Trends 2017: Humanizing healthcare through technology

Das Jahr 2016 war von einer Reihe bahnbrechender Entwicklungen im Gesundheitsbereich gekennzeichnet. Inzwischen können Algorithmen Krebs-Therapien empfehlen, werden 3D-gedruckte Prothesen eingesetzt und finden Telechirurgie und Telemedizin immer mehr Anklang. Genomsequenzierung, Internet of Things, Konnektivität, immer günstigere Sensoren und Hardware, Machine Learning – der Einsatz von Technologie könnte, auch wenn das paradox klingen mag, zur Humanisierung des Gesundheitssystems führen.

Einführung

Das Internet hat bereits eine Vielzahl von Branchen von Grund auf umgewälzt: Erst wurden Reisebüros quasi über Nacht abgelöst, dann die Medienbranche (Musik, Zeitungen und TV) und der Einzelhandel kräftig durchgeschüttelt. Inzwischen sehen sich auch Banken, Versicherungen sowie die Hotel-, Automobil- und Logistikbranche mit großen Veränderungen konfrontiert.

Vor der Medizin und dem Gesundheitswesen macht die Digitalisierung ebenfalls nicht Halt – doch für die Patienten hat sich bislang nicht sehr viel geändert. Der durchschnittliche Patient agiert weiterhin in einer nahezu vollständig “analogen” Umgebung: Er trägt physische Artefakte wie Überweisungen, Rezepte, Röntgenbilder und Befunde von einem Arzt zum anderen, verbringt viel (häufig unnötige) Zeit in Warteräumen und muss selbst dafür sorgen, die Medikamente korrekt einzunehmen. Zudem hat kaum ein Patient Überblick über seine gesamten medizinischen Daten, die seit seiner Geburt an diversen Orten gesammelt und abgelegt werden.

Karalee Close: Will healthcare embrace digital or will we die waiting?

Es ist also offensichtlich: Das Gesundheitswesen mit seinem ineffizienten Geschäftsmodell, das auf die Behandlung von Krankheiten statt die Prävention und Gesundheitsförderung ausgerichtet ist, braucht dringend eine nachhaltige Disruption, wie sie andere Branchen bereits erfahren haben. Der neueste technologische Fortschritt in der Medizin kann diese Disruption auslösen.

Daten, Sensoren, Konnektivität, Künstliche Intelligenz und der 3D Druck sind nur einige der Faktoren, die für grundlegende Veränderungen sorgen werden. Wir gehen davon aus, dass nicht nur die Existenz, sondern auch der sinkende Preis neuer Technologien zur Humanisierung des Gesundheitswesens führen und den Menschen und seine Bedürfnisse in den Mittelpunkt stellen wird.

Internet of Medicine: Wearables, Ingestibles und Implantables

Bereits vor zwei Jahren haben wir den Einsatz von Wearables im Gesundheits- und Fitnessbereich als Trend für das Jahr 2015 vorgestellt. Und tatsächlich – schon 2015 wurden etwa 50 Millionen Wearables verkauft: vom Fitnesstracker, über mobile Blutdruck- und EKG-Geräte bis zu intelligenten Inhalatoren oder intelligenten Windeln, die Infektionskrankheiten der Harnwege verhindern sollen.

Über die Integration von mit dem Internet verbundenen Bewegungssensoren und Mikrofonen kann das selbstbestimmte Leben pflegebedürftiger Personen in ihren eigenen vier Wänden ermöglicht und verbessert werden. Bei Unregelmäßigkeiten oder der Identifikation eines Sturzes wird automatisch ein Pfleger benachrichtigt.

Über die automatische Erhebung zentraler Gesundheitsdaten, die dem zuständigen Arzt via Internet zugänglich sind, können Patienten das Krankenhaus früher verlassen. Anzeichen von Krankheiten können frühzeitig erkannt werden und zu signifikanten Kostenreduktionen im Gesundheitssystem führen. 

10 Health Parameters You Can Measure At Home!

Auch wenn diese Devices einen großen Fortschritt in Richtung Individualisierung und Humanisierung der Gesundheit sowie in Richtung Prävention statt Behandlung darstellen – allein durch Wearables können viele medizinische Probleme nicht gelöst werden.

