Artikel aus dem Handelsblatt Journal HEALTH vom 07.11.2023
Das heutige Gesundheitssystem erzeugt bislang nicht die benötigten Daten, um ganzheitlich und präzise zu erkennen, ob eine Behandlung erfolgreich war. Woran liegt das? Die Perspektiven der Behandler und Patient:innen unterscheiden sich, da die klinischen Daten wie Laborwerte, Liegedauer, Komplikations- und Revisionsraten sowie andere Parameter wie die Nutzung von Heil- und Hilfsmitteln nicht immer das Empfinden der Patient:innen widerspiegeln.
Eine standardisierte und systematische Erfassung der Lebensqualität der Patient:innen vor, nach und während der Behandlung erfolgt nur rudimentär und ist bislang noch nicht abrechnungsrelevant. Dabei bringen PROMS immense Vorteile aufgrund der neuen Datenlage aus Patientensicht, da das individuelle Befinden der Patient:innen nach der Behandlung verfolgt werden kann und auch kommende Behandlungen dementsprechend angepasst werden können.
PROMs sind gemäß Definition der FDA (Food and Drug Administration) „jeder Bericht über den Gesundheitszustand eines Patienten, der direkt vom Patienten stammt, ohne Interpretation der Reaktion des Patienten durch einen Arzt oder eine andere Person“ (FDA, 2009). Sie sind also die Einschätzungen der Patient:innnen über den eigenen Gesundheitszustand. Diese müssen messbar und vergleichbar sein, so dass evidenzbasierte Datenauswertungen möglich sind.
Der Überbegriff ‚PRO’ (Patient-Reported Outcome) bezeichnet dabei Informationen über den Gesundheitszustand, die von den Patienten und Patientinnen selbst berichtet werden, ‚PRE‘ (Patient-Reported Experience) sind dabei die patientenberichteten Erfahrungen mit der Gesundheitsversorgung.
PRO und Künstliche Intelligenz
In der Vergangenheit wurden meist analoge Fragebögen genutzt, um die Fragen zum Befinden zu beantworten. Zudem entwickelten die verschiedenen Disziplinen unabhängig voneinander Fragebögen, um weitgehend generische Konzepte wie etwa die gesundheitsbezogene Lebensqualität, die Depressivität, Schmerzen oder Schlafqualität zu messen.
Fragebögen, die dieselben Inhalte, aber unterschiedliche Fragen mit unterschiedlichen Antwortmöglichkeiten zulassen, sind nur schwer vergleichbar. Dies gilt auch für Übersetzungen, die semantisch nicht immer eindeutig sind. Um die Patientensicht auch in KI-Systeme zu integrieren, benötigt es aber große Datenmengen in Form von digitalen PROs, die für alle Patientengruppen repräsentativ sein sollten.
PROMs-Fragebogen
Es gibt bereits viele unterschiedliche, meist wissenschaftlich evaluierte Fragebögen wie etwa:
- Patient Reported Outcomes Information System (PROMIS)
- BREAST-Q
- Oswestry Disability Index (ODI)
- Roland-Morris Disability Questionnaire (RMQ),
- Brief Pain Inventory-Pain Interference Domain (BPI
- EuroQol Research Foundation (EQ-5D)
- qualitätsadjustierte Lebensjahre (QALY)
Für die inhaltliche Koordination sehen sich internationale Organisationen wie z. B. das International Consortium for Health Outcomes Measurement(ICHOM) zuständig. Die technische Umsetzung nach den FAIRPrinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), in denen z. B. Fragen und Antworten eindeutige Identifikatoren in einer eindeutigen internationalen Fachsprache zugeordnet bekommen, werden dort jedoch nicht spezifiziert.
Die Interoperabilität dieser verschiedenen PROs bietet enorme Potenziale: Durch die Verwendung internationaler IT-Standards können Datenpräzision und Datenqualität erzeugt werden, die dann wiederum die Analysen verbessern. Vorgaben der Projektträger und Ministerien bzgl. der Interoperabilität sollten gefordert werden. Sobald die Daten in einer qualitativ hochwertigen Form vorliegen und mit internationalen Standards annotiert werden (z. B. LOINC, SNOMED; ICD-10), können Algorithmen und künstlichen Intelligenz (KI) sowie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung angewendet werden. Zudem sind die Antworten zwischen verschiedenen Softwareanbietern austauschbar und es bedarf keiner zeitaufwändigen und bürokratischen Doppelerfassung. Meist wird den Patient:innen ein Tablet gereicht oder Antworten können via App übermittelt werden.
Hierdurch kann nicht nur eine Verzerrung (bias) der erhobenen Daten verringert werden, sondern (künstliche) Daten können auch in großen Mengen für KI-Anwendungen generiert werden.
Interoperabilität
Es gibt mehrere Ebenen der Interoperabilität – die technische, syntaktische, semantische und organisatorische Die syntaktische Interoperabilität stellt sicher, dass Daten in einem einheitlichen Format zwischen den Systemen übermittelt werden können. Dies geschieht, indem die gleichen Programmiersprachen und Schnittstellen genutzt werden. Der internationale Standard „Fast Healthcare Interoperability Resources“ (FHIR) ist dabei in Deutschland, Europa und in vielen anderen Ländern normativ. FHIR wurde von der Standardisierungsorganisation Health Level 7 ins Leben gerufen und weitet sich von der mobilen Anwendung zunehmend auf den Forschungssektor aus. FHIR-Lösungen bestehen aus einer Reihe von modularen Komponenten (FHIR-Ressourcen).
Neben standardisierten Datenformaten, also Programmiersprachen und Austauschformaten, ist zudem die semantische Interoperabilität notwendig, die das Vokabular und die Terminologien betrifft, um medizinische Konzepte eindeutig zu bezeichnen. Hierfür werden bei PROs derzeit LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Codes) Fragen genutzt. Auch die Einheiten sind wichtig, da oft sogenannte Scores ermittelt werden und messbare Entitäten abgefragt werden. Dafür nutzt man die vom BfArM bereitgestellten UCUM-Einheiten. Diese Unified Code for Units of Measure sind auf SI-basierte, speziell für das Gesundheitswesen entwickelte Maßeinheitenkonzepte, die als ISO-Standard bereitstehen. Warum gibt es spezielle Maßeinheiten? Die Physiker unter uns wissen, dass eine „Mäuseeinheit“ oder „mmHG“ keine korrekten physikalischen Einheiten sind, im medizinischen Bereich aber durchaus genutzt werden.
Ausblick
In Deutschland gibt es bisher weder eine nationale Strategie noch Vorgaben hinsichtlich der Erhebung und der technischen Implementierung von PROs. Leider werden auch immer noch medizinische Projekte gefördert, die keine IT-Standards nutzen. Das wäre die Aufgabe der Bundesregierung und der Wissenschaftler, nicht zuletzt vor dem Hintergrund des kommenden European Health Data Space (EHDS).
