Q&A: Die Bedeutung effektiven Datenmanagements für die Gesundheit der Bevölkerung

Prof. Mahmood Adil, Medical Director bei Public Health Scotland und Leiter für klinische Daten & Digitales am Royal College of Physicians of Edinburgh, tritt auf dem HIMSS & Health 2.0 European Digital Event (7.-11. September 2020) als Speaker auf. Vorab erzählt er im Interview über den derzeitigen Stand bei Bevölkerungs-Gesundheitsdaten – und wie sich diese ins Gesundheitssystem integrieren lassen.

HITN: Können Sie für unsere Leser zunächst den Begriff „Population Health Management“, Bevölkerungsgesundheitsmanagement, definieren?

Adil: Nimmt man den NHS (Großbritannien) als Beispiel, so waren 1948 die meisten gesundheitlichen Probleme akute Beschwerden, zudem episodische Erkrankungen, so dass man meist entweder aus chirurgischen oder akuten medizinischen Gründen ins Krankenhaus eingeliefert wurde.

Ein schneller Vergleich mit dem Jahr 2020: über 25 Prozent unserer Bevölkerung haben chronische Krankheiten. Das ist fast ein Viertel der Bevölkerung. Bevölkerungsgesundheitsmanagement meint das Verständnis der Gesundheitsbedürfnisse der Bevölkerung durch Big Data und die Bereitstellung evidenzbasierter, datengestützter Interventionen, um die gewünschten Gesundheitsergebnisse für Teilgruppen der Bevölkerung mit ähnlichen Bedürfnissen und nicht nur für die Einzelpersonen zu erreichen.

Professor Mahmood Adil  ist ausgewiesener Experte für die Nutzung umfassender nationaler Gesundheitsdaten sowie für digitale und IT-bezogene Fähigkeiten für die Entwicklung angewandter Gesundheitskonzepte und zur Verbesserung der klinischen Ergebnisse und Bereitstellung effektiver Gesundheitsdienste für Patienten und die Bevölkerung in Schottland und weltweit. 

Im September hält er auf dem HIMSS & Health 2.0 European Digital Event einen Vortrag zum Thema „From Data to Action: Population Health Management“.

Zum Beispiel der Umgang mit chronischen Krankheiten in der älteren Bevölkerung. Mit den Mitteln, die uns zur Verfügung stehen, haben wir keine andere Wahl, als uns für ein bevölkerungsbezogenes Gesundheitsmanagement zu entscheiden, und das bedeutet, dass man die Daten nutzen muss, um das Risikoprofil der Bevölkerung zu erstellen und dann einen bevölkerungsbezogenen Interventionsplan zu erstellen, um die Ergebnisse zu verbessern.

Einige Studien zeigen, dass Führungskräfte im Gesundheitswesen Funktionen für Analyse- und Pflegekoordination in ihre Lösungen für das Gesundheitsmanagement der Bevölkerung integrieren möchten. Was sind umsetzbare Möglichkeiten, um dies in Zukunft zu verbessern und ein effektives Bevölkerungsdatenmanagement sicherzustellen?

Adil: Bevölkerungsgesundheitsmanagement hat einige Dimensionen. Wenn wir also über umsetzbare Wege sprechen, müssen wir diese Dimensionen sehr klar verstehen. Eine Dimension ist die Notwendigkeit, über Big Data nachzudenken, da dies bedeutet, dass wir verstehen müssen, welche Art von Daten wir sammeln und analysieren können, wenn wir die Bevölkerung analysieren möchten. Die andere Dimension ist die Implementierung von KI und maschinellem Lernen, um sie in angewandte Intelligenz umzuwandeln.

Im Laufe der Jahre haben wir eine Menge Daten und eine große Vielfalt dieser Daten gesammelt. Wenn jemand nach umsetzbaren Möglichkeiten zur Optimierung der Prozesse suchen will, müssen wir prüfen, welche Kapazitäten und Fähigkeiten wir im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz haben, um Fachleuten, politischen Entscheidungsträgern, Patienten und der breiten Öffentlichkeit angewandte Informationen zur Verfügung zu stellen.

Der andere Faktor ist Big Data. KI kann zwar Diagnosen stellen, welche Art von Problemen die Bevölkerung hat und welche Bedürfnisse im Gesundheitswesen existieren, hat jedoch auch keine Lösung parat. Die Lösung muss von den Führungskräften kommen und auch digitale Lösungen umfassen.

