Die Zukunft lernender Gesundheitssysteme. Dr. med. Sven Jungmann, MSc, MPP

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Walther Fried
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3 IM ORIGINAL VERWENDETES BILD IST AUS COPYRIGHT-GRÜNDEN NICHT IN DER DOKUMENTATIONSVERSION VERGFÜGBAR DIE HERAUSFORDERUNGEN Wenn Du tust, was Du immer getan hast, wirst Du bekommen, was Du immer bekommen hast

Randomisierte Kontrollierte Studien Die Grenzen einer revolutionären Idee. " % $ #? Hohe Kosten Zeitaufwand Anwendbarkeit Können wir das besser? Ein- bis zweistellige Millionenbeträge Ca.

4 Randomisierte Kontrollierte Studien Die Grenzen einer revolutionären Idee. " % $ #? Hohe Kosten Zeitaufwand Anwendbarkeit Können wir das besser? Ein- bis zweistellige Millionenbeträge Ca. 200 Stunden pro Studienteilnehmer Exklusionskriterien machen Generalisierbarkeit der Ergebnisse auf echte Patienten schwierig Kostendruck zwingt zu Umdenken, auch in der Wissensgenerierung 4

5 Verdopplung wissenschaftlicher Publikationen alle 9a Wie findet man das Signal unter dem Rauschen? & 5

6 Die Grenzen menschlicher Möglichkeiten Wie gut ist die Versorgung wirklich? ' 30% Um auf dem neuesten Stand zu bleiben, müssten Ärzte 160 Stunden pro Woche Fachartikel lesen. 95% 160h 30% der Gesundheitsausgaben in den USA seien verschwendet. Nach manchen Angaben basieren nur rund 20% des Wissens, das Ärzte nutzen auf wissenschaftlichen Studien. 20% * ( 0-98% Große Varianz in der Adhärenz zu Leitlinien in Notaufnahmen

7 Treiber des Innovationsdrucks Die fünf Kerndimensionen wachsender Herausforderungen. +, DEMO- GRAPHIE - CHRONIKER. BUDGETS / GESUNDHEITS- DISPARITÄT 0 TEURE INTER- VENTIONEN Wachsende und alternde Gesellschaft. Fachkräftemangel Zunehmende Prävalenzen chronischer Erkrankungen. Limitierte oder gar reduzierte Budgets. Disparitäten in der Gesundheit und Versorgung entlang von Geographie, Bildung (inkl. digitaler Alphabetisierung) und Vermögen. Proliferation teurer Diagnostika und Therapeutika mit reduziertem Mehrwert. 7

8 Diskussionspunkt 1 WAS TUN? Welche Lösungsansätze sehen Sie? Worin liegen deren Stärken und Schwächen? 8

9 Wesentliche Fortschritte auf vier wichtigen Ebenen Die Fundamente lernender Gesundheitssysteme Internet Big Data Verbesserte Systematische Analysen Outcome- Verhalten- Messung Änderungstechnicken 9

10 Definition des Institute of Medicine (IoM) 1 LERNENDES GESUNDHEITS- SYSTEM Ein System in dem Wissenschaft, Informatik, Anreize und Kultur im Einklang sind, um eine kontinuierliche Verbesserung und Innovation zu ermöglichen. Best Practices sind nahtlos eingebunden in die Leistungserbringung eingebunden und neues Wissen wird als integrales Nebenprodukt dieser Leistungserbringung gewonnen. 10

11 Das Grundkonzept lernender Gesundheitssysteme Es gibt viele Formen lernender Gesundheitssysteme, jedes bedient einen ähnlichen Zirkel: 6 Wandel Feedback : Sammeln Analysieren & Interpretieren 11

12 ; FALLBEISPIELE

13 INTELLIGENTE AUTOMATISIERUNG

14 Was ist automatisierbar? Es gibt noch viele niedrig hängende Früchte zu pflücken 1 Source: McKinsey&Company 14

15 KOMPARATIVE WIRKSAMKEITS- FORSCHUNG

16 Die digitale Zukunft klinischer Forschung. Vier Wege des Erkenntnisgewinns. < Observationsstudien Braucht hochwertige Dateneingabe. Lösungen wie ICHOM und strukturierte Dateneingabe helfen. Komplementäre Erkenntnisse zu Kausalitäten. Rekrutierung für Studien Verbesserte Identifikation geeigneter Kandidaten für RCTs., > =? Grüner Knopf Vergleicht Patienten mit ähnlichen Charakteristika (genetisch, anamnestisch, ) Pragmatische RCTs Spiegelt klinische Praxis wieder: weniger Exklusionskriterien, keine Placebos, non- Konkordanz akzeptierten. Automatische Randomisierung durch eine epa. Bsp.: Welche SSRI wählen? 16

17 VOM JAGEN UND SAMMELN ZUM HARVESTING Von Ökonomie zu IM ORIGINAL VERWENDETES BILD IST AUS COPYRIGHT-GRÜNDEN NICHT IN DER DOKUMENTATIONSVERSION VERGFÜGBAR 17

18 POSITIV- DEVIANTEN

19 Exzellenz skalierbar machen. Beste Praktiken erkennen und teilen. A DISSEMINIERUNG durch Kooperation mit einzelnen Adoptierern. INTENSIVE ANALYSE zur Gewinnung von Hypothesen über die Gründe des Erfolgs einzelner Teams oder Individuen. 2 B HYPOTHESENTESTUNG an größeren Fallzahlen, * IDENTIFIKATION von high-performern C 19

20 SURVEILLANCE

21 Erst der Anfang 21

22 PRÄDIKTIVES MODELLIEREN

23 Triple Aim Triple Fail Übermedikation, ITS-Pflicht, überinvasives 23

24 KLINISCHE ENTSCHEIDUNGS- UNTERSTÜTZUNG

25 SMARTER IM ORIGINAL VERWENDETES BILD IST AUS COPYRIGHT-GRÜNDEN NICHT IN DER DOKUMENTATIONSVERSION VERGFÜGBAR 25

26 Implikationen Was bedeutet das für uns?? IM ORIGINAL VERWENDETES BILD IST AUS COPYRIGHT-GRÜNDEN NICHT IN DER DOKUMENTATIONSVERSION VERGFÜGBAR 26

27 ! 7

28 Ärzte als Neoludditen oder Ø Patientenberatung IM ORIGINAL VERWENDETES BILD IST AUS COPYRIGHT-GRÜNDEN NICHT IN DER DOKUMENTATIONSVERSION VERGFÜGBAR vs Ø Wissenschaftliche Evaluation Ø Aktive Innovationsentwicklung Ø Politische Einflussnahme 28

29 COMPUTER SIND NUTZLOS. SIE KÖNNEN DIR NUR ANTWORTEN GEBEN. Pablo Picasso IM ORIGINAL VERWENDETES BILD IST AUS COPYRIGHT-GRÜNDEN NICHT IN DER DOKUMENTATIONSVERSION VERGFÜGBAR

30 Gruppenarbeit Bitte wählen Sie eine Frage, die Sie bearbeiten möchten. F1: CHANCEN VERSUS RISIKEN? F2: WIE SOLLTEN ÄRZTE REAGIEREN? F3: DIE IDEALE PRAXIS DER ZUKUNFT? 30

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