Weiterentwicklung
der eHealthStrategie
Studie im Auftrag desBundesministeriums
für Gesundheit
AbschlussfassungWeiterentwicklung
der eHealthStrategie
Studie im Auftrag desBundesministeriums
für Gesundheit
Abschlussfassung

Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis ........................................................................................................................... 1
Abkürzungsverzeichnis ................................................................................................................... 3
Abbildungsverzeichnis ...................................................................................................................11
Tabellenverzeichnis ....................................................................................................................... 13
1

Management Summary ......................................................................................................... 15

2

Einführung, Zielsetzung und Vorgehensweise .....................................................................22
2.1 Ausgangsituation der Studie ..........................................................................................22
2.2 Zielsetzung der Studie ....................................................................................................22
2.3 Studienaufbau .................................................................................................................22
2.4 Validierungsformate .......................................................................................................23

3

Bestandsaufnahme zur Ausgangslage von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen .. 25
3.1 Definitorisch-methodische Grundlagen des Bereichs eHealth ..................................... 25
3.1.1

Taxonomie und Definitionen von Anwendungsfeldern und -arten.................. 25

3.1.2

Kurzdarstellung relevanter Akteure.................................................................. 30

3.1.3

Medizinisch-technische Literaturanalyse zum Themenfeld eHealth ............... 33

3.1.4

Darstellung innovativer eHealth-Projektbeispiele ............................................46

3.2 Definitorisch-methodische Grundlagen von Big Data im Gesundheitswesen ............. 53
3.2.1

Definition und Anwendungsfelder ..................................................................... 53

3.2.2

Kurzdarstellung relevanter Akteure...................................................................62

3.2.3

Medizinisch-technische Literaturanalyse zum Themenfeld „Big Data im
Gesundheitswesen“.............................................................................................66

3.2.4

Darstellung innovativer Big Data-Projektbeispiele ........................................... 77

3.3 Bestandsaufnahme ausgewählter Aspekte ................................................................... 84
3.3.1

Zentrale Trends und Zusammenfassung wesentlicher Chancen und Risiken 84

3.3.2

Zugang von eHealth und Big Data zum Ersten Gesundheitsmarkt .................. 93

3.3.3

Aktivitäten ausgewählter nationaler Key-Stakeholder des Ersten
Gesundheitsmarktes .......................................................................................... 98

3.3.4

Bestandsaufnahme des normativen Rahmens und Vollzugs .......................... 107

3.3.5

Potentielle Verhaltensänderungen primärer Anwendergruppen ................... 118

3.3.6

Vorhandene und notwendige Infrastrukturen ................................................ 126

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1

Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit3.3.7Sicherstellung von Interoperabilität ................................................................ 132

3.3.8 Aktivitäten weiterer Ressorts und Behörden .................................................. 140
3.3.9Stand und Perspektiven der digitalen Gesundheitswirtschaft in
Deutschland ...................................................................................................... 146

3.3.10 Steckbriefe internationaler staatlicher Programme ......................................... 151
3.3.11 Zwischenfazit .................................................................................................... 162
4

Zielsetzung, Handlungsfelder und potentielle Maßnahmen einer eHealth-Strategie ...... 165
4.1 Entwicklung der strategischen Zielsetzung einer weiterentwickelten
eHealth-Strategie des BMG .......................................................................................... 165
4.2 Definition potentieller Handlungsfelder und Maßnahmen ........................................ 170
4.3 Bewertungskriterien für die Priorisierung von Handlungsfeldern undMaßnahmen .................................................................................................................. 199
4.4 Überblicksartige Darstellung der Maßnahmenbewertung ......................................... 201

5

Literaturverzeichnis ............................................................................................................. 207

6Anhang ................................................................................................................................. 223
6.1 Suchverlauf Literaturanalyse eHealth ......................................................................... 223
6.2 Suchverlauf Literaturanalyse Big Data ........................................................................ 224

7

Impressum ........................................................................................................................... 225

2

Strategy& | PwC

Studie im Auftrag des Bundesministeriums für GesundheitAbkürzungsverzeichnis
AAL
ABDA
ACK
AGnES
AIS
AMTS
AOK
AOLG
App
ärztl.
ASV
AVS
BAFIN
BAGP
BÄK
BAV
BayDSG
BBDC
BDO
BDSG
BdV
BfArM
BfDI
BGB
BgVV
BIG
BiM
BITKOM
BKK
BMAS
BMBF
BMEL
BMF
BMFSFJ
BMG
BMI
BMJV

Ambient Assisted Living
Bundesvereinigung Deutscher Apothekerverbände
Amtschefkonferenz
Arztentlastende, Gemeinde-nahe, eHealth-gestützte, SystemischeIntervention
Arztinformationssystem
Arzneimitteltherapiesicherheit
Allgemeine Ortskrankenkasse
Arbeitsgemeinschaft der Obersten Landesgesundheitsbehörden
Applikationärztliche
Ambulanten Spezialfachärztliche Versorgung
Apotheken-Verwaltungssystem
Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht
BundesArbeitsGemeinschaft der PatientInnenstellen
Bundesärztekammer
Bund für Anleger- und Verbraucherschutz
Bayerischen Datenschutzgesetzes
Berlin Big Data Center
Bundesverband der Organtransplantierten
Bundesdatenschutzgesetz
Arbeitsgemeinschaft der Verbraucherverbände, Bund der
Versicherten
Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte
Bundesbeauftragter für den Datenschutz und die Informationsfreiheit
Bürgerliches Gesetzbuch
Bundesinstitut für gesundheitlichen Verbraucherschutz undVeterinärmedizin
Berliner Institut für Gesundheitsforschung
Bundesverband Internetmedizin
Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation undneue Medien e. V.
Betriebskrankenkassen
Bundesministerium für Arbeit und Soziales
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft
Bundesministeriums für Finanzen
Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend
Bundesministerium für Gesundheit
Bundesministerium des Innern
Bundesministerium der Justiz und für Verbraucherschutz

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

3

BMVI
BMWi
BMZ
BNetzA
BPI
BSI
bspw.
BTA
BVA
BVA
BvD
BVHK
bvitg
BVMed
BWW
BZÄK
BZGA
bzw.
ca.
CAMSS
CDC
CDSS
CE
CEN
CEP
CMS
COPD
CPOE
CT
CTA
d. h.
Dale-UV
DNA
DAV
DBR
DGBMT
DGGÖ
DGTelemed
DGW
DICOM

Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
Bundesministerium für wirtschaftliche Zusammenarbeit und
Entwicklung
Bundesnetzagentur
Bundesverband der Pharmazeutischen Industrie
Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik
beispielsweise
Bayerische TelemedAllianz
Bundesverwaltungsamt
Bundesversicherungsamt
Berufsverband für Datenschutzbeauftragte
Bundesverband Herzkranke Kinder
Bundesverband Gesundheits-IT
Bundesverband Medizintechnologie e. V.
Big White Wall
Bundeszahnärztekammer
Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung
beziehungsweise
circa
Common Assessment Method for Standards and Specifications
Centers for Disease Control and Prevention
Clinical Decision Support Systems
Communautés Européennes (Europäische Gemeinschaft)Europäisches Komitee für Normung
Complex-Event-Processing
Centers for Medicare & Medicaid Services
Chronisch obstruktive Lungenerkrankung
Computerized Physician Order Entry
Computertomographie
Chirurgisch-Technischer Assistentdas heißt
Datenaustausch mit Leistungserbringern in der gesetzlichen
Unfallversicherung
Desoxyribonucleic acid
Deutscher Apothekerverband
Deutscher Behinderten Rat
Deutsche Gesellschaft für Biomedizinische Technik
Deutsche Gesellschaft für Gesundheitsökonomie
Deutsche Gesellschaft für Telemedizin
Digitale Gesundheitswirtschaft
Digital Imaging and Communications in Medicine

4
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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DIG
DIMDI
DIN
DKFZ
DKG
DKTK
DKV
Dr.
DSL
DTZ
DVT
DZD
DZHK
DZI
DZL
DZNE
eAkte
eArztbrief
ebd.
EBM
ECDC
eDialyseDoku
eDMP
eDoku
eFA
EFRE
EG
eGA
eGK
eHBA
eHealth
eHKS
EHR
EK
EKG
eKoloskopieDoku
ELGA
EMA
eNachricht
EOePa

Deutsches Institut für GesundheitsforschungDeutsches Institut für Medizinische Dokumentation und Information
Deutsches Institut für Normung e. V.
Deutsches Krebsforschungszentrum
Deutsche Krankenhausgesellschaft
Deutsches Konsortium für Translationale KrebsforschungDeutsche Krankenversicherung Aktiengesellschaft
DoktorDigital Subscriber Line, dt. Digitaler Teilnehmeranschluss
Deutsches Telemedizin Zentrum
Digitale Volumentomographie
Deutsches Zentrum für DiabetesforschungDeutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-ForschungDeutsches Zentrum für InfektionsforschungDeutsches Zentrum für LungenforschungDeutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungenelektronische Patientenakte
elektronischer Arztbrief
ebendaEinheitlicher Bewertungsmaßstab
European Centre for Disease Prevention and Control
elektronische Dokumentation zur Dialyseelektronisches Disease-Management-Programm
Dokumentation elektronische Qualitätssicherung
elektronische Fallakte
Europäischer Fonds für Regionale Entwicklung
Europäische Gemeinschaft
elektronische Gesundheitsakteelektronische Gesundheitskarte
elektronischer Heilberufsausweis
electronic Health
Dokumentation zum Hautkrebsscreening
Electronic Health Record
Ersatzkrankenkassen
Elektrokardiogramm
elektronische Dokumentation einer Koloskopie
Elektronische Gesundheitsakte (Österreich)European Medicines Agency
elektronische Nachricht
Eigenständige Organisation
elektronische Patientenakte

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5

EPA
EPHA
ePrävention
eRezept
etc.
EU
EUR
EWG
FDA
FMK
FO
Fraunhofer
FOKUS
Fraunhofer ISI
Fraunhofer SIT
GB
G-BA
GEK
gematik
ggf.
GKV
GM1
GM2
GmbH
GMK
GOÄ
GPS
GW
HÄVG
HF
HHS
HITECH
HL7
HPI
HTA
HW
HWG
I
i. d. R.
i. H. v.
IBM

Environmental Protection Agency
European Public Health Allianceelektronische Prävention
elektronisches Rezept
et cetera
Europäische Union
Euro (€)
Erweiterte Gesundheitsgüter
Food and Drug Administration
Shared Medication Record
Forschung
Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme
Fraunhofer-Institut für System- und InnovationsforschungFraunhofer Institut für Sichere Informationstechnologie
Gigabyte
Gemeinsamer Bundesausschuss
Gmünder Ersatzkasse
Gesellschaft für Telematikanwendungen der Gesundheitskarte mbH
gegebenenfalls
Gesetzliche Krankenkassen
Erster Gesundheitsmarkt
Zweiter Gesundheitsmarkt
Gesellschaft mit beschränkter Haftung
Gesundheitsministerkonferenz
Gebührenordnung für Ärzte
Global Positioning System
Gesundheitswesen
Deutsche Hausärztliche Vertragsgemeinschaft
Handlungsfeld
United States Department of Health and Human Services
Health Information Technology for Economic and Clinical Health
Health Level 7
Hasso-Plattner-Institut
Health Technology Assessment
HardwareHeilmittelwerbegesetz
Initiativein der Regelin Höhe vonInternational Business Machines Corporation

6
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ICD
IEEE
IHE
IHTSDOIKK
IKTImplem.
inc.
Infra.
insb.
IOP
IQTIG
IQWiG
ISDN
ISO
IT
IT-SiG
KBS
KBV
KBZV
KDI
KHG
KHK
KIS
KOM-LE
Koord.
KT
KV
KZBV
LÄK
Landsch.
LDSG
LDT
LE
LEOS
LOINC
LTE
LVEF

International Statistical Classification of Diseases and Related Health
Problems
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Integrating the Healthcare Enterprise (Initiative)
International Health Terminology Standards Development
Organisation
Innungskrankenkassen
Informations- und Kommunikationstechnologie
Implementierung
incorporated
Infrastruktur
insbesondere
Interoperabilität
Institut für Qualitätssicherung und Transparenz im
Gesundheitswesen
Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen
Integrated Services Digital Network (integriertes digitales
Dienstenetz)
International Organization for Standardization
Informationstechnik
IT-Sicherheitsgesetz
Deutsche Rentenversicherung Knappschaft-Bahn-See
Kassenärztliche Bundesvereinigung
Kassenzahnärztliche Bundesvereinigung
Klinische Datenintelligenz
Krankenhausfinanzierungsgesetz
Koronare Herzkrankheit
Krankenhausinformationssystem
Adressierte Kommunikation der Leistungserbringer
Koordinierung
Kostenträger
Kassenärztliche Vereinigung
Kassenzahnärztliche Bundesvereinigung
Landesärztekammer
eHealth-Landschaft
Landesdatenschutzgesetze
Labordaten-Transfer
Leistungserbringer
Leistungserbringer Online-Suite
Logical Observation Identifiers Names and CodesLong Term Evolution
Ejektionsfraktion linker Ventrikel

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7

LWL
MB
Mbit/s
MBO-Ä
MDD
MDK
MERS
MGEPA NRW

Lichtwellenleiter
Megabyte
Megabit pro Sekundeärztlichen Musterberufsordnung
Medical Device Directive
Medizinischer Dienst
Middle East Respiratory Syndrome
Ministerium für Gesundheit, Emanzipation, Pflege und Alter desLandes Nordrhein-Westfalen

mHealthMio.
MITMorbi-RSA
MPG
MPI
Mrd.
MRT
MVZ
NaMed

mobile HealthMillion
Massachusetts Institute of Technology
morbiditätsorientierter Risikostrukturausgleich
Medizinproduktegesetz
Master-Patient-Index
Milliarden
Magnetresonanztomographie
Medizinisches Versorgungszentrum
Normenausschuss Medizin des Deutschen Institutes fürNormierung e. V.
National-Scale Air Toxics Assessment
Norwegischer Verband für Arbeit und Sozialwesen
Nationales Centrum für Tumorerkrankungen Heidelberg
Notfalldatenmanagement
National Health Service
Nationaler Kompetenzbasierter Lernzielkatalog Medizin
Nordrhein-Westfalen
National Sundheds-it/National eHealth Authority
oben genannt
Object-Identifier-Dienste
National Coordinator for Health Information Technology
Operation
Patient
Picture Archiving and Communication System
Persönliche digitale Assistenten
Paul-Ehrlich-Institut
Personal Health Record
Public-Key-Infrastruktur
private Krankenversicherung
Public Relations
Produkthaftungsgesetz
Professor

NATA
NAV
NCT
NFDM
NHS
NKLM
NRW
NSI
o. g.
OID
ONC
OP
PA
PACS
PDA
PEI
PHR
PKI
PKV
PR
ProdHaftG
Prof.

8Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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PTB
PVS
PW
PwC
QES
RCT
Reg.
RKI
RL
RWD
RWE
RWI
ScaDS
SDO
SGB
SMC-B
SME
SNK
SNOMED CT
sog.
SORMAS
SPV
SQL
ST
STEMO
StGB
Strat.
SÜG
SVLGF
SVR
SW
TEMPiSTI
TIM
TIM-HF
TK
TMF
TO
TU
u. a.

Physikalisch-Technische Bundesanstalt
Praxisverwaltungssystem
Privatwirtschaft
PricewaterhouseCoopers
qualifizierte elektronische Signatur
Randomized Controlled Trial (Randomisierte kontrollierte Studie)
Regulatorik
Robert Koch-Institut
Richtlinie
Real World Data
Real World Evidence
Rheinisch-Westfälisches Institut für Wirtschaftsforschung
Scalable Data Services
Standards Developing Organization
Sozialgesetzbuch
Security Module Card Typ B
Small and Medium Enterprises
sicheres Netz der Kassenärztlichen Vereinigungen
SNOMED Clinical Terms
sogenannt
Surveillance & Outbreak Response Management Systemsoziale Pflegeversicherung
Structured Query Language
Staat
Stroke-Einsatz-Mobil
Strafgesetzbuch
Strategie
Sicherheitsüberprüfungsgesetz
Sozialversicherung für Landwirtschaft, Forsten und Gartenbau
Sachverständigenrat zur Begutachtung der Entwicklung im
Gesundheitswesen
SoftwareTelemedizinisches Projekt zur integrierten Schlaganfallversorgung
Telematikinfrastruktur
Telematik in der Intensivmedizin
Telemedical Interventional Management in Heart Failure II
Techniker Krankenkasse
Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische
Forschung
Teil einer Organisation
Technische Universität
unter anderem

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

9

UCSF
UMTS/HSPA
v. a.
VAG
VDE
VdK
VDSL
vdek
VfA
vs.
VSDM
VUD
vzbv
WHO
XML
z.B.
ZOD
ZTG
Zulass.
ZVEIThe University of California, San Francisco
Universal Mobile Telecommunications Systemvor allem
Versicherungsaufsichtsgesetz
Verband der Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik
Sozialverband VdK Deutschland e. V.
Very High Speed Digital Subscriber Line
Verband der Ersatzkassen
Verband Forschender Arzneimittelhersteller
versusVersichertenstammdatenmanagement
Verband der Universitätsklinika Deutschlands
Verbraucherzentrale Bundesverband e. V.
World Health Organization (Weltgesundheitsorganisation)
Extensible Markup Language
zum Beispiel
Zahnärzte Online Deutschland
Zentrum für Telematik und Telemedizin GmbH
ZulassungZentralverband Elektrotechnik- und Elektronikindustrie

10
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Anwendungsfelder und Wechselwirkungen von eHealth und Big Data ............. 15
Abbildung 2: Voraussetzungen für die Einführung und Verbreitung von eHealth und
Big Data ................................................................................................................. 19
Abbildung 3: Taxonomie (1. Ebene) – Darstellung und Abgrenzung von Anwendungsfeldern.............................................................................................................................. 26
Abbildung 4: Taxonomie (2. Ebene) – Darstellung und Abgrenzung von Anwendungsarten . 27
Abbildung 5: Schematische Darstellung der Interaktionsbeziehungen von Akteuren im
Rahmen der Anwendung von eHealth in der Gesundheitsversorgung .............. 31
Abbildung 6: Anzahl der Publikationen pro Jahr in PubMed bzgl. Telemedizin, TeleHealth,eHealth, Telemonitoring und Telematik von 1975 bis 2014................................35
Abbildung 7: Definitionen und Abgrenzung von eHealth und Big Data ...................................54
Abbildung 8: Segmentierung von Big Data-Technologien ........................................................ 57
Abbildung 9: Ausschnitt aus geographischer Verteilung des Krebsrisikos in den USA ........... 79
Abbildung 10: Benutzeroberfläche SORMAS.............................................................................. 80
Abbildung 11: Fehlerrate bei Objektklassifizierungen – Large Scale Visual Recognition
Challenge ............................................................................................................... 81
Abbildung 12: Kontinuierliches Monitoring anstelle von Einzeldaten ...................................... 82
Abbildung 13: Medizin in der Gegenwart und in der Zukunft ................................................... 83
Abbildung 14: Trendcluster im Gesundheitswesen .................................................................... 85
Abbildung 15: Fachkräfteengpässe in gesundheitswirtschaftlichen Berufen nehme .....................
bis 2030 weiter zu ............................................................................................... 86
Abbildung 16: EWG-Konsumausgaben in Mrd. EUR bis 2025 (Extrapolation) ....................... 94
Abbildung 17: Überblick über relevante Erstattungsmöglichkeiten des GM1 ............................95
Abbildung 18: Implementierung von EHR in Europa ................................................................ 99
Abbildung 19: Finanzierungsträger telemedizinischer Projekte ............................................... 101
Abbildung 20: Fokus öffentliche Förderung ..............................................................................102
Abbildung 21: Fokus GKV-Förderung ........................................................................................102
Abbildung 22: Telemedizinprojekte in Deutschland ................................................................. 103
Abbildung 23: Einteilung von Medizinprodukten nach Risikoklassen, die eine Zertifizierung
durch eine benannte Stelle erfordern ................................................................ 116
Abbildung 24: Dreistufige Systematisierung von Zielasymmetrien bei der Einführung voneHealth- und Big Data-Anwendungen .............................................................. 119
Abbildung 25: Asymmetrische Akteursgruppenziele ................................................................120
Abbildung 26: Multi-Ebenen-Akteursstruktur .......................................................................... 122
Abbildung 27: Einflussfaktoren für Adoption auf individueller Ebene .................................... 124
Abbildung 28: Schematische Darstellung der sog. eHealth-Landschaft und von deren
Anforderungen ................................................................................................... 134
Abbildung 29: eResept-Funktionsweise..................................................................................... 154
Abbildung 30: Organisatorische Einordnung der NSI .............................................................. 156
Abbildung 31: Funktionsweise der ELGA ..................................................................................160
Abbildung 32: Meaningful-Use-Prinzip ..................................................................................... 162
Abbildung 33: Voraussetzungen für eHealth und Big Data ...................................................... 163

