 1. Chancen und Gefahren von Big Data 2. ehealth - ein Spagat zwischen Realität und Vision 3. EPD/OPD 4. Zentral: die elektron. Krankengeschichte (ekg) 5. Das IPI Ziele, Zweck, Vision 6. Zusammenarbeit mit VSFM, ehealthsuisse 7. Vision 8. Notwendige Schritte

4 Inhalt 1. Chancen und Gefahren von Big Data 2. ehealth - ein Spagat zwischen Realität und Vision 3. Zentral: die elektron. Krankengeschichte (ekg) 4. Das IPI Ziele, Zweck, Vision 5. Arztpraxis fit für ehealth? unser Beitrag 6. Zusammenarbeit mit VSFM, ehealthsuisse 7. Vision 8. Notwendige Schritte

5 Chancen und Gefahren von Big Data Möglichkeit, unendlich viele Daten zu sammeln Chancen für neue Erkenntnisse, Forschung etc Forschung an Basis/HA-Praxen, unselektioniert (FIRE)

6 Leistung der HAM: Prävalenz von Erkrankungen und Inanspruchnahme medizinischer Ressourcen 1000 Von 1000 Pers./J: 750 Erkrankte 250 In Behandlung 235 Hausarzt Spezialist Spital Uni Klinik K. White, USA und GB

7 Praktische Implikationen Beispiel Prof. Dr. med. Thomas Rosemann IHAMZ Typischen Patientin: 79 Jahre, polymorbid mit Osteoporose, Arthrose, Diabetes Typ II, Bluthochdruck, COPD Selektionierte Forschung isolierte Leitlinien (Boyd et al. JAMA 2005) Therapieplan: - 12 verschiedene Medikamente zu 5 verschied. Tageszeiten - insgesamt 19 Einzeldosen - in 7 Bereichen muss Hausarzt darauf achten, dass sich 2 Medikationen nicht gegenseitig beeinträchtigen - Patientin muss in 8 Bereichen darauf achten, Therapie nicht durch Ernährung (z.b. Fruchtsäfte, Alkohol) zu beeinträchtigen evidenzbasierte Ratschläge zur Diät / Lebensführung Forschung wissenschaftlich richtig? praxistauglich??? 7

8 Chancen und Gefahren von Big Data Möglichkeit, unendlich viele Daten zu sammeln Chancen für neue Erkenntnisse, Forschung etc Forschung an Basis/HA-Praxen, unselektioniert (FIRE) Effizienz, Vereinfachung, Vernetzung IT-Möglichkeiten nutzen! Qualität, CDS (Clinical Decision Support) aber: Gefahr Unübersichtlichkeit, «Ertrinken» in Daten falsche Gewichtung, falsche Prioritäten Ärzte-Patientensicht: Gefahr «gläserner Patient» Datenschutz, Arztgeheimnis

9 Chancen und Gefahren von Big Data Datenqualität abhängig vom «schwächsten Glied» der Datenkette! (Validierungstools! Bsp: BD, Bsp: Generika) Datenerfassung an Primärquelle entscheidend! Datenweitergabe /-vernetzung die Herausforderung! Primärdokumentation am Patient (= elektronische Krankengeschichte = ekg) ist zentral!

10 Inhalt 1. Chancen und Gefahren von Big Data 2. ehealth - ein Spagat zwischen Realität und Vision 3. EPD/OPD 4. Zentral: die elektron. Krankengeschichte (ekg) 5. Das IPI Ziele, Zweck, Vision 6. Zusammenarbeit mit VSFM, ehealthsuisse 7. Vision 8. Notwendige Schritte

11 ehealth ein Spagat zwischen Vision und Realität Politisches Umfeld Bund will ehealth fördern und einführen: Auftrag an EDI EPDG im Ständerat verabschiedet, nun NR ehealth und EPD sind in «Gesundheit 2020» an 2.Stelle! ehealthsuisse pusht Umsetzung

12 Vision. (zz illusorische) ehealth-strategie von Bund/eHealthSuisse (aus Standards und Architektur II)

13 .und Realität: Was ist bittere Realität? (Primärdokumentation) Keine open Standards! Kein big picture ekg! = unterschiedliche Steckdosen, keine einheitl. Dokumentation Keine Migrierbarkeit! = Daten von Arzt/Anbieter A nicht auf Arzt/Anbieter B transferierbar! (Forderung Roadmap: SÄZ , neu Projekt SMEEX) Keine rechtliche Grundlagen! Datenschützer: Arztpraxis nicht online! Verantwortlichkeiten, etc. Minimale elektron. Dokumentation! SISA-Studie I 2007: 13 % ekg, 2013 erst ca 30%.