Zwischen einem Drittel und der Hälfte aller Medikamente, die Patienten mit chronischen Erkrankungen verschrieben werden, werden außerhalb des Krankenhauses nicht korrekt eingenommen. Schätzungen zufolge stirbt alleine in Deutschland alle 20 bis 30 Minuten ein Mensch an einem falsch dosierten, falsch verordneten oder bedenkenlos zugekauften Medikament. Für 2012 ging man allein für die USA davon aus, dass die nicht vorschriftsgemäße Einnahme von Medikamenten zu Kosten von US$ 258 Milliarden im Gesundheitssystem geführt hat. Dieses Problem kann in der nahen Zukunft zwar nicht durch Wearables, aber durch Ingestibles oder intelligente Pillen, die die Medikamenteneinnahme steuern und ein Monitoring ermöglichen, gelöst werden.

Unternehmen wie Proteus produzieren bereits mit Sensoren ausgestattete Tabletten. Nachdem die Tablette geschluckt wurde, wird der Sensor aktiviert und kann eine Reihe von Gesundheitsdaten an den Arzt übermitteln. Dadurch kann schnell identifiziert werden, wie der Patient auf ein neues Medikament oder auf eine veränderte Dosierung reagiert.

Ingestibles

Quelle: Sherbit.io

In der nahen Zukunft werden diese Sensoren identifizieren können, ob das Medikament korrekt eingenommen wurde. Mit Hilfe einer Mini-Kamera werden sie obendrein imstande sein, unangenehme medizinische Prozeduren wie Magen- oder Darmspiegelungen zu ersetzen.

Die Lösung des Problems kann mit den Implantables noch einen Schritt weiter gehen, indem das implantierte Device nach Bedarf die notwendige Menge des Medikamentes freisetzt. Die Implantables sind jedoch nicht nur bei der Medikamentendosierung einsetzbar:

  • Ein Startup aus Sylmar, Kalifornien, hat ein bionisches Auge entwickelt – ein Netzhautimplantat, das Blinden das Sehen ermöglichen soll.
  • Forscher an der Universität von Michigan haben ein kleines, schwammähnliches Implantat entwickelt, das metastatische Krebszellen entdecken kann und dabei hilft, die Entstehung der Krankheit oder einen Rückfall möglichst früh zu diagnostizieren.
  • Eine intelligente Endoprothese könnte identifizieren, ob der Heilungsprozess wie geplant voranschreitet, und rechtzeitig Warnsignale übermitteln.

Big Data in der Cloud

Die Sensoren in den Wearables, Ingestibles und Implantables alleine würden ohne die Analyse der durch sie erfassten Daten einen relativ geringen Mehrwert bringen. Die meisten Industrien vom Einzelhandel bis zur Luftfahrt setzen seit langem Big Data und Cloud Computing ein. Trotz der Fülle von Daten im Gesundheitswesen und des klaren Mehrwerts von Big-Data Analytics für die Medizinbranche ist die Entwicklung hier vergleichsweise langsam.

Big Data in Healthcare

Quelle: IBM

Ein Problem dabei ist, dass 80% der Daten in unstrukturierter Form vorliegen: Anamnesebögen, Radiologiebefunde, Pathologiebefunde, Rezepte, etc. Auch die elektronische Gesundheitskarte ändert nicht viel daran, da die Daten lediglich (unvollständig) gesammelt, aber nicht ausgewertet werden.

Der eigentliche Mehrwert wird vor allem dann entstehen, wenn die Daten des einzelnen Patienten nicht isoliert betrachtet, sondern mit den Daten von Tausenden anderer Patienten verglichen werden, wodurch spezifische Gefahren oder Auffälligkeiten aufgedeckt werden können. Dadurch wird der Arzt in die Lage versetzt, das wahrscheinliche Ergebnis der erwogenen Behandlung zu antizipieren – basierend nicht alleine auf den Symptomen oder dem Krankheitsverlauf, sondern auch auf den möglichen Zusammenhängen mit den genetischen Faktoren oder dem Lebensstil.

Propeller Health bietet beispielsweise ein in jeden Inhalator passendes Add-On, das die Umgebungseinflüsse erfasst. Damit kann das Unternehmen Asthma-Patienten dabei helfen, die Zusammenhänge zwischen Umweltfaktoren und dem Auftreten von bestimmten Symptomen zu verstehen. Cloud-Computing und Big Data sind hierfür essentiell. Auch bei der Früherkennung und Behandlung von Sepsis: Geisinger Health System will es mit ihrer Unified Data Architecture möglich machen, lebensbedrohliche Infektionen zu verhindern oder sie früh zu identifizieren.