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

11Abbildung 34: Primärziel und weitere strategische Ziele .......................................................... 168
Abbildung 35: Handlungsfelder ................................................................................................. 170
Abbildung 36: ERU Framework – Ebenen „Environment“ und „Readiness“ ........................... 171
Abbildung 37: ERU Framework – Hervorhebung adressierter Maßnahmenfelder (Beispiel) 172
Abbildung 38: ERU Framework – Maßnahme 1.1: Aufsetzen eines Prozesses zur
kontinuierlichen Entwicklung von mit digitalen Technologien erreichbaren
Versorgungszielen im Gesundheitswesen ........................................................ 173
Abbildung 39: ERU Framework – Maßnahme 1.2: Entwicklung und Verfolgung eines
Zielbildes ............................................................................................................ 174
Abbildung 40: ERU Framework – Maßnahme 1.3: Prüfung der Einführung von Leitlinien fürEthikkommissionen im Rahmen der Anwendung von eHealth und Big Data............................................................................................................................ 175
Abbildung 41: ERU Framework – Maßnahme 2.1: Überprüfung der Digital Readiness vonZugangswegen in die Regelversorgung ........................................................... 176
Abbildung 42: ERU Framework – Maßnahme 2.2: Erfolgsbewertung mit Bezug auf denbeschleunigten Ausbau von eHealth und Big Data .......................................... 177
Abbildung 43: ERU Framework – Maßnahme 2.3: Koordinierte Incentivierung in Bezug auf
den Einsatz von eHealth und Big Data ............................................................ 178
Abbildung 44: ERU Framework – Maßnahme 3.1: Aufbau der „Digital Health Literacy“ vonFachpersonal im Gesundheitswesen ................................................................ 179
Abbildung 45: ERU Framework – Maßnahme 3.2: Kampagnen zur Erhöhung der „Digital
Health Literacy“ in der Bevölkerung................................................................180
Abbildung 46: ERU Framework – Maßnahme 3.3: Schaffung von mehr Transparenz undOrientierung für vertrauenswürdige eHealth- und Big Data-Anwendungen............................................................................................................................ 181
Abbildung 47: ERU Framework – Maßnahme 4.1: Überprüfung des bestehenden
regulatorischen Rahmens und Vollzugs ........................................................... 182
Abbildung 48: ERU Framework – Maßnahme 4.2: Notwendige Weiterentwicklung desbestehenden regulatorischen Rahmens und des Vollzugs ermöglichen ......... 183
Abbildung 49: ERU Framework – Maßnahme 5.1: Entwicklung von Vorgaben zur nahtlosen
und sinnvollen Einbindung von Mehrwertanwendungen .............................. 184
Abbildung 50: ERU Framework – Maßnahme 5.2: Kontinuierliche Adjustierung derTelematikinfrastruktur ..................................................................................... 185
Abbildung 51: ERU Framework – Maßnahme 5.3: Gezielten Breitbandausbau für adäquate
Möglichkeiten der Nutzung von eHealth und Big Data ermöglichen ............ 186
Abbildung 52: ERU Framework – Maßnahme 6.1: Entwicklung von Handlungsbedarfen aus
eHealth und Big Data für das BMG und nachgelagerte Behörden ................ 187
Abbildung 53: ERU Framework – Maßnahme 6.2: Koordination der Zusammenarbeit sowie
gezielten Aufbau von Ressourcen im Geschäftsbereich des BMG ermöglichen............................................................................................................................188
Abbildung 54: ERU Framework – Maßnahme 6.3: Steigerung der Attraktivität des BMG undseines Geschäftsbereichs als Arbeitgeber für Digitalisierungs- und ITExperten ............................................................................................................. 189
Abbildung 55: ERU Framework – Maßnahme 7.1: Überprüfung vondatenquellenübergreifenden Analysen ............................................................ 190

12Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Abbildung 56: ERU Framework – Maßnahme 7.2: Förderung versorgungsorientierter
Forschung........................................................................................................... 191
Abbildung 57: ERU Framework – Maßnahme 8.1: Aufbau einer Regelkommunikation in
Richtung innovative Unternehmen bzgl. der eHealth-Strategie sowie derMaßnahmenentwicklung .................................................................................. 192
Abbildung 58: ERU Framework – Maßnahme 8.2: Vernetzung von Innovations- undGründungsförderung ........................................................................................ 193
Abbildung 59: ERU Framework – Maßnahme 9.1: Aktive Teilnahme an internationalen
Initiativen ........................................................................................................... 194
Abbildung 60: ERU Framework – Maßnahme 9.2: Gezielte Förderung internationaler
Forschungszusammenarbeit ............................................................................. 195
Abbildung 61: ERU Framework – Maßnahme 9.3: Gewährleistung grenzübergreifender
Versorgung ........................................................................................................ 196
Abbildung 62: Überblicksartige Darstellung internationaler eHealth Einheiten .................... 197
Abbildung 63: ERU Framework – Maßnahme Ü.1: Prüfung der Ausgestaltung des Aufbaus
einer eHealth-Einheit ........................................................................................198
Abbildung 64: Überblick potentielle Maßnahmen .................................................................... 199
Abbildung 65: Ausprägungsmatrix der Bewertungskriterien ...................................................201
Abbildung 66: Beispielhafte Darstellung einer Heatmap ......................................................... 202
Abbildung 67: Ausprägungsskala der Heatmap ....................................................................... 202
Abbildung 68:Heatmap der identifizierten Maßnahmen ......................................................... 207

TabellenverzeichnisTabelle 1: Liste der Organisationen der Teilnehmer an Experteninterviews und Workshops . 24
Tabelle 2: Datenquellen ................................................................................................................56
Tabelle 3: Anwendungsfelder von Big Data ................................................................................. 61
Tabelle 4: Einschätzung der Relevanz von Anwendungsfeldern für Akteursgruppen .............. 62
Tabelle 5: Beispielhafte Nudging-Programme von Kostenträgern ........................................... 105
Tabelle 6: Kategorien der Interoperabilität ............................................................................... 133
Tabelle 7: Exemplarische Übersicht über Standardisierungsorganisationen ........................... 137
Tabelle 8: Exemplarische Übersicht über Standards ................................................................ 139
Tabelle 9: Regionale Struktur der DGW ....................................................................................148
Tabelle 10: Maßnahmen mit dem höchsten Nutzen ................................................................. 203
Tabelle 11: Maßnahme(n) mit dem kürzesten/längsten Umsetzungszeitraum ....................... 204
Tabelle 12: Maßnahmen mit dem höchsten Aufwand .............................................................. 205
Tabelle 13: Maßnahmen mit den niedrigsten/höchsten Risiken ............................................. 205
Tabelle 14: Maßnahmen, die primär in den Geschäftsbereich des BMG fallen ....................... 206
Tabelle 15: Maßnahmen mit der höchsten Anzahl einzubindender Akteure ........................... 206

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

13

14Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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1 Management Summary
Gewachsene Prozesse im Gesundheitswesen werden durch zunehmende Digitalisierung immer
weiter verändert und zum Teil neu gestaltet. Hieraus ergeben sich neue Möglichkeiten, aberauch Herausforderungen. Nur durch deren frühzeitige Identifikation können die Potentiale, diesich im Rahmen des gezielten Einsatzes von eHealth und Big Data ergeben, strukturellerschlossen werden.
Die vorliegende Studie „Weiterentwicklung der eHealth-Strategie“, die das Bundesministerium
für Gesundheit (BMG) in Auftrag gegeben hat, setzt sich zwei Dinge zum Ziel: Zum einen erfolgt
eine umfassende Bestandsaufnahme der aktuellen Rahmenbedingungen für die Weiterentwicklung von eHealth und Big Data. Zum anderen werden darauf aufbauend eine
strategische Zielsetzung sowie mögliche Handlungsfelder entwickelt, welche als Basis einer
zukünftigen eHealth-Strategie dienen können.
eHealth und Big Data weisen umfangreiche Wechselwirkungen auf
Grundlage der Diskussion über den Einsatz von eHealth und Big Data im Gesundheitswesensind zunächst ein definitorisches Verständnis sowie das Aufzeigen von Interdependenzen beider
Anwendungsbereiche. Der Begriff „eHealth“ steht hier für den gesundheitsbezogenen Einsatz
von IKT und dient zugleich als Oberbegriff weiterer Definitionen (z.B. Gesundheitstelematik,
Telemedizin, AAL mit Gesundheitsbezug). Insbesondere die Gesundheitstelematik, d. h. die
Erbringung medizinischer Dienstleistungen über räumliche Distanzen hinweg (z.B. Teletherapie, Teledokumentation, ePrävention), ist dabei ein zentrales Thema. „Big Data“ bezeichnet die
Verarbeitung großer und weitgehend unstrukturierter Datenmengen zur Gewinnung neuer
Erkenntnisse und Zusammenhänge. Diese Technologie hält zurzeit in vielen Bereichen desGesundheitswesens Einzug, z.B. im Rahmen der personalisierten Medizin, der Real-World
Evidence oder des Gesundheitsmonitorings.
eHealth
Gesundheitsbezogener Einsatz
von IKT im Gesundheitswesen
Digitalisierung im Gesundheitswesen
eHealthmHealtheGK

Telediagnostik
Teletherapie

Gesundheitstelematik
TelemedizineReszept/eVerodnung
TeleforschungeArtztbrief

Telkonsil

LokaleIKT

eHealthVerwaltung

eHealth-Anwendungen sindhäufig Basis für Big Data, dadiese die Datenerhebung
vereinfachen

Abrechnung

Teledokumentation
Teleausbildung
ePrävention

TelerehaTelepflege

AAL

Telemonitor

IKT-Einsatz im Gesundheitswesen
Gesundheitsbezug

Medizinische Versorgung/Forschung

Mobile Endgeräte
Räumliche Überwindung

Big Data(Echtzeit-)Gewinnung von neuen
Erkenntnissen und Zusammenhängen aus großen, weitgehend
unstrukturierten Daten
Epidemiologie und Gesundheitsmonitoring
Epidemieprognose
Entscheidungsunterstützung

Hohe Interdependenz

Big Data im
Gesundheitswesen

Aggregierte Ergebnisse aus
Big Data-Analysen bilden
wiederum relevante Grundlagen für eHealth-AnwendungenGesundheitsprävention
Forschungsunterstützung
Leistungs- und Qualitätsbeurteilung
Betrugsbekämpfung(Interne) Prozessverbesserung

Abbildung 1: Anwendungsfelder und Wechselwirkungen von eHealth und Big Data
Quelle: Strategy& Analyse

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

15

Während eHealth-Anwendungen die gesundheitsbezogene Vernetzung und Kommunikation
zwischen Menschen, Organisationen, Sensoren/Aktoren und IT-Systemen im Gesundheitswesen realisieren, ermöglicht Big Data die Aggregation, Analyse und Auswertung von Daten zur
Umwandlung in entscheidungsrelevante Informationen – Daten, die oftmals auf Basis voneHealth-Anwendungen generiert wurden. Ebenso greifen eHealth-Anwendungen häufig auf die
Ergebnisse von Big Data-Analysen zurück und sind damit Nutznießer der aggregierten Daten
und Informationen (siehe Abbildung 1).
Rahmenbedingungen für die Weiterentwicklung von eHealth und Big Data
Auf Basis dieses Verständnisses von eHealth und Big Data werden die Rahmenbedingungen fürderen Einführung und Verbreitung im Gesundheitswesen beleuchtet. Dafür wurden relevante
Aspekte identifiziert und analysiert (vgl. Kapitel 3.3).
Zentrale Trends und Zusammenfassung wesentlicher Chancen und Risiken (Kapitel 3.3.1)
Im Rahmen der vorliegenden Studie wurden vier Trendcluster identifiziert, welche die Entwicklung des Gesundheitswesens beeinflussen: Demografie, strukturelle Finanzierungsdifferenzen,
Individualisierung und Digitalisierung. Die Digitalisierung wirkt dabei allerdings als ein„Enabler“, um die mit den ersten drei Trendclustern einhergehenden Herausforderungen zu
bewältigen. eHealth und Big Data eröffnen Potentiale, den sich hieraus ergebenden Transformationsprozess erfolgreich zu gestalten. Der Einsatz digitaler Anwendungen wird dabei voneiner Reihe von Rahmenbedingungen begleitet. So müssen etwa Fragen im Hinblick auf ethische, datenschutzrelevante und IT-sicherheitsbezogene Aspekte sowie der häufig unklare
Zusatznutzen einer neuen Anwendung frühzeitig berücksichtigt und evaluiert werden.
Zugang von eHealth und Big Data zum Ersten Gesundheitsmarkt (Kapitel 3.3.2)
eHealth- und Big Data-Anwendungen finden bisher nur beschränkt Eingang in den Ersten
Gesundheitsmarkt und damit in den staatlich finanzierten Teil der Gesundheitsversorgung.
Dabei werden bisher meist selektivvertragliche Vergütungsinstrumente genutzt. Das zu
beobachtende Wachstum im Zweiten Gesundheitsmarkt und die zunehmende Nutzung selektivvertraglicher Möglichkeiten lassen auf eine gestiegene Akzeptanz sowie ein höheres Nutzenpotential versorgungsbezogener Anwendungen schließen. Eine erfolgreiche und nachhaltige
Nutzung der Möglichkeiten von eHealth und Big Data erfordert jedoch deren strukturelle
Einbindung in die kollektivvertragliche Versorgung einschließlich einer transparenten undnachvollziehbaren Evaluation des entsprechenden Nutzens.
Aktivitäten ausgewählter nationaler Key-Stakeholder des Ersten Gesundheitsmarktes(Kapitel 3.3.3)
Aktuell werden vermehrt Aktivitäten in Bezug auf die Anwendung von eHealth und Big Dataseitens relevanter Akteure des Ersten Gesundheitsmarkts (Staat, Kostenträger, Leistungserbringer, Privatwirtschaft) beobachtet. Insbesondere in ländlichen, potentiell versorgungschwächeren Regionen werden zunehmend telemedizinische Projekte initiiert. Auch inBereichen von starkem wirtschaftlichem Interesse finden sich zunehmend eHealth- und Big
Data-Projekte (z.B. Nudging 1, Betrugsbekämpfung, Erhöhung von Effizienz in der Verwaltung).

1 Nudging beschreibt einen verhaltensökonomischen Ansatz, mit dem Ziel ein bestimmtes Verhalten einer Person zu stimulieren
ohne dabei individuelle Entscheidungsparameter (ökonomische Präferenzen, moralische Gebote und Verbote, persönliche Trägheitetc.) zu verändern (Thaler & Sunstein, 2008).

16
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Nudging-Programme werden beispielsweise von Kostenträgern genutzt, um eine gesundheitsbewusstere Einstellung der Versicherten zu fördern. Gleichwohl werden v. a. die sektor- undakteursübergreifende Vernetzung sowie die einrichtungsinterne Digitalisierung nur zögerlich
vorangetrieben. Es fehlt daher an einer einheitlichen sektor- und akteursübergreifenden
Strategie sowie der Schaffung geeigneter Rahmenbedingungen, ggf. unter Einbeziehung
gezielter Incentivierungs-Maßnahmen, um den Ausbau interner IT-Systeme zu beschleunigen
und somit die Vernetzung relevanter Akteure zu ermöglichen. Darüber hinaus sind Konzepte zu
entwickeln, mit denen erfolgreiche Pilotprojekte in den Regelbetrieb oder gar in die Regelversorgung überführt werden können.
Bestandsaufnahme des normativen Rahmens und Vollzugs (Kapitel 3.3.4)
Konkrete eHealth-bezogene Gesetzesinitiativen und normative Entwicklungen beschränken
sich derzeit hauptsächlich auf die Schaffung technologischer Grundlagen in Verbindung mit derbeschleunigten Einführung gesetzlicher Anwendungen (§ 291 SGB). Im EHealth-Gesetz sind vor
allem die Einführung der Telematikinfrastruktur als maßgebliche Infrastruktur des deutschen
Gesundheitswesens, die Beschleunigung des Rollouts ausgewählter Anwendungen sowie die
Herstellung von Interoperabilität (v. a. mittels Einführung des Interoperabilitätsverzeichnisses)
adressiert. Jedoch erstreckt sich der rechtliche Rahmen darüber hinaus auf weitere bestehende
und relevante gesetzliche Regelungen (z.B. Medizinproduktegesetz, Verbot der ausschließlichen
Fernbehandlung, Datenschutz- und IT-Sicherheitsrichtlinien).
Potentielle Verhaltensänderungen primärer Anwendergruppen (Kapitel 3.3.5)
Bei der Einführung und Verbreitung digitaler Anwendungen ist die Betrachtung unterschiedlicher Interessen relevanter Akteure im Gesundheitswesen notwendig (von Verbands- bis
Einzelakteursebene). Insbesondere in Großprojekten kann zögerliches Verhalten einzelner
Akteure oder einzelner Akteursgruppen den Projekterfolg maßgeblich gefährden. Mögliche
Konfliktherde bei solch entscheidenden Projekten müssen daher frühzeitig identifiziert und ein
Interessenausgleich gewährleistet werden. Zudem realisieren v. a. gesundheitstelematische
Angebote ihr Potential meist erst durch eine große Verbreitung, wodurch die grundlegende
Rolle der bisher häufig eher vernachlässigten Endanwender (Leistungserbringer, Patienten,
Forschung etc.) im Hinblick auf den Erfolg der Einführung neuer Anwendungen deutlich wird.
So sind bei Entwicklungs-, Entscheidungs- und Umsetzungsprozessen immer die Technologieadoption und -akzeptanz 2 der jeweils adressierten primären Anwendergruppen einzubeziehen.
Dabei wird z.B. die für die Einführung neuer Anwendungen relevante Adoption wesentlich vom
subjektiv erwarteten Nutzwert des Akteurs beeinflusst (Leistungserwartung, Aufwandserwartung, Einfluss soziodemographischer Eigenschaften).
Vorhandene und notwendige Infrastrukturen (Kapitel 3.3.6)
Die Telematikinfrastruktur wird perspektivisch als maßgebliche Infrastruktur etabliert. Somit
ist die Grundlage für die umfassende Vernetzung sämtlicher für die medizinische Versorgung
relevanter Systeme bzw. Akteure im Gesundheitswesen gelegt. Zurzeit existieren neben der
geplanten Telematikinfrastruktur parallele, oft sektor- oder akteursspezifische Vernetzungsinfrastrukturen (z.B. SNK, HÄVG, MEDIVERBUND, ZOD, heilberufliches Netzwerk 3). Der

2 Unter „Adoption“ wird der Prozess verstanden, welcher „der Übernahmeentscheidung (oder Kaufentscheidung) vorangestellt ist“,kurz die Einstellungsbildung. „Akzeptanz“ beschreibt den der „Übernahmeentscheidung nachgelagerten Entscheidungsprozess mit
Blick auf die langfristige Nutzung der Technologie“ (Wewer A. e., 2012).
3

In Planung.