14 Klares Bekenntnis: gemeinsames Ziel: wir wollen ehealth! ehealth ist und hat Zukunft aber! Probleme Primärdokumentation (ekg) ungelöst, müssen jetzt prioritär angepackt werden! ehealth Suisse hat nur Mandat für Sekundär- und Tertiär-Dokumentation!.

15 ehealth - EPD/OPD gleicht zur Zeit: Rohrleitungssystem Bestandteile in Wüste mit Kaliber Verbindungen Abzweigungen Ventilen Auffangbecken Aber: Kein Wasser!!! (keine Daten, Fata Morgana! )..

16 Grundlage für ehealth: zentral: elektron.krankengeschichte (ekg): edokumentation kommt vor ekommunikation! zz erst ~ 30% ekg, krit. Masse aber 80% erst sekundär: online Projekte!..

17 Grundvoraussetzungen: nötig: Änderung Prioritäten ehealth!. 1. Grundvoraussetzungen (open Standards, Migrierbarkeit, big picture ekg, rechtl. Grundlagen, etc.) ( damit Investitionssicherheit erreichen) 2. Förderung edokumentation / ekg (Incentives, Entschädigung Aufwand, Mehrwert für Az) 3. erst sekundär EPD/OPD.

18 Inhalt 1. Chancen und Gefahren von Big Data 2. ehealth - ein Spagat zwischen Realität und Vision 3. EPD/OPD 4. Zentral: die elektron. Krankengeschichte (ekg) 5. Das IPI Ziele, Zweck, Vision 6. Zusammenarbeit mit VSFM, ehealthsuisse 7. Vision 8. Notwendige Schritte

19 EPD / OPD Elektron. Pat Dossier (EPD) besser: Online Pat Dossier (OPD) bitte unterscheiden (!): elektron. Krankengeschichte (ekg) = Primärdokument. (=vollständige, detaillierte Krankengeschichte in der Praxis) EPD/OPD = Extrakt aus ekg (=behandlungsrelevante Daten) wird vermischt, verwechselt, durcheinandergebracht!

20 Problematik EPD / OPD 1. Daten verlässlich, relevant, vollständig, überblickbar, permanent aktualisiert 2. Hochladen Daten einfach, automatisiert, auf Click (keine zusätzliche, separate Eingabe!!!) 3. damit aktuell: automat. Extrakt aus permanent redigierte ekg ekg (HA) = Master EPD/OPD = Slave EPD zz nur Dokumente (pdf), keine Daten!

21 Zehn Killerkriterien für ehealth EPD/OPD (Bhend H. SÄZ 2011; 92: 49) 1. Datenaktualität (Bsp. Spitalaustrittsbericht) 2. Datenqualität: (nur validierte Daten) 3. Datenquantität: (überschaubar, analog HA-Einweisungsbericht, Datenfriedhof) 4. Komplexität: (Pat Empowerment, Relevanz) 5. Vertraulichkeitsstufen, Datenschutz: (5x5=25 Stufen, nicht praktikabel!) 6. Rechtliche Aspekte: (Haftpflicht, Zuständigkeit, Verlässlichkeit, unvollst.) 7. Fehlende Standards, Schnittstellen: (zwingende Voraussetzung!) 8. Verfügbarkeit: (Zugriff, Ablaufdatum, Freiwilligkeit, Unvollständigkeit) 9. Kein Mehrwert: (für HA Mehraufwand, kein Anreizsystem, Profit nachgelagert) 10. Fehlende Anreize: (permanente Dossierpflege aufwändig, Entschädigung?)

