Aus der Versorgung – in die Versorgung: Real World Data in der Forschung

In Zusammenhang mit der Digitalisierung des Gesundheitssektors hört man häufig von „Real World Data“. Unter diesem Begriff fasst man sämtliche Daten zum Gesundheitszustand zusammen, die im Rahmen der medizinischen Versorgung entstehen – beispielsweise aus Patientenakten, Apps oder auch Wearables.

Im Vergleich zu Daten aus klinischen Studien sind sie deutlich näher am Behandlungsalltag und stellen für die Forschung eine immense Wissensquelle dar. Einzelne Datensätze zu Patientinnen und Patienten sind dabei nicht relevant – vielmehr die Zusammenführung vieler in anonymisierter Form.

Wie daraus ein Nutzen für den Sektor entsteht? Dazu haben wir mit Philipp Thiele, Co-Founder des zur CompuGroup Medical gehörenden Unternehmens docmetric, gesprochen. Das Unternehmen ist spezialisiert auf die datenschutzkonforme Verarbeitung von Versorgungsdaten.

Philipp, Du bist verantwortlich für das „Kompetenzzentrum für Versorgungsdaten“ der CGM. Wie können wir uns Deine Arbeit vorstellen?

Wir sind auf die Erfassung und Auswertung realer und anonymisierter Versorgungsdaten spezialisiert. Wir sehen hierin ein enormes Potential für die Optimierung der Versorgung von Patientinnen und Patienten.

In den USA können wir beobachten, dass sich innovative und datenbasierte Lösungen wie Real World Evidence, also eine auf Versorgungsdaten gestützte Forschung oder KI-basierte Diagnostik, sehr schnell weiterentwickelt haben. Bereits vor Gründung des Kompetenzzentrums erhielten wir vermehrt Anfragen von Healthcare Professionals als auch öffentlichen Institutionen zu strukturierten Auswertungen. Dabei erkannten wir, dass es in Deutschland weniger ein Problem von intelligenten Algorithmen oder Anwendungsfällen ist, sondern vielmehr die Verfügbarkeit von Daten sehr limitiert ist. Die Digitalisierung ermöglicht es anonymisierte Datenpunkte in strukturierter Form zu erheben, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

Dabei ist uns bewusst, dass wir in einem besonders sensiblen Bereich mit hohen ethischen Grundsätzen und der Verpflichtung der Privatsphäre eines jeden Patienten und jedes einzelnen Arztes agieren. Diese Verpflichtung spiegelt sich entsprechend auch in meiner täglichen Arbeit wider und ich habe dazu ein großartiges Team aus Data Scientists, Medizinexperten und Entwicklern an meiner Seite.

Kannst Du uns von Deinen derzeitigen Projekten erzählen?

Ich möchte zwei Anwendungsfälle, mit denen wir uns beschäftigen, hervorheben. Einer befasst sich mit aktuellen Informationen zur Verbreitung von Infektionsdiagnosen, die wir Healthcare Professionals an die Hand geben. Die Notwendigkeit des Monitorings und Steuerung des COVID-Infektions- und Impfgeschehen auf Basis der Faktenlage wurde in den letzten 24 Monaten ja sehr deutlich.

Um die Anwendbarkeit der Daten für diesen Fall weiter zu validieren, sind wir zusammen mit weiteren starken Konsortialpartnern Mitglied der AIOLOS-Projektgruppe. Das Projekt startete im April und wird von der deutschen und der französischen Regierung unterstützt. Das Ziel des Konsortiums ist die Entwicklung eines Datenmodells und eines Dashboards zur Früherkennung und zum Monitoring von Pandemien mittels Echtzeitdaten unterschiedlicher Datenquellen. Ich freue mich sehr auf die Ergebnisse dieser gemeinsamen Arbeit.

Der zweite Anwendungsfall bezieht sich auf den Praxisbetrieb von Healthcare Professionals und liefert ihnen wertvolle Benchmark-Metriken.

Spannend! Was genau meinst Du mit Benchmarking?

