mHealth-Anwendungen für chronisch Kranke - Trends, Entwicklungen, Technologien

von: Mario A. Pfannstiel, Felix Holl, Walter J. Swoboda

Springer Gabler, 2020

ISBN: 9783658291334

Sprache: Deutsch

328 Seiten, Download: 6692 KB

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mHealth-Anwendungen für chronisch Kranke - Trends, Entwicklungen, Technologien

Kapitelübersicht
Kurzinformation
Inhaltsverzeichnis
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Fragen zu eBooks?

	Vorwort	5
	Inhaltsverzeichnis	8
	1 mHealth-Systeme in der Medizin – Ein neuer Standard?	12
	1.1 Eine neue Technologie	12
	1.2 Chancen und Risiken	13
	1.3 Datenebenen	14
	1.4 mHealth und Datenzentrierung	15
	1.5 Prozesseinbindung	16
	1.6 Evaluation von mHealth-Systemen	17
	1.6.1 Leitfrage 1: Werden Prozesse optimiert?	17
	1.6.2 Leitfrage 2: Welche Elemente werden in die Evaluation einbezogen?	17
	1.6.3 Leitfrage 3: Welche Qualitäten werden erfüllt?	18
	1.6.4 Leitfrage 4: Welche Indikatoren werden gemessen und wie?	18
	1.6.5 Leitfrage 5: Wie ist die wirtschaftliche Relevanz?	19
	1.7 Schlussbetrachtung	19
	Literatur	20
	2 Chancen durch die Digitalisierung des Gesundheitswesens in Deutschland	21
	2.1 Unterscheidung eHealth und mHealth	21
	2.2 Der deutsche Gesundheitsmarkt	22
	2.3 Stand der Digitalisierung	22
	2.4 mHealth-Geschäftsmodelle	23
	2.4.1 Motivation von Gründern und Innovatoren	23
	2.4.2 Strategien der Projekte und Unternehmen	23
	2.4.3 Einsatzgebiete und Zielgruppen	25
	2.5 Erfahrungen mit mHealth-Modellen	26
	2.5.1 Chancen und Risiken	26
	2.5.2 Herausforderungen der Beteiligten	28
	2.5.3 Exemplarische Funktionen	29
	2.5.4 Erzielbare Effekte	30
	2.5.5 Erfolgsfaktoren	30
	2.6 Einschätzung der aktuellen Situation	32
	2.7 Schlussbetrachtung	33
	Literatur	34
	3 Ökonomische Aspekte von mHealth-Anwendungen	36
	3.1 Einleitung	36
	3.2 Ökonomische Betrachtung der Digitalisierung im Gesundheitswesen	37
	3.2.1 Informationsangebot und -nachfrage	37
	3.2.2 Veränderungen in der Kommunikationsqualität	40
	3.3 Externe Kommunikation	42
	3.3.1 Value-Added Services im Gesundheitswesen	42
	3.3.2 Erreichbarkeit und Gestaltung des Informationsangebots in value-added services	44
	3.3.3 Rechtliche und ethische Dimensionen	45
	3.4 Interne und interaktive Kommunikation	46
	3.4.1 Kommunikation im Behandlungsprozess	46
	3.4.2 Der Patient als Produzer	48
	3.4.3 Kompetenzen der Akteure	49
	3.5 Schlussbetrachtung	50
	Literatur	51
	4 Arzt-Patienten-App mit Alarmierungsfunktion	54
	4.1 Einleitung	54
	4.2 Zielsetzung	55
	4.3 Kommunikation zwischen Arzt und Patient	56
	4.4 Lösungsansatz	57
	4.5 Qualitätssicherung in der Anamnese und in der Therapie	60
	4.6 Anwendungsvorteile	62
	4.6.1 Die „Sprache“ des Patienten und des Arztes	62
	4.6.2 Visualisierung von Patientendaten im Arzt-Trend-Diagramm	63
	4.6.3 Technikzugang	63
	4.6.4 Qualitätssicherungstool im medizinischen Bereich	64
	4.7 Anwendungsbarrieren	64
	4.7.1 Überwachung der Therapie	65
	4.7.2 Motivation des Patienten	65
	4.7.3 Motivation des behandelnden Arztes	65
