Realitätsnahe, digitale Kommunikation und Interaktion zwischen Arzt und Patienten

Der soziale Kontakt zwischen Arzt, medizinischem und pflegerischem Personal und Patienten ist bei telemedizinischer Behandlung stark eingeschränkt. Dafür müssen spezielle Methoden gefunden werden, die die fehlenden Kommunikationsmöglichkeiten kompensieren bzw. ersetzen können. Das beinhaltet sowohl die Inaugenscheinnahme des Patienten durch den Arzt als auch das Vertrauen, das der Patient dem nur virtuell anwesenden Arzt entgegenbringt.

Die bereits von vielen Ärzten durchgeführte Videosprechstunde kann um die Messung von Vitaldaten erweitert werden, so dass ein umfassenderes Bild des Gesundheitszustandes des Patienten entsteht. Neue Messverfahren und KI-Methoden zur Auswertung der Daten können hier zusätzliche Möglichkeiten schaffen, beispielsweise Trends und Anomalien frühzeitig zu erkennen.

Integration von Telemedizin und AAL

In AAL-Systemen werden umfangreiche Daten erhoben, die den Gesundheitszustand des Patienten und seine Entwicklung beschreiben könnten. Diese Daten werden momentan nicht für die medizinische Versorgung genutzt. Ziel ist es, die Potentiale dieser  Datenbestände zu erschließen.

Dafür gilt es, eine Reihe von Herausforderungen zu bewältigen. Die Datenquellen sind heterogen strukturiert sowie organisatorisch und informationstechnisch getrennt aus der jeweiligen akteurs-spezifischen Perspektive gestaltet und weisen damit keine den anderen Akteuren übergreifend verständliche Struktur und Semantik auf.

Ärzte stehen vor der Herausforderung, extrem umfangreiche Datenbestände des Patienten zu sichten und die medizinisch relevanten Informationen zu extrahieren und zu bewerten. Ohne eine intelligente Vorverarbeitung der Daten kann das nicht geleistet werden.

Die Forschungs- und Entwicklungsarbeit beinhaltet daher insbesondere auch, telemedizinische Lösungen für die stationäre und häusliche Pflege zu entwickeln und zu implementieren. Dieser Ansatz ergänzt das Konzept des „Ambient Assisted Living“ (AAL) um telemedizinische Komponenten. Beispielsweise können Vitaldaten automatisiert vorverarbeitet und bei Bedarf, z.B. bei Erkennung von Anomalien oder in Vorbereitung einer Videosprechstunde, an den behandelnden Arzt übermittelt werden.

Beherrschung der Datenflut

Der Einsatz von IT zur Erfassung des Gesundheitszustandes eines Patienten birgt angesichts stetig wachsender Datenmengen, zunehmender Komplexität und allen damit verbundenen Chancen und Risiken eine enorme Aufgabe für unser Gesundheitswesen. Im Zuge der Anamnese von Patienten stehen Ärzte vor der Herausforderung, umfangreiche Datenbestände zur Krankengeschichte des Patienten aus unterschiedlichen, analogen und digitalen Quellen zu sichten und die medizinisch relevanten Informationen zu extrahieren und zu bewerten.

Für diese Aufgaben sind digitale, intelligente Assistenzsysteme wünschenswert, die umfangreiche Datenbestände analysieren, vorverarbeiten und die Recherche anforderungsgerecht unterstützen können. Demzufolge sind mit Agilität, Effizienz und vor allem auch Datensicherheit und -schutz nur einige der Kriterien benannt, an denen sich die Netzwerkpartner in Forschungs- und Pilotprojekten orientieren werden.