Das ist aber bei weitem nicht die einzige Veränderung im Gesundheitssystem, die durch Big Data erfolgen kann. Big Data gibt den Pharma-Unternehmen auch die Möglichkeit, neue Insights zu generieren, die die Entwicklung von neuen Arzneimitteln beschleunigen und verbessern. Die Analyse von umfassenden Patientendaten, die während der Arzt- oder Krankenhausbesuche in Echtzeit gesammelt wurden, bietet die Möglichkeit, Krankheiten, Behandlungsmuster und klinische Ergebnisse in einer unkontrollierten, realen Welt besser zu verstehen als in den kontrollierten medizinischen Studien.

Der Begriff “Big Data” erhält auch eine neue Dimension, wenn von der Genomsequenzierung die Rede ist. Bis zum Jahr 2025 könnten zwischen 100 Millionen und 2 Milliarden menschliche Genome sequenziert worden sein. Allein um die Ergebnisse der Sequenzierung zu speichern, werden 2-40 Exabyte (1 Exabyte gleicht einer Milliarde Gigabytes) benötigt. Im Vergleich: Es wird erwartet, dass YouTube im Jahr 2025 ein Speichervolumen von 1-2 Exabytes und Twitter von (sofern es bis dahin noch existiert) lediglich 1-17 Petabytes (1 Petabyte = 1 Millione Gigabytes) benötigen wird.

Der künstlich intelligente Arzt

Um aus solch einer Menge an Daten relevante Erkenntnisse zu gewinnen, bedarf es immer intelligenterer Algorithmen. Bereits das Jahr 2015 war von einer beispiellosen Dynamik auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence/AI) gekennzeichnet, und im Jahr 2016 fanden mehrere für die Medizin und das Gesundheitssystem relevante Entwicklungen statt.

IBM Watson ist längst mehr als ein Programm, das 2011 in der Lage war Menschen in Jeopardy zu schlagen. Aktuell beschäftigt sich Watson eher mit Themen wie Genomik und Krebsdiagnostik. Ab Januar 2017 bekommen die IBM-Mitarbeiter in den USA die Möglichkeit, Watson-Technologie zu verwenden, um die wirksamsten Krebsmedikamente und klinische Studien für ihre spezifischen Karzinome zu finden. Bereits 2016 wurde Watson an der University of North Carolina School of Medicine getestet, indem es 1.000 Krebsdiagnosen analysiert hat. In 99% der Fälle hat es die gleichen Therapien vorgeschlagen, die auch von den menschlichen Onkologen empfohlen wurden. Zusätzlich hat Watson in 30% der Fälle zusätzliche Behandlungsoptionen identifiziert, die von den Ärzten übersehen wurden. Mit weiteren Daten, wie den Resultaten der Genomsequenzierung, Ergebnissen von klinischen Studien etc., ist zu erwarten, dass die Behandlungsempfehlungen von Watson im Vergleich zu den von menschlichen Ärzten in der nahen Zukunft deutlich besser werden.

IBM’s Breakthrough: Watson May Help Beat Cancer

Auch Google DeepMind, das für besondere Aufmerksamkeit dadurch gesorgt hat, dass es Anfang des Jahres den Weltmeister in Go, dem 3.000 Jahre alten chinesischen Brettspiel, besiegen konnte, hat zwar weniger bekannte, dafür aber nicht weniger spektakuläre Erfolge im medizinischen Bereich gefeiert. Google stellte vor kurzem eine Anwendung von DeepMind vor, die eine durch Diabetes verursachte Blindheit ebenso zuverlässig identifiziert, wie dies Augenärzten gelingt.

DeepMind Health – Moorfields Eye Hospital London Collaboration

In der nahen Zukunft ist davon auszugehen, dass die Anwendung der Künstlichen Intelligenz bei der Diagnose und bei der Behandlungsempfehlung zu einer deutlichen Verbesserung der Behandlungsergebnisse führen wird. Bis 2020 sollen chronische Krankheiten wie Diabetes oder Krebs dank Künstlicher Intelligenz innerhalb von Minuten diagnostiziert und somit schnell behandelt werden können.

Bis 2020 sollen chronische Krankheiten wie Diabetes oder Krebs dank Künstlicher Intelligenz innerhalb von Minuten diagnostiziert und somit schnell behandelt werden können.