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

17Datentransfer sowie die Vernetzung von Anwendungen zwischen diesen Infrastrukturen sinddaher bisher häufig nicht nahtlos gewährleistet. Zur erfolgreichen Realisierung der Telematikinfrastruktur samt Einführung geplanter Anwendungen sind allerdings eine Vielzahl vonHerausforderungen zu bewältigen, beispielsweise die Überwindung von Sektor- und Akteursgrenzen sowie die im EHealth-Gesetz beschlossene Öffnung der TI für Mehrwertanwendungen.
Darüber hinaus müssen insbesondere in ländlichen Regionen die technologischen Grundlagen
für die Nutzung digitaler Anwendungen durch den Aus- und Aufbau eines leistungsfähigen
Breitbandnetzes geschaffen werden.
Sicherstellung von Interoperabilität (Kapitel 3.3.7)
Derzeit ist ein Datenaustausch zwischen verschiedenen IT-Systemen selbst innerhalb eines
Sektors und sogar innerhalb einer Einrichtung bisweilen nur eingeschränkt möglich. Die grundlegende Divergenz zwischen der Verfügbarkeit einheitlicher Standards und ihrer Anwendung
stellt ein zentrales Hemmnis in der Herstellung von Interoperabilität (technologisch,semantisch und organisatorisch) in Deutschland dar. Daher sollte die Vereinheitlichung derAnwendung vorhandener Standards und Schnittstellen forciert werden, z.B. durch die Entwicklung eines allgemeinen und flexiblen Bezugssystems. Im Rahmen des EHealth-Gesetzes sind
Maßnahmen zur Beschleunigung der Herstellung von flächendeckender Interoperabilität
definiert, v. a. die Einführung eines Interoperabilitätsverzeichnisses. Dieses soll Auskunft überverwendete technische und semantische Standards, Profile und Leitfäden geben. Die gematik
wird damit beauftragt, dieses Verzeichnis auszugestalten und auf dieser Basis Referenzempfehlungen auszusprechen. Der Erfolg der Regelungen wird gesetzlich überprüft, um diese, falls
notwendig, anzupassen oder weiterzuentwickeln.
Aktivitäten weiterer Ressorts und Behörden (Kapitel 3.3.8)
Ministerien und Behörden auf Bundes- und Landesebene initiieren derzeit eine Vielzahl vonInitiativen und Programmen mit Einfluss auf die Weiterentwicklung von eHealth und Big Data(z.B. auf Bundesebene BMG, BMBF, BMWi, BMVI, BMI). Die Förderung erfolgt derzeit jedoch
häufig technologiezentriert und ist nur in Ansätzen auf die konkreten Versorgungsbedarfe
abgestimmt. Weiteres Potential für eine gezielte staatliche Förderung und Entwicklung voneHealth und Big Data besteht daher v. a. in der Entwicklung eines bund- und länderübergreifenden Handlungsrahmens.
Stand und Perspektiven der digitalen Gesundheitswirtschaft in Deutschland (Kapitel 3.3.9)
Bis dato bestehen nur unzureichende Ansätze zur Abgrenzung der Digitalen Gesundheitswirtschaft in Deutschland. Sekundäranalysen auf Basis bereits vorliegender Marktstudien ergeben
signifikante Abweichungen bei der Abschätzung sowohl der Marktgröße wie auch von Marktpotentialen. Die vor Kurzem abgeschlossene Studie des BMWi „Ökonomische Bestandsaufnahme
und Potentialanalyse der digitalen Gesundheitswirtschaft“ charakterisiert diese Querschnittsbranche entlang volkwirtschaftlicher Kenngrößen (Bruttowertschöpfung, Beschäftigung undExport) im Kontext der Gesundheits- und Digitalwirtschaft unter Berücksichtigung der Interaktionsbeziehungen von Marktakteuren sowie unter Einbezug von Regionalität. In Verbindung
mit Aspekten internationaler Wettbewerbsfähigkeit erfolgt auf Grundlage eines Marktprognosemodells ein Ausblick auf die zukünftige Entwicklung der digitalen Gesundheitswirtschaft.

18
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Steckbriefe internationaler staatlicher Programme (Kapitel 3.3.10)
Die Entwicklung digitaler Anwendungen in Deutschland verläuft im internationalen Vergleich
zeitversetzt. So werden bereits eine Vielzahl internationaler Initiativen zur Nutzung von Digitalisierungspotentialen beobachtet – u. a. die Einführung des eRezepts (Norwegen), der Aufbau
einer eHealth-Behörde (Dänemark), die Entwicklung einer umfassenden ID-Karte inkl.
Gesundheitsinformationen (Estland), die flächendeckende Umsetzung einer elektronischen
Gesundheitsakte (Österreich) sowie die zielgerichtete und umfassende Förderung von EHR(USA). Zu berücksichtigen sind insbesondere die strukturellen Differenzen in angelsächsischen
und skandinavischen Ländern in den Rahmenbedingungen des jeweiligen Gesundheitswesens(z.B. im Hinblick auf die Rolle des Staates, den Stellenwert von Datenschutz, die Adoption
seitens der Bevölkerung). Dies erschwert einen internationalen Vergleich. Dennoch gilt es, die
Entwicklung von eHealth und Big Data in anderen Staaten genau zu beobachten und ggf. aus
erfolgreichen und übertragbaren Erfahrungen gezielte Schlussfolgerungen für die nationale
Weiterentwicklung zu ziehen.
Kurze Zusammenfassung
Die Ergebnisse der Bestandsaufnahme verdeutlichen sowohl die Potentiale und Risiken voneHealth und Big Data im Gesundheitswesen als auch die zahlreichen Herausforderungen im
Zusammenhang mit der Schaffung eines geeigneten Rahmens von Voraussetzungen (siehe
Abbildung 2).

 Anpassung rechtlicher
Rahmenbedingungen an
Anforderungen durch
Digitalisierung (Datenschutz,
Fernbehandlungsverbot, ITSicherheit, Haftungsfragen etc.)§

 Findung geeigneter Instrumente
zur versorgungsorientierten
Erprobung und Einführung Zentrale übergreifende
Koordination zur Ausnutzung
von Synergien

Voraussetzungen für die Einführung
und Verbreitung von eHealth und
Big Data

 Telematikinfrastruktur als
maßgebliche Infrastruktur Herstellung flächendeckenderInteroperabilität (u.a. durch
Etablierung eines einheitlichen
Interoperabilitätsverzeichnisses)
 Frühzeitige Einbindung vonEndanwendern in Abstimmungsund Entscheidungsprozesse
 Unterstützung des Arzt-PatientenVerhältnisses

Abbildung 2: Voraussetzungen für die Einführung und Verbreitung von eHealth und Big Data
Quelle: Strategy& Analyse

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

19Entwicklung strategischer Ziele
Die übergreifende und strukturelle Natur der zu schaffenden Voraussetzungen, die nicht
einzelne Akteure, sondern das Gesundheitswesen in der Gesamtheit betreffen, erfordert ein
gezieltes rahmengebendes Handeln.
In einer zu entwickelnden eHealth-Strategie sind v. a. drei wesentliche Eigenschaften zu
berücksichtigen:1.

Der Schwerpunkt sollte maßgeblich auf der Erhöhung der Versorgungsqualität liegen.
Maßnahmen werden daran gemessen, welchen Beitrag diese, neben den Effizienzzielen,
primär zur Verbesserung der Versorgung leisten. Die Erhöhung der Versorgungsqualität
geht dabei nicht zwangsläufig mit einem signifikanten Anstieg der Versorgungskosten
einher, sondern ist zugleich auf mögliche Effizienzgewinne zu untersuchen (z.B. Reduzierung der Morbiditäts-Rate, der Einnahme von Medikamenten oder von Behandlungsfehlern).

2.

Bei der Förderung von eHealth- und Big Data-Anwendungen gilt es, durch geeignete
Instrumente auf einen effizienten Mitteleinsatz hinzuwirken und mögliche negative
Implikationen durch Fehlfunktionen von Anwendungen (z.B. falsch umgesetzte Anforderungen, Fehler in der Umsetzung, Ausfall aufgrund technischer Störungen) bestmöglich
zu vermeiden.

3.

Neben den mittel- und langfristig wirkenden Entwicklungslinien erfordert der Innovationsdruck digitaler Anwendungen kurzfristige Maßnahmen zur geregelten Weiterentwicklung von eHealth und Big Data. Die Verzögerung der Bereitstellung sicherer undnutzerfreundlicher Kommunikationswege zum Datenaustausch verhindert bspw. nicht den
Datenaustausch, sondern leitet ihn partiell auf „unsichere“ Kommunikationswege (z.B. EMail, WhatsApp, weitere Plattformen kommerzieller Akteure) um.

Aus den vorgenannten Ausführungen ergibt sich eine grundsätzliche Zielsetzung, die in derFolge als Richtlinie für die weitere Entwicklung des digitalen Gesundheitswesens dient.
Dieses Primärziel liegt in der zeitnahen Erhöhung der Versorgungsqualität durch den
sinnvollen Einsatz von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen.
Neben dem erarbeiteten Primärziel sind flankierend und zur weiteren Konkretisierung weiterestrategische Ziele entwickelt worden (u.a. Versorgungsorientierung, Evaluierung der
Maßnahmen, Einbindung sämtlicher Akteursgruppen).
Ableitung von Handlungsfeldern
Auf Basis der strategischen Zielsetzung sowie der Erkenntnisse aus der Bestandsaufnahme
wurden insgesamt neun Handlungsfelder erarbeitet, die im Folgenden skizziert sind(vgl. Kapitel 4.2):•

Handlungsfeld 1: Versorgungsorientiertes Zielbild für eine zukünftige eHealth-Landschaft•

Ein versorgungsorientiertes und rahmengebendes Zielbild, das Handlungsspielräume für
die Akteure im Gesundheitswesen definiert und dadurch Grundlagen für möglichst zielgerichtete Aktivitäten der einzelnen Akteure legt, ist zu entwickeln, wobei bestehende
Definitionen von Versorgungszielen als rahmengebende Voraussetzung zur Anwendungkommen sollten.

•

Handlungsfeld 2: Beschleunigter Ausbau von Anwendungen in den Bereichen eHealth und
Big Data•

Die Einführung und Verbreitung von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen können
durch die Identifikation und Anpassung konkreter Prozesse und Rahmenbedingungen20
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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beschleunigt werden (u. a. Überprüfung der Zugangswege, Entwicklung gezielter Incentivierungs-Möglichkeiten).
•Handlungsfeld 3: Erhöhung der Adoption und Akzeptanz digitaler Technologien durch
vorrangige Anwendergruppen•

Die Adoption 4 und Akzeptanz digitaler Anwendungen könne durch begleitende
Maßnahmen zur Förderung der „Digital Health Literacy“ von Leistungserbringern und derÖffentlichkeit flankiert werden (u. a. Aus- und Fortbildung, Öffentlichkeitsarbeit).

•

Handlungsfeld 4: Fortentwicklung eines umfassenden regulatorischen Rahmens für die
Digitalisierung im Gesundheitswesen•

Bestehende Normen und Gesetze sind auf Angemessenheit und Implikationen (Digital
Readiness) für digitale Anwendungen umfassend zu prüfen, um den bestehenden Rechtsrahmen und Vollzug auch in Zukunft zu gewährleisten.

•

Handlungsfeld 5: Bereitstellung notwendiger Infrastrukturen zum übergreifenden Datenaustausch•

Die Telematikinfrastruktur bildet die maßgebliche Infrastruktur für die Vernetzung im
deutschen Gesundheitswesen. Die Umsetzung eines Rollouts erweiterter Anwendungen undFunktionalitäten sollte zeitnah erfolgen, insbesondere über die Öffnung der TI für
Mehrwertanwendungen.

•Handlungsfeld 6: Nutzung der eigenen Digitalisierungspotentiale im Geschäftsbereich desBMG•

Im gesamten Geschäftsbereich des BMG sind erweiterte Digitalisierungspotentiale in Bezug
auf die eigene Aufgabenerfüllung zu identifizieren und gezielt auf- und auszubauen. Dafürsollten Ressourcen und Kompetenzen erweitert sowie die behörden- bzw. abteilungsübergreifende Abstimmung intensiviert werden.

•

Handlungsfeld 7: Versorgungsnahe Ausrichtung der Förder- und Forschungspolitik•

Der versorgungsorientierten Forschung sollte im Rahmen geltender Regelungen die
Möglichkeit zur Nutzung von Digitalisierungspotentialen gegeben werden und sie sollte
durch eine konkrete Verbesserung der Förderungspolitik unterstützt werden (z.B. versorgungsorientierte Förderung als Abkehr von der Technologiezentrierung).

•

Handlungsfeld 8: Stärkung der digitalen Gesundheitswirtschaft in Deutschland
Der Marktzugang von Unternehmen, die Lösungen und Produkte mit Kosten-/Nutzenvorteilen für das Gesundheitswesen oder den einzelnen Patienten anbieten, ist durch
gezielte Förderprogramme zu unterstützen.

•

Handlungsfeld 9: Einbettung in den internationalen Kontext•

Aktivitäten auf internationaler Ebene sind zu stärken, um die Besonderheiten des deutschen
Gesundheitswesens in internationalen Initiativen widerzuspiegeln sowie die grenzübergreifende Versorgung voranzutreiben.

•

Handlungsfeldübergreifende Maßnahme: Prüfung der Ausgestaltung des Aufbaus einer
eHealth-Einheit•

Der Aufbau einer eHealth-Einheit zur Realisierung und Weiterentwicklung der Strategiephasen (Handlungsfelder, Umsetzung Maßnahmen) sollte zentraler Bestanteil einer
eHealth-Strategie werden.

4

Siehe Fußnote 1

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit21

2 Einführung, Zielsetzung und VorgehensweiseDas folgende Kapitel bildet die Einführung in die Zielstellung und das methodische Vorgehen
der vorliegenden Studie. Zunächst werden die Ausgangssituation und die Notwendigkeit einer
differenzierteren Betrachtung beschrieben (Kapitel 2.1). Aufbauend hierauf wird in die Zielsetzung der vorliegenden Studie eingeführt (Kapitel 2.2), hiernach erfolgt die Erklärung desStudienaufbaus (Kapitel 2.3). Abschließend wird die Vorgehensweise beleuchtet (Kapitel 2.4).

2.1 Ausgangsituation der Studie
Die Digitalisierung der Gesellschaft verändert sämtliche Lebensbereiche. So ist auch die
Weiterentwicklung des Gesundheitswesens eng mit den Potentialen und Herausforderungenverbunden, die aus der zunehmenden Verbreitung von eHealth und Big Data entstehen. Einefrühzeitige Identifizierung sich abzeichnender Veränderungen bei sämtlichen Akteuren sowie
deren Interaktionen untereinander bilden die Grundlage für die Erschließung von Digitalisierungspotentialen in diesem Sektor. Diese können in zwei Stoßrichtungen realisiert werden: Zum
einen ermöglicht eine zunehmende Digitalisierung die Absicherung bzw. sogar Erhöhung der
Versorgungsqualität, zum anderen die Steigerung der Effizienz administrativer Prozesse.
Voraussetzung ist jedoch, dass das Vertrauen in digitale Anwendungen nachhaltig gesteigert
wird. Derzeit liegen keine aktuellen Studien für Deutschland vor, welche die Entwicklungeneiner ganzheitlichen Betrachtung unterziehen und einen strategischen Rahmen spannen.

2.2 Zielsetzung der Studie
Die Ausgangssituation verdeutlicht die Notwendigkeit eines strategischen Handlungsrahmens.
Aus diesem Grund hat das Bundesministerium für Gesundheit die Studie Weiterentwicklung
der eHealth-Strategie in Auftrag gegeben. Basierend auf einer umfangreichen Bestandsaufnahme werden Vorschläge für die strategische Zielstellung sowie Handlungsfelder zur
Weiterentwicklung einer abgestimmten Strategie des BMG in Bezug auf die Nutzung voneHealth- und Big Data-Technologien ausgearbeitet.

2.3 Studienaufbau
Die vorliegende Studie ist in zwei Abschnitte gegliedert: Kapitel 3 beinhaltet die Bestandsaufnahme derzeitiger Entwicklungen und Herausforderungen von eHealth und Big Data im
Gesundheitswesen. In Kapitel 4 werden strategische Ziele und relevante Handlungsfelder einer
zukünftigen eHealth-Strategie identifiziert, für welche zeitnah Einzelmaßnahmen abgeleitet
werden können.
Die Bestandsaufnahme ist unterteilt in die Erarbeitung definitorisch-methodischer Grundlagensowie die Identifikation und Analyse weiterer relevanter Aspekte hinsichtlich der Betrachtung
von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen (Kapitel 3.1 und 3.2). Die definitorischmethodischen Grundlagen dienen zum einen der Schaffung eines einheitlichen Verständnisses
sowie zum anderen der Abgrenzung und dem Aufzeigen von Wechselwirkungen zwischeneHealth und Big Data. Dafür werden diese zunächst definiert und von anderen Begriffen unterschieden (z.B. Telematik, mHealth). Darüber hinaus werden akteursspezifisch mögliche
Anwendungsfelder entwickelt sowie mögliche Interdependenzen zwischen eHealth- und Big
Data-Anwendungen aufgezeigt. Flankierend hierzu erfolgt eine wissenschaftliche medizinischtechnische Literaturanalyse durch Prof. Dr. Wolfgang Greiner, Inhaber des Lehrstuhls Gesundheitsökonomie und Gesundheitsmanagement an der Universität Bielefeld und Mitglied desSachverständigenrates zur Begutachtung der Entwicklung im Gesundheitswesen beim BMG.

22
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Abschließend werden einzelne eHealth- und Big Data-Anwendungen vorgestellt, die
exemplarisch den Innovationsgrad in diesem Bereich illustrieren.
In einem nächsten Schritt werden ausgewählte und relevante Aspekte für die Weiterentwicklung von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen betrachtet (Kapitel 3.3):
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•

zentrale Trends und Zusammenfassung wesentlicher Chancen und Risiken (Kapitel 3.3.1)
Zugang von eHealth und Big Data zum Ersten Gesundheitsmarkt (Kapitel 3.3.2)
Aktivitäten ausgewählter nationaler Key-Stakeholder des Ersten Gesundheitsmarktes(Kapitel 3.3.3)
Bestandsaufnahme des normativen Rahmens und Vollzugs (Kapitel 3.3.4)
potentielle Verhaltensänderungen primärer Anwendergruppen (Kapitel 3.3.5)
vorhandene und notwendige Infrastrukturen (Kapitel 3.3.6)
Kurzüberblick zur Sicherstellung von Interoperabilität (Kapitel 3.3.7)
Überblick über Aktivitäten weiterer Ressorts und Behörden (Kapitel 3.3.8)
Stand und Perspektiven der digitalen Gesundheitswirtschaft in Deutschland (Kapitel 3.3.9)
Steckbriefe internationaler staatlicher Programme (Kapitel 3.3.10)

Die betreffenden Erkenntnisse werden in einem kurzen Zwischenfazit (Kapitel 3.3.11) konsolidiert und erste Aussagen zu Handlungsfeldern getroffen.
Basierend auf den Erkenntnissen der Bestandsaufnahme werden sodann Handlungsfelder undpotentielle Maßnahmen für das BMG und die weiteren Akteursgruppen erstellt und evaluiert.
Dafür wird zunächst die strategische Zielstellung einer möglichen eHealth-Strategie des BMG
abgeleitet und definiert (Kapitel 4.1). Darauf aufbauend werden Handlungsfelder entwickelt,
um Ansatzpunkte zur Schaffung notwendiger Rahmenbedingungen und konkreter Vorschläge
für eine Weiterentwicklung digitaler Technologien im Gesundheitswesen zu kategorisieren. In
diesem Zusammenhang wurden zudem potentielle Maßnahmen identifiziert, welche die Realisierung der strategischen Handlungsfelder gewährleisten sollen (Kapitel 4.2). Zudem werden
an dieser Stelle Kriterien erarbeitet, mit deren Hilfe die vorgeschlagenen Maßnahmen u. a. im
Hinblick auf ihren Nutzen und ihre Machbarkeit bewertet werden (Kapitel 4.3.). Abschließend
erfolgt eine überblicksartige Darstellung der Ergebnisse der Bewertungen (Kapitel 4.4).

2.4 Validierungsformate
Alle inhaltlichen Untersuchungen und Darstellungen wurden vom Projektteam auf Basisumfassender Recherchen und Expertengespräche erarbeitet. Zudem werden die definitorischmethodischen Aussagen durch die wissenschaftliche Literaturanalyse von Prof. Dr. Wolfgang
Greiner flankiert.
Die Validierung der Erkenntnisse der vorliegenden Studie wurde durch die begleitende Einbeziehung von Experten abgesichert. Primär wurden hierzu zwei Formate genutzt:••

Experteninterviews dienten der gezielten themenspezifischen Validierung erarbeiteter
Erkenntnisse. Die rund 40 Interviews wurden anhand eines mit dem BMG abgestimmten
Leitfadens durchgeführt.
Zudem wurden Einschätzungen von Expertengruppen im Rahmen von Workshops berücksichtigt.

Die Einschätzungen aus den Gesprächen wurden im Rahmen dieser Studie in die Ergebnisvalidierung einbezogen.

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23Organisation
ABDA
AOK BVAOK Nordost
AOK Systems
BÄK
BfArM
BITKOM - Arbeitsgruppe eHealth
BMVI
bvitg
BZÄK
Deutsche Gesellschaft für Telemedizin
DIMDI
DKG
Fraunhofer FOKUS
gematik
Gemeinsamer Bundesausschussgevko GmbH
GKV-Spitzenverband
Humboldt-Universität Berlin
KBV
KV Nordrhein
KVWL
KZBV
Medizinische Hochschule Hannover
Nationales Centrum für TumorerkrankungenPEI
PKV-Verband
Qiagen N.V.
RKI
TK
Universitätsklinikum Heidelberg
Universitätsmedizin Göttingen
ZVEI
Tabelle 1: Liste der Organisationen der Teilnehmer an Experteninterviews und Workshops

24
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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3 Bestandsaufnahme zur Ausgangslage von eHealth und Big
Data im Gesundheitswesen
Der Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) verändert unter dem
Begriff „Digitalisierung“ Wirtschaft und Gesellschaft. Wertschöpfungsketten entwickeln sichmit den Chancen der Überwindung zeitlicher und räumlicher Distanzen, Prozesse werden
effizienter und Marktakteure stärker vernetzt. Auch für das Gesundheitswesen ergeben sichumfangreiche Chancen in der Forschung, der Prävention und Prognose von Krankheiten sowie
der Gesundheitsversorgung. Gleichzeitig stellt z.B. der Umgang mit patientenbezogenen
Gesundheitsdaten hohe Anforderungen an Datenschutz und IT-Sicherheit bei den beteiligten
Akteursgruppen. Eine grundlegende Voraussetzung für eine erfolgreiche Digitalisierung desGesundheitswesens besteht zudem in der Bereitstellung geeigneter IKT-Infrastrukturen.
Die Mehrzahl der Akteure schafft je nach Perspektive variierende begriffliche Ausprägungen,sodass die Grenzen zwischen eHealth, Telemedizin, mHealth, Gesundheits-Apps oder Big Dataregelmäßig verschwinden. Daher sollen im Folgenden zunächst gezielt die definitorischmethodischen Grundlagen für eHealth (Kapitel 3.1) und Big Data im Gesundheitswesen (Kapitel
3.2) dargelegt werden. In Kapitel 3.3 soll eine Bestandsaufnahme ausgewählter Aspekte die
Grundlagen für eine Weiterentwicklung der eHealth-Strategie des BMG darstellen.

