Gesundheitswesen 2017; 79(12): 1080-1092
DOI: 10.1055/s-0043-122233
Stellungnahme
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Digitale Gesundheitsanwendungen – Rahmenbedingungen zur Nutzung in Versorgung, Strukturentwicklung und Wissenschaft – Positionspapier der AG Digital Health des DNVF

Position Paper of The AG Digital Health DNVF on Digital Health Applications: Framework Conditions For Use in Health Care, Structural Development and Science
Horst Christian Vollmar
Institut für Allgemeinmedizin, Universitatsklinikum Jena, Jena
Abteilung für Allgemeinmedizin, Ruhr-Universität Bochum
,
Ursula Kramer
Healthon e. V., Initiative Präventionspartner c/o sanawork Gesundheitskommunikation, Freiburg
,
Hardy Müller
WINEG | Wissenschaftliches Institut der TK für Nutzen und Effizienz im Gesundheitswesen, Aktionsbündnis Patientensicherheit e.V., Hamburg
,
Maria Griemmert
Institut für Geschichte, Theorie und Ethik der Medizin, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
,
Guido Noelle
Gevko GmbH, Geschäftsführung, Bonn
,
Matthias Schrappe
Innere Medizin, Universität Köln, Köln
› Author Affiliations
Further Information

Publication History

Publication Date:
29 December 2017 (online)

Zusammenfassung

Der Begriff Digital Health (digitale Gesundheitsanwendungen) ist zurzeit der umfassendste und schließt alle Informations- und Kommunikationstechnologien aus dem Gesundheitsbereich mit ein, inkl. E-Health, Mobile Health, Telemedizin, Big Data, Gesundheits-Apps und anderen. Digital Health kann als ein Paradebeispiel für den Einsatz des Konzeptes und der Methodik der Versorgungsforschung gelten, wo es um das Zusammenspiel von komplexen Interventionen und komplexem Kontext geht. Das Positionspapier betrachtet 1) Digital Health als Gegenstand der Versorgungsforschung und 2) Digital Health als methodische und wissenschaftsethische Herausforderung für die Versorgungsforschung. Der häufig postulierte Nutzen, der von Digital Health-Interventionen erwartet wird, sollte durch gute Studien nachweisbar sein. Erste systematische Evaluationen von Apps zur „Behandlungsunterstützung“ liefern teilweise Ergebnisse, die eher auf einen Schaden, denn auf einen Nutzen hinweisen. Die Forderung eines Nachweises von Nutzen bzw. Risiken gilt erst recht für Big Data-gestützte Interventionen, die Entscheidungsprozesse im Behandlungsablauf unter Zuhilfenahme von Künstlicher Intelligenz unterstützen. Natürlich ist es aus Sicht der Versorgungsforschung anstrebenswert, möglichst an dem durch Digital Health verfügbaren Datenzugang zu partizipieren und „Big Data“ zu nutzen. Es besteht allerdings die Gefahr, dass es durch eine unkritische Anwendung von Digital Health und Big Data zu einer Rückkehr zum linearen, naturwissenschaftlich-biomedizinischen Forschungsverständnis kommt, der bestenfalls komplizierte Verhältnisse unter der Annahme multivariater Modelle akzeptiert und komplexe Sachverhalte nicht zur Kenntnis nimmt. Es geht für die Versorgungsforschung nicht nur darum, wissenschaftsethischen Anforderungen zu genügen, indem statt unnötiger Forschung („reducing waste“) bessere Forschung gemacht wird, sondern vor allem darum, die gesellschaftlichen Konsequenzen (Systemebene) der wissenschaftlichen Analyse und Evaluation zu antizipieren. Dies birgt für die Versorgungsforschung die anspruchsvolle, gleichseitig aber attraktive Option, sich über die Kompetenz, eine solche Diskussion zu initiieren und zu führen, als reifes und verantwortungsvolles Wissenschaftsgebiet zu präsentieren.

Abstract

The term “digital health” is currently the most comprehensive term that includes all information and communication technologies in healthcare, including e-health, mobile health, telemedicine, big data, health apps and others. Digital health can be seen as a good example of the use of the concept and methodology of health services research in the interaction between complex interventions and complex contexts. The position paper deals with 1) digital health as the subject of health services research; 2) digital health as a methodological and ethical challenge for health services research. The often-postulated benefits of digital health interventions should be demonstrated with good studies. First systematic evaluations of apps for “treatment support” show that risks are higher than benefits. The need for a rigorous proof applies even more to big data-assisted interventions that support decision-making in the treatment process with the support of artificial intelligence. Of course, from the point of view of health services research, it is worth participating as much as possible in data access available through digital health and “big data”. However, there is the risk that a noncritical application of digital health and big data will lead to a return to a linear understanding of biomedical research, which, at best, accepts complex conditions assuming multivariate models but does not take complex facts into account. It is not just a matter of scientific ethical requirements in health services care research, for instance, better research instead of unnecessary research (“reducing waste”), but it is primarily a matter of anticipating the social consequences (system level) of scientific analysis and evaluation. This is both a challenge and an attractive option for health services research to present itself as a mature and responsible scientific discipline.