Diagnose und Therapieempfehlung ist allerdings nicht die einzige mögliche Anwendung der Künstlichen Intelligenz (AI) in Medizin und dem Gesundheitssystem. Startups und etablierte Player setzen AI in vielen Bereichen des Gesundheitssektors ein: in der Evaluation und Verbesserung der psychischen Gesundheit, in der Forschung und Entwicklung neuer Medikamente, im Management von Krankenhäuser und Notaufnahmen, in der Genomik und in der Vorsorge.

AI Startups in Healthcare

Quelle: CB Insights

Bis 2021 wird eine jährliche Wachstumsrate von 42% erwartet. Hervorragende Patientenergebnisse, reduzierte Behandlungskosten und die Beseitigung unnötiger Krankenhausprozeduren durch einfachere Abläufe und patientenorientierte Behandlungspläne sind die Hauptgründe für die schnelle Verbreitung und das sukzessive Wachstum des AI-Marktes im Gesundheitswesen.

Diese Entwicklung wird mittelfristig einen großen Einfluss auf die für die Ausübung des Arztberufes notwendigen Fähigkeiten haben. Die aktuell wichtigsten Aufgaben des Arztes – die Diagnostik und Behandlungsempfehlung – werden schon in der nahen Zukunft deutlich zuverlässiger von Algorithmen erfüllt werden können. Sicherlich wird das grundlegende Verständnis der Krankheitsbilder und Therapien für einen Arzt weiterhin notwendig sein – allerdings nicht um eine Diagnose zu stellen, sondern vielmehr um sie dem Patienten verständlich zu erklären. Die Rolle des Arztes wird also mehr die eines menschlichen Begleiters und Beraters, weniger hingegen die eines Medizinfachmanns sein.

Kann Blockchain für Transparenz und Sicherheit von medizinischen Daten sorgen?

All die oben beschriebenen Entwicklungen erfordern das Generieren, Sammeln und Auswerten großer Mengen von Daten. Das bringt zwar enorme Chancen mit sich, ist allerdings nicht ganz risikofrei. Bereits 2014 waren 43% der gestohlenen Daten medizinische Daten. Die Gesundheitsbranche ist auch die, die das größte Wachstum im Datendiebstahl seit 2010 verzeichnet.

Dies führt zu einer wachsenden Bedeutung des digitalen Vertrauens. Dieses Vertrauen ist essentiell für die Weiterentwicklung der personalisierten Medizin und für eine stärkere Partizipation der Menschen in der Vorsorge und Therapie. Eine prädestinierte Lösung für die Automatisierung dieses Vertrauens ist die Blockchain-Technologie, die längst nicht mehr nur im Finanzsektor für Umwälzungen sorgt. Seit 2016 werden die elektronischen Patientendaten in Estland bereits mithilfe der Blockchain-Technologie gesichert. Diese Technologie würde den Patienten eine bisher nicht existierende Möglichkeit einräumen: die Einsicht in alle verfügbaren eigenen medizinischen Daten sowie die Entscheidung darüber, wer unter welchen Bedingungen Zugriff auf diese Daten erhalten darf.

Die folgende Grafik zeigt eine mögliche Anwendung von Blockchain in unterschiedlichen Phasen der Interaktion zwischen Patienten und Gesundheitssystem.

Illustrative Healthcare Blockchain Ecosystem

Quelle: Deloitte

Noch mehr Personalisierung dank 3D Druck

Ein weiterer sich im Gesundheitsbereich abzeichnender Trend, der zur Humanisierung der Branche durch neue Technologie führt, ist der 3D Druck. Auch er ermöglicht eine noch größere Anpassung an die speziellen Bedürfnisse des einzelnen Patienten. Aktuell gehören zu den häufigsten Anwendungen 3D-gedruckte Prothesen und medizinische Geräte wie Zahnimplantate und Hörgeräte. Die breite Verfügbarkeit von 3D-Druckern könnte eine tragfähige Lösung für weltweit Millionen von Menschen darstellen, die ohne Gliedmaßen leben müssen. Alleine in Deutschland wird die Zahl der Amputationen pro Jahr auf 60.000 bis 100.000 geschätzt. Die Kosten einer Prothese liegen zwischen €6.000 und €60.000 und werden auch in Deutschland, einem Land mit vergleichsweise guter Gesundheitsversorgung, nicht immer von den Krankenkassen übernommen. Zudem dauert es in der Regel Wochen und Monate, bis der Patient seine Prothese erhält. Dank immer günstigerer 3D Drucker kann eine maßgeschneiderte Prothese binnen weniger Stunden hergestellt werden und nur noch wenige hundert Euro kosten.

