4. Ordentliche Sitzung 08/2022

Thema

Ergebnis

KIM

• KIM mit standardisiertem Protokoll, aber proprietären Definitionen der zu übertragenden Datenobjekte

• Jedes Datenobjekt von einer anderen Organisation definiert

• Es fehlt ein "Rahmen" für die DEfinition der Objekte - "SW Hersteller müssen anfangen sich an Standards zu halten" (Zitat Admir Kulin)

• Notwendig: Einheitliches Datenmodell als "Baukasten" für die Datenobjekte wäre sinnvoll

  • --> notwendig wäre eine vereinheitlichung der Datenobjekte die über KIM ausgetauscht werden sollen (Anmerkung: Die Objekte sind noch gar nicht oder nur teilweise definiert bis dato)

  • im Zuge dessen benötigt man einheitliche Testverfahren zur Sicherstellung eines interoperablen Datentransfers durch die verschiedensten SW Hersteller

• KIM hat Potenzial zur "Prozessdisruption" --> daher ist es notwendig, die Anwender abzuholen und über die Vorteile aufzuklären und sie mitzunehmen

Foto des Flipcharts

Seltene Erkrankungen

1. Es gibt bereits Akteure, die Daten haben (in CSV etc.). Aber sie wissen nicht, an wen sie sich damit wenden sollen.

2. Es gibt derzeit zwei Lager: Wissenschaft und Technik à FHIR benötigt aber trotzdem eine medizinische Perspektive. Dies ist für Prozesswissen unumgänglich, um den Standard sinnvoll zu machen.

3. Selbst wenn Standards existieren, werden sie von Person zu Person anders interpretiert (bspw. Laborwerte).

• Der Kontext muss verstanden werden: Lücke zwischen Software und Krankheit schließen à Prozesse sind kaum beschrieben

• Akteure und Transaktion muss definiert werden, damit Sender und Empfänger immer klar sind

• FHIR Begriffe wie Ressource oder Observation sind zu komplex für den Anwender

• Spezifikation muss anwenderfreundlich geschrieben werden

• als Techniker/ITler bewegt man sich zwischen Medizin und Wirtschaft

• keine gute Formalisierung von Wissen in der Medizin

• Ein menschlicher Experte muss Daten interpretieren (hier müssen verschiedene Blickwinkel eingenommen werden)

• Falls es einen IOP-Standard gibt, denkt dann der niedergelassene Arzt wie der Arzt im Klinikum? Eher nicht.

Kardiologie

Infografik aus dem AK zum Kreislauf des Patienten Herzinsuffizienz 

• Kreislauf ist bisher Wunschvorstellung

• Ein Problem: Terminstellenversorgungsgesetz Jeder bekommt schnell einen Termin, aber Informationsrückfluss zwischen Ärzten ist gestört

• Patient ist deshalb gefühlt an den Arzt gebunden

• Lösung: ein guter Informationsrückfluss durch eine entsprechende Aufbereitung der Diagnose für den anderen Arzt

• Z.B. durch ein entsprechendes Tool, dass diese Aufbereitung vornimmt

Aufbereitungsproblem Usecase: Radiologe – Hausarzt

• Hausarzt bekommt radiologischen Befund

• Bild in DICOM, aber häufig fehlt eine Beschreibung der Diagnose

• Hausarzt ohne radiologischen Kenntnisse kann dadurch keine Diagnose an den Patienten geben

• Problem, da Standards generell da sind (DICOM) und genutzt werden

weitere Problemstellungen

• Strukturierte und standardisierte Daten in ePA

• Durch neues Gesetz soll MIO die Visualisierung übernehmen

• MIO ist aber Datenprofil, PVS Hersteller übernehmen Pateintendokumentation

• ePA muss übersichtlich sein und keine Anreicherung von PDFs (ist in USA gescheitert) Ärztedashboard gibt schnellen Überblick zu den entsprechenden Dokumenten, KIS System, etc. und damit eine Plattformlösung

• Problem der Übersichtlichkeit der Daten geht beim Arzt los. Ein reiner Freitext in der ePA ist schwierig

• Lösung: je standardisierter/terminologischer die Daten abgebildet sind, desto besser

• Problem: Nicht alle Informationen sind in „Codes“ abbildbar, sodass ein gewisser Freitext notwendig ist.  

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DiGA/ Medizingeräte

DiGA

• fehlende Kommunikation zwischen ePA - DiGA - Gesundheitsapps,

• strenge Standardisierungsanforderungen an DiGAs, fast keine Anforderungen an Apps

• brauchen einen Standardbaukasten für DiGAS und ein Forum für Interop Themen der DiGAs

• Beispiel Diabetes Akte - orientiert sich semantisch am DMP

• Der Versicherte dokumentiert bisher in der ePA wenig und es werden auch keine semantischen Vorgeben gemacht

Medizingeräte/ GDT

• etwa 500-1000 Geräte nutzen GDT, ist der kleinste Standard der QMS Familie

• Im Ausland wird IEEE stark genutzt - Gerätehersteller haben häufig geringes Interesse an Standards da Produkte über Serviceleistungen finanziert werden und die MDR Produktänderungen erschwert

Forschungsdaten

Was bedeutet secondary use?

• Aktuell:

  • Daten werden an Krankenkassen übermittelt → anschließend Black Box, was mit den Daten passiert

  • Weitergabe der Daten von den Krankenkassen an Pharma oder andere Industrie-Stakeholder

  • Zusätzlich werden Daten an KBV/ZI übermittelt

• Zukünftig:

  • Transparenz darüber schaffen, welche Daten, wohin übermittelt werden und was dann mit den Daten passiert

Welche aktuellen Problemstellungen gibt es?

• Dokumentation der Daten erfolgt nahezu ausschließlich zu Abrechnungszwecken → keine medizinische Dokumentation

• Es müssen zusätzliche Daten erhoben werden, damit diese weiter genutzt werden können

• Datenqualität ist nicht gegeben und muss verbessert werden

  • Daten im Primary Use müssen strukturiert aufgenommen werden, damit man diese im Secondary Use nutzen kann

Wie könnten Lösungsansätze aussehen?

• User Experience muss gestärkt werden → es müssen insentives geschaffen werden

• Transparenz schaffen, was mit den Daten passiert