3.1 Definitorisch-methodische Grundlagen des Bereichs eHealthEin einheitliches Verständnis in Bezug auf die Definition des Begriffs „eHealth“ ist bisher kaum
vorhanden. Daher bildet die Definition von eHealth und angrenzenden Anwendungsfeldern und-arten auf Basis einer Taxonomie die Grundlage weiterer Ausarbeitungen (Kapitel 3.1.1).
Aufbauend hierauf werden relevante Akteure des Gesundheitswesens und deren Interaktionsbeziehungen im Rahmen von eHealth beschrieben (Kapitel 3.1.2). Anschließend erfolgt die
Zusammenfassung der Ergebnisse der wissenschaftlichen medizinisch-technischen Literaturanalyse (Kapitel 3.1.3), die einen Überblick über die bisherigen Entwicklungen und Trends inder wissenschaftlichen Betrachtung von eHealth aufzeigt. Abschließend werden fünf ausgewählte innovative Projektbeispiele vorgestellt (Kapitel 3.1.4).

3.1.1 Taxonomie und Definitionen von Anwendungsfeldern und -arten
Zur Strukturierung der im Verlauf der Studie zu betrachtenden Gegenstände wurde inAnlehnung an Leppert & Greiner (2015) eine Taxonomie mit zwei Ebenen – Anwendungsfelder
und -arten – entwickelt.
Im Folgenden werden zunächst Anwendungsfelder (1. Ebene der Taxonomie:
eHealth/mHealth, Gesundheitstelematik, Telemedizin, Ambient Assisted Living (AAL))
definiert und voneinander abgegrenzt. Daraufhin werden den Anwendungsfeldern auf der 2.
Ebene der Taxonomie Anwendungsarten (z.B. Teletherapie, Telemonitoring) zugeordnet.
Diese Anwendungsarten können Einzelanwendungen in der Praxis umfassen, welche z.B. in
Kapitel 3.1.4 als Projektbeispiele in einem Versorgungskontext vorgestellt werden.

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25

Digitalisierung im Gesundheitswesen
eHealthmHealthTelemedizin
TeleforschungGesundheitstelematik

AAL

Medizinische Versorgung/Forschung

IKT-Einsatz im Gesundheitswesen
Gesundheitsbezug
Mobile Endgeräte
Räumliche Überwindung

Abbildung 3: Taxonomie (1. Ebene) – Darstellung und Abgrenzung von Anwendungsfeldern
Quelle: in Anlehnung an Leppert & Greiner (2015)

Definitionen der Anwendungsfelder (1. Ebene der Taxonomie)
Der Begriff Digitalisierung im Gesundheitswesen umfasst sämtliche Veränderungen undInnovationen im Bereich der Gesundheitsversorgung oder von Geschäftsmodellen sowie
Effizienzsteigerungen interner Prozesse und die Vernetzung von Akteuren durch den Einsatz
von IKT im Gesundheitswesen.
eHealth beschreibt den gesundheitsbezogenen Einsatz 5 von IKT im Gesundheitswesen unddient als Oberbegriff aller weiteren Definitionen. Grundsätzlich können lokalisierte Anwendungsarten auch mit Hilfe mobiler Endgeräte erbracht werden und somit auch dem Anwendungsfeld mHealth zugeordnet werden. 6
Die Verbindung von Telekommunikation und Informatik im Gesundheitswesen wird als
Gesundheitstelematik bezeichnet. Dabei stehen Anwendungen zur Überwindung von räumlichen Distanzen im Fokus. In diesem Sinne stellt die Gesundheitstelematik einen Teilbereichvon eHealth dar.

5
Als gesundheitsbezogen werden Einsätze im Gesundheitswesen definiert, die grundsätzlich der Gesundheit dienen oder diesefördern (z.B. insb. im Rahmen der Diagnose oder Therapie von Patienten), analog zur Definition der WHO (2005): „eHealth is thecost-effective and secure use of information and communications technologies in support of health and health-related fields,
including health-care services, health surveillance, health literature, and health education, knowledge and research.”
6
Analog zur Definition des Grünbuchs über „MobileHealth-Dienste („mHealth“)“ der Europäischen Kommission (2014): Unter Mobile
Health („mHealth“) versteht man „medizinische Verfahren und Praktiken der öffentlichen Gesundheitsfürsorge, die durch
Mobilgeräte wie Mobiltelefone, Patientenüberwachungsgeräte, persönliche digitale Assistenten (PDA) und andere drahtlos
angebundene Geräte unterstützt werden“.

26Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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In den Anwendungsfeldern Telemedizin und Teleforschung liegt der Fokus auf dem
medizinischen Umfeld. Unter Telemedizin wird die Erbringung konkreter medizinischer
Dienstleistungen mittels Gesundheitstelematik verstanden. 7 Teleforschung bezeichnet die
medizinische Forschung auf Basis von Gesundheitstelematik.
Das Anwendungsfeld AAL zielt auf das selbstständige häusliche Leben durch technische
Assistenz. AAL erstreckt sich auch auf Bereiche der Digitalisierung außerhalb des Gesundheitswesens (z.B. Wohnungswirtschaft) und umfasst technische Basisinfrastruktur im häuslichen
Umfeld (Sensoren, Aktoren, Kommunikationseinrichtungen) und Dienstleistungen durch
Dritte.
Digitalisierung im Gesundheitswesen
eHealthmHealtheGK

Telediagnostik
Teletherapie

Telemedizin
TeleforschungGesundheitstelematikeReszept/eVerodnung
eArtztbrief

Telkonsil

Lokale IKTVerwaltung
Abrechnung

Teledokumentation
Telereha
Teleausbildung

Telepflege
Telemonitor

ePrävention

Medizinische Versorgung/Forschung

AAL
IKT-Einsatz im Gesundheitswesen
Gesundheitsbezug
Mobile Endgeräte
Räumliche Überwindung

Abbildung 4: Taxonomie (2. Ebene) – Darstellung und Abgrenzung von Anwendungsarten
Quelle: in Anlehnung an Leppert & Greiner (2015)

Definitionen der Anwendungsarten (2. Ebene der Taxonomie)
Auf Grundlage des Verständisses der Anwendungsfelder wird die Taxonomie auf der 2. Ebene
um Anwendungsarten erweitert (Abbildung 4). Dies gewährleistet eine sinnvolle Kategorisierung von Einzelanwendungen. Es ist zu berücksichtigen, dass Einzelanwendungen auch die
Definition mehrerer Anwendungsarten erfüllen können (z.B. kann eine Gesundheits-App

7
Analog zur Definition der BÄK (2015): „Telemedizin ist ein Sammelbegriff für verschiedenartige ärztliche Versorgungskonzepte,
die als Gemeinsamkeit den prinzipiellen Ansatz aufweisen, dass medizinische Leistungen der Gesundheitsversorgung derBevölkerung in den Bereichen Diagnostik, Therapie und Rehabilitation sowie bei der ärztlichen Entscheidungsberatung überräumliche Entfernungen (oder zeitlichen Versatz) hinweg erbracht werden. Hierbei werden Informations- und
Kommunikationstechnologien eingesetzt.“

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27

sowohl über die genutzte Sensorik dem Telemonitoring als auch über ihre Handlungsempfehlungen an den Nutzer der Prävention zuzuordnen sein). Nachfolgend sollen die für die
Studie relevanten Anwendungsarten definiert werden.
Unter lokaler IKT werden Einzelanwendungen verstanden, die grundlegende Prozesse ohne
Gesundheitsbezug abdecken, jedoch nicht dem Bereich „Verwaltung und Abrechnung“ zuzuordnen sind (z.B. Türsensorik, Fahrstuhlsteuerung).
Einzelanwendungen für Verwaltungstätigkeiten ohne zwangsläufig expliziten Gesundheitsbezug wie z.B. Personal oder Controlling und Rechnungswesen werden unter Verwaltung
zusammengefasst. Krankenhausinformationssysteme bspw. sind dagegen Verwaltungsanwendungen, die für gesundheitsbezogene Zwecke eingesetzt werden.
Die Abrechnung umfasst Einzelanwendungen zur Vergütung medizinischer Leistungen. Diesekönnen sowohl rein lokal als auch vernetzt operieren.
Das eRezept/die eVerordnung ermöglicht die papierlose elektronische Erstellung und
Ablage von Rezepten und Verordnungen. Einzelanwendungen können ggf. mit Hilfe vonelektronischen Medien eine Übermittlung zwischen Leistungserbringern ermöglichen.
Die Einzelanwendung eArztbrief ermöglicht Leistungserbringern die elektronische Erstellung
und Ablage sowie den Austausch von Transferdokumenten (z.B. Entlassungsbrief, Befundbericht). Diese enthalten meist patientenindividuelle Daten und Informationen aus Diagnose
und Therapie.
Einzelanwendungen mit dem Zweck der räumlich überwindenden Diagnose mittels Einsatz von
IKT werden unter dem Begriff Telediagnostik subsumiert. Telediagnostik umfasst bspw.
Arztgespräche per Videokonferenz, diagnostische Tätigkeiten z.B. auf Basis von Bilderübertragung oder Real-Time-/Near-Time-Übertragung verfügbarer Vitalparameter (Puls, Blutdrucketc.), die über entsprechende Telemonitoring-Einzelanwendungen ausgelesen und z.B. per
medizinische Apps übermittelt werden. In Deutschland ist Telediagnostik im Rahmen des sog.
Fernbehandlungsverbots nur unter Sicherstellung einer persönlichen Arzt-PatientenBeziehung möglich. 8
Mittels IKT durchgeführte Behandlungen durch Leistungserbringer werden als Teletherapie
bezeichnet. 9 Einzelanwendungen sind unter anderem in der Chirurgie (OP-Robotik),
Logopädie, Neuropsychologie sowie Physiotherapie zu finden und können Einzel- wie auch
Gruppentherapien darstellen.
Telekonsil bezeichnet die räumlich getrennte Beratung zweier oder mehrerer Leistungserbringer über die Diagnose oder Therapie eines individuellen Patienten unter Nutzung von
IKT. Einzelanwendungen existieren bspw. in der radiologischen Befundung durch Fachärzte.
Sämtliche Einzelanwendungen, welche die elektronische Erstellung oder Archivierung oder den
elektronischen Austausch gesundheitsbezogener Informationen und Daten ermöglichen,werden der Anwendungsart Teledokumentation zugeordnet. Beispielsweise ermöglichen

Diese Norm gilt als Verbot der ausschließlichen Fernbehandlung und ergibt sich aus der (Muster-)Berufsordnung für die in
Deutschland tätigen Ärztinnen und Ärzte, die vom Deutschen Ärztetag festgelegt wird.

89Diese Definition subsumiert Begrifflichkeiten einzelner Fachrichtungen in der Therapie wie Telechirurgie oder Telepsychiatrie.
Unter Teletherapie werden explizit auch neuere Behandlungsmöglichkeiten wie z.B. Gamification, d. h. die Steigerung der Adhärenz
durch eine spielerische Umgebung, verstanden.

28
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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bestimmte Formen der eAkte (EHR) 10 einen einrichtungs- und sektorenübergreifenden Zugriff
auf individuelle Behandlungsdaten von Patienten.
Die Rehabilitation von Patienten unter Zuhilfenahme von IKT wird als Telereha bezeichnet.
Im Unterschied zur Teletherapie umfasst die Telereha auch Einzelanwendungen ohne
telemedizinischen Fokus. Bisherige Einzelanwendungen sind unter anderem in der Ergotherapie (z.B. Übungen zum Wiedererlangen der Gehfähigkeit unter ärztlicher Aufsicht) zu
finden.
Telepflege umfasst Einzelanwendungen, die räumlich überwindende Pflegetätigkeiten mittels
virtueller Präsenz oder Supervision ermöglichen. Die Telepflege ist charakterisiert durch die
Langfristigkeit von Pflegeleistungen und Einzelanwendungen mit nicht explizitem
telemedizinischem Fokus, wie beispielsweise Alarmierungssysteme im häuslichen Umfeld (z.B.
Sturzprävention). Des Weiteren können durch Telepflege-Anwendungen Dienstleister vor Ort
durch räumlich entfernte Spezialisten angeleitet werden.
Einzelanwendungen zur IKT-gestützten Messung, Überwachung und Kontrolle von patientenindividuellen Vitalfunktionen über räumliche Distanzen hinweg werden dem Telemonitoring
zugeordnet. Dabei ist zwischen der Messung physiologischer (z.B. Blutdruck, Puls, Herzfrequenz) und nichtphysiologischer Parameter (z.B. GPS-Position, Außentemperatur) zu
unterscheiden. Telemonitoring kann dabei sowohl im häuslichen Setting und im klinischen
Bereich (z.B. Intensivstation) als auch mittels mobiler Endgeräte (z.B. mittels Sensorik)
angewendet werden. Beispiele für spezielle Einzelanwendungen liegen in der GPS-gestützten
Ortung von Alzheimerpatienten oder der Messung und Übermittlung physiologischer Daten vonPatienten an Leistungserbringer.
Die elektronische Gesundheitskarte (eGK) ermöglicht den Zugang zu Anwendungen derzentralen Telematikinfrastruktur (TI) sowie den orts- und zeitunabhängigen Zugriff auf
relevante Patientendaten. Die Telematikinfrastruktur bildet dabei einen hochsicheren Kommunikationskanal zwischen Leistungserbringern, Kostenträgern und Versicherten, bei dem
sämtliche Komponenten über digitale Identitäten authentifiziert sind.
Die Teleausbildung umfasst die IKT-gestützte Fernausbildung und -weiterbildung vonÄrzten, Pflegepersonal sowie weiteren Akteuren des Gesundheitswesens. Mögliche Einzelanwendungen stellen Online-Kurse oder Anwendungen auf mobilen Endgeräten zum Selbststudium dar.
Die Anwendungsart ePrävention umfasst Einzelanwendungen, die räumliche oder zeitliche
Distanzen überwindend die Prävention – bspw. bei Patienten mit Empfehlungen zu sportlicher
Aktivität oder gesundheitsförderndem Verhalten – unterstützen. Dies kann in verschiedenen
Formen realisiert werden. Zur Erhöhung des Komforts handelt es sich dabei häufig um Apps
auf mobilen Endgeräten (z.B. Smartphone oder Wearable). Präventionsanwendungen greifen
dabei in vielen Fällen auf Telemonitoring zur Messung physiologischer (z.B. Puls) oder nichtphysiologischer Parameter (z.B. Distanzen) zurück. ePrävention umfasst auch Einzelanwendungen wie Internetplattformen zum Austausch zwischen Patienten (u. a. Steigerung von„patient advocacy“).

10„eAkte“ dient als Oberbegriff und umfasst sowohl die elektronische Gesundheitsakte als auch die elektronische Patientenakte.

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit293.1.2 Kurzdarstellung relevanter Akteure
Im gegenständlichen Abschnitt erfolgt eine Betrachtung der im Bereich eHealth beteiligten
Akteursgruppen einschließlich einer Kurzdarstellung von deren wesentlichen Interaktionen
untereinander in Bezug auf den Betrachtungsgegenstand. Hierbei wird an dieser Stelle aus
Gründen der Übersichtlichkeit bewusst auf eine Differenzierung einzelner Akteure verzichtet(z.B. Aufgliederung der Akteursgruppe „Leistungserbringer“ in ambulante und stationäre
Leistungserbringer oder in Leistungserbringerverbände) und diese vielmehr in Anhang 3 aufgeführt.
Die primären Akteursgruppen in Bezug auf eHealth sind:•Patienten/Verbraucher als Leistungsempfänger bzw. Verbraucher von gesundheitsbezogenen Dienstleistungen oder Produkten;•

Leistungserbringer als professionelle Dienstleister im Bereich der Gesundheitsversorgung (sowohl verkammerte als auch nichtverkammerte Berufsträger sowie die entsprechenden Verbände);•

Kostenträger als Finanzierungsträger des Ersten Gesundheitsmarktes (GM1) einschließlich der entsprechenden Verbände;•Privatwirtschaft als Anbieter von gesundheitsbezogenen Dienstleistungen oder
Produkten;•

Staat und öffentliche Verwaltung als gesetzgebender und durchsetzender Rahmengeber(Ministerien und relevante Behörden, Gesundheitsfonds, Organe der mittelbaren Staatsverwaltung wie der Gemeinsame Bundesausschuss auf Basis von § 91 SGB V);•

Forschung als Innovator und Gutachter der weiteren Akteursgruppen.

An dieser Stelle soll zunächst die Anwendung von eHealth in der Gesundheitsversorgung 11
betrachtet werden. Hierzu werden die Akteursgruppen „Patienten/Verbraucher“,„Leistungserbringer“, „Kostenträger“ und „Privatwirtschaft“ mit den ihnen zugrunde liegenden
Interaktionsbeziehungen dargestellt (siehe Abbildung 5). Die Relevanz der Akteursgruppen„Staat“ und „Forschung“ wird im Folgenden gesondert betrachtet.

Die Betrachtung erfolgt unabhängig von einer Zuordnung zum Ersten oder Zweiten Gesundheitsmarkt, eine überblicksartige
Betrachtung dieses Aspekts findet in Kapitel 3.3.2, Zugang von eHealth und Big Data zum Ersten Gesundheitsmarkt, statt.

1130
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Konsultation/
Vergütung1
1z.B. Selektiv-/
Kollektivverträge

Leistungserbringer

7

Versorgung

Vergütung

Konsultation

Versicherung,
Leistung

6

Kostenträger

Produkt /Leistung

8z.B. Rabattverträge Pharma

Patient/
Verbraucher

Beitrag/
Prämie5
Produkt /Leistung

Vergütung1

2

Vergütung

Vergütung1

4
Privatwirtschaft

3

Produkt/
Leistung

Abbildung 5: Schematische Darstellung der Interaktionsbeziehungen von Akteuren im Rahmen der Anwendung voneHealth in der Gesundheitsversorgung
Quelle: Strategy& Analyse(1) Leistungserbringer zu Leistungserbringer: Die direkte Verbindung von Leistungserbringern durch eHealth betrifft meist den gegenseitigen Austausch von individuellen Behandlungsdaten und diagnostischen Vorleistungen (u. a. radiologische Befunde). Ziel der Transfers
ist die Verbesserung der Versorgungsqualität (z.B. gemeinsame Diagnose sowie mögliche
Therapieansätze gemeinsam mit spezialisierten Leistungserbringern) und -effizienz (bspw.
durch Nutzung elektronischer Versendung).
Exemplarische Anwendungsarten: 12 Telekonsil, eArztbrief, eRezept/eVerordnung(2) Leistungserbringer zu Patient/Verbraucher: Eine eHealth-basierte Verbindungzwischen Leistungserbringern und Patienten beinhaltet meist die Erbringung medizinischer
Versorgungsleistungen im Rahmen des Anwendungsfeldes „Telemedizin“. Dies geschieht
regelmäßig unter Nutzung von Sensorik (zur effektiven und effizienten Messung vonParametern) oder motorischen Geräten (z.B. OP-Robotik in der Chirurgie).
Exemplarische Anwendungsarten: Teletherapie, Telereha, Telemonitoring(3) Patient/Verbraucher zu Patient/Verbraucher: Die direkte Interaktion von Patienten
beinhaltet meist den Transfer oder die Einbringung von persönlichen Daten zum
Austausch/Vergleich von Informationen über Krankheits- und Therapieverläufe („patientadvocacy“, z.B. durch digitale Selbsthilfegruppen). Hierzu werden oft mobile Endgeräte
eingesetzt. In vielen Fällen findet der Austausch auf privatwirtschaftlich betriebenen Portalen
statt. Insofern handelt es sich eigentlich um eine Interaktion Patient/Verbraucher zu Privatwirtschaft zu Patient/Verbraucher, bei der eine Nutzungsvoraussetzung die Einwilligung in

12

Gem. Definitionen in Kapitel 3.1.1.

