Relevanz von Standardisierung und Terminologien für die Digitalisierung im Gesundheitswesen

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1 Relevanz von Standardisierung und Terminologien für die Digitalisierung im Gesundheitswesen Nino Mangiapane, Bundesministerium für Gesundheit Leiter des Referates Grundsatzfragen ehealth

2 Einordnung von Standardisierungen und Terminologien 1. In standardisierten Prozessen wie Abrechnung, Kommunikation (Labordaten) oder der QS haben sich Standards etabliert. 2. Die Zahl der Versorgungsszenarien, die auf die zunehmende Kooperation unterschiedlicher Beteiligter abstellen, aber auch der Bedarf an Auswertungsmöglichkeiten wächst. Damit wächst der Bedarf an verarbeitbaren und analysefähigen Daten. 3. Die Dynamik der Digitalisierung ist hoch, sieh wird weiter wachsen. Sie kann genutzt werden, wenn die Technologien konsequent ihre Mehrwerte zeigen. Dies gilt auch für Standards und Terminologien. 4. Weitere Standardisierungen und der Einsatz von (medizinischen) Terminologien werden folgen, wenn diese bei der weiteren Digitalisierung Mehrwerte für Versorgungsprozesse und ergebnisse leisten oder diese erst möglich machen Seite 2

3 Digitalisierung & Gesundheitswesen Anwendungsszenarien Anwendungsbeispiele: Teletherapie: Mittels IKT durchgeführte Behandlungen durch Leistungserbringer (z.b. OP-Robotik in der Chirurgie) Teledokumentation: Anwendungen zur elektronischen Erstellung, Archivierung oder Austausch gesundheitsbezogener Informationen und Daten eprävention: Anwendungen zur Prävention, die Patienten bspw. mit Empfehlungen zu sportlicher Aktivität oder gesundheitsförderndem Verhalten unterstützen (z.b. durch Apps, Wearables, etc.) Telemonitoring: Einzelanwendungen zur IKT-gestützten Messung, Überwachung und Kontrolle von patientenindividuellen Vitalfunktionen (sowohl physiologisch z.b. Blutdruck, als auch nicht-physiologisch, z.b. Außentemperatur) Quelle: In Anlehnung an Leppert & Greiner (2015) Seite 3

4 Ziele der Digitalisierung im Gesundheitswesen Bessere und effizientere Versorgung durch übergreifende Kommunikationsprozesse Herausforderungen der demographischen Entwicklung besser annehmen Stärkung der Patientensouveränität durch neue mobile Technologien Versorgung durch neue Werkzeuge und Technologien wie Big Data/KI noch besser machen Nutzung der Fachkräftepotenziale Seite 4

5 Säulen der digitalen Agenda Ausbau der Infrastruktur inkl. elektronischer Patientenakten Zugang guter digitaler Anwendungen in die Versorgung erleichtern Integration von Big Data- und KI in die Versorgung beschleunigen Seite 5

6 Digitalisierung im Gesundheitswesen Technologischer Status quo Ambulante Versorgung Stationäre Versorgung keine Interoperabilität der Systeme für Versorgungsprozesse keine Kommunikationsstandards Geringe Kommunikationsanreize über 100 verschiedene Softwaresysteme Sprachsystematik xdt-schnittstellen verschiedene Hardware- und Softwaresysteme (KIS) bedingt ausreichende Ausstattung auf den Stationen Ausrichtung auf interne Prozesse/Krankenhausverwaltung Geringe Interoperabilität der Systeme Sprachsystematik HL 7 Keine von allen Beteiligten gemeinsame nutzbare Kommunikationsplattform Seite 6

7 Zentraler Baustein Aufbau einer sicheren Infrastruktur Seite 7

8 ehealth-gesetz Wesentliche Regelungen im Überblick 1. Einführung nutzbringender Anwendungen 2. Regelungen zur Nutzung der Telematik-Infrastruktur 3. Anpassung der Strukturen der gematik 4. Verbesserung der Interoperabilität informationstechnischer Systeme und Portabilität der Patientendaten 5. Aufbau eines Interoperabilitätsverzeichnisses und entsprechender Prozessstrukturen zur Verbesserung des Informationsaustausches in und zwischen Sektoren 6. Förderung elektronischer Arztbriefe in der Versorgung 7. Einführung eines Anspruchs von Patienten auf einen Medikationsplan 8. Stärkung der Patientenautonomie durch Einstieg in epatientenakte und Anspruch auf Patientenfach 9. Förderung telemedizinischer Leistungen Seite 8

9 TSVG-Gesetz als Katalysator Wesentliche Regelungen im Überblick 1. Jeder Versicherte erhält auf Wunsch ab dem 1. Januar 2021 eine von der Gematik zugelassene epa von seiner Krankenkasse 2. Die epa wird bei Kassenwechsel übertragbar sein 3. Versicherte erhalten die Möglichkeit auf eigenen Wunsch auch alternative Authentifizierungsverfahren ohne den Einsatz der egk 4. Die Versicherten entscheiden darüber, welche Daten in die Akte aufgenommen werden sollen und wem sie die Daten zur Verfügung stellen 5. Arbeitsunfähigkeitsbescheinigungen werden der Krankenkasse digital übermittelt Seite 9

