Maßnahmen und Meilensteine

Netzwerk- und Infrastruktur

Aufbau eines NRW-Kompetenznetzwerks

Im Rahmen von „Smart.Health.Data.NRW“ werden die in NRW vorhandenen Kompetenzen in der medizinischen Informationstechnologie, der personalisierten Medizin und der patientenorientierten Versorgungsforschung systematisch miteinander verknüpft. Partner aus Forschung, Industrie, Gesundheitswesen und Anwendung werden vom Cluster InnovativeMedizin.NRW betreut und koordiniert.

Projektentwicklung

Mit Blick auf die komplexen Herausforderungen und Visionen von Smart.Health.Data.NRW sollen durch die Initiative längerfristig angelegte Projektlinien angeregt, entwickelt und systematisch miteinander verschränkt werden. Die Transdisziplinarität, also die gezielte Einbindung von nicht wissenschaftlichen, gesellschaftlichen Akteuren in die Projektlinien, erhöht das Umsetzungs- und Verbreitungspotenzial und somit die Nachhaltigkeit der Projekte. Die Leuchtturm-Inititaive beschränkt sich somit nicht auf nicht auf technische Innovationen, sondern nimmt ganz gezielt die sozialen Innovationen ins Visier. Die einzelnen Projektlinien unter dem Dach von Smart.Health.Data.NRW sollen sich durch eine hohe Bedarfsadressierung und Problemlösungsrelevanz auszeichnen. Durch den Aufbau eines NRW-Kompetenetzwerks und dem Austausch in themenspezifischen Arbeitstreffen, sollen gemeinsam mit den Expeterten Projektansätze identifiziert und ausgestaltet werden.
Die vorrangig adressierten Schwerpunktfelder sind dabei:
Medizininformatik: technisch-semantische Voraussetzungen schaffen
Die Erhöhung von Patientennutzen und Patientensicherheit erfolgt nicht nur über die Entwicklung neuer Produkte. Viel mehr ist die Sammlung, Integration und Verfügbarkeit von Fachwissen der Schlüssel zu nachhaltigem Wohlergehen der Bevölkerung. Die moderne Technik muss dazu nutzbar gemacht werden, die Informationen aus Medizin und Gesellschaftswesen zu sammeln und sowohl den Heilberuflern und Forschern als auch den Patienten kompakt und verständlich aufzubereiten. Hierzu ist die Verknüpfung verschiedenster Datenquellen in Forschung und Versorgung unumgänglich. Diese Quellen müssen semantische interoperabel werden, also in eine gemeinsame Sprache übersetzt werden. Zur Verfügung gestellt in automatisierten, selbstlernenden und unterstützenden Systemen, sollen sie im Projektrahmen zunächst möglichst landesweit und perspektivisch darüber hinaus integriert werden.
Verwendung von Patientendaten
Die Digitalisierung in der Medizin eröffnet großartige Perspektiven für eine individuellere Diagnostik und Therapie von Patientinnen und Patienten. Eine wichtige Grundlage dafür bilden die Erhebung, Speicherung und Nutzung von Patientendaten in der medizinischen Forschung und Versorgung. Relevante Behandlungsdaten werden seit der Einführung von Self-Tracking und Wearables nicht mehr nur von Medizinern systematisch elektronisch erfasst: Es sind die Patienten selbst, die zum Teil hochsensible Daten über sich und ihre Gesundheit erheben und so die Basis für neue, digitale medizinische Anwendungen schaffen. Untrennbar damit verbunden sind gesellschaftliche und ethische Fragen wie die nach der Datensicherheit und der informationellen Selbstbestimmung, die entscheidend dazu beitragen, dass digitale Lösungen bei Patienten und Anwendern auf Aktzeptanz stoßen. Die Frage, wie digitale Innovationen das Verhältnis der Patienten zur Medizin verändern, ist in diesem Kontext von zentraler Bedeutung.
Decision-Support-Systeme
Therapieentscheidungen beruhen darauf, sowohl den medizinischen Kontext als auch patientenindividuelle Informationen zu integrieren, zu analysieren, zu vergleichen und zu interpretieren. Digitale Innovationen eröffnen neue Horizonte, um unzureichende oder gar falsche Therapieentscheidungen systematisch zu reduzieren. Decision Support Systeme können allerdings nur dann einen Beitrag zu medizinischen Versorgungsinnovationen und zu mehr Patientensicherheit leisten, wenn sie zur richtigen Zeit von der richtigen Person sachgemäß angewendet werden. Im Rahmen der Leuchtturminitiative sollen geeignete Indikationen und Versorgungssituationen erarbeitet werden, um derartige Szenarien zu erproben.
Nutzerorientierte Expertensysteme
Neben der Zusammenführung und Aufbereitung von Daten in Decision Support Systemen ist es erfolgsentscheidend, Nutzer in die Lage zu versetzen, die geeigneten digitalen Möglichkeiten zu identifizieren und diese korrekt nutzen zu können. Unter Nutzern sind hier sowohl Forscher, Heilberufler als auch Patienten zu verstehen. Für all diese Adressatengruppen müssen Lehr- und Lernsystemen entwickelt werden, die sie erst in die Lage versetzen, das richtige System zum richtigen Zeitpunkt korrekt anzuwenden. Es ist stets auf die Anwenderfreundlichkeit (Usability) zu achten, die je nach Adressatengruppe unterschiedlich sein kann. Sie ist ein Schlüssel zur Integration von Patienten in den Behandlungsprozess.
Arzt-Patienten-Kommunikation
Die Digitalisierung muss einen Weg zum „mündigen Patienten“ bereiten, der selbstbestimmter undinformierter Partner der behandelnden Heilberufler wird (Patient Empowerment). Zur neuen Strukturierung der Arzt-Patienten-Kommunikation muss zuvorderst die Rolle von Patienten in therapierelevanten Entscheidungsprozessen neu interpretiert werden.