22 Zehn Killerkriterien für ehealth EPD/OPD (Bhend H. SÄZ 2011; 92: 49) 1. Bsp: Datenaktualität (Bsp. Spitalaustrittsbericht als pdf) 2. Datenqualität: (nur validierte Daten) 3. Datenquantität: (überschaubar, analog HA-Einweisungsbericht, Datenfriedhof) 4. Komplexität: (Pat Empowerment, Relevanz) 5. Vertraulichkeitsstufen, Datenschutz: (viele Stufen, nicht praktikabel!) 6. Rechtliche Aspekte: (Haftpflicht, Zuständigkeit, Verlässlichkeit, unvollst.) 7. Fehlende Standards, Schnittstellen: (zwingende Voraussetzung!) 8. Verfügbarkeit: (Zugriff, Ablaufdatum, Freiwilligkeit, Unvollständigkeit) 9. Kein Mehrwert: (für HA Mehraufwand, kein Anreizsystem, Profit nachgelagert) 10. Fehlende Anreize: (permanente Dossierpflege aufwändig, Entschädigung?)

23 Killerkriterien Datenaktualität (Bhend H. SÄZ 2011; 92: 49) zb: Spitalaustrittsbericht (pdf) zb aktuelle Medikation - bei Spitalentlassung oft Medikamente - 1.Handlung HA: Priorisierung, anpassen, weglassen! zb Blutdruck-Med. bei Spitalruhe kleinere Dosis als im Arbeitsstress zb Diabetes-Med. bei überwachter Diät im Spital anders als zu Hause dh: EPD-pdf-Spitalaustrittsbericht bereits nach 1-3 Tagen veraltet! dh: Info via EPD im Notfall falsch, ja gefährlich! wir brauchen Datenaustausch (zb.xml), nicht Dokumentenaustausch (pdf) da Krankheiten dynamisch sind und nicht statisch!

24 Zehn Killerkriterien für ehealth EPD/OPD (Bhend H. SÄZ 2011; 92: 49) 1. Datenaktualität (Bsp. Spitalaustrittsbericht) 2. Datenqualität: (nur validierte Daten) 3. Datenquantität: (überschaubar, analog HA-Einweisungsbericht, Datenfriedhof) 4. Komplexität: (Pat Empowerment, Relevanz) 5. Vertraulichkeitsstufen, Datenschutz: (urspr. 5x5=25 Stufen, nicht praktikabel!) 6. Rechtliche Aspekte: (Haftpflicht, Zuständigkeit, Verlässlichkeit, unvollst.) 7. Fehlende Standards, Schnittstellen: (zwingende Voraussetzung!) 8. Verfügbarkeit: (Zugriff, Ablaufdatum, Freiwilligkeit, Unvollständigkeit) 9. Kein Mehrwert: (für HA Mehraufwand, kein Anreizsystem, Profit nachgelagert) 10. Fehlende Anreize: (permanente Dossierpflege aufwändig, Entschädigung?) Holland und England analoge Projekte gestoppt!

25 Killerkriterien Erfahrungen im Ausland EPD/OPD (Bhend H. SÄZ 2011; 92: 49) Holland und England analoge Projekte gestoppt! engl. Gesundheitsminister Jeremy Hunt: «IT-Programme in GB is a huge disaster!» (Editorial BMJ , 2013; Vol.247) Schweiz analoges Projekt!? Lehren ziehen!

26 Fazit - notwendige Schritte: EPDG bleibt nutzloser Papiertiger ohne Effekt, wenn nicht flankierende Massnahmen: 1. Verlagerung Prioritäten ehealth Primärdokumentation priorisieren! 2. Prioritär Grundvoraussetzungen lösen! - open Standards, definierte Schnittstellen - Migrierbarkeit, Datenaustausch - definierter Aufbau e-kg (Grobarchitektur, big picture) 3. Primär Verbreitung e-dokumentation (e-kg) fördern - Verbreitung e-kg, krit.masse - erst sekundär e-kommunikation (EPD) Anhörung SGK-S ( ) Runder Tisch EDI ( ) SR angenommen, nun NR

27 Inhalt 1. Chancen und Gefahren von Big Data 2. ehealth - ein Spagat zwischen Realität und Vision 3. EPD/OPD 4. Zentral: die elektron. Krankengeschichte (ekg) 5. Das IPI Ziele, Zweck, Vision 6. Zusammenarbeit mit VSFM, ehealthsuisse 7. Vision 8. Notwendige Schritte