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

31Bezug auf die Weitergabe individueller Daten an weitere Parteien sein kann (Daten- vs.
Services-Modell).
Exemplarische Anwendungsarten: Teledokumentation, Telemonitoring(4) Privatwirtschaft zu Patient/Verbraucher: Primär beinhaltet die direkte Interaktion
zwischen privatwirtschaftlichen Organisationen und dem Patienten die Versorgung mit
gesundheitsrelevanten Produkten und Dienstleistungen. eHealth-Angebote dieser Interaktionsbeziehung zielen meist auf die Gesundheitsprävention, z.B. in Form von Fitness-Apps(teilweise unter Einbeziehung von medizinischem Personal bei der Erstellung oder Datenbewertung). Einige Portale bieten Pharmaherstellern im Rahmen von Teleforschung die
Möglichkeit zur Erstellung von Studien zur Ergänzung klinischer Forschung.
Exemplarische Anwendungsarten: ePrävention, Telemonitoring(5) Privatwirtschaft zu Leistungserbringer: Die Privatwirtschaft tritt mit den unterschiedlichen Leistungserbringern in vielfältiger Weise in Interaktion. Exemplarisch für eHealthstehen hierbei einerseits der Vertrieb inkl. Bereitstellung und Pflege von Hard-/Software und
Medizintechnik, andererseits Pharmaunternehmen mit Produktvorstellungen oder der Einbindung in Forschungsaktivitäten.
Exemplarische Anwendungsarten: Telemonitoring, Teledokumentation (z.B. im Rahmen desAnwendungsfeldes „Teleforschung“)(6) Kostenträger zu Patient/Verbraucher: Mit Hilfe von eHealth-Anwendungen bieten
Kostenträger Patienten häufig Dienstleistungen zur Unterstützung bei der Facharzt-Terminvergabe oder auch als Zugang zu (fach-)ärztlichen Telediagnose-Einzelanwendungen. 13
Ebenfalls verbreitet ist die Bereitstellung von Gesundheits-Apps für Versicherte zum Zweck derPrävention. International ist zudem das Angebot von Bonusprogrammen für gesundheitsbewusstes Verhalten unter Nutzung sensorischer Daten durch Telemonitoring (z.B. durch
Wearables) zu beobachten.
Exemplarische Anwendungsarten: ePrävention, Abrechnung, Verwaltung(7) Leistungserbringer zu Kostenträger: eHealth-relevante Interaktionen zwischen
Kostenträgern und Leistungserbringern liegen insbesondere in der Abrechnung und in derAdministration von Leistungen an Patienten/Verbrauchern. Oft werden dabei persönliche
Daten ausgetauscht, die eine hohe Sensibilität erfordern. Denkbare Ansätze liegen auch in einer
umfangreichen Expansion auf weitere Anwendungsarten.
Exemplarische Anwendungsarten: Abrechnung, eGK (Aktualisierung Versichertenstammdaten oder Zuzahlungsstatus), Verwaltung(8) Kostenträger zu Privatwirtschaft: Schwerpunkt der bisherigen Interaktion zwischen
Kostenträgern und Privatwirtschaft ist der Abschluss von Arrangements zur Kostensenkung(z.B. Rabattverträge) oder das Outsourcing von Verwaltungsprozessen. Im Rahmen von eHealthsind neben dem Vertrieb von Hard-/Software der einhergehende Betrieb und die Pflege von
IKT-Diensten zu nennen.
Exemplarische Anwendungsarten: Telemonitoring, Verwaltung
Des Weiteren kann der Staat als Gesetzgeber (insb. im Zusammenhang mit dem Medizinproduktegesetz und dem EHealth-Gesetz sowie mit Verordnungen wie z.B. der DIMDI-

13

Oft werden diese Leistungen fälschlicherweise als „Telekonsil“ bezeichnet.

32
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Verordnung) und vollziehende Gewalt (zu nennen ist hier z.B. das Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte) den für eHealth relevanten Akteursgruppen zugerechnet werden.
Ein zusammenfassender Überblick über die Regulierung von eHealth-Anwendungen findet in
Kapitel 3.3.4, Bestandsaufnahme des normativen Rahmens und Vollzugs, statt.
Die Akteursgruppe Forschung ist mit ihren möglichen spezifischen Doppelzuordnungen (sieist z.B. in Universitätskliniken auch Leistungserbringer und im nachgeordneten Geschäftsbereich des BMG beim Staat angesiedelt) zum Teil bereits in o. g. Betrachtungen hinsichtlichihrer eHealth-Relevanz berücksichtigt. Zusätzlich zu betrachten sind insb. Fälle, in denen
Forschung innovationsbegleitend (z.B. im Rahmen von Pilotprojekten) oder gutachterlich (z.B.
Nutzenbewertung zur Vorbereitung einer G-BA-Entscheidung) tätig wird.

3.1.3 Medizinisch-technische Literaturanalyse zum Themenfeld eHealthZusammenfassung
Um die Schwerpunkte der Forschung im Bereich eHealth aufzuzeigen und anschließend zu
kategorisieren, wurde ein Meta-Literaturreview durchgeführt. In der Literatur wandelt sich die
Nutzung der Begrifflichkeiten von allgemeiner Beschreibung (z.B. Gesundheitstelematik,
Telemedizin) hin zu einer spezifischeren Verwendung (Telemonitoring, Telekonsil etc.).
Nichtsdestotrotz finden sich selbst im wissenschaftlichen Diskurs für viele Begriffe aus dem
Bereich eHealth bisher noch keine einheitlichen Definitionen.
Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) werden als Grundlage unterschiedlicher Anwendungsarten im Gesundheitswesen eingesetzt. So können IKT in der Prävention
Anwendung finden, um Gesundheitsinformationen zu kommunizieren und gesundheitsfördernde Verhaltensänderungen zu bezwecken. Telekonsil ermöglicht die Unterstützung einesbehandelnden Arztes durch einen räumlich entfernten Spezialisten in Hinblick auf eine
Diagnose- oder Therapiefindung. Die Telediagnose ermöglicht ein Diagnostizieren des Gesundheitszustands räumlich entfernter Patienten. Darüber hinaus können Automatisierungsmöglichkeiten wie z.B. klinische Entscheidungsunterstützungssysteme dem behandelnden Arzt
wissensbasierte und patientenindividuelle Informationen zur Verfügung stellen. Eine digitale
und strukturierte (Tele-)Dokumentation bildet die Grundlage für eine weiterführende Nutzung
und den schnellen Austausch von Patienten- und Behandlungsdaten. Eine Vielzahl von Studien
untersucht zudem Anwendungen des Telemonitorings, bei dem versorgungsrelevante Daten
direkt beim Patienten erhoben und mittels IKT an Leistungserbringer übermittelt werden.
Somit werden Gesundheitsdaten der Patienten schneller und in höherer Dichte zur Verfügung
gestellt sowie Delegationsmöglichkeiten geschaffen. Die konkrete Erbringung therapeutischer
Maßnahmen durch Teletherapie und die Erbringung rehabilitativer Anwendungen in derTelerehabilitation erlauben eine Behandlung über räumliche und/oder zeitliche Distanzen
hinweg. Ähnliches gilt für Pflegeleistungen, die mittels Telepflege durch Informationsbereitstellung, Handlungshilfen oder automatisierte Dokumentation unterstützt werden.
Die Zunahme an mobilen Lösungen durch die Integration mobiler Endgeräte ist fast allen
Anwendungsarten gemein. Unter anderem können hierdurch IKT näher am eigentlichen
Behandlungsort bzw. direkt beim Patienten schneller verfügbar sein und sowohl räumlich als
auch zeitlich flexibler genutzt werden. Innerhalb der Studien wird neben Anwendungen für die
direkte Leistungserbringung verstärkt der Patient bzw. der Nutzer in den Fokus gerückt. Neben
der Betrachtung von Akzeptanzfaktoren werden zunehmend Lösungen entwickelt, die für eine
Anwendung durch die Patienten selbst konzipiert sind. Das Leistungsgeschehen wird durcheHealth dahingehend verändert, dass auch in kleineren Einrichtungen Leistungserbringer vor
Ort mittels Teleanwendungen zunehmend Aufgaben erfüllen, die eigentlich eine höhere
Spezialisierung oder fachliche Expertise erfordern würden. Dies ermöglicht es den beratenden

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33Ärzten, sich (noch) weiter zu spezialisieren. Die Unterstützungsmöglichkeiten durch IKT z.B.
im Rahmen der Telediagnose können zudem mit Big Data-Auswertungen verknüpft werden.
Dadurch werden patientenindividuelle Informationen (z.B. durch einen Abgleich vonPatientenmerkmalen mit bekannten Mustern) schneller und komprimierter zur Verfügung
gestellt und zugleich Teile der Informationssuche automatisiert.
Über alle Anwendungsarten hinweg ist zu beobachten, dass die Autoren der Reviews regelmäßig
die jeweilige Studienlage bzw. die Studienqualität für verbesserungsfähig halten. Um diegesamte Bandbreite der Wirkungen von eHealth-Anwendungen empirisch zeigen zu können,
werden mehr Studien mit randomisierten Kontrollgruppen, ausreichend großen Studienpopulationen, hinlänglichen statistischen Teststärken (Power) und angemessen langen Laufzeiten bei einem vergleichbaren Studiendesign benötigt. Oft sind eHealth-Anwendungen zudem
Teil eines umfassenderen (Versorgungs-)Konzeptes. Daher braucht es weitere Untersuchungenin Bezug auf die Frage, welche Rolle die technische Komponente spielt und welches der optimale
Technikeinsatzgrad ist. Darüber hinaus bedarf es weiterer gesundheitsökonomischer Untersuchungen der eHealth-Anwendungen, um die betreffenden Effizienzgewinne aufzuzeigen. Die
Vielzahl unterschiedlicher Definitionen und Abgrenzungen erschwert dabei nicht nur die
Vergleichbarkeit der Ergebnisse, sondern ist auch eine Ursache für zum Teil unterschiedliche
Ergebnisse.
Im Allgemeinen ist in der Wissenschaft ein stetiger Anstieg der Forschungsaktivitäten in
Kombination mit einer zunehmenden Differenzierung bezüglich der Effekte von eHealthAnwendungen zu beobachten. Noch existiert allerdings eine Lücke zwischen den Erwartungen
an eHealth und den empirischen Ergebnissen.
Methodik
Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) werden im Gesundheitswesen vielseitig
eingesetzt, um die Leistungserbringung effektiver und effizienter zu gestalten. Parallel zur
steigenden Nachfrage nach IKT-Anwendungen im Gesundheitswesen ist auch das Forschungsinteresse bzgl. Wirksamkeit, Effizienz und Akzeptanz von telemedizinischen Anwendungen undeHealth-Lösungen in den letzten 20 Jahren stark gestiegen (Abbildung 6). Wegen der Diversität
der Einsatzmöglichkeiten sind wissenschaftliche Untersuchungen der Wirkung von IKT im
Gesundheitsweisen hinsichtlich der betrachteten Anwendungsszenarien und Indikationen
sowie der Betrachtungsperspektiven (z.B. aus der Sicht der Leistungserbringer oder aus derSicht der Patienten) jedoch sehr heterogen.

34
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0

Telemedizin

Telehealth

eHealthTelemonitoring

Anzahl der jährlichen Publikationen

Entwicklung der wissenschaftlichen Publikationen
von IKT im Gesundheitswesen

Telematik

Abbildung 6: Anzahl der Publikationen pro Jahr in PubMed bzgl. Telemedizin, TeleHealth, eHealth, Telemonitoringund Telematik von 1975 bis 2014
Quelle: Universität Bielefeld

Die untersuchten Anwendungsfelder wurden über die Zeit erweitert und Begrifflichkeiten inihrer Bedeutung stark verändert bzw. neuen, übergeordneten Begriffen zugeordnet. So wird z.B.
der Begriff „Telemedizin“ bereits (vereinzelt) in den 1970er Jahren erwähnt, während derBegriff „eHealth“ erst seit 1999 (Mitchell, 1999) als umfassender Überbegriff für IKTAnwendungen im Gesundheitsbereich genutzt wird.
Um einen fundierten Überblick über die verfügbaren digitalen Anwendungen sowie deren
Möglichkeiten, Potentiale, aber auch Limitationen, zu erhalten, wird ein Review verfügbarer
Reviews (Metareview) durchgeführt. Dabei werden Erkenntnisse bereits veröffentlichterÜbersichtsarbeiten zur Digitalisierung im Gesundheitswesen zusammengefasst und synthetisiert. Diese Methode wird angewendet, um einen weiten und möglichst umfassendenÜberblick über das große und heterogene Forschungsfeld zu erhalten. In diesem Verfahren
werden einzelne Anwendungsstudien zwar nicht so intensiv wie in einem primären Review
spezifischer Einzelanwendungen betrachtet, jedoch ist ein Rückgriff auf die in den Reviews
identifizierten Primärstudien jederzeit möglich (Bower & Gilbody, 2005; Cipriani et al., 2007).
Die vorliegende Untersuchung berücksichtigt Reviews der letzten fünf Jahre. Diese Übersichtsarbeiten wiederum analysieren Einzelstudien, die zum Teil weit über diesen Fünfjahreszeitraum
hinausgehen und somit einen umfangreichen Überblick über die Entwicklung von eHealth imGesundheitswesen geben. Für das Research wurde auf die wissenschaftlichen Datenbanken
PubMed 14 sowie ScienceDirect 15 zugegriffen. Einbezogen wurden Artikel in englischer unddeutscher Sprache.

14
PubMed ist eine Metadatenbank mit 24 Millionen Artikeln zu den Themenbereichen „Medizin“ und „Biomedizin“ aus MEDLINE(Datenbank des US National Centers for Biotechnology Information), Life-Science-Journalen und Online-Büchern.
15
ScienceDirect ist eine wissenschaftliche Datenbank mit der Möglichkeit der Volltextsuche in 2500 wiss. Zeitschriften aus den
Bereichen Engineering, Life Science, Natur-, Gesundheits-, Sozial- und Geisteswissenschaften.

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35Ergebnisse
Nach Durchsicht von 280 Abstracts wurden 149 Studien ausgewählt. Diese thematisieren zum
Teil allgemein die Möglichkeit der Nutzung von IKT im Gesundheitswesen, fokussieren darüber
hinaus aber auch bestimmte Indikationen (z.B. Diabetes, KHK) oder einzelne Anwendungsarten(z.B. Telemonitoring). Die betrachteten Reviews umfassen hauptsächlich Anwendungsstudien
und deren Effekte auf Wirksamkeit und Effizienz bei Leistungserbringern und Patienten.
Weitere Kriterien sind die Studienqualität und die Möglichkeit der Generalisierung derErgebnisse.
Im Fokus der Studien steht die Untersuchung der medizinischen Wirksamkeit von IKT bei der
Behandlung und Überwachung chronischer Krankheiten, zur Diagnoseunterstützung bei
akuten Krankheiten und Notfällen sowie bei der Gesundheitsförderung einschließlich
Aufklärung, Verhaltensänderungen und Prävention. Des Weiteren wird häufig eruiert,
inwiefern die Inanspruchnahme von Gesundheitsleistungen (Kosteneffektivität) verändert
werden kann, z.B. in Hinblick auf Medikations- und Therapieadhärenz, Anzahl der Arztkontakte, Anzahl der Hospitalisierungen und Möglichkeiten der Delegation.
Die meisten Studien wurden in industriellen Flächenländern wie den USA, Kanada, Australienoder Skandinavien durchgeführt. Lediglich einzelne Studien aus Deutschland sind in den
Reviews eingeschlossen. Diese werden in den Erläuterungen zu den Anwendungsarten jeweils
herausgestellt.
Anwendungsarten
Entwicklung der Begriffe
In Bezug auf die innerhalb der letzten fünf Jahre entstandenen Studien lässt sich beobachten,
dass Begrifflichkeiten spezifischer genutzt und weniger allgemeine, übergeordnete Beschreibungen wie z.B. „Telemedizin“ verwendet werden. Die zunehmende Nutzung differenzierter
Terminologien wie z.B. „Telemonitoring“ oder „Telediagnostik“ zeigt zum einen, dass die
Wissenschaft sich dezidierter mit den unterschiedlichen Anwendungen auseinandersetzt und
die Besonderheiten einzelner Anwendungsarten, Settings und Indikationsgebiete stärker
berücksichtigt. Zum anderen erleichtert eine gemeinsame bzw. spezifischere Nutzung der
Terminologie die Identifizierung, Zusammenführung und Vergleiche von Ergebnissen einzelner
Anwendungsstudien. Da die eingesetzten Technologien und Versorgungskonzepte zum Teilsehr heterogen sind, präzisiert die genaue sprachliche Nutzung die Suche nach vergleichbaren
Anwendungen. Nichtsdestotrotz finden sich selbst im wissenschaftlichen Diskurs für viele
Begriffe aus dem Bereich eHealth bisher noch keine einheitlichen Definitionen. Diese Vielzahl
unterschiedlicher Definitionen und Abgrenzungen erschwert nicht nur die Vergleichbarkeit derErgebnisse, sondern ist auch eine Erklärung für zum Teil unterschiedliche Ergebnisse.
Gesundheitsinformationen und ePrävention
Wie in Kapitel 3.1.1 beschrieben, umfasst eHealth auch Anwendungen mit gesundheitlichem,aber nicht unmittelbar medizinischem Bezug. So können IKT zu Beginn der Versorgung im
Rahmen von Prävention genutzt werden, damit Anwendern gesundheitsrelevante Informationen zur Verfügung gestellt werden und z.B. über gesundheitsförderndes oder -schädliches
Verhalten, Therapiehinweise, Hygienemaßnahmen oder Krankheitsbilder aufgeklärt werden.
Die Anwendungen können ungerichtet (z.B. allgemeine Internetseiten (Odone et al., 2015)) odergerichtet (z.B. Textnachrichten (Muessig et al., 2015)) sein und entsprechend allgemeine
und/oder personenbezogene Informationen übertragen. Allen Anwendungen von Gesundheitsinformationen und ePrävention ist gemein, dass sie Informationen übertragen, um beim
Empfänger eine mittelbare oder unmittelbare gesundheitsfördernde Verhaltensänderung zu
36
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erreichen. Anwendungsbeispiele für krankheitsunspezifische Anwendungen sind Gesundheitsportale (Kruse et al., 2015; Sawmynaden et al., 2012), Ernährungsberatungen (Bennett et al.,2014; DiFilippo et al., 2015; Hutchesson et al., 2015; Miners et al., 2012; O'Brien et al., 2014;
Sarno et al., 2014), präventive Raucherentwöhnungen (ohne diagnostizierte Krankheit) (Ghorai
et al., 2014; Krebs et al., 2010), Therapie- (Lin & Wu, 2014) und Medikationsadhärenz (AngladaMartinez et al., 2015; Linn et al., 2011), Bewegungsförderung 16 (Laplante & Peng, 2011; Lau etal., 2011; O'Reilly & Spruijt-Metz, 2013), Hilfe beim Stillen (Giglia & Binns, 2014) oder auchAnwendungen zur Impfquotenerhöhung (Odone et al., 2015). Viele Anwendungen sind aberauch krankheitsspezifisch ausgerichtet und adressieren konkrete krankheitstypische Risikofaktoren bzw. krankheitstypisches Risikoverhalten, wie z.B. Anwendungen zur Vermeidung
sexuell übertragbarer Krankheiten (insbesondere HIV) (Catalani et al., 2013; Schnall et al.,2014), Asthma (Al-Durra et al., 2015), Krebsprävention (Sanchez et al., 2013), Bluthochdruck
und Herz-Kreislauf-Erkrankungen (Merriel et al., 2014; Widmer et al., 2015), Übergewicht und
Adipositas (Cohen et al., 2012; Miners et al., 2012; Sarno et al., 2014) oder Diabetes (Cotter etal., 2014; Worswick et al., 2013).
Durch Kombination der Telepräventionsmaßnahmen mit Anwendungen des Telemonitoringsoder anderer Techniken zur Datenerhebung im alltäglichen Umfeld der Personen [(z.B. durch
Sensoren im Mobiltelefon oder sog. Wearables (z.B. Kitsiou et al., 2015; Tao & Or, 2013)] wird
das individuelle Verhalten automatisch oder mit Unterstützung von Leistungserbringern (z.B.
durch den behandelnden Arzt oder medizinisch geschultes Personal) analysiert. Anschließend
werden den Patienten daraufhin spezifische Informationen und Hinweise gegeben. Dabei kannsowohl die Sammlung von Daten als auch die Informationsweitergabe über mHealth-Anwendungen (z.B. Gesundheits-Apps) erfolgen (Anglada-Martinez et al., 2015; Fanning et al., 2012;
Muessig et al., 2015; Tao & Or, 2013).
Durch zielgruppenspezifische Kommunikation können benötigte Gesundheitsinformationen
nutzerfreundlich aufbereitetet übermittelt werden. Die Einbindung mobiler Endgerätebeschleunigt diesen Prozess. Zudem entwickelt sich die Kommunikation zunehmend vonklassischen „Pull“- (der Nutzer ruft aktiv Informationen ab) hin zu „Push“-Nachrichten (derNutzer erhält passiv Informationen vom Gesundheitsdienstleister). Durch umfassende undeffektive Informationen wird das Selbstmanagement der Patienten (z.B. der bewusste Umgang
mit Daten) hinsichtlich ihrer Gesundheit unterstützt bzw. gestärkt (Kuijpers et al., 2013;
Samoocha et al., 2010; Toma et al., 2014).
Telekonsil
Mehrere Reviews haben die Unterstützung eines behandelnden Arztes durch einen räumlich
entfernten Kollegen (Telekonsil) thematisiert. Dabei werden Vitalparameter (z.B. EKG-Daten),
Bilder des Patienten (z.B. Fotos, Videoübertragungen, Röntgenbilder) und andere Daten desPatienten (z.B. soziodemographische Angaben) vom behandelnden Arzt an einen entfernten
Spezialisten übertragen, der Empfehlungen zum Stellen der Diagnose oder zur Therapieform
gibt. Die schnellere Integration von externem Expertenwissen in Diagnose- und Therapiefindungsprozesse erweitert die Versorgungsmöglichkeiten insbesondere bei kleineren
Versorgungszentren oder Leistungserbringern in ländlichen Räumen. Auf diese Weise kann die
Akutversorgung in Bereichen, in denen andernfalls keine Versorgung oder eine Versorgung nur

16
IKT-unterstützte Anwendungen der Bewegungsförderung werden zum einen als primär- oder sekundärpräventive Maßnahmeohne das Vorliegen einer diagnostizierten Krankheit, zum anderen aber auch im Bereich der Telerehabilitation z.B. zur
Widerherstellung der Mobilität nach einer OP angewendet (in Bezug auf Letzteres siehe „Telerehabilitation“).