10 Zugang guter digitaler (mobiler) Anwendungen in Versorgung erleichtern Seite 10

11 Digitalisierung im Gesundheitswesen Wo stehen wir bei mobilen Anwendungen? BMG fördert Studie CHARISMHA (MHH) Studie zu Chancen und Risiken von Gesundheits-Apps: Bestandsaufnahme und Analyse Interdisziplinäres Wissenschaftlerteam an der MHH; Leitung: Dr. Urs-Vito Albrecht, Peter L Reichertz Institut für Medizinische Informatik Im Fokus: Chancen für die Versorgung; rechtl. Rahmenbedingungen (Datenschutz, MPG, SGB V ); Transparenz und Orientierung Ziel: Aufarbeitung des Themenkomplexes und konkrete Handlungsoptionen aufzeigen Seite 11

12 Apps im Gesundheitswesen Entwicklung eines Kriterienkataloges Anforderungen an medizinische Qualität bisher wenig beschrieben, aber Fachgesellschaften befassen sich zunehmend mit dem Thema Seite 12

13 Apps im Gesundheitswesen Meta-Katalog APPKRI Seite 13

14 Integration von Big Data- und KI- Technologien in Versorgung beschleunigen Seite 14

15 Versorgung besser und präziser machen Chancenfelder der Digitalisierung Korrelationen erkennen und auf Kausalitäten prüfen Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen (heißt Daten für Erkenntnisse erschließen zu können) Erkenntnisse aus der Forschung schneller an den Punkt der Versorgung bringen und vice versa Erkenntnisse in individuelle Diagnose- und Therapieentscheidungen übersetzen Behandlungen noch individueller auf Patienten ausrichten Vorteile von KI für klinischen Einsatz identifizieren und realisieren Seite 15

16 ehealth & Big Data Wo stehen wir bei Big Data Anwendungen? ehealth Gesundheitsbezogener Einsatz von IKT im Gesundheitswesen Hohe Interdependenz ehealth-anwendungen sind häufig Basis fürbig Data, da diese die Datenerhebung vereinfachen Big Data (Echtzeit-)Gewinnung von neuen Erkenntnissen und Zusammenhängen aus großen, weitgehend unstrukturierten Daten Aggregierte Ergebnisse aus Big Data- Analysen bilden wiederum relevante Grundlagen für ehealth- Anwendungen Seite 16

17 ehealth & Big Data Gemeinsames Projekt Data-BOX BMBF/BMG Management von komplexen Gesundheitsdaten aus verschiedenen Quellen auf einer patientenzentrierten Plattform verbunden mit der Integration innovativer Big-Data Analysekonzepte basierend auf Machine Learning und Artificial Intelligence Ansätzen Seite 17

18 ehealth & Big Data Gemeinsame Projektförderung BMBF/BMG Ziel: Behandlungspfad für Lungenkrebspatienten unter Nutzung von Big Data Hausarzt Verdacht auf Lungenkrebs Dokumentations-Anforderung Facharzt/Radiologe Bestätigung der Diagnose Einschluß in die Studie Pathologe Referenz-pathologische Begutachtung Netzwerkzentrum Analyse der molekularen Parameter Datenauswertung Experten-Gremium Beurteilung der Befunde und Therapieempfehlung (Fach-)Arzt Therapie und Nachverfolgung (Fach-)Arzt Therapie und Nachverfolgung (Fach-)Arzt Therapie und Nachverfolgung 1 Bildgebung, Laborwerte, Arztbriefe 2 Arztbriefe, Laborwerte 3 molekulare Sequenzierungsdaten 4 Therapiebeschluss 5-7 Bildgebung, Arztbriefe, Laborwerte Seite 18

19 ehealth & Big Data Medizininformatik-Initiative Name des Konsortiums Federführer Beteiligte Kliniken Anwendungsfälle MIRACUM Prof. Prokosch, Erlangen Frankfurt, Mainz, Freiburg, Erlangen, Gießen/Marburg, Mannheim, Magdeburg IT-Support für Patientenrekrutierung für klinische Studien, klinisch-molekulares Vorhersagemodell aus Patientenakten, Genomdatenunterstützung für Tumorboard HiGHmed Prof. Eils, Universitätsklinik Heidelberg, Göttingen, Onkologie fokussiert auf die Integration von Omics- Heidelberg Hannover Daten Kardiologie (letale kardiale Risiken) auf Daten trag-/implantierbarer Sensoren und der Use Case Infektiologie SMITH Prof. Löffler, Uniklinik Leipzig, Jena, Aachen, Algorithmische Überwachung Intensivmedizin, Heidelberg (Halle) Leitliniengerechter Einsatz von Antibiotika zur Bekämpfung bakterieller Infektionen durch Computeranalyse und Aufbereitung für die klinische Entscheidung. DIFUTURE Prof. Kuhn München (2x), Tübingen, Neurologie, Krebs und Kardiologie. TU München, Klinikum (Saarland, Regensburg) rechts der Isar Seite 19

20 Säulen der digitalen Agenda Ausbau der Infrastruktur inkl. elektronischer Patientenakten Zugang guter digitaler Anwendungen in die Versorgung erleichtern Integration von Big Data- und KI in die Versorgung beschleunigen Interoperabilität Interoperabilität Interoperabilität Interoperabilität Seite 20

21 ehealth & Big Data Weite Projektförderungen Seite 21

22 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Kontakt Bundesministerium für Gesundheit Nino Mangiapane Friedrichstraße Berlin Seite 22