28 Was sollte e-health/ekg können? (I) zentral: elektron.krankengeschichte (ekg): Einmalige Eingabe!!! Alles andere Extrakt! HA ekg = Master, Rest Slave Integration / Schnittstellen mit Medizintechnik (Labor, Rö, EKG, etc) Extern erfasste Daten auf Click integrierbar (Spitalaustrittsberichte, Konsilien, Vertretungen etc)

29 Was sollte e-health/ekg können? (II) Integration auswärtige Diagnosen (aus Spitalberichten, Konsilien) Automat. Generierung Standardbericht mit Personalien, Diagnoseliste, Medikation etc Migrierbarkeit! Az wechsel: Pat Dossier in anderes Programm integrierbar Software-Hersteller Unabhängigkeit Daten / ekg von Anbieter A problemlos zu Anbieter B.

30 Was sollte e-health/ekg können? (III) Hinterlegte Funktionen! (Med-Interaktionscheck, CDS - Clinical Decision Support, aktuelle Guidelines, chronic disease Programme, Remindersysteme, Pat Infomaterial, etc) Forschung («automatische» Datenerfassung) va amb.krankengut der HAM, Datenextrakte (zb Projekt FIRE) Admin. Erleichterung, Qualitätsverbesserung Entschädigung für Datenerfassung, Dossierpflege etc.

31 Was sollte e-health / ekg können? (IV) QS Forschung Clinical Decision Support Medikamenten- Management Mehrwert! Informations-Management Kommunikation Dokumentation

32 Notwendige Voraussetzungen: bisher: Orientierung an Tools der Softwarefirmen, anstatt an unseren Bedürfnissen (was ist nice nach Meinung Software-Programmierer, statt: was brauchen wir) notwendig Umkehr: WIR ÄRZTE formulieren unsere Bedürfnisse und die IT-Firmen führen aus (sind froh um Fachwissen)!!! wer kann das? Doppelfunktionäre (= Arzt+Informatiker=IPI)

33 Inhalt 1. Chancen und Gefahren von Big Data 2. ehealth - ein Spagat zwischen Realität und Vision 3. EPD/OPD 4. Zentral: die elektron. Krankengeschichte (ekg) 5. Das IPI Ziele, Zweck, Vision 6. Zusammenarbeit mit VSFM, ehealthsuisse 7. Vision 8. Notwendige Schritte

34 Im Auftrag und mit Mandat FMH Verein Institut für Praxisinformatik (IPI) = Gemeinschaftsprojekt gegründet von: Im Auftrag und mit Mandat: ( )

35 Haupt-Ziel und Aufgaben IPI: Kompetenzzentrum für IT und ekg mit Fachleuten aus den Arztpraxen + IT, Drehscheibe, Zusammenarbeit Grundlagenarbeit: (open) Standards, Architektur ekg Mehrwert (Hilfstools, etc.) (in Zusammenarbeit mit IHAMZ, Uni, FH, VSFM, etc) Dienstleistungen, Support, Beratung, Schulungen, für praktizierende Ärzte Generell Praxistauglichkeit, ekg fördern

36 Inhalt 1. Chancen und Gefahren von Big Data 2. ehealth - ein Spagat zwischen Realität und Vision 3. EPD/OPD 4. Zentral: die elektron. Krankengeschichte (ekg) 5. Das IPI Ziele, Zweck, Vision 6. Zusammenarbeit mit VSFM, ehealthsuisse 7. Vision 8. Notwendige Schritte

37 VSFM Kontakte: (Verband Schweiz. Fachhäuser für Medizinal-Informatik) wichtigster IT-Partner! nur gemeinsam technische Lösungen (Standards etc) umsetzbar Projekt SMEEX (Swiss Medical Data Exchange) (Migrierbarkeit) (Roadmap SÄZ: ) Projekte: Praxisprozesse, «Big Picture» ekg

38 open SMEEX (Swiss Medical Data Exchange) auf SMEEX-Tauglichkeit achten! SMERF: Swiss Medical Reference System (inkl. LOINC, SNOMED) Migrierbarkeit SMEEX XML (öffentlich)