Dank immer günstigerer 3D Drucker kann eine maßgeschneiderte Prothese binnen weniger Stunden hergestellt werden und nur noch wenige hundert Euro kosten.

An Affordable 3D-Printed Arm

Open-Source-Initiativen wie The Enable Community Foundation erlauben es jedem, der über einen Zugang zum 3D-Drucker verfügt, eine Handprothese zu erstellen und anzupassen. Die Kosten dieser Prothese betragen lediglich ca. 50 US-$.

Neue 3D-Scanning- und Body-Modeling-Technologien von Unternehmen wie Body Labs ermöglichen es, Gliedmaßen zu scannen, um die Passform und das Aussehen der Prothesen an die jeweiligen Patienten möglichst gut anzupassen.

3d body scanning

Zu einem echten Game Changer im 3D-Druck-Bereich wird aber in Zukunft der Druck menschlichen Gewebes werden: gedruckte Leber, Herzen, Haut oder Augen aber auch die Generierung der kleinsten funktionellen Einheiten von Gewebe, die zur Herstellung von großen Geweben und Organen führen können. Diese können als chirurgische Transplantate verwendet werden, um beschädigte Gewebe und Organe zu reparieren oder zu ersetzen. So kann das Problem gelöst werden, dass die Zahl der Organspender nicht groß genug ist.

Bereits dieses Jahr haben chinesische Forscher mit 3D Druck Blutgefäße hergestellt.

Blood vessel 3D bioprinting

CRISPR - Gen-Kopierer für lebende Zellen

Bereits im Vorjahr hat CRISPR die Fachwelt in helle Aufregung versetzt. CRISPR ermöglicht das gezielte editieren von DNA-Strängen in lebenden Zellen. Genetisch bedingte Krankheiten könnten sich damit eliminieren lassen, indem die schadhaften Bestandteile der DNA überschrieben werden.

There has never been a more powerful biological tool, or one with more potential to both improve the world and endanger it. The New Yorker

In 2016 wurde dies erstmalig an einem Menschen getestet. Die Einsatzmöglichkeiten und Potenziale sind kaum zu überschätzen: von der Veränderung der Proteine in Zellen, der Entwicklung von Medikamenten zur Behandlung von Krebs bis hin zu Designer-Babies – das Spektrum des Einflusses dieser Technologie entwickelt sich mit einer enormen Dynamik und hat eine Reihe von ethischen Fragen aufgeworfen. Experten zufolge wird dies „alles für immer verändern“ und könnte vielleicht sogar eingesetzt werden, um den Alterungsprozess zu stoppen oder rückgängig zu machen.

How CRISPR lets us edit our DNA | Jennifer Doudna

Fazit: Diagnostik und Behandlung in eigenen vier Wänden - neue Incentivierungsmodelle für die Gesundheitsbranche

Wearables, Ingestibles und Implantables, Big Data, Künstliche Intelligenz, 3D-Druck und CRISPR – all diese Technologien, unterstützt durch Telemedizin, werden für eine große Disruption des Gesundheitssystems sorgen. Mit portablen Röntgenscannern, Bluttest-Kits, Sensoren am und im Körper können Diagnostik und Versorgung, die bisher nur im Krankenhaus gewährleistet werden konnte, nun auch dort erfolgen, wo sich der Patient gerade befindet: zu Hause, im Büro, auf Reisen.

Daniel Kraft: „Ihr Arzt wird zur App.“

Diese Entwicklungen müssen mittelfristig zu veränderten Geschäftsmodellen vieler Akteure in der Gesundheitsbranche führen. Krankenhäuser werden aktuell u.a. nach der Anzahl von stationär behandelten Personen oder nach der Anzahl durchgeführter Operationen vergütet. In Zukunft müssen Vergütungsmodelle etabliert werden, die genau das Gegenteil belohnen. Mit anderen Worten: Die Vergütung müsste sich daran orientieren, wie viele Menschen vor einem Krankenhausaufenthalt oder vor einer Operation bewahrt wurden, weil die Krankheiten rechtzeitig antizipiert und präventive Lösungen angewendet werden konnten.

Verändern wird sich somit aller Voraussicht nach auch die Art der Beschäftigung im Gesundheitsbereich. Es ist zu erwarten, dass 2019 infolge dieser Entwicklungen gut 40% der Arbeitskräfte freiberuflich arbeiten werden. Mit der Entwicklung der Telemedizin werden auch die geografischen Barrieren verschwinden, da die meisten Arztbesuche dann virtuell erfolgen können.

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