Sammeln, sichern und analysieren: Der optimale Umgang mit einer immensen Flut von Daten stellt die Gesundheitsversorgung in Zeiten bekannter Volkskrankheiten sowie neuartiger Infektionswellen vor große Herausforderungen. Worauf es insbesondere ankommt, ist eine digitale Strategie für das Management medizinischer Daten. Dabei gilt es nicht zuletzt, eine Lösung zu finden, wie sich Datensilos für eine reibungslose, vernetzte Zusammenarbeit von Systemen in der Gesundheitsversorgung erschließen lassen. Ein Überblick verdeutlicht das enorme Potenzial einer interoperablen Datenplattform.

Die medizinische Versorgung vollzieht einen Paradigmenwechsel. Gerade in den Segmenten Medizintechnik und Gerätemedizin müssen sich Neuanschaffungen vor dem Kauf in einer intensiven Kosten-Nutzen-Analyse bewähren. Die Folge: Laut dem Bundesverband Medizintechnologie (BVMed) ist damit zu rechnen, dass einige Anbieter von Medtech-Lösungen angesichts des Wandels von Geschäfts-, Innovations- und Kooperationsmodellen aus dem Wettbewerb ausscheiden werden.

Aufseiten der verbleibenden Unternehmen zeichnet sich demnach eine Konsolidierung ab, die vor allem die Marktchancen von Komplettlösungsanbietern verbessert. Im Kontext der fortschreitenden digitalen Transformation der Medtech-Branche bedeutet dies konkret: Medizinische Innovationen mit integrierten datengetriebenen Lösungen erweisen sich zusehends als Wettbewerbsvorteil für ihre Hersteller. Dabei bildet Interoperabilität einen entscheidenden Schlüssel, um die reine Geräteperformance um jenen Mehrwert zu ergänzen, der die Zukunftsfähigkeit vorausschauender Medtech-Innovatoren bestimmt.

Smarte Konzepte im Angesicht der Datenflut. Dass die Datenmenge auch weiterhin deutlich zunimmt, ist Gegenstand zahlreicher Prognosen. Beispielsweise geht das IDC White Paper Data Age 2025 von einem Anstieg von derzeit 33 auf rund 175 Zettabytes in den kommenden sechs Jahren aus. Gesundheitsdaten stechen aus der Masse mit einem hohen exponentiellen Wachstum hervor, das ihren Anteil an der gesamten Datenmenge bis 2025 auf zehn Prozent anwachsen lassen wird. Ein Großteil dieser Daten stammt aus Wearables, der Genomik und diagnostischen Bildgebungsverfahren.

Die Radiologie bildet schon heute ein Musterbeispiel dafür, dass medizinische Daten aufgrund ihrer schieren Masse nicht ohne intelligente Datentechnologie analysiert und verwaltet werden können. Parallel zeichnet sich ab, dass moderne intelligente Datentechnologien exponentiell immer präziser und zuverlässiger arbeiten, je größer die Menge an Informationen ist, die ihnen zugeführt wird. Damit unterscheiden sie sich signifikant von der menschlichen Arbeitskapazität, die erfahrungsgemäß mit zunehmender Auslastung zu unpräzisen und fehleranfälligen Entscheidungen neigt.

Drei Grundpfeiler benennt die Capgemini-Studie »Intelligente Technologien« aus dem Jahr 2019 als Voraussetzung für das Gelingen der Digitalisierung: den Aufbau interdisziplinärer Teams, die Einstellung erfahrener Experten und eine bessere Datenvernetzung sowie -analyse. Übertragen auf die speziellen Anforderungen der Medtech-Branche kommt hinzu, dass Big Data nicht nur den Umgang mit unglaublich großen Mengen an Daten voraussetzt, sondern auch die Verfügbarkeit von normalisierten Daten, sogenannte Healthy Data. Darauf gilt es, das Datenmanagement abzustimmen – idealerweise mithilfe einer Lösung, die die Orchestrierung von Big Data mit dem Patientenwohl und den ökonomischen Zielen der beteiligten Unternehmen vereinbart.

Strategisches Datenmanagement ohne Silos. Die Überlegung ist simpel, aber zwingend: Ohne Entwicklung und Implementierung einer umfassenden Strategie für das Management von medizinischen Daten können Medtech-Unternehmen keinen agilen Digitalisierungsprozess anstoßen. Dabei kommt dem Aufbrechen existierender Datensilos eine entscheidende Bedeutung zu. Informationen müssen sich zwischen sämtlichen eingebundenen Quellen transferieren lassen. Das beinhaltet moderne Systeme und Geräte ebenso wie bereits etablierte.

Insbesondere kommt es darauf an, dass die eingesetzten Softwarewerkzeuge Interoperabilität gewährleisten und die gängigen Standards und Profile (IHE, HL7, FHIR, DICOM, etc.) möglichst lückenlos unterstützen. Hinzu kommt die Weiterentwicklung zukunftsweisender KI-Anwendungen, die Ärzte und medizinisches Fachpersonal mit ihrer Schnelligkeit und Präzision gezielt unterstützen. Es gilt der Grundsatz: Der Erfolg von KI und maschinellem Lernen (ML) steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten.

Datenplattform mit Branchenfokus. Um das geschilderte Anforderungsprofil zu erfüllen, bedarf es einer skalierbaren Lösung, die einen agilen Funktionsumfang für das Management der Daten sicherstellt und zugleich tiefgreifende Analyseoptionen bietet. InterSystems IRIS for Health ist eine solche umfassende Datenplattform, die die Entwicklung, Bereitstellung und Wartung echtzeitbasierter, datenintensiver Anwendungen und Services in der Medizintechnik erleichtert und beschleunigt. Auf diese Weise unterstützt die Lösung Unternehmen dabei, innovative Dienstleistungen und Technologien unter Einsatz von KI und Big Data bereitzustellen, neue Erlösquellen zu generieren und die Interaktion zwischen Arzt und Patient zu verbessern. Zudem bewährt sich die Lösung im Einsatz als Best Practice in puncto Interoperabilität und Multi-Modell-Datenbank. Beide Elemente werden von Industrieanalysten gemeinhin als zentrale Bausteine für die Bewältigung heterogener Datenströme betrachtet.

Zukunftsfähiges Modell für Healthcare 4.0. Die Gesundheitsversorgung ist und bleibt ein Zweig mit besonders engem Bezug zum Menschen und seinen drängendsten Bedürfnissen. Um aus der anhaltenden Flut wertvoller Daten, die an den Schnittstellen der Gerätemedizin im Patienteneinsatz gewonnen werden, optimale Analysen und Entscheidungshilfen zu generieren, wird ein entsprechend leistungsfähiges strategisches Datenmanagement benötigt. Hier sind die Entscheider in Medtech-Unternehmen gefragt: Wenn sie frühzeitig auf die Vorteile eines interoperablen Konzepts setzen, das Datensilos aufbricht, erhalten ihre Firmen einen praktikablen Ansatz, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und die eigene Wertschöpfung anzukurbeln. Das kommt nicht zuletzt dem Gesundheitssystem insgesamt zugute in Form patientenfreundlicher Diagnose- und Therapiemodelle, die sich für Ärzte und Kliniken wirtschaftlich umsetzen lassen.

Jochen Scharafin,
InterSystems

Illustration: © Visual Generation/shutterstock.com

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Jochen Scharafin, InterSystems

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