39 Zusammenarbeit IPI -VSFM

40 SÄZ : gemeinsamer Artikel IPI VSFM IPI-DV-FMH

41 Kontakte: ehealthsuisse Koordinationsorgan Bund-Kantone Ergebnis runder Tisch EDI: regelmässige Zusammenarbeit Einbezug IPI zu Fragen Praxisinformatik Einbezug Verordnungen EPDG Umsetzung Unterstützung für SMEEX

42 Inhalt 1. Chancen und Gefahren von Big Data 2. ehealth - ein Spagat zwischen Realität und Vision 3. EPD/OPD 4. Zentral: die elektron. Krankengeschichte (ekg) 5. Das IPI Ziele, Zweck, Vision 6. Zusammenarbeit mit VSFM, ehealthsuisse 7. Vision 8. Notwendige Schritte

43 Mehrwert für ekg = Attraktivität ekg: zb CDS QS Forschung Clinical Decision Support Medikamenten- Management Mehrwert! Informations-Management Kommunikation Dokumentation

44 Clinical Decision Support Systems (CDS) Bsp: Hilfstool hinterlegte Guidelines via ekg Diagnose- /Problemliste: Koronare Herzkrankheit ICPC: K 76 COPD ICPC: R 95 Diabetes mellitus Typ II ICPC: T 90

45 Clinical Decision Support Systems (CDS) Bsp: Hilfstool hinterlegte Guidelines via ekg Diagnose- /Problemliste: Koronare Herzkrankheit ICPC: K 76 COPD ICPC: R 95? Diabetes mellitus Typ II ICPC: T 90

46 Offical Guideline of the Swiss Respiratory Society I T i n d e r A r z t p r a x i s

47 Clinical Decision Support Systems (CDS) Bsp: chronic disease Programm Diagnose/Problemliste: Koronare Herzkrankheit ICPC: K 76 COPD ICPC: R 95 Diabetes mellitus Typ II ICPC: T 90?

48 Bsp: QualiCCare: Diabetes ekg Hilfstools-Chronic Disease Programm

49 Bsp: Reminder-Funktion ekg Hilfstools-Chronic Disease Programm

50 Clinical Decision Support Systems (CDS) Bsp: Hilfstool hinterlegte Medikamenten-Info s in ekg Aktuelle Medikamentenliste: Methotrexat 20 mg, im 1x/Wo? Humira 40mg/0.8 ml alle 2 Wo

51 Clinical Decision Support Systems (CDS) Bsp: Hilfstool hinterlegte Medikamenten-Info s in ekg Methotrexat: Blutbild: Leberenzyme: Kreatinin: monatlich alle 2 Monate alle 2 Monate Reminder aktivieren Reminder aktivieren Reminder aktivieren

52 Clinical Decision Support Systems (CDS) Vision: Online Clearing-CDS-Tool Mehrwert für ekg Einzelne Softwarefirma überfordert! Ärztliches Wissen unerlässlich Permanente Aktualisierung Überprüfung Evidenz - EBM Praxistauglichkeit Ärzteschaft (IPI, FG, IHAMZ, SAQM, FMH, etc) und VSFM (?und Bund) betreiben gemeinsamen online-tool einzelne Softwarefirma dockt dort an (via open Standards/Schnittstelle!)

53 Clinical Decision Support Systems (CDS) Vision: Online Clearing-CDS-Tool ekg-a Fach- Ges. IHAMZ VSFM ekg-b online CDS-Tool Clearingstelle IPI ekg-c etc-div.

54 Inhalt 1. Chancen und Gefahren von Big Data 2. ehealth - ein Spagat zwischen Realität und Vision 3. EPD/OPD 4. Zentral: die elektron. Krankengeschichte (ekg) 5. Das IPI Ziele, Zweck, Vision 6. Zusammenarbeit mit VSFM, ehealthsuisse 7. Vision 8. Notwendige Schritte

55 Notwendige Schritte Zusammenarbeit! Keine «Insellösungen!» Nur kompatible Lösungen! Praxistauglichkeit beachten! Primär Förderung edokumentation (ekg)!!!

56 Danke!

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