Vom Datensilo zur Plattformökonomie

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Versorgungsdaten für die Forschung zentral nutzbar

Auch wenn die Vernetzung im Healthcare-Bereich Fortschritte macht, Datenschutz, Sicherheit und Interoperabilität bleiben wichtige Aspekte, die angegangen werden müssen, um das volle Potenzial einer digitalisierten Infrastruktur vollends auszuschöpfen.

Treibende Kraft für eine Verbesserung der Patientenversorgung ist die zunehmende Vernetzung im Gesundheitswesen. Durch den Einsatz moderner Technologien und die nahtlose Integration von Informationen haben sich Möglichkeiten eröffnet, die medizinische Behandlung zu optimieren und den Zugang zu qualitativ hochwertiger Pflege zu erleichtern. In einem Report von Siemens Healthineers zu digitalen Plattformen im Gesundheitswesen heißt es, dass Healthcare in den Jahren von 2018 bis 2025 eine jährliche Datenwachstumsrate von 36 Prozent aufweist – das ist mehr als in jeder anderen Branche.

Der Zugang zu den umfangreichen Datenmengen bietet auf der einen Seite immenses Potenzial: Durch die Verwendung von Algorithmen und maschinellem Lernen können in Zukunft Muster erkannt, Diagnosen unterstützt und personalisierte Behandlungsempfehlungen abgegeben werden. Gleichzeitig begünstigt die Datenflut eine Bildung von sogenannten Datensilos. Diese entstehen, wenn verschiedene Abteilungen oder Teams innerhalb eines Unternehmens ihre eigenen Daten­ banken, Software oder Systeme verwenden, um Informationen zu speichern. Jedes System ist in der Regel auf die spezifischen Anforderungen oder Ziele der Abteilung zugeschnitten und kann möglicherweise nicht problemlos mit anderen Systemen kommunizieren oder Daten teilen. Was früher durchaus sinnvoll war, entwickelt sich in Zeiten von Cloud, Big Data und KI zu einem Rattenschwanz. Hier gilt es ganzheitliche Lösungen zu schaffen. Am besten gelingt dies, indem man die Mitarbeitenden und die Patienten in das Zentrum der Digitalisierungsstrategie rückt.

Eine der wichtigsten Entwicklungen bei der Vernetzung im Gesundheitswesen ist die Einführung elektronischer Patientenakten (ePA). Umfrageergebnisse von Deloitte zur Digitalen Transformation des deutschen Gesundheitswesens aus dem Jahr 2020 zeigten schon damals, dass die elektronische Patientenakte (77 %) die am meisten genutzte Technologie war. Ebenfalls weit verbreitet waren die Nutzung digitaler Dienstpläne (52 %) und Apps für medizinisches Personal (44 %). Bei der Telemedizin (30 %) und dem elektronischen

Rezept (13 %) hinkte Deutschland im europäischen Vergleich jedoch stark hinterher – und das obwohl die Befragten das größte Potenzial in genau diesen digitalen Technologien sahen. Patienten könnten so künftig medizinische Beratung und Diagnosen über digitale Plattformen erhalten, was insbesondere in ländlichen Gebieten den Zugang zur Gesundheitsversorgung verbessern würde. Die verstärkte Nutzung von Wearables, beispielsweise in Form von Fitness-Trackern oder intelligenten Implantaten, bietet ebenfalls großes Potenzial. Der Datenpool über die Gesundheit und das Wohlbefinden der Patienten kann durch intelligente Vernetzung an medizinische Fachkräfte weitergeleitet werden, um individuelle Behandlungspläne zu erstellen und präventive Maßnahmen zu ergreifen.

Verbraucher und Patienten agieren an dieser Stelle als Treiber des digitalen Wandels. Inzwischen sind gerade B2P-Angebote (Business to Person) wesentliche Treiber der Digitalisierung im Gesundheitsmarkt, insbesondere für datengestützte Lösungen. Neue Marktteilnehmer erhoffen sich attraktive Eintrittschancen. Dabei handelt es sich um große Technologieunternehmen, aber auch um Startups, von denen jeder seinen eigenen Marktzugang sucht und nutzt – oft im zweiten Gesundheitsmarkt, in dem regulative Hürden auf neue Marktteilnehmer weniger abschreckend wirken. Das Schwergewicht der neuen Angebote liegt im ersten Schritt auf Big-Data-Analysen sowie Plattformen und anderen Komponenten eines digitalen Ökosystems. Im Zuge dieser Entwicklung wird auch mehr Geld für Cybersicherheit in die Hand genommen werden müssen. Außerdem wird es elementar sein bei der Analyse von Gesundheitsdaten und der Anwendung von KITechnologien ethische Grundsätze zu beachten. Die Algorithmen sollten transparent, erklärbar und fair sein. Bias in den Daten und Algorithmen müssen vermieden werden, um Diskriminierung und ungleiche Behandlung zu verhindern.