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in unzureichender Qualität und zudem nicht schnell genug verfügbar wäre, sichergestellt
werden (Kitamura et al., 2010).
Häufige Anwendungsszenarien sind dabei in der Notfallversorgung anzutreffen, in der eine sehr
große Bandbreite möglicher Indikationen kurzfristig auftritt und oft nicht ausreichend Zeit
besteht, einen Spezialisten aufzusuchen (z.B. in der Notaufnahme (Ward et al., 2015), bei akuten
Verletzungen (Hasselberg et al., 2014; Kumar et al., 2013; Lewis et al., 2012) oder auf
Intensivstationen (Ramnath et al., 2014; Young et al., 2011)).
Ein besonderer Schwerpunkt liegt innerhalb der Akutversorgung auf der akuten Schlaganfallversorgung (zum Teil auch als „Telestroke“ bezeichnet), bei der Einrichtungen ohne sog. Stroke
Units 17 telemedizinische Unterstützung aus spezialisierten Krankenhäusern zum Stellen einer
exakten Diagnose erhalten (Jhaveri et al., 2015; Rubin et al., 2013a; Zhai et al., 2015). Ein
Anwendungsbeispiel aus Deutschland ist das bayrische Schlaganfallnetzwerk TEMPiS, bei dem
Krankenhäuser mit Stroke Units Krankenhäuser ohne geeignete Stroke Units durch Videokonferenzen, hochauflösenden Bilddatenübertragungen und Qualifizierungsmaßnahmen unterstützen (Audebert et al., 2006; Schwab et al., 2007).
Ein weiteres Anwendungsfeld liegt in der Hinzuziehung von Spezialisten zur Begutachtung vonInformationen, die sich digitalisieren lassen und in dieser Form auch zur Begutachtung geeignet
sind. Beispiele lassen sich in der (Tele-)Radiologie (Black et al., 2011; Hasselberg et al., 2014;
Lewis et al., 2012; Zhai et al., 2015), der (Tele-)Pathologie (Free et al., 2013a; Hawley et al.,2014) oder der (Tele-)Neurologie (Rubin et al., 2013b, 2012) finden.
Auf Seiten der beratenden Experten eröffnen Telekonsile die Möglichkeit einer stärkeren
Spezialisierung. Selbst seltene Krankheitsbilder können auf diese Weise einem Spezialisten
zugeordnet werden, der sein Fachwissen entsprechend ausbauen kann. Des Weiteren werden
die Tätigkeiten des beratenden Arztes räumlich flexibilisiert, da er nicht persönlich vor Ort seinmuss (z.B. bei der Begutachtung von Röntgenbildern).
Telediagnose
Neben der Unterstützung durch Telekonsil-Anwendungen (doc2doc) werden Diagnosen
darüber hinaus auch direkt mittels telemedizinischer Anwendungen (z.B. durch Videosysteme)
bei räumlich entfernten Patienten gestellt (doc2patient). Diese Anwendungen sind aberaufgrund der Komplexität der Diagnostik sowie des geltenden Fernbehandlungsverbots in
Deutschland bisher eher selten im Einsatz und haben zumeist unterstützenden Charakter (z.B.
wenn bei Alzheimerpatienten eine Progredienz der bekannten Krankheit festgestellt werden soll
(Costanzo et al., 2014).
Darüber hinaus ergeben sich Automatisierungsmöglichkeiten in Bezug auf das Stellen der
Diagnose durch die Nutzung sog. Clinical Decision Support Systems (CDSS), die dem
behandelnden Arzt wissensbasierte auf Patientenmerkmalen beruhende Informationen und
Entscheidungshilfen zur Verfügung stellen (Bayoumi et al., 2014; Black et al., 2011; Davies etal., 2014; Free et al., 2013b; Low et al., 2013, Main et al., 2010, 2010; O'Reilly et al., 2012).
Die Telediagnose wird zunehmend durch mobile Lösungen unterstützt, z.B. indem Diagnoseunterstützungsapplikationen auf einem mobilen Telefon genutzt, Zugriff auf ein CDSS gegebenoder digitale Bilder mit dem Smartphone erstellt werden (Free et al., 2013a; Mosa, Abu Saleh

17
Stroke Units sind spezialisierte neurologische Schlaganfall-Notfalleinrichtungen, in denen durch ein interdisziplinäres Teamschnell eine gesicherte Diagnose in Bezug auf Ursache und Entstehung des Schlaganfalls sowie die notwendige Therapie gestellt
werden kann.

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Mohammad et al., 2012). Dadurch werden benötigte Informationen schneller verfügbar unddirekt am Versorgungsort zur Entscheidungsunterstützung verwendbar.
Teledokumentation/Electronic Health Record/Personal Health Record
Eine umfassende Dokumentation der erbrachten Leistungen, identifizierten Diagnosen undverordneten Medikamente trägt zur Sicherung der Versorgungsqualität bei und vermeidet mit
Hilfe der vorliegenden Informationen Fehler wie z.B. Kontraindikationen. Anwendungen derTeledokumentation ermöglichen eine zentrale Sammlung, Speicherung und (teilweise)
automatische Erhebung wesentlicher gesundheitsbezogener Informationen (z.B. bekannte
Diagnosen, durchgeführte Interventionen, verordnete Medikamente oder soziodemographische
Angaben des Patienten) (Fischer et al., 2010; McKibbon et al., 2012; Smith et al., 2013).
Elektronische Patientenakten 18 (engl. „Electronic Health Records“ (EHR)) stellen dabei eine
zentrale Sammlung patientenbezogener Gesundheitsdaten dar, die für alle am Versorgungsprozess beteiligten Leistungserbringer und -sektoren jederzeit verfügbar sind (Black et al., 2011;
Hawley et al., 2014; Kruse et al., 2015; Lau et al., 2012). Allerdings ist dem Patienten selbst derZugang nicht immer möglich (Ammenwerth et al., 2012).
Persönliche elektronische Gesundheitsakten 19 (engl. „Personal Health Records“ (PHR)) sollen
den Patienten dabei unterstützen, seine persönlichen Gesundheitsdaten zu speichern und zu
verwalten, d. h. die systematische Sammlung von Informationen über die individuelle
Gesundheit und Gesundheitsversorgung in elektronischer Form ermöglichen (Genitsaridi et al.,2015). Dabei kann der Patient die Daten manuell eintragen und verwalten oder die elektronische Gesundheitsakte z.B. mit mHealth-Anwendungen und Wearables kombinieren(Genitsaridi et al., 2015; Hawley et al., 2014; Kruse et al., 2015; Low et al., 2013). Der Trend geht
aber eher weg von Einzellösungen und getrennten Systemen, hin zu umfassenden, kombinierten
Lösungen durch ePatientenakten mit umfangreichem Patientenzugang und Steuerungsmöglichkeiten für den Patienten (Hawley et al., 2014).
Durch Schnittstellen zu Unterstützungssystemen wie CDSS (siehe oben) oder automatischen
Arzneimitteltherapie-Sicherheitssystemen (Computerized Physician Order Entry (CPOE))(Jones et al., 2014; Lainer et al., 2013; Linn et al., 2011; Low et al., 2013; Nuckols et al., 2014;
O'Reilly et al., 2012; Su et al., 2014) werden die Informationen der Dokumentationssysteme
genutzt, um das Stellen der Diagnose zu unterstützen oder um unerwünschte Arzneimittelwirkungen zu verhindern (Capurro et al., 2014). Darüber hinaus bilden strukturierte EHR einemögliche Datenquelle für größere Datenanalysen und tragen somit zur Wissensgenerierung
innerhalb der klinischen Forschung bei (siehe Kapitel 3.2.3).
Durch Zentralisierung sowie ständige Verfügbarkeit von medizinischen Informationen werden
Versorgungsprozesse effizienter (z.B. durch Vermeidung von Doppeluntersuchungen) und
effektiver (z.B. durch die Vermeidung von Fehlern wie Kontraindikationen) gestaltet. Die
digitale Dokumentation ermöglicht eine automatische und sofortige Erfassung (z.B. durch

18
Die elektronische Patientenakte wird in § 291a SGB V als eine Anwendung der elektronischen Gesundheitskarte festgeschrieben,um das Erheben, Verarbeiten und Nutzen von Daten über Befunde, Diagnosen, Therapiemaßnahmen, Behandlungsberichte sowie
Impfungen für eine fall- und einrichtungsübergreifende Dokumentation über den Patienten zu unterstützen.

Die persönliche elektronische Gesundheitsakte nach § 68 SGB V wird durch die Krankenkassen (mit)finanziert und durch den
Patienten geführt. Hierbei sollen Patienten unabhängig von der Dokumentationspflicht des behandelnden Fachpersonals
medizinische Daten speichern und verwalten, um ihre Informationslage im Gesundheitswesen zu verbessern und um dem
behandelnden Fachpersonal relevante medizinische Informationen einschließlich vorheriger Befunde zur Verfügung stellen zu
können (BT-Drucksache 15/1525). Eine Gesundheitsakte ist also eine vom Patienten bzw. Versicherten geführte Anwendung,
während eine Patientenakte primär auf die doc2doc-Kommunikation abzielt.
19

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Spracherkennung), die eine Ex-post-Dokumentation überflüssig macht und die Dokumentationsqualität verbessert. Entsprechende Systeme tragen dadurch auch zu einer Vereinfachungder Abrechnung erbrachter Leistungen bei, da die Dokumentation maßgebliche Grundlage fürden Abrechnungsprozess ist. Entsprechend können erbrachte Leistungen umso besser
gegenüber den Krankenkassen abgerechnet werden, je vollständiger die Dokumentation ist.
Telemonitoring
Telemonitoring-Anwendungen erlauben versorgungsrelevante Daten im häuslichen Umfeld
oder im Alltag des Patienten zu erheben und mittels IKT an Leistungserbringer oder andereEmpfänger zu übermitteln. Die untersuchten Anwendungen können nach unterschiedlichen
Kategorien unterteilt werden. Die meisten Anwendungen sind dabei innerhalb der sekundärund tertiärpräventiven Versorgung chronischer Krankheiten zu finden. Beispiele dafür sind
COPD (Anglada-Martinez et al., 2015; Bolton et al., 2011; Cruz et al., 2014b; Cruz et al., 2014a;
Eland-de Kok et al., 2011; Lundell et al., 2015), Herzerkrankungen (wie z.B. Herzinsuffizienz)(Augustin & Henschke, 2012; Blair, 2014; Burri et al., 2013; Clarke et al., 2011; Davis et al., 2014;
Giamouzis et al., 2012; Inglis et al., 2011; Klersy et al., 2011; Kotb et al., 2015; Nakamura et al.,2014; Pandor et al., 2013a; Pandor et al., 2013b; Pare et al., 2010; Purcell et al., 2014; Willey,2012), Bluthochdruck (Free et al., 2013b; Omboni & Guarda, 2011; Purcell et al., 2014; Uhlig etal., 2012), Diabetes (Typ I und II) (Anglada-Martinez et al., 2015; Arnhold et al., 2014;
Cassimatis & Kavanagh, 2012; El-Gayar et al., 2013; Greenwood et al., 2014; Hamine et al.,2015; Huang et al., 2015; Lieber et al., 2015; Marcolino et al., 2013; Mushcab et al., 2015; Or &Tao, 2014; Peterson, 2014; Shi et al., 2015; Shulman et al., 2010; Suksomboon et al., 2014; vanden Berg et al., 2012; Wootton, 2012; Worswick et al., 2013), Brand- und chronische Wunden(Nordheim et al., 2014; Wallace et al., 2012), Heim-Dialyse (Jhaveri et al., 2015) oder
Depressionen (Bewegungsanalyse/Actigraphy) (Burton et al., 2013).
In der Akutversorgung können z.B. in der Rettungsmedizin durch telemonitorische Systeme
Patientendaten (z.B. EKG) während der Rettungswagenfahrt an die Notaufnahme übermittelt
und noch vor Ankunft des Patienten laufend überwacht werden (Raikhelkar & Raikhelkar,2015). Darüber hinaus wird Telemonitoring von Ärzten und Pflegern zur Überwachung vonstationär behandelten Patienten u. a. auf der Intensivstation genutzt (Ramnath et al., 2014).
Allen Anwendungen ist dabei gemein, dass sie Daten direkt beim Patienten erheben, diesedigitalisieren und mit Hilfe von IKT an einen Leistungserbringer übermitteln. Dabei kann die
Datenerhebung vollautomatisch (z.B. bei implantierbaren Defibrillatoren (Burri et al., 2013;
Parthiban et al., 2015)), teilautomatisch (z.B. durch Blutdruckmanschetten, die die gemessenen
Daten übertragen) oder eher manuell (z.B. durch die Eingabe von Werten durch den Patientenüber ein Internetportal oder per Telefonanruf) erfolgen. Durch die übermittelten Daten liegt
dem Leistungserbringer schneller (zum Teil in Echtzeit) ein umfassenderes Bild in Bezug auf
wichtige Gesundheitsparameter vor, wodurch eine frühzeitige Intervention möglich ist. Diese
Daten würde der Leistungserbringer ohne die betreffende Anwendung zum Teil gar nicht bzw.
nur mit hohem Aufwand und/oder mit zeitlichem Verzug erhalten. Gerade beim Monitoring
chronisch erkrankter Patienten sind die Telemonitoring-Lösungen oft Teil eines Krankheitsmanagementprogrammes, in dem u. a. auf Basis der telemedizinischen Daten eine
Verhaltensadjustierung erfolgen kann (siehe auch den Abschnitt „Gesundheitsinformationen
und ePrävention“). Anwendungen des Telemonitorings werden auch als mHealth-Lösung
angeboten, indem z.B. die Gesundheitsparameter vom Patienten mittels Smartphone manuelloder automatisch übertragen werden und/oder der Patient eine Auswertung auf Basis derübertragenen Parameter auf sein mobiles Endgerät (z.B. SMS) erhält (Baron et al., 2012; Mosa,
Abu Saleh Mohammad et al., 2012). In der Betreuung chronisch erkrankter Patienten wird die
Anzahl persönlicher Termine durch Telemonitoring-Überprüfungen fallabhängig reduziert,40
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sodass Teile der direkten Behandlungsaufwendungen (Fahrweg, Terminabsprache, Aufnahme
durch Arzthelfer etc.) entfallen.
Im deutschen Raum können anhand von drei Beispielen randomisierter klinischer Studien
Effekte von Telemonitoring-Lösungen aufgezeigt werden. So werden in der TIM-HF-Studie
Herzinsuffizienzpatienten mit Hilfe von dezentralen EKG-Geräten, Blutdruckmessgeräten und
Waagen telemedizinisch betreut. Zwar konnte über das gesamte Studienkollektiv (n=710) keinsignifikanter Effekt des Telemonitorings beobachtet werden. Für instabile Patienten (nacheinem Krankenhausaufenthalt wegen Herzinsuffizienz, ohne depressive Symptomatik und mit
einer nicht zu schwachen Herzleistung (LVEF >25 %)) jedoch konnte eine signifikante
Reduzierung der kardiovaskulären Sterblichkeit nachgewiesen werden (Koehler et al., 2011;
Koehler et al., 2012). Die durch Telemonitoring-Anwendungen verbesserte Erhebung vonGesundheitsdaten für die Leistungserbringer unterstützt eine engere Betreuung, erhöht
allerdings gleichsam den Analyse- und Auswertungsaufwand. Hierbei werden Möglichkeiten
zur Delegation (z.B. an Krankenschwestern oder medizinisch geschultes Personal) genutzt undeine Vorsichtung der Daten durch Gesundheitsdienstleister vorgenommen. Ggf. notwendige
erste Interventionen (wie z.B. eine telefonische Nachfrage beim Patienten) und Hilfestellungen(z.B. Ernährungs- oder Bewegungsberatung) werden durch diese ebenfalls vorgenommen(Turner et al., 2015). Die zweite randomisierte kontrollierte Studie aus Deutschland wurde
innerhalb des Projektes „Herzensgut“ durchgeführt, das je 251 Patienten mit chronischer
Herzinsuffizienz über 12 Monate telemedizinisch (Intervention) bzw. konventionell (Kontrollgruppe) inkludierte. Es konnte eine Reduktion der Krankenhaustage um 48 % sowie der
Krankenhauskosten um 7.128 Euro nachgewiesen werden. Die Gesamtbehandlungskosten
waren pro Patient um 6.883 Euro bzw. 39,5 % geringer als in der Kontrollgruppe. Die
niedrigeren Gesamtbehandlungskosten resultieren aus den Einsparungen in der Krankenhausbehandlung abzüglich der Zusatzkosten für Personal und Technik. In der Interventionsgruppe
waren zudem 14,7 % weniger Todesfälle zu beobachten (Kielblock et al., 2007). Im Rahmen der
IN-TIME-Studie, maßgeblich in Deutschland durchgeführt, wurden in der Interventionsgruppe
die Daten eines Defibrillators oder Herzschrittmachers von Patienten mit systolischer Herzinsuffizienz automatisch an ein Universitätszentrum übertragen. In der Telemonitoring-Gruppe
konnte neben einer Verzögerung der Krankheitsprogression eine signifikante Reduktion derkardiovaskulären Mortalität beobachtet werden (8 versus 21 Todesfälle) (Hindricks et al., 2014).
Weiterer Forschungsbedarf besteht insb. hinsichtlich der Frage, welcher Technikeinsatzgrad
eine optimale Versorgung gewährleistet. Beispielsweise muss zwischen TelemonitoringAnwendungen mittels einfacher SMS-Kommunikation und voll automatisierten Anwendungeninkl. Auswertungsmöglichkeiten über Wearables unterschieden werden. Darüber hinaus gilt es
in der Analyse der zugrunde liegenden Mechanismen der beobachteten Mortalitätssenkung
sowie hinsichtlich der Verbesserung der Studienqualität gerade bzgl. der Konzeption
randomisierter kontrollierter Studien zu differenzieren, um eine Vergleichbarkeit der Studienergebnisse zu gewährleisten.
Teletherapie
Neben der kontinuierlichen Betreuung durch das Telemonitoring werden auch konkrete
Behandlungen mit Hilfe von Teletherapieanwendungen durchgeführt. Hierbei sind die meisten
Anwendungen im Bereich von videogestützten Therapien, z.B. in der Sprach- und Gedächtnistherapie von Alzheimerpatienten (Costanzo et al., 2014), bei der Anleitung zur Anwendung vonHilfsmitteln (z.B. Spritzen) bei Diabetes (Zhai et al., 2014) und besonders bei der telemedizinischen Unterstützung von psychischen und psychologischen Behandlungen (sog. EMental-Health) (Baumeister et al., 2014; Eghdam et al., 2012; Ehrenreich et al., 2011; Lau et al.,2011; Turner & Casey, 2014; van der Krieke et al., 2014) zu finden. Durch Ortsunabhängigkeit
und stetige Verfügbarkeit werden gerade für den letztgenannten Bereich zunehmend auch

