Die Macht der Verbindung

5 min
Peter Jaret
Veröffentlicht am December 1, 2020
Die Macht der Verbindung

Vor einem Jahrhundert fasste der englische Romanautor E.M. Forster seine Vision eines moralischen Lebens in zwei Worten zusammen, die er seinem meisterhaften Roman Wiedersehen in Howards End als Motto voranstellte: „Nur zusammenfügen“.

Grafik & Animation: Dave Hänggi

Heute stehen diese beiden Worte für die größte Herausforderung des Gesundheitswesens. In den letzten zwei Jahrzehnten hat die Branche einen schnellen und umfassenden digitalen Wandel durchgemacht. Die Digitalisierung birgt aber eine neue Tücke: die Informationsflut. Laut einer Schätzung verdoppelt sich das Volumen der digital erstellten, gesundheitsbezogenen Daten alle 73 Tage.[1] Viele davon werden in einzelnen Silos gespeichert – wie zum Beispiel DICOM-Bilder, EKG, Labordaten, usw. Der systemübergreifende Zugriff wird dadurch erschwert. Und während Diagnosewerkzeuge immer leistungsstärker werden, fehlt ihnen oft die Interoperabilität. Das Ergebnis: Anstatt eine fundierte und verwertbare Entscheidungsfindung zu unterstützen, erschwert die digitale Revolution allzu oft eine effizientere Diagnose oder eine bessere Patientenversorgung.[2]

Um das wahre Potenzial der digitalen Wende des Gesundheitswesens voll auszuschöpfen, müssen wir „nur“ die einzelnen Bereiche „zusammenfügen“ – und damit nahtlose Interoperabilität, sowie offenen, sicheren Datenaustausch und allgemeine Funktionsfähigkeit in allen Kernbereichen des Gesundheitswesens fördern. Das Ziel: zu gewährleisten, dass alle wichtigen Daten zur Verfügung stehen, wenn sie von Patienten, Gesundheitsdienstleistern und in der Forschung benötigt werden.

Die Digitalisierung im Gesundheitswesen ermöglicht ein individuelles Bild des einzelnen Patienten.

Derzeit sind die Gesundheitsdaten nur bruchstückhaft zugänglich – was höhere Kosten mit sich bringt und weitreichende Folgen hat: von betrieblicher Ineffizienz und unnötigen Überschneidungen bis hin zu Behandlungsfehlern und verpassten Chancen für die Grundlagenforschung. Die neueste medizinische Literatur ist voll mit Beispielen von verpassten Gelegenheiten und Geschichten von Patienten, die durch unzureichenden Datenaustausch gefährdet wurden.

In den USA werden beispielsweise jedes Jahr über vier Millionen Medicare-Patienten in qualifizierte Pflegeeinrichtungen entlassen. Der Großteil dieser Patienten ist älter und leidet an komplexen Erkrankungen. Laut einer im American Journal of Managed Care veröffentlichten Studie von 2019 ist einer der Hauptgründe für eine schlechte Verfassung dieser Patienten während der Übergangsphase in einem unzureichenden Datenaustausch zwischen Krankenhäusern und qualifizierten Pflegeeinrichtungen zu suchen. Dazu gehören fehlende, verspätete oder schwer zu nutzende Daten.[3,4] „Schlechte Versorgungsmethoden zwischen Krankenhäusern und qualifizierten Pflegeeinrichtungen in der Übergangsphase beeinträchtigen die Qualitäts- und Sicherheitsergebnisse für diese Menschen,“ stellten die Forscher fest.[4]



Auch hausintern bleibt in Krankenhäusern der Datenaustausch ein großes Problem. In einer in der Zeitschrift Healthcare veröffentlichten Studie aus dem Jahr 2019 analysierten Forscher Interoperabilitätsfunktionen, die zu dem Protokoll „Promoting Interoperability Stage 3“ gehören, das von amerikanischen Krankenhäusern übernommen wurde. Von den 2781 nicht föderalen Akutkrankenhäusern, die auf eine Umfrage der American Hospital Association antworteten, hatten nur 16,7 Prozent alle sechs Kernfunktionen übernommen, die nötig sind, um die im Protokoll festgesetzten Ziele zu erreichen.[5]

Auch heute ist die Interoperabilität im Gesundheitswesen nicht selbstverständlich.