Die Medizinlandschaft hat sich in den letzten Jahren weiterentwickelt. Auch der Arbeitsalltag von Ärztinnen und Ärzten wird zunehmend komplexer. Wir möchten Medizinern dabei helfen, den Überblick zu behalten, wenn man bspw. bedenkt, dass der durchschnittliche Arzt-Patienten-Kontakt sich nur auf wenige Minuten begrenzt.

Mit unserem Business Intelligence Tool bieten wir ihnen Vergleichsdaten für ihr Praxismanagement. So finden sie Antworten auf Fragen wie: „Wie viele Patienten haben meine Kolleginnen und Kollegen im Durchschnitt?“ oder auch komplexere Fragen wie: Welche Art von Leistungen wende ich im Zusammenhang mit welcher Diagnose am besten an?“ Auf diese Weise wollen wir den Nutzerinnen und Nutzern auch ein Gefühl dafür geben, wie sich Neuentwicklungen wie COVID-Impfungen nach Herstellern oder die Anzahl an DiGA-Verordnungen entwickeln.

Sie können dadurch datengestützte Entscheidungen hinsichtlich ihres Praxisbetriebs treffen und Potentiale voll ausschöpfen. Gerade in Zeiten, in denen auch die Unterhaltung einer eigenen Praxis zunehmend komplexer und durch die steigende Inflation kostenintensiver wird, können diese Dateneinblicke eine wichtige Orientierung für Praxisinhaber sein.

Welche Rolle spielen „Big Data“ und „Digital Health“ in dem Zusammenhang der digitalen Transformation bzw. der Digitalisierung des Gesundheitswesens?

Beides sind Megatrends, die als Game Changer einer innovativen Gesundheitsversorgung fungieren können. Man kann die Liste noch vielfach ergänzen um Personalized Medicine, Decentralized Clinical Trials oder Patient Reported Outcome Measurement. Der verantwortungsvolle und zielgerichtete Umgang mit großen Datenmengen, verbunden mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz und digitaler Lösungen, kann dazu beitragen, dass die Patientenversorgung entscheidend verbessert wird.

Dies führt zu wertvollen Erkenntnissen für Ärzte, Patienten und die gesamte Branche, natürlich stets unter Einhaltung höchster Standards für Datenschutz und Datensicherheit. Wir verstehen uns im engeren Sinne als ein Wegbereiter für diese Entwicklung der datengestützten Medizin. Öffentliche Initiativen wie der europäische Datenraum für Gesundheitsdaten der Europäischen Kommission unterstreichen diesen Bedarf.

Darüber hinaus bieten wir im Konzernverbund den Fachkräften schon heute dedizierte Werkzeuge und innovative digitale Lösungen, zum Beispiel Anwendungen zur Steigerung der Arzneimitteltherapiesicherheit, Entscheidungshilfen für eine optimierte und sicherere Therapie (Medical Decision Support) oder regelbasierte Hinweise für seltene Krankheiten.

Und wie können Patienten davon profitieren?

Auf dem Level eines Individuums wird die Behandlung von Patienten durch den Einsatz der genannten Tools sicherer und ermöglicht eine schnellere Hilfe z. B. im Falle einer Seltenen Erkrankung. Diese zeichnet sich gewöhnlich durch das Auftreten unspezifischer Symptome aus und ist schwer von anderen Krankheiten abzugrenzen. Dadurch dauert es häufig viele Jahre, bis ein Mensch mit dieser Art von Erkrankung eine Verbesserung seines Zustandes erfährt. Mit einem Tool, das in die Software des Behandelnden integriert ist, können Symptome während des Eingebens in das System mit denen von Seltenen Erkrankungen abgeglichen werden und einen Hinweis geben, wenn Auffälligkeiten bestehen.

Langfristig und in einer Makro-Betrachtung wollen wir durch datenbasierte Wirksamkeitsnachweise im weiteren Sinne unseren Teil zu einer effizienteren Gesundheitsversorgung beitragen, von der vor allem auch die Patienten profitieren.