	4.7.4 Bezahlung der App	66
	4.8 Datensicherheit	66
	4.9 Best-Practice-Beispiele einer mobilen Arzt-Patienten-App mit Tagebuchfunktion	67
	4.10 Schlussbetrachtung	67
	Literatur	69
	5 Digitale Anamnese für optimale Patientenkenntnis – die Idana App in der Versorgung und Prävention von Kreuzschmerzen	71
	5.1 Einleitung	71
	5.2 „Ein Kreuz mit dem Kreuz“ – nicht-spezifischer Kreuzschmerz als Herausforderung für Patienten, Ärzte und das Gesundheitswesen	72
	5.2.1 „Nicht-spezifischer Kreuzschmerz“ im Profil: Klassifikation, Epidemiologie und Prognose	73
	5.2.2 Red Flags, Yellow Flags, Blue Flags – wie den Ursachen von Kreuzschmerzen auf die Schliche kommen?	74
	5.2.3 Die Rolle der Anamnese für die weitere Therapie	76
	5.3 Case Study: Kreuzschmerzpatienten mit Idana anamnestizieren	78
	5.3.1 Idana WebApp	78
	5.3.2 Der Idana-Fragebogen „Rückenschmerz“	79
	5.4 Anforderungen von Anamnese-Apps in der Diagnostik	84
	5.4.1 Anforderungen von Patientenseite	85
	5.4.2 Anforderungen von Behandlerseite	86
	5.5 Schlussbetrachtungen: Potenziale von WebApps in der Diagnostik und Therapie von chronischen Erkrankungen	87
	Literatur	90
	6 KI-gestütztes Wundmanagement	94
	6.1 Das disruptive Potenzial von mHealth-Anwendungen im Wundmanagement	94
	6.2 Die Digitalisierung des Wundmanagements	96
	6.2.1 Medizinischer Hintergrund	96
	6.2.2 Digitales Wundmanagement: eine Frage der Standardisierung und Modellierung	97
	6.2.2.1 Digitale Workflow-Standards	98
	6.2.2.2 Digitale Wundanalyse	99
	6.3 Überblick über mHealth KI-Plattformen	102
	6.3.1 Bekannte Deep-Learning-Architekturen	103
	6.4 mHealth-KI-Plattformen und Trainingsstrategien	104
	6.4.1 Deep Learning mHealth- Anwendung in der Praxis – Wundererkennung mittels künstlicher Intelligenz mit einem iOS-Smartphone	105
	6.5 Schlussbetrachtung	107
	Literatur	108
	7 Die bwHealthApp: Eine Plattform und Infrastruktur zum dauerhaften dezentralen individuellen Patientenmonitoring für die personalisierte Medizin	113
	7.1 Einleitung	113
	7.2 Datengetriebene Medizin	115
	7.3 Medizinische Anwendungen	116
	7.4 Wearables für die Medizin	117
	7.5 Konzept der bwHealthApp	120
	7.5.1 Anwendungsfall Onkologie	121
	7.5.2 Use Case Szenarien	122
	7.5.3 Systemeigenschaften und Anforderungen	123
	7.5.4 Systemarchitektur	124
	7.5.5 Funktionalitäten des Systems	126
	7.5.6 Flexibilität des Konzepts	127
	7.6 Integration von medizinischen Abläufen und IT	128
	7.6.1 Erarbeitung klinischer Nutzungskonzepte	128
	7.6.2 Technische Nutzungskonzepte	130
	7.7 Offene Fragen und Ausblick	131
	7.7.1 Governance, Zulassung und ELSI	131
	7.7.2 Evaluation der dezentralen Dauerüberwachung	132
	7.7.3 Integrierte Datennutzung und Entscheidungsunterstützung	133
	7.8 Schlussbetrachtung	133
	Literatur	134
	8 Digitale Lösungen für die Versorgung von Herzinsuffizienzpatienten	140
	8.1 Einführung	140
	8.1.1 Herausforderungen der Herzinsuffizienz	141
	8.1.2 Herzinsuffizienz im deutschen Gesundheitssystem	142
	8.1.3 Begriffsbestimmung – eHealth, Telemedizin, mHealth	144