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Lösungen für mobile Endgeräte angeboten, wie z.B. während prä-, intra- und postoperativen
Phasen bei Operationen (Mobasheri et al., 2015).
Auch bei der Teletherapie sind Automatisierungsmöglichkeiten durch die Nutzung sog. Clinical
Decision Support Systems (CDSS) möglich. Der behandelnde Arzt erhält bei der Therapiewahl
patientenindividuelle Informationen und darauf basierende Entscheidungshilfen (z.B. zu
Kontraindikationen) (Black et al., 2011; Free et al., 2013b; Low et al., 2013; Main et al., 2010;
O'Reilly et al., 2012).
Telerehabilitation
Während in der Teletherapie die Heilung oder Linderung akuter Krankheiten im Vordergrund
stehen, unterstützen IKT-Anwendungen bei der Telerehabilitation die Wiederherstellung
körperlicher oder sozialer Funktionen nach einem Unfall oder auch bei der Anschlussheilbehandlung nach einem Krankenhausaufenthalt (z.B. in der Nachbehandlung von Patienten
mit kardiovaskulären Erkrankungen (Munro et al., 2013)). Mit Hilfe von videobasierten
Anleitungen werden z.B. Sprach- und Bewegungsübungen für Schlaganfallpatienten geleitet(Johansson & Wild, 2011; Lieber et al., 2015; Rubin et al., 2013a). Zudem werden mit Hilfe vontelefonischer Unterstützung Angehörige darüber aufgeklärt, wie sie mit krankheitsspezifischen
Problemen umgehen sollen. Die Anleitung von Bewegungsübungen wird auch zur
Rehabilitation bei anderen Indikationen wie z.B. der COPD (Lundell et al., 2015) durchgeführt.
Telepflege
Neben Möglichkeiten der direkten Behandlungsunterstützung werden durch IKT auchPflegeprozesse unterstützt. Im Rahmen der stationären Pflege kommen dabei u. a. Anwendungen des Telemonitorings sowie der elektronischen Patientenakte zum Einsatz. Innerhalb
der häuslichen Pflege können durch telemedizinische Anwendungen pflegerische Leistungendelegiert bzw. Pflegende bei ihrer Arbeit unterstützt werden. Beispiele für die Unterstützung
informeller Pflegender (z.B. Angehörige) umfassen fachliche (Informationsangebote) und
emotionale Unterstützung sowie die Anleitung bei der Benutzung von medizinischen Geräten
und in Bezug auf das Krankheitsmanagement (Chandak & Joshi, 2015). Professionelles Pflegepersonal erbringt mit Hilfe telemedizinischer Anleitung durch Spezialisten höherwertige undanspruchsvollere Arbeiten vor Ort (z.B. über Videokonferenzen oder mit Unterstützung per
Telemonitoring) (Chi & Demiris, 2015; Costanzo et al., 2014; Lindberg et al., 2013). Innerhalb
der Pflege kommen auch Anwendungen der Teledokumentation zur Vereinfachung und
Automatisierung der Dokumentation zum Einsatz. Durch die zusätzlichen Pflegemöglichkeiten
ist eine längere häusliche Pflege möglich, was zu einer Verschiebung oder Verkürzung eines ggf.
notwendigen stationären Aufenthalts führt. Darüber hinaus werden die pflegerischen
Leistungen effizienter erbracht, wodurch mehr Pflegende betreut werden können.
Im Rahmen des deutschen „Schwester AGnES“-Konzepts führen ausgebildete Krankenschwestern und -pfleger mit Hilfe telemedizinischer Unterstützung ärztliche Routinearbeiten
wie die Messung von Puls und Blutdruck, Blutabnahme oder die Kontrolle der Arzneimittel
durch. Die AGnEs-Praxisprojekte wurden in Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg,
Sachsen und Sachsen-Anhalt durchgeführt (van den Berg et al., 2009). Durch die telepflegerische Unterstützung werden Teile der Versorgung vom bisher regelmäßig benötigten Arzt
an qualifiziertes Fachpersonal delegiert, sodass ein Arzt einen größeren Versorgungsbereich
zugleich flexibler betreuen kann.
mHealthBei fast allen oben genannten Anwendungen ist auch eine Leistungserbringung über mobile
Endgeräte möglich. Mit Hilfe dieser rückt die IKT-Nutzung noch näher an den sog. Point of Care

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(Behandlungsort), die Kommunikation zwischen Leistungserbringern wird erleichtert, wassowohl für diese als auch für die Patienten zu mehr Flexibilität bei der Nutzung von eHealthAnwendungen führt (Jongh et al., 2012; Mosa, Abu Saleh Mohammad et al., 2012; Wu et al.,2012). Parallel zu der durch mobile Endgeräte gestiegenen Anzahl von Möglichkeiten hat sichin den letzten Jahren auch die gesundheitliche Nutzung von mobilen Endgeräten selbst
verändert. Während zu Beginn hauptsächlich Basisfunktionen wie SMS oder Telefonie in den
Anwendungen verwendet wurden (Herbert et al., 2013), kommen nun verstärkt spezifische
Applikationen (Apps) zum Einsatz, die auf zusätzliche Funktionen der Geräte, wie Kamera,
Bewegungssensoren oder extern angeschlossene Sensoren, zurückgreifen. Eine weitere
Entwicklung ist in der zunehmenden Verwendung von gesundheitsbezogenen Anwendungen im
privaten Umfeld zu beobachten, mit deren Hilfe Anwender Daten über ihren gesundheitlichen
Zustand und ihr gesundheitsbezogenes Verhalten sammeln. Diese können anschließend in
persönlichen Gesundheitsakten gespeichert (s. o.) und für weitere Analysen genutzt werden(Fiordelli et al., 2013).
Limitationen und HerausforderungeneHealth-Anwendungen wird ein großes Potential beigemessen, die Gesundheit bzw. die
medizinische Versorgung zu verbessern und diese effizienter zu gestalten. Die Evaluation derAnwendungen ist dabei von großer Bedeutung für die Schaffung einer Evidenzbasis und dieÜberführung theoretischer Potentiale in messbare Erfolge. Die Evidenz der Wirksamkeit ist
eine notwendige Voraussetzung, um die Akzeptanz aller Beteiligten zu erhöhen und dieÜbernahme in die Regelversorgung zu erreichen.
Aus der durchgeführten Analyse lässt sich jedoch entnehmen, dass die Autoren der Reviews
regelmäßig einen Verbesserungsbedarf in Bezug auf die jeweilige Studienlage identifizieren.
Einzelstudien konnten positive klinische Resultate bei bestimmten eHealth-Anwendungenzeigen (z.B. Steigerung der Beweglichkeit (Lundell et al., 2015), Verringerung von kardiovaskulären Risiken (Widmer et al., 2015) und Mortalität (Nakamura et al., 2014; Purcell et al., 2014;
Waure et al., 2012), Erhöhung der Medikationsadhärenz (z.B. Free et al., 2013b; Mistry, 2012;
Mistry et al., 2015), Verbesserung von Blutzuckerwerten (z.B. Huang et al., 2015; Marcolino etal., 2013; Mushcab et al., 2015), Verhinderung von unerwünschten Arzneimittelwirkungen(Nuckols et al., 2014), schnellere Diagnose (Hasselberg et al., 2014) oder Senkung desBlutdrucks (Purcell et al., 2014). Allgemeingültige Aussagen werden allerdings durch teilweise
widersprüchliche Ergebnisse der Einzelstudien in Bezug auf klinische Effekte erschwert. Dies
ist unter anderem dadurch begründet, dass eHealth-Anwendungen im Idealfall integraler
Bestandteil eines umfassenden Versorgungskonzeptes und die Wirkungen entsprechend vonder Gesamtgestaltung des Programmes und den nationalen Ausgestaltungen des Gesundheitssystems abhängig sind. Des Weiteren bedarf es für eine Vergleichbarkeit oder einen Einschlussin Metaanalysen nach Möglichkeit eines ähnlichen Studiendesigns bezüglich der Wahl der
Endpunkte der Anwendungen, ihrer Laufzeiten und Settings sowie bezüglich ihrer
Ausgestaltungen.
Viele der Studien beziehen sich auf Pilotanwendungen, von denen ein Großteil nicht dieÜberführung in die Regelversorgung bzw. in eine breite Anwendung geschafft hat.
Entsprechend basieren die Studienergebnisse nur auf kleinen Studienpopulationen. Darüber
hinaus werden organisatorische oder systemische Veränderungen nur eingeschränkt
betrachtet, da meistens nur Einzelprojekte beschrieben werden, die ihre Auswirkungen auf
Systeme erst in großflächiger Anwendung zeigen können.
eHealth-Anwendungen sind, insb. in der Versorgung chronischer Krankheiten, meist ein
integrierter Bestandteil größerer Gesamtlösungen. Daher werden innerhalb des Versorgungsprozesses mehrere Komponenten gleichzeitig eingeführt und mit der Standardversorgung
verglichen. Bei der Evaluation der eHealth-Komponenten muss noch spezifischer evaluiert
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werden, welchen individuellen Anteil die eHealth-Komponenten am Gesamtergebnis haben,welches die beste Technik und welcher Technikeinsatz- und Monitoring-Grad optimal ist. Selbst
bei einem substituierenden Einsatz von eHealth-Anwendungen wird der direkte ArztPatienten-Kontakt notwendig sein (Abbott & Liu, 2013; Kitsiou et al., 2015; Liu et al., 2013;
Wilcox & Adhikari, 2012).
Neben der Heterogenität der bisher durchgeführten Studien besteht eine weitere Herausforderung darin, dass die Studien (noch) mehr auf die Besonderheiten von eHealth-Anwendungen eingehen müssen, um deren Wirkung gesichert aufzuzeigen. Um möglichst zuverlässige
Ergebnisse zu erreichen, sind grundsätzlich randomisierte kontrollierte Studien zu empfehlen.
Um die vollen Wirkungen von eHealth-Anwendungen empirisch aufzeigen zu können, werden
noch mehr Studien mit randomisierten Kontrollgruppen, ausreichend großen Studienpopulationen, hinlänglichen statistischen Teststärken (Power) und angemessen langen Laufzeiten benötigt. So sind z.B. gerade bei der Betrachtung der Wirkung bei chronischen Krankheiten häufig ausschließlich langfristig positive Effekte zu erwarten. Zu Teilen werden daher
auch alternative Studiendesigns diskutiert, die im Abschnitt Forschungsbezogene Trends
aufgegriffen werden.
Neben der in vielen Studien untersuchten möglichen Verbesserung der Versorgungsqualität
liegt ein weiterer potentieller Vorteil von eHealth-Lösungen in der effizienten Leistungserbringung. Daher können solche Anwendungen auch bei gleicher medizinischer Wirksamkeit
gegenüber konventionellen Methoden überlegen sein. Zwar zeigen einige Ansätze positiveökonomische Ergebnisse, wie z.B. reduzierte Kosten durch verhinderte Hospitalisierungen,geringere Versorgungskosten oder effizientere Leistungserbringung. Dem stehen in der Regel
aber hohe unmittelbare Fix- und Implementierungskosten gegenüber. Die Aussagen bezüglich
der Kosteneffektivität sind jedoch uneinheitlich und werden durch die Qualität der klinischenStudien an sich und die begrenzte Qualität der vorliegenden gesundheitsökonomischen Studien(z.B. Kosten-Nutzen- oder Kosten-Effektivitäts-Studien) limitiert (Black et al., 2011; de la TorreDiez et al., 2015; Ekeland et al., 2010; Elbert et al., 2014; Mistry, 2012; O'Reilly et al., 2012;
Wade et al., 2010). Zusätzlich können Nutzen und Kosten bei unterschiedlichen Akteuren
anfallen. Für eindeutige positive oder negative ökonomische Aussagen in Bezug auf eHealthAnwendungen bedarf es daher mehr gesundheitsökonomischer Analysen bzw. Studien mit
angemessener Studienqualität, die auch für alle relevanten Akteure die spezifische Perspektive
bzgl. Kosten- und Nutzenverteilung berücksichtigen.
Insb. bei mobilen Anwendungen ist festzustellen, dass vereinzelt nach weiteren empirischen
Evidenzen geforscht werden sollte, da diese unabhängig vom Nachweis der Nutzbarkeit, derWirksamkeit und des Zugangs angeboten werden (Stellefson et al., 2013). Auf der anderen Seite
schaffen es Apps, die in der Literatur evaluiert wurden, nur selten in die flächendeckende
Verbreitung über die App-Stores der wichtigsten Anbieter (de la Vega & Miro, 2014).
Durch die stärkere Integration des Patienten (bei doc2patient-Anwendungen) und zusätzlicher
Akteure (bei doc2doc-Anwendungen) in den Leistungsprozess kommt der Akzeptanz der eingesetzten Technologie eine besondere Rolle zu. Nur wenn Lösungen von allen Prozessbeteiligten
akzeptiert werden, können sie ihren vollen Nutzen entfalten. Neben den Kosten und derBedienbarkeit der technischen Komponente stellen u. a. Bedenken hinsichtlich Datenschutz
und -sicherheit Akzeptanzfaktoren in Bezug auf eHealth-Lösungen dar. Die Einhaltung datenschutzrechtlicher Mindeststandards und die Verwendung sicherer Kommunikationskanäle
zwischen den Leistungspartnern stellen notwendige Bedingungen für eine erfolgreiche eHealthAnwendung dar (Clar et al., 2014; Ekeland et al., 2010; Hawley et al., 2014; Mosa, Abu Saleh
Mohammad et al., 2012; Salisbury et al., 2015). Gerade Anwendungen, die auf Datensammlungen beruhen (z.B. Gesundheitsakte), und mobile Lösungen, bei denen private mobile

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Endgeräte integriert werden, sind hierbei eine Herausforderung (Anglada-Martinez et al., 2015;de la Vega & Miro, 2014; Kartsakli et al., 2014; Mosa, Abu Saleh Mohammad et al., 2012).
Forschungsbezogene Trends
Mobilisierung
Bei einem Großteil der Anwendungsarten wird deutlich, dass zunehmend mobile Anwendungenmit Hilfe tragbarer Endgeräte zum Einsatz kommen. Hierdurch kann IKT näher am eigentlichen Behandlungsort und sowohl räumlich wie auch zeitlich flexibler verwendet werden.
Während zunächst nur die Grundfunktionen von Mobiltelefonen (z.B. SMS oder Telefonie)
genutzt wurden, werden inzwischen verstärkt auch die erweiterten Funktionalitäten vonSmartphones in eHealth-Lösungen integriert. Vorteile solcher Lösungen liegen darin, dass die
Geräte fast ständig mitgeführt werden, somit schnell zur Hand sind und meist über eineInternetverbindung verfügen. Eine steigende Anzahl von (auch älteren) Menschen besitzt undnutzt Smartphones privat im Alltag, wodurch der Einsatz privater mobiler Endgeräte als Basisfür Teleanwendungen im Gesundheitswesen erleichtert wird (Prey et al., 2014). Darüber hinaus
werden durch die Verbreitung von mHealth-Anwendungen umfassend patientenberichtete
Ergebnisse (subjektive, vom Patienten erhobene Daten wie Wohlbefinden, Zufriedenheit,
Lebensqualität etc.) gemessen, die für weitere Auswertungen genutzt werden. In der wissenschaftlichen Betrachtung hat sich der Fokus von der reinen technischen Machbarkeit hin zu
einer Evaluation der Ergebnisse verschoben (Fiordelli et al., 2013).
Noch werden mHealth-Lösungen recht allgemein betrachtet. Zwar weisen mHealth-Anwendungen einige Gemeinsamkeiten auf, doch sind die Einsatzszenarien ebenso wie bei „immobilen“ Telemedizinanwendungen heterogen. Des Weiteren stellt die mobile Nutzung in derRegel eine Erweiterung bekannter eHealth-Anwendungen dar. Wie oben beschrieben, habensich die Begrifflichkeiten der eHealth-Anwendungen im Laufe der Zeit verändert und spezifiziert. Dadurch wird eine klarere Abgrenzung verschiedener Ansätze möglich und eine
Vergleichbarkeit gefördert. Eine parallele Entwicklung ist grundsätzlich auch für mHealthAnwendungen denkbar, z.B. für m-Telemonitoring oder m-Therapie.
Patientenzentrierung
Innerhalb der Studien wird verstärkt der Patient bzw. der Nutzer in den Fokus gerückt.
Während es anfänglich um die technische Umsetzbarkeit ging, wird in den letzten Jahren
zunehmend untersucht, wie eHealth-Lösungen sowohl einzeln betrachtet als auch technisch im
Rahmen eines Versorgungsprozesses als Ganzes gestaltet sein müssen, um neben der erhöhten
Wirksamkeit eine hohe Akzeptanz zu erreichen (Abbott & Liu, 2013). Darüber hinaus ist zu
beobachten, dass es mehr gesundheitsbezogene IKT-Lösungen in der Literatur gibt, die nicht
nur für die Anwendung durch Leistungserbringer, sondern (auch) für individuelle Personen
konzipiert sind (Ekeland et al., 2012). Daher spielen Technikkompetenzen und Health
Literacy 20 eine herausgehobene Rolle. Gerade bei älteren Menschen sind Informationen und
Techniken altersgerecht anzupassen. Hierdurch und durch den häufigeren Umgang mit IKT
wird die „eHealth-Literacy“ als ein Mix aus Gesundheits-, Informations-, Medien-, Computerund Internet-Kompetenz gefördert (Jacobs et al., 2014; Watkins & Xie, 2014).

20
Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) definiert Health Literacy als Gesamtheit aller kognitiven und sozialen Fertigkeiten,
welche die Menschen motivieren und befähigen, ihre Lebensweise gesundheitsförderlich zu gestalten. Zu diesen Fertigkeiten
gehören der Zugang zu, das Verstehen von sowie ein konstruktiver Umgang mit gesundheitsrelevanten Informationen (Nutbeam,1998). Im deutschen wird der Begriff oft mit „Gesundheitskompetenz“ gleichgesetzt.

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45Delegation und Automatisierung
Durch den nahtlosen Wissenstransport können Leistungserbringer vor Ort mittels Teleanwendungen zunehmend Aufgaben erfüllen, die eine höhere Spezialisierung oder fachliche
Expertise erfordern. Grundlage dafür sind die vertikale Delegation von Aufgaben an nachgestelltes qualifiziertes Personal und die Fokussierung auf Kernaufgaben. Eine Supervisionkann dabei auch unter Einbindung von eHealth-Anwendungen stattfinden, um die Qualität derArbeit sicherzustellen. Werden Teile des Prozesses automatisiert, werden gleichsam Aufgaben
des Leistungserbringers verschoben. Klinische Unterstützungssysteme, die auf patientenbezogenen Informationen sowie evidenzbasiertem Wissen und/oder auf größeren Auswertungen (Big Data) basieren, kommen hierbei verstärkt zum Einsatz.
Studiendesign
Aufgrund des oben beschriebenen Verbesserungspotentials der untersuchten Studien wird anmehreren Stellen die Verwendung alternativer Studiendesigns diskutiert, um u. a. die sog.
Pilotitis 21 (Abbott & Liu, 2013) zu überwinden und eHealth-Anwendungen (gerade solche ohne
Schadenspotential) schneller in die tägliche Routine zu überführen. Der Erfolg von eHealthAnwendungen hängt stark vom Kontext des Settings ab, in dem die Anwendung eingesetzt wird
(z.B. Wissen und Motivation der Patienten und Leistungserbringer). Zudem stellen eHealthLösungen keine kontrollierte, singuläre Intervention dar. Aus diesem Grund sind andere
evaluatorische Methoden zu berücksichtigen, wie z.B. formative Analysen oder gemachte
Kontrollgruppen aus Sekundärdaten oder anderen Regionen (Ekeland et al., 2012; Elbert et al.,2014; van den Berg et al., 2015).
eHealth-Anwendungen bergen große Potentiale und die Erwartungshaltung hinsichtlich
Effizienz- und Effektivitätsgewinnen für die Gesundheitsversorgung ist hoch. Auch in der
Wissenschaft sind ein stetiger Anstieg und eine stärkere Differenzierung der Forschungsaktivitäten bezüglich der Auswirkungen von eHealth-Anwendungen zu beobachten. Zeitgleich
existiert immer noch eine Divergenz zwischen den Erwartungen und empirisch nachweisbaren
positiven Ergebnissen. Allerdings ist die Abwesenheit einer signifikanten Verbesserung der
Versorgung nicht notwendigerweise mit dem Beweis einer Ineffektivität gleichzusetzen. Viele
der bisher durchgeführten Studien waren aus verschiedenen Gründen oft nicht in der Lage, eineindeutiges Bild bezüglich der Wirksamkeit von eHealth-Anwendungen zu zeichnen. Solchen
Anwendungen sind oft inhärent, dass sie erst im Rahmen des Versorgungsalltages ihren vollen
Nutzen entfalten können und Teil eines Gesamtbehandlungskonzeptes sind. Entsprechend ist
weitere Forschung in versorgungsnahen Settings erforderlich, um die wahren Potentiale voneHealth aufzeigen zu können. Solche Evaluationen sind von großer Bedeutung bei der Überführung von eHealth in die Regelversorgung. Dabei muss sowohl die medizinische Wirksamkeit
als auch die gesundheitsökonomischen Konsequenzen berücksichtigt werden.
Entsprechend sollten Kosten-Nutzen-Evaluierungsmethoden festgelegt werden, um diesen
Prozess insb. im Lichte des Innovationsfonds transparent und „gerecht“ gestalten zu können.