Die isolierte Erfassung von Daten und inkompatiblen Datensätzen bildet ein weiteres Hindernis. In einem in der Zeitschrift JCO Clinical Cancer Informatics veröffentlichten Artikel aus dem Jahr 2019 analysierten Forscher Daten aus dem Cancer Imaging Archive (TCIA). Sie untersuchten speziell neun Forschungsdatensätze zu Lungen- und Gehirnerkrankungen mit 659 Datenfeldern, um herauszufinden, wie Daten für einen studienübergreifenden Zugang aufeinander abgestimmt werden könnten. Sie verbrachten sechs Monate lang über 329 Stunden nur damit, erst einmal 41 sich überlappende Datenfelder in drei oder mehreren Datensätzen zu ermitteln und anschließend 31 von ihnen zu harmonisieren.[6]

In der Zeitschrift Nature Digital Medicine schrieben Forscher in einem Artikel vom August 2019: „Im 21. Jahrhundert, dem Zeitalter der großen Datenmengen und künstlichen Intelligenz (KI), hat jedes Healthcare-Unternehmen seine eigene Daten-Infrastruktur aufgebaut, um die eigenen Anforderungen zu unterstützen. Dazu gehören in der Regel hausinternes Computing und Speicherung vor Ort. Die Daten werden dabei entlang der Unternehmensgrenzen zersplittert. Dadurch wird die Fähigkeit stark eingeschränkt, Patienten alle Behandlungsstadien umfassende Dienste anzubieten, sei es innerhalb einer Einrichtung oder in verschiedenen Einrichtungen.”[7]



Wie können diese Lücken geschlossen werden? Innovative Technologieunternehmen und IT-Experten im Gesundheitswesen haben das Problem bereits aufgegriffen. In vielen Bereichen werden derzeit bedeutende Fortschritte erzielt. Dabei haben sich mehrere wichtige „best practices“ herauskristallisiert.

Patientenorientierter Datenzugriff. Seit jeher werden digitale Bildgebung und andere Daten in einer Abteilung – zum Beispiel Radiologie, Kardiologie, Orthopädie oder Onkologie – isoliert aufbewahrt. Zukünftig werden die Daten eines Patienten mit einem offenen Patientendatenmodell über alle Krankenhaus- und Notfallbehandlungen und alle Fachgebiete hinweg verfolgt. Das Prinzip „Alles in Einem“ bedeutet, dass alle Daten, die für eine bessere Qualität der Diagnose und Behandlung für diesen Patienten erforderlich sind, funktional an einem Ort zusammengefasst werden und immer mit dem Patienten verbunden sind.

Zentrale Module der Kernsoftware. Um das anhaltende Problem der Interoperabilität zu meistern und sicherzustellen, dass alle Teile des Systems die gleiche Syntax verwenden und die gleiche Sprache sprechen, werden zentrale Kernsoftwaremodule eingesetzt, um Daten, die aus verschiedenen Quellen eingehen, darunter auch Angebote von Drittanbietern, zu „übersetzen“. Wenn diese Softwaremodule erweitert werden, können sie weitere Verbindungen herstellen und immer mehr Daten und Funktionen über alle medizinischen Fachgebiete hinweg miteinbeziehen.

Strategische Nutzung von KI. Oftmals müssen sich Ärzte durch Kolonnen von nicht relevanten Daten kämpfen, um die wichtigen Informationen zu finden, die sie benötigen, um Handlungsentscheidungen zu treffen. KI erweist sich hier als leistungsstarkes Werkzeug, um wichtige diagnostische Ergebnisse zu ermitteln, hervorzuheben und Ärzten auf Knopfdruck die benötigten Daten zur Verfügung zu stellen. KI kann von Ärzten auch eingesetzt werden, um bei einem konkreten Fall den besten Arbeitsablauf zu bestimmen.

