Digital Health ist ein dynamischer Bereich der medizinischen Wissenschaft, der Technologie nutzt, um die Gesundheitsversorgung zu transformieren.
Es verbindet fortschrittliche Technologien wie Künstliche Intelligenz, Telemedizin und Datenanalyse mit der traditionellen Medizin, um Behandlungswege zu verbessern und Patientenbetreuung zu optimieren.
Diese Integration bietet neue Möglichkeiten für Prävention, Diagnose und Therapie. Indem Digital Health auf innovative Tools und Methoden setzt, wird die Effizienz erhöht und die Patientensicherheit gestärkt.
Definition von Digital Health
Digital Health umfasst den gezielten Einsatz von Informationstechnologien wie Telemedizin, elektronischen Patientenakten und Big Data, um die Qualität und Effizienz in der medizinischen Versorgung und Patientenbetreuung zu steigern.
Dieses Feld zielt darauf ab, Versorgungsfehler zu reduzieren, die Kosteneffizienz zu verbessern und die Transparenz im Gesundheitswesen zu erhöhen.
Mithilfe von Datenanalyse werden aus umfangreichen Datensätzen praxisrelevante Erkenntnisse extrahiert, die zur Optimierung von Behandlungsprozessen beitragen.
Digitale Netzwerke unterstützen diese Ziele durch die Förderung einer verbesserten Koordination und Kommunikation zwischen den verschiedenen Akteuren im Gesundheitssystem.
Beispiele: Digitale Technologien im Gesundheitsbereich
Unsere Tabelle, zeigt die verschiedene Technologien im Bereich Digital Health aufzeigt, ihre Anwendungen beschreibt und spezifische Tools oder Plattformen sowie deren Nutzen auflistet:
| Technologie | Anwendung in der Praxis | Beispiele für Tools/Plattformen | Nutzen |
|---|---|---|---|
| Telemedizin | Online-Konsultationen und Fernüberwachung | Amwell, Teladoc | Verbesserte Zugänglichkeit der medizinischen Versorgung, Effizienz in der Betreuung |
| Künstliche Intelligenz (KI) | Diagnoseunterstützung, Patientendatenanalyse | IBM Watson Health, Google DeepMind Health | Genauere Diagnosen, personalisierte Behandlungspläne |
| Virtual Reality (VR) | Schmerzmanagement und Rehabilitation | Oculus Rift, HTC Vive | Verbesserte Behandlungserfolge, innovative Therapieansätze |
| Wearables | Überwachung der Gesundheitsdaten | Fitbit, Apple Watch | Präventive Gesundheitsüberwachung, Echtzeit-Datenfeedback |
| Robotik | Assistenz bei chirurgischen Eingriffen | Da Vinci Surgical System, Mako Robotic-Arm | Präzisere Eingriffe, verkürzte Erholungszeiten |
| Augmented Reality (AR) | Ausbildung und operative Planung | Microsoft HoloLens, Magic Leap | Erweiterte Visualisierung für komplexe medizinische Verfahren |
| Big Data Analytik | Datengetriebene Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen | Tableau, Health Catalyst | Besseres Verständnis von Krankheitsmustern, Optimierung der Gesundheitsdienste |
Historischer Rückblick
Das Gesundheitswesen hat lange bei der Digitalisierung hinterhergehinkt, fokussiert auf die Digitalisierung bestehender Prozesse zur Verbesserung der Datenkonsistenz.
Die digitale Transformation und speziell die Coronakrise haben die Rolle von Digital Health verstärkt und Implementierungsbarrieren schnell beseitigt.
Entwicklungen in Robotik und KI bieten neue Möglichkeiten und haben dazu geführt, dass der Begriff eHealth zunehmend durch Digital Health ersetzt wird.
Anwendung und Beispiele
Digital Health bietet zahlreiche innovative Anwendungsbeispiele:
- Telemedizin: Online-Plattformen ermöglichen Arztkonsultationen aus der Ferne und Telemonitoring überwacht lebenswichtige Funktionen.
- Elektronische Patientenakte: Zentralisierte Speicherung von Patientendaten wie Anamnese und Medikationen.
- Robotik: Einsatz in der Unterstützung von Ärzten bei minimalinvasiven Eingriffen.
- Künstliche Intelligenz: Automatische Auswertung von Bildmaterial zur Erkennung von Anomalien.
- Augmented Reality: Nutzung als Assistenzsystem für Ärzte oder Lernwerkzeug für Patienten.
- Virtual Reality: Anwendung in der Rehabilitation, beispielsweise bei Herzinfarktpatienten.
Kritik und Probleme
Die Digitalisierung im Gesundheitswesen bringt nicht nur Chancen, sondern auch Herausforderungen mit sich. Datenschutz, IT-Sicherheit und die Gewährleistung der Datensouveränität stehen angesichts der Sensibilität gesundheitsbezogener Daten im Vordergrund.
Die Schaffung von Vertrauen und Akzeptanz, digitale Ethik und die Bereitstellung einer geeigneten digitalen Infrastruktur sind ebenso kritische Aspekte.
Es wird auch auf die Grenzen der Technisierung hingewiesen, insbesondere in Bezug auf die Bedeutung sozialer Interaktionen und personengebundenen Erfahrungswissens, das in der Gesundheitsversorgung oft eine zentrale Rolle spielt.
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Quellenangaben und weiterführende Literatur:
- Agarwal, R., Gao, G., DesRoches, C., & Jha, A. (2010). Research Commentary – The Digital Transformation of Healthcare: Current Status and the Road Ahead. Information Systems Research, 21(4), 796–809.
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- Pérez Sust, P., Solans, O., Fajardo, J. C., Medina Peralta, M., Rodenas, P., Gabaldà, J., Garcia Eroles, L., Comella, A., Velasco Muñoz, C., Sallent Ribes, J., Roma Monfa, R., & Piera-Jimenez, J. (2020). Turning the Crisis into an Opportunity: Digital Health Strategies Deployed During the COVID-19 Outbreak. JMIR Public Health Surveill, 6(2), e19106.
- Hess, T., Legner, C., Esswein, W., Maaß, W., Matt, C., Österle, H., Schlieter, H., Richter, P., & Zarnekow, R. (2014). Digital Life as a Topic of Business and Information Systems Engineering? Business & Information Systems Engineering, 6(4), 247–253.
- Rivas, H., & Wac, K. (2018). Digital Health. Springer, Cham.
- Huchler, N. (2017). Grenzen der Digitalisierung von Arbeit – Die Nicht-Digitalisierbarkeit und Notwendigkeit impliziten Erfahrungswissens und informellen Handelns. Z. Arb. Wiss., 71, 215–223.
- Böhle, F. et al. (2011). Subjektivierendes Arbeitshandeln – „Nice to have“ oder ein gesellschaftskritischer Blick auf „das Andere“ der Verwertung? AIS-Studien, 4(2), 16–26.