Diskursentwicklung

Gesundheitsdaten bergen die persönlichsten Details einer Person bis hin zu Genanalysen. Entsprechend sensibel ist mit ihnen umzugehen. Zu einem behandelnden Arzt besteht ein persönliches Vertrauensverhältnis, das den vernünftigen und maßvollen Umgang mit den Patientendaten umfasst. Aber wie steht es um dieses Verhältnis, wenn digitale Systeme diese Daten automatisiert erfassen und verarbeiten? Welche sozial-gesellschaftlichen Aspekte werden tangiert, wenn die Technik derart persönliche Daten verarbeitet? Wie ändern digitale Innovationen das Verhältnis des Patienten zur Medizin? Einige Aspekte sollen im Rahmen von diskursiven Formaten wie Kongressveranstaltungen und Veröffentlichungen besonders herausgearbeitet werden:
Mensch & digitale Technik
Medizinische Entscheidungen werden auf der Grundlage vielfältiger Informationen getroffen. Im Mittelpunkt stehen die erfahrungsbasierte Expertise des Arztes und das Wissen des Patienten um
sich selbst. Aber wie soll dieses (teils gefühlsbasierte) Wissen in digitaler Technik abgebildet werden? Sind der Technik hier nicht ganz natürlich Grenzen gesetzt?
Kommunikation & Vertrauen
Patient und Arzt haben ein besonders geschütztes Vertrauensverhältnis. In der Anamnese kann der Arzt in einer offenen Kommunikation und mit Respekt vor der Autonomie des Patienten entscheidende Behandlungsinformationen gewinnen. Auf dieser Grundlage vertraut der Patient der Fachkraft seine Gesundheit an (Heteronomie). Wie verändern Decision-Support-Systeme dieses Verhältnis? Wer – Patienten, Angehörige, Heilberufe – spielt dabei welche Rolle? Entscheiden Patienten und Heilberufe weiterhin autonom oder entsteht eine Abhängigkeit von digitalen Systemen?
Innovation & Inklusion
Digitale Innovationen versprechen einen Mehrwert für die Patienten, wenn sie sachgerecht angewendet werden. Neben dem Arzt rückt der Patient selbst in eine noch zentralere Rolle im Behandlungsprozess. Dazu müssen die richtigen Systeme identifiziert und der Umgang erprobt werden. Wird die Medizin durch diese Voraussetzungen zu einer Zweiklassengesellschaft? Entscheiden mit Einzug der datenbasierten Medizin Finanzkraft und Bildungsgrad über die Qualität der medizinischen Behandlung? Wie kultur- und alterssensibel kann digitale Medizin sein?
Koordination
Verena Rockholtz
Cluster InnovativeMedizin.NRW
Merowingerplatz 1a, 40225 Düsseldorf
Tel.: +49 211/ 7327 89 82
E-Mail: rockholtz@cimed-nrw.de
www.innovative-medizin-nrw.de
 
 

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