	8.2 Digitale Lösungen in der Versorgung von HI Patienten – 2 Beispiele	144
	8.2.1 EHeR?versorgt in Rheinland-Pfalz	145
	8.2.2 PASSION-HF	148
	8.3 Potenziale digitaler Lösungen für die Versorgung von Menschen mit HI	149
	8.3.1 Zugang zu Gesundheitsdienstleistungen – Unabhängigkeit von Ort und Zeit	150
	8.3.2 Unterstützung der Kommunikation und der Datenanalyse	150
	8.3.3 Stärkung der Rolle des Patienten	152
	8.3.4 Akzeptanz	153
	8.4 Schlussbetrachtung und Ausblick	154
	Literatur	155
	9 Die Rolle personalisierter mHealth-Anwendungen zur Risikoreduktion der Alzheimererkrankung	161
	9.1 Einleitung	161
	9.2 Prävalenz der AK	162
	9.3 Das Konzept des Alzheimer-Krankheitskontinuums	162
	9.4 Patientenzentrierte Vorgehensweise	164
	9.5 Personalisierte Medizin und Alzheimer-Krankheit	165
	9.5.1 Ad 1): digitaler Biomarker	166
	9.5.2 Ad 2): Smartphone als Datenträger für personenbezogene Daten	168
	9.6 Benutzung von Smartphones in Deutschland	169
	9.7 Interventionsstudien zur mHealth-unterstützten Reduzierung des Risikos von AK:	169
	9.8 Zukünftige Entwicklungen	172
	9.9 Herausforderungen	173
	9.9.1 Ansatz der personalisierten Medizin	173
	9.9.2 mHealth-Anwendungen	174
	9.10 Schlussbetrachtung	175
	Literatur	175
	10 Gesundheits-Apps in der hausarztbasierten Versorgung – Empirische Befunde zur Perspektive von Allgemeinmedizinern und Patienten	180
	10.1 Einleitung	180
	10.2 Bisherige empirische Befunde	181
	10.3 Erkenntnisinteresse und Methodik	183
	10.4 Ergebnisse	184
	10.4.1 Stichprobe	184
	10.4.2 Bewertung und Einsatzpotenziale	185
	10.4.3 Nutzung und eigene Erfahrungen	187
	10.4.4 Hausärztliche Rolle und Kompetenzeinschätzung	189
	10.4.5 Optimierungsvorschläge	190
	10.5 Diskussion	192
	10.5.1 Zusammenfassung und Befunde anderer Studien	192
	10.5.2 Stärken und Schwächen	194
	10.6 Schlussbetrachtung	195
	Literatur	196
	11 Gesundheits-Apps zur verbesserten Versorgung von Patienten nach Nierentransplantation	198
	11.1 Einleitung	198
	11.2 Schwierigkeiten im Alltag von Patienten nach Nierentransplantation	199
	11.3 Apps im Gesundheitswesen – die andere Seite der Medaille	200
	11.4 Das MACCS Projekt und medworx.io GmbH	204
	11.5 DACE und die Healthcare Collaboration Platform comjoodoc	207
	11.6 Schlussbetrachtung	211
	Literatur	212
	12 Mobile Health und digitale Biomarker: Daten als „neues Blut“ für die P4-Medizin bei Parkinson und Epilepsie	215
	12.1 Einleitung	215
	12.2 Digitale Biomarker: Daten als „neues Blut“ der Datenverarbeitung für eine P4-Medizin und 4D-Gesundheitsforschung	217
	12.2.1 Definition	217
	12.2.2 Bedeutung von digitalen Biomarkern für die Versorgung chronisch Kranker: P4-Medizin und 4D Gesundheitsforschung	220
	12.3 Fallbeispiel EPItect: Erkennung epileptischer Anfälle mithilfe von digitalen Biomarkern	222
	12.3.1 Hintergrund	222
	12.3.2 Bedarf	223
	12.3.3 Technologische Umsetzung	224
	12.4 Fallbeispiel PCompanion: Personalisierte Versorgung von Parkinson-Patienten	227
	12.4.1 Hintergrund	227
	12.4.2 Bedarf	228
	12.4.3 Umsetzung	229
	12.5 Schlussbetrachtung	232
	Literatur	233