Heutzutage können etwa Mobiltelefone als digitale Interventionsinstrumente verwendet werden. Wir müssen uns sehr innovativ damit auseinandersetzen, wie wir weitere digitale Technologien bestmöglich nutzen können, um die Ergebnisse der Gesundheitsanalyse der Bevölkerung noch weiter zu verbessern.

Schließlich müssen wir uns auch im Vorfeld engagieren, indem wir das Augenmerk auf Prävention richten. Ist ein Patient bereits Patient geworden, ist es aus meiner Sicht meistens schon zu spät. Arbeit man im Unterschied dazu am Bevölkerungsgesundheitsmanagement, lässt sich feststellen, welcher Teil der Bevölkerung hohe Risiken aufweist, zum Beispiel Fettleibigkeit bei Kindern, denn es gibt über 400 Millionen fettleibige Kinder auf der Welt. Wir können uns auch überlegen, wie wir im Vorfeld am besten mit ihnen zusammenarbeiten können, damit sie in ihrem späteren Leben nicht an Krankheiten wie Diabetes erkranken, und falls doch, damit sie Instrumente haben, damit richtig umzugehen und zusätzliche Komplikationen weitestgehend zu vermeiden. 

HITN: Wie kann der Datenaustausch das Gesundheitsmanagement der Bevölkerung verbessern?

Adil: Es gibt drei Hauptgruppen von Faktoren, die die Gesundheitsergebnisse verbessern können. Zunächst einmal ein gutes Gesundheitswesen, wie in vielen anderen Ländern in Europa und Amerika. Die Gesundheitsdienste können jedoch nur zu 25 Prozent zur Verbesserung der Gesundheitsergebnisse beitragen.

Vielfach wird geglaubt, dass ein Land, dass die besten Krankenhäuser hat, auch die beste Bevölkerungsgesundheit vorweisen kann, dies ist jedoch nicht der Fall. Ein gutes Beispiel ist Amerika. Das Land hat viele der besten Krankenhäuser der Welt, aber die gesundheitlichen Ergebnisse der Bevölkerung sind nicht besonders gut.

Der andere große Faktor ist der Lebensstil, d.h. Raucherquote, Alkoholkonsum und die körperliche Aktivität innerhalb einer Bevölkerung. Wenn wir nicht in der Lage sind, mit Problemen des Lebensstils umzugehen, sind selbst die weltbesten Krankenhäuser nicht in der Lage, die Gesundheitsergebnisse zu verbessern.

Im Großen und Ganzen spielen der Lebensstil zu 30 Prozent, die Gesundheitsdienste zu 25 Prozent und allgemeinere Gesundheitsfaktoren zu 40 Prozent eine Rolle bei der Verbesserung der Gesundheitsergebnisse. Dies sind Faktoren, die wir in der Vergangenheit ignoriert haben, die wir aber in der Zukunft nicht mehr ignorieren können.

Weitere Determinanten sind von zentraler Bedeutung, wie Einkommen, Beschäftigung, Bildung, Wohnverhältnisse und Kriminalität. Es wird oft übersehen, dass diese in direktem Zusammenhang mit der Gesundheit stehen. Ein Beispiel ist COVID-19. Wenn Sie sich die Ergebnisse der Pandemie ansehen, werden Patienten mit der besten Versorgung in dieselben Krankenhäuser eingeliefert, aber die Ergebnisse der Patienten aus benachteiligten Gebieten weisen eine viel höhere Sterblichkeit auf.

Wir müssen somit gleichzeitig vorhandene Gesundheitsdienste, den Lebensstil und allgemeinere Determinanten der Gesundheit berücksichtigen. Aus diesem Grund sollten wir damit beginnen, Daten aus allen diesen drei Bereichen zu sammeln.

Ein weiterer Aspekt ist die sekundäre Verwendung von Daten und der Austausch von Daten zu Lebensstilfaktoren. Es ist wichtig, die Menschen zu ermutigen, ihre Gesundheitsdaten für Forschungs- und Innovationszwecke weiterzugeben.

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Um das vollständige Interview im englischen Original zu lesen, klicken Sie bitte HIER.

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Dies ist eine Übersetzung eines Artikels von Sara Mageit, erschienen auf der englischsprachigen Version von Healthcare IT News.

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