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mHealth-Anwendungen für chronisch Kranke - Trends, Entwicklungen, Technologien
von: Mario A. Pfannstiel, Felix Holl, Walter J. Swoboda
Springer Gabler, 2020
ISBN: 9783658291334 , 328 Seiten
Format: PDF, Online Lesen
Kopierschutz: Wasserzeichen
Preis: 54,99 EUR
eBook anfordern 
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