	13 Die Bedeutung eines standardisierten EEG Formats für die Versorgung von Epilepsiepatienten und für die Anwendung in mobilen Applikationen	236
	13.1 Einleitung	236
	13.2 EEG in der Neurologie – Indikation und Bedeutung	237
	13.3 Problemstellung	238
	13.4 Standardisierte Datenformate	241
	13.4.1 ACNS TS1 (ASTM E1467)	241
	13.4.2 HL7 V2.6	242
	13.4.3 Neuere HL7 Standards: HL7 V3 und FHIR	243
	13.4.4 EDF and EDF+	244
	13.4.5 DICOM Waveforms	245
	13.4.5.1 Datenmodell der DICOM Waveforms	246
	13.4.5.2 Metadaten und Datenspeicherung mit DICOM Waveforms	247
	13.4.5.3 Erweiterung für EEG	248
	13.5 Vorteile für den Patienten	248
	13.6 Schlussbetrachtung	249
	Literatur	249
	14 Gebrauchstauglichkeit, Akzeptanz und Nutzungserlebnis von mHealth-Anwendungen	253
	14.1 Einleitung	253
	14.2 Begriffsklärung	254
	14.2.1 Grundlagen	254
	14.2.2 Beziehungen und Relevanz	255
	14.3 Menschzentrierte Entwicklungsprozesse	256
	14.3.1 Grundlagen und Prinzipien	256
	14.3.2 Methoden und Vorgehensmodelle	258
	14.4 Fallbeispiel TaBeL	260
	14.4.1 Hintergrund	260
	14.4.2 Vorgehensweise und Ergebnisse	261
	14.5 Forschungsbedarf	266
	14.5.1 Inclusive Design	266
	14.5.2 Patienten als Menschen	267
	14.6 Schlussbetrachtung	267
	Literatur	268
	15 Verbesserung der ganzheitlichen Gesundheit mittels mHealth und Coaching	271
	15.1 Motivation	271
	15.2 Zielsetzung	274
	15.3 Gesundheits-Apps	275
	15.4 proVITALcoach als mHealth-Lösung	277
	15.5 Die proVITALcoach Software wird nach und nach in den wichtigen Hauptsprachen angeboten, sodass ein weltumfassender Vertrieb möglich wird. Initial werden die Sprachen Deutsch und Englisch unterstützt, wodurch alleine der Großteil von potentiellen Kund	282
	15.6 Schlussbetrachtung	285
	Literatur	286
	16 Qualitätsbewertung von gesundheitsbezogenen Apps	288
	16.1 Einsatz von Apps im Gesundheitswesen – Apps als digitale Helfer	288
	16.1.1 Einsatzmöglichkeiten und Potenziale im Gesundheitswesen	289
	16.1.2 Marktsituation	291
	16.2 Qualitätsbewertung von Apps	293
	16.2.1 Apps als Medizinprodukte?!	294
	16.2.2 Initiativen zur Qualitätsbewertung von gesundheitsbezogenen Apps	296
	16.2.3 Status der Qualitätsbewertung von Apps	297
	16.3 Implikationen für Praxis und Wissenschaft	300
	16.3.1 Förderung der digitalen Gesundheitskompetenz	300
	16.3.2 Entwicklung fachübergreifender Qualitätskriterien	301
	16.3.3 Innovationsförderung und verbindliche Marktzugangsregeln	302
	16.3.4 Anwendung pragmatischer Evaluationsdesigns	303
	16.4 Schlussbetrachtung: Apps im Gesundheitswesen jetzt und in Zukunft	304
	Literatur	306
	17 Digitale Zukunft – Der steinige Weg der Informationssicherheit	310
	17.1 Einleitung	310
	17.2 Begriffserklärungen	311
	17.2.1 mHealth	311
	17.2.2 Informationssicherheit	311
	17.2.3 Datenschutz	311
	17.3 Anwendungsgebiet mHealth	312
	17.4 Aktuelle Herausforderungen der digitalen Transformation	313
	17.5 Aktuelle Herausforderungen	313
	17.6 Lösungsansätze	315
	17.7 Schlussbetrachtung	317
	Literatur	318
	Stichwortverzeichnis	319

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