KI auf lokaler Ebene. KI wird meistens mit dem Sammeln von großen Datensätzen in Verbindung gebracht. Dieses leistungsstarke Tool kann aber auch vor Ort eingesetzt werden, indem es zum Beispiel in einem medizinischen System Daten von Patienten mit einer bestimmten Art von Lymphom analysiert und dann diese Ergebnisse mit den Erkenntnissen anderer Forschergruppen vergleicht. Zunehmend werden Algorithmen vor Ort wissenschaftliche Untersuchungen in Echtzeit durchführen, während Ärzte ihre Arbeit machen.

Alle Werkzeuge an einem Platz. Das Design der Benutzeroberflächen ist entscheidend. Es gilt, Ärzten die Daten, die sie benötigen, um eine Handlungsentscheidung zu treffen, und die Werkzeuge, die sie zur Analyse dieser Daten brauchen, zusammen auf einer umfassenden und benutzerfreundlichen Oberfläche zur Verfügung zu stellen. Das Prinzip „Alles in Einem“ bedeutet, dass eine Benutzeroberfläche alle Informationen bezüglich eines Patienten über alle Disziplinen hinweg bereitstellt und so die Mauern zwischen diesen Fachbereichen, die früher den Informationsaustausch behindert haben, einreißt.

Zusammenschluss von Fachkräften über das ganze Versorgungsspektrum hinweg. Dasselbe Prinzip stellt alle an der Versorgung eines Patienten beteiligten Personen aus allen Fachgebieten auf eine Stufe. Mit einer einzigen Benutzeroberfläche können alle Mitglieder des Pflegeteams während der gesamten medizinischen Versorgung auf die Patientendaten zugreifen.

Gesundheitsdatenmanagement und Interoperabilität sind Voraussetzungen, um die Patientenergebnisse zu verbessern und Kosten zu sparen.

Wenn wir „nur“ die leistungsstarken Digitalisierungstools „zusammenfügen“, werden wir enorm profitieren. Mit einer einzigen Benutzeroberfläche werden Ärzte Zeit sparen, sie wird die Gefahr von Fehlern mindern und Ärzten ermöglichen, ihr Bestes zu geben, bessere Ergebnisse zu erzielen und mehr Zeit mit ihren Patienten zu verbringen.
Mitglieder eines Pflegeteams werden durch die Zusammenfassung aller Versorgungsbereiche an einem Ort in ihrem Teamgeist gestärkt und sie können Erkenntnisse beisteuern, wie die Versorgung verbessert werden kann. Nur ein Beispiel: Radiologen mit Fachkompetenz in KI werden ihr Wissen disziplinübergreifend zur Verfügung stellen können.

Für die Verwaltungsangestellten im Gesundheitswesen senken sich durch optimierte Funktionalität und die Vermeidung unnötiger Überschneidungen die Kosten, während sich gleichzeitig der Nutzen erhöht. Vernetzte Systeme verbessern die Effizienz von Abläufen auf jeder Stufe.
In der Forschung wird der erweiterte Zugang zu Daten, die bisher unerreichbar in isolierten Silos gespeichert waren, und eine Vereinfachung der Analyse dieser Daten, Erkenntnisse ermöglichen, die zu neuen Diagnosetools, Behandlungen und sogar Heilverfahren führen könnten.
Am meisten profitieren davon aber die Patienten. Je mehr Wissen den Ärzten zur Verfügung steht, desto besser ist die Patientenversorgung. Gestraffte Arbeitsabläufe und optimierte Verfahren verbessern die Pflege und stärken das Vertrauen des Patienten, dass alle im Pflegeteam am selben Strang ziehen. Indem bisher Getrenntes zusammengefügt wird, kann die Präventivpflege Prävention verbessert und können bessere Behandlungsergebnisse in der Patientenversorgung erzielt werden.

Die digitale Revolution stellt leistungsstarke neue Tools zur Verfügung und ermöglicht völlig neue Erkenntnisse. Jetzt heißt es, diese Ressourcen wirklich zu nutzen. Wie ein anderer berühmter Schriftsteller, Johann Wolfgang von Goethe, vor über zweihundert Jahren schon schrieb: „Es ist nicht genug zu wissen, man muss auch anwenden. Es ist nicht genug zu wollen, man muss auch tun.“


Von Peter Jaret
Peter Jaret is a frequent contributor to the New York Times and other publications. He is the author of several books, including Nurse: A World of Care (Emory Press) and Impact: From the Frontlines of Global Health (National Geographic).