3.1.4 Darstellung innovativer eHealth-Projektbeispiele
Um die Vielfältigkeit der gerade erst beginnenden Entwicklung von eHealth-Angeboten zu
illustrieren, werden in diesem Kapitel exemplarisch nationale und internationale Projekte aus
dem eHealth-Bereich dargestellt. Die Auswahl wurde basierend auf den sieben Kriterien

21„Pilotitis“ bedeutet in diesem Kontext das permanente Initiieren von Pilotprojekten (in der Regel in Förderprojekten), ohne das
die in diesen Projekten erzeugten Piloten je zur Marktreife bzw. in die Regelversorgung gelangen. Die Folgen sind u. a. ein Mangel
an aussagekräftigen Studienergebnissen durch viele kleine Anwendungen mit kleinen Studienpopulationen und geringer stat.
Aussagekraft (Abbott 2013).

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Nutzerzahl, Reifegrad, quantitativer Nutzen, Verbesserung der Versorgungsqualität,
Akzeptanz, Innovationsgrad und Investition/Finanzierung getroffen. Aus einer Vorauswahl
von 20 Projekten wurden anhand einer ordinalen Bewertungsskala (siehe Relevanz-Matrix 22)
fünf Beispiele herausgegriffen, welche die vielseitigen Anwendungsformen von eHealthrepräsentieren. Die finale Auswahl umfasst ein Angebot zur Telediagnostik und Teletherapie(„Big White Wall“), eine Telepflege- und Telemonitoring-Anwendung („9Solutions“), zwei
Teledokumentations- und Telemonitoring-Projekte („FONTANE“, „TIM“) und dieelektronische Gesundheitskarte (eGK).
Die Projekt-Steckbriefe beinhalten zuoberst eine kurze Darstellung wichtiger Fakten in Bezug
auf das jeweilige eHealth-Projekt. Im Anschluss folgen eine übersichtsartige Beschreibung desProjekts sowie eine grafische Darstellung der Relevanz-Matrix inklusive Erläuterung derwichtigsten Faktoren. Zuletzt wird der positive Einfluss des Projekts auf die sechs Akteursgruppen des Gesundheitswesens veranschaulicht und ähnlich wie in der Relevanz-Matrix
ordinal bewertet. 23

22Skala der Relevanz-Matrix: niedrigste Bewertung = 1, höchste Bewertung = 5, keine Informationen = 0.

Der positive Einfluss auf die Privatwirtschaft wird aus der Mikroperspektive des jeweiligen Projektbeispiels bewertet. Er bemisst
sich am unternehmerischen Erfolg des Projekts.

23

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

47

Big White Wall (BWW)
Anwendungsarten

Telediagnostik, Teletherapie

Anbieter

BigWhiteWall Ltd.

Geografie

Start in Großbritannien, inzw. auch in den USA und in Neuseeland

Nutzergruppe

Personen über 16 Jahre, die unter psychischen Problemen leiden

Homepagewww.bigwhitewall.com

Beschreibung:
BWW kombiniert Social-Networking-Angebote und klinische Maßnahmen, um personalisierte,anonyme und örtlich wie zeitlich ungebundene Diagnose- und Therapieangebote für Menschen mit
Symptomen psychischer Krankheiten anzubieten. Dabei stellt BWW eine Ergänzung zum bisherigen
ambulanten und stationären Therapieportfolio dar. Das täglich rund um die Uhr zugängliche Angebot,
das neben Social-Media-Anwendungen u. a. auch die Möglichkeit digitaler Einzel- oder Gruppentherapiesitzungen bietet, erhöht laut eigenen Angaben die Therapiebereitschaft sowie Erfolgsaussicht
signifikant und reduziert mögliche Belastungen für Kostenträger. Finanziert werden die Angebote inden meisten Regionen durch den lokalen National Health Service (NHS). Alternativ bedarf es derprivaten Zahlung eines monatlichen Beitrags von umgerechnet ca. 30 Euro.

Ausgewählte Kriterien• Reifegrad: Projektstart in 2007; Anwendung
ist in mehreren Ländern erprobt• Verbesserung der Versorgungsqualität:
BWW bietet einen 24/7-Zugang zu psychologischen Behandlungen• Akzeptanz: Große Unterstützung von Staat
und NHS; 95% Nutzerzufriedenheit (Big White
Wall, 2015)• Nutzerzahl: 20.000 aktive Nutzer (2014)

Relevanz-Matrix

Positiver Einfluss auf Akteursgruppen:
Patient

Kostenträger

4
Begutachtete
Therapieerfolge; hoheAnwenderfreundlichkeit
Kein positiver Einfluss

Leistungserbringer

Privatwirtschaft

Staat

Forschung

2

2

4

2

1

Langfristige
Kostenreduktion durch
Früherkennung

Verbesserte
Kapazitätsplanung;
Verweis an
Praxistherapie

Erfolgreiches
Start-up;internationale
Expansion

Ergänzunginterner Maßnahmen(z. B. bei
Streitkräften)

Bereitstellung
forschungsrelevanter
Daten u. a. fürUCL Partners

starker positiver Einfluss

48
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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9Solutions
Anwendungsarten

Telepflege, Telemonitoring

Anbieter

9Solutions Ltd

Geografie

Hauptsitz: Finnland, globaler Vertrieb über internationales
Partnernetzwerk

Nutzergruppe

Leistungserbringer in Krankenhäusern und Pflegeeinrichtungen

Homepage

www.9solutions.com

Beschreibung:
9Solutions bietet mobile Anwendungen für die Echtzeit-Lokalisierung von Personen und Gegenständen
zur Erhöhung der Sicherheit und zur Prozessoptimierung im Gesundheitswesen. Die Möglichkeit,(Pflege-)Patienten mit Hilfe eines mobilen Signalsenders auch innerhalb von Gebäuden im Notfall
jederzeit lokalisieren zu können und Notrufe automatisch oder per Tastendruck abzusenden, bewirkteine signifikante Verbesserung der Versorgungsqualität in Krankenhäusern und Pflegeeinrichtungen.
Darüber hinaus können durch die automatische Erfassung von operativen und administrativen
Prozessen Arbeitsabläufe verbessert und Risikopotentiale aufgedeckt und behoben werden. Diesermöglicht z.B. die Identifikation und Lokalisierung von freien Rollstühlen und Betten, sodass
Kapazitäten effizienter genutzt werden können.

Ausgewählte Kriterien• Reifegrad: Gründung in 2009; Anwendung ist
inzwischen in 16 Ländern erprobt• Akzeptanz: Finalist im EU-SME-eHealthWettbewerb 2015; hohe Nutzerzufriedenheit• Innovationsgrad: weltweit erstes Armband
zur Echtzeitortung von Personen in Innen- undAußenbereichen

Relevanz-Matrix

Positiver Einfluss auf Akteursgruppen:
Patient

Kostenträger

3
Erhöhte Sicherheit fürPatienten undverbesserte
Pflegequalität

Kein positiver Einfluss

Leistungserbringer

Privatwirtschaft

2

4

4

Verhinderung
von Schadensfällen

Verbessertes
PatientenMonitoring,
Optimierung vonArbeitsabläufen

Erfolgreiches
privatwirtschaftliches
Unternehmen

Staat
1
Kostenreduktion in öffentl.
Krankenhäusern und Pflegeeinrichtungen

Forschung0
Kein direkter
Einfluss

starker positiver Einfluss

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49

Fontane
Anwendungsarten

Telediagnostik, Teledokumentation und Telemonitoring

Anbieter

Charité-Universitätsmedizin Berlin + 27 weitere beteiligte Partner aus
den Akteursgruppen Leistungserbringer, Forschung, Privatwirtschaft,
Kostenträger und Staat

Geografie

Deutschland (Berlin, Brandenburg)

Nutzergruppe

Patienten mit Herzinsuffizienz/Präklampsie

Homepagewww.gesundheitsregion-fontane.deBeschreibung:
FONTANE entwickelt die telemedizinische Mitbetreuung von Herz-Kreislauf-Erkrankten im
ländlichen, strukturschwachen Raum durch Spezialisten als Ergänzung zur Präsenzmedizin vonniedergelassenen Hausärzten und Kardiologen. Hierzu erhalten Patienten medizinische Messgeräte,
mit denen sie täglich Blutdruck, Gewicht, EKG und eine Selbsteinschätzung des Wohlbefindens
messen. Diese Werte werden automatisch über Bluetooth und Mobilfunk an ein Telemedizinzentrumübertragen, wo Fachärzte eingehende Werte analysieren und bei Veränderung/Verschlechterung
adäquate Maßnahmen einleiten (z.B. Notruf oder telefonische Kontaktaufnahme mit dem Hausarzt).

Ausgewählte Kriterien• Reifegrad: Projektstart in 2009, klinischeStudie seit 2013
• Verbesserung der Versorgungsqualität:„Frühwarnsystem“ für kardiale Dekompensationen durch Übertragung von Vitalparameterni• Innovationsgrad: Einbindung innovativer
Prozesse (z.B. „Point of Care@Home“-Konzept)
und Produkte (z.B. selbstadaptive Middleware)

Relevanz-Matrix

Positiver Einfluss auf Akteursgruppen:
Patient

Kostenträger

4
Rechtzeitige
Erkennung einer
kardialen
Dekompensation

Kein positiver Einfluss

Leistungserbringer

Privatwirtschaft

Staat

Forschung

3

3

1

3

2

Verhinderungkostspieliger
kardiologischer
Notfälle

Ressourceneffizi
ente Betreuungvon
Risikopatienten

Investitionen in
IKT (Partner
sind u. a.
T-Mobile, Robert
Bosch GmbH)

Verbesserte
Versorgung vonPatienten im
strukturschwachen Raum

Klinische Studie
mit 1500
Herzinsuffizienz
patienten(2013–2015)

starker positiver Einfluss

50
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TIM
Telematik in der Intensivmedizin
Anwendungsarten

Teledokumentation, Telemonitoring

Anbieter

Telemedizinzentrum des Universitätsklinikums Aachen

Geografie

Deutschland (Nordrhein-Westfalen)

Nutzergruppe

intensivmedizinische Patienten

Homepage

www.ukaachen.deBeschreibung:
Ziel des Projekts ist die Unterstützung der intensivmedizinischen Behandlung in Krankenhäusern derRegion durch den IKT-basierten Austausch mit Spezialisten der Tele-Intensivmedizin-Zentrale in
Aachen. Basierend auf der zertifizierten Infrastruktur „FallAkte Plus“ werden individuelle
Behandlungsdaten über eine audiovisuelle Kommunikationsplattform, Vitaldatenmonitore etc.
erhoben und der Zentrale zur Verfügung gestellt, um gemein-sam mit den behandelnden Ärzten die
weitere Therapieplanung zu erarbeiten. Bei Bedarf können jederzeit aus Behandlungsräumen
Videokonferenzen initiiert sowie Bilddateien (in Echtzeit) übertragen werden.

Ausgewählte Kriterien• Reifegrad: Projektstart in 2012, Kooperation
mit vier dezentralen Krankenhäusern• Innovationsgrad: Einbindung innovativer
Prozesse (z.B. „Point of Care@Home“-Konzept)
und Produkte (z.B. selbstadaptive Middleware)• Akzeptanz: 95% der Patienten stimmen zu,
dass ihr „Heimatkrankenhaus“ weiterhin
Telematik in der Intensivmedizin anbieten
sollte; mehrfacher Gewinner nationaler
eHealth-Preise

Relevanz-Matrix

Positiver Einfluss auf Akteursgruppen:
Patient

Kostenträger

40

BessereIntensivmedizinversorgung inländlichen
Gebieten

Kein positiver Einfluss

Kein direkter
Einfluss

Leistungserbringer

Privatwirtschaft

Staat

Forschung

3

1

2

2

Unterstützung
von Spezialisten,
Prozessoptimierung

Pilot für hochspezialisierte
technologische
Anwendungen

Reduktion geograf. Disparitäten in derGesundheitsversorgung

Erforschungeines Frühwarnsystems zur
Sepsiserkennung

starker positiver Einfluss

Quelle: aktuelle klinische Studien (z.B. Prescher et al. 2014).

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51

Elektronische Gesundheitskarte und Telematikinfrastruktur
Anwendungsarten

eGK

Anbieter

Gesellschaft für Telematikanwendungen der Gesundheitskarte mbHii

Geografie

Deutschland

Nutzergruppe

Gesetzlich Versicherte in Deutschland, Kostenträger, Leistungserbringer

Homepagewww.gematik.de

Beschreibung:
Die elektronische Gesundheitskarte (eGK) ist eine Mikroprozessorkarte und ermöglicht den orts- undzeitunabhängigen Zugriff auf relevante Patientendaten. Darüber hinaus dient sie als Schlüssel zu
Anwendungen der zentralen Telematikinfrastruktur. Diese dienen dem Ziel, die Versorgung vonPatienten qualitativ zu verbessern sowie zeitsparender und wirtschaftlicher zu gestalten. Die
Telematikinfrastruktur bildet einen geschlossenen Kommunikationskanal zwischen Leistungserbringern, Kostenträgern und Versicherten, bei dem sämtliche Komponenten über digitale Identitäten
authentifiziert sind. Geplante Anwendungsfelder sind das Versichertenstammdatenmanagement, die
Notfalldatenspeicherung, eAkte (EHR), eRezept u. a.
Ausgewählte Kriterien• Nutzerzahl: verpflichtende Einführung für ca.
70 Mio. GKV-Versicherte in Deutschland• Investition/Finanzierung: bisher ca. 1,3 Mrd.
Euro; Setzung von Anreizen zur Nutzung durch
geplantes EHealth-Gesetz• Akzeptanz: Kritik seitens einzelner Interessensverbände von Leistungserbringern und Patienten;
Spitzenverbände jedoch unterstützend

Relevanz-Matrix

Positiver Einfluss auf Akteursgruppen:
Patient

Kostenträger

4

3

BessereVersorgungsqualität;
Datenschutz und-sicherheit

Kein positiver Einflussii

Missbrauchsverhinderung,
Prozessoptimierung,Transparenz

Leistungserbringer

Privatwirtschaft

43Bessere Arbeitsprozesse,
geringeres
Behandlungsrisiko

Möglichkeit,
Anwendungenzu platzieren;
bessere Infrastruktur

Staat
3
Bessereallgemeine
Gesundheitsversorgung

Forschung3
Datennutzung
zur Versorgungsforschungstarker positiver Einfluss

Gesellschafter der gematik GmbH sind: Bundesärztekammer, Bundeszahnärztekammer, Deutscher Apothekerverband,

Deutsche Krankenhausgesellschaft, GKV-Spitzenverband, Kassenärztliche Bundesvereinigung, Kassenzahnärztliche
Bundesvereinigung.

52
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3.2 Definitorisch-methodische Grundlagen von Big Data im
Gesundheitswesen
Im Zusammenhang mit stetig steigenden Datenvolumina und dem Ziel immer schnellerer
Auswertungen gewinnt die Diskussion über den Einsatz von Big Data-Anwendungenzunehmend an Bedeutung. Auch im Gesundheitswesen kann Big Data große Chancen z.B. füreine bessere Gesundheitsversorgung, Epidemieprävention oder stärkere Evidenz wissenschaftlicher Forschung bieten. Die folgenden Kapitel stellen die definitorisch-methodischen
Grundlagen von Big Data im Gesundheitswesen dar. Zunächst erfolgt eine Definition undErläuterung von Big Data-Anwendungen (Kapitel 3.2.1). Im Anschluss werden relevante
Akteure für den Einsatz von Big Data im Gesundheitswesen vorgestellt und anhand einer
Zuordnung zu Anwendungsfeldern beschrieben (Kapitel 3.2.2). Daraufhin werden in Formeiner wissenschaftlichen medizinisch-technischen Literaturanalyse die bisherigen Ergebnisse
weiter fundiert und ein Ausblick in die Herausforderungen und Entwicklungen von Big Data im
Gesundheitswesen gegeben (Kapitel 3.2.3). Am Ende werden zur überblicksartigen
Veranschaulichung der sich durch Big Data ergebenden Möglichkeiten fünf selektierte innovative Projektbeispiele vorgestellt (Kapitel 3.2.4).

3.2.1 Definition und Anwendungsfelder„Big Data“ bezeichnet die Verarbeitung von umfassenden und weitgehend unstrukturierten
Datenmengen für die Gewinnung neuer Erkenntnisse und Zusammenhänge. Die zugrundeliegenden Daten überfordern dabei die Aufnahmekapazitäten herkömmlicher, meist
relationaler Datenbanksysteme hinsichtlich Menge, Beziehung, Verarbeitungsgeschwindigkeit
und Heterogenität (Markl, Hoeren, & Krcmar, 2013).
Zur Bedeutung von Big Data im Gesundheitswesen stellt der Wissenschaftliche Dienst desDeutschen Bundestages fest: „So stützen erste Erfahrungen mit Big Data-Anwendungen auf
medizinischem Gebiet die Vision einer nicht mehr reaktiven, sondern präventiven undpersonalisierten Medizin, die durch die genaue Kenntnis individueller Risikofaktoren,
subjektiver Befindlichkeiten und möglicher Nebenwirkungen verabreichter Medikamentemöglich werden würde“ (Wissenschaftlicher Dienst des Deutschen Bundestags, 2013).
Abgrenzung von eHealth und Big Data
Während eHealth-Anwendungen die gesundheitsbezogene Vernetzung und Kommunikation
zwischen Menschen, Organisationen, Sensoren/Aktoren und IT-Systemen im Gesundheitswesen realisieren, ermöglicht Big Data die Aggregation, Analyse und Auswertung von Daten zur
Umwandlung in entscheidungsrelevante Informationen – Daten, die oftmals auf Basis voneHealth-Anwendungen generiert werden. In diesem Fall ist die eHealth-Anwendung Nutznießer der aggregierten und analysierten Daten (siehe Abbildung 7).
Gleichwohl können eHealth-Anwendungen auch die umgekehrte Funktion erfüllen und zum
Beispiel Ergebnisdaten einer Telemonitoring-Anwendung in für Big Data relevante Datenbanken einspeisen. Dadurch vergrößert eHealth die Datenbasis von Big Data und neue Analysen
dieser Anwendung können somit aufgrund einer höheren Evidenz entscheidungsunterstützend
bezüglich Telemonitoring-Anwendungen herangezogen werden.
Die Erkenntnis der wechselseitigen Beziehung zwischen eHealth und Big Data macht deutlich,welches Potential die Verbindung von eHealth- und Big Data-Anwendungen bergen kann.
Gleichwohl kann Big Data im Gesundheitswesen auch unabhängig von eHealth-Anwendungen,z.B. durch Rückgriff auf Daten aus herkömmlichen Anwendungen (beispielsweise WetterApps), aus (wissenschaftlichen) Studien oder aus Informationen medizintechnischer Geräte

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53

eingesetzt werden. Auf Beispiele für diese Anwendungen wird im Laufe des Kapitels
eingegangen.
Definition eHealth:• gesundheitsbezogener Einsatz
von IKT im GW

Abgrenzung/Übergang:• eHealth-Anwendungen:
Gesundheitsbezogene
Vernetzung und Kommunikation zwischen Akteuren
und Systemen im GW

eHealth• Big Data:
Aggregation, Analyse und
Auswertung von Daten zur
Umwandlung in entscheidungsrelevante Informationen• eHealth-Anwendungen, aufgrund von Erhebungsmöglichkeiten häufig Basis für Big
Data im Gesundheitswesen

Big Data im GW

Definition Big Data:• Gewinnung von neuen Erkenntnissen und Zusammenhängen
aus…
− großen (Volume)− weitgehend unstrukturierten(Variety), qualitativ
hochwertigen (Veracity)
Datenmengen− ggfs. in Echtzeit (Velocity)

Abbildung 7: Definitionen und Abgrenzung von eHealth und Big Data
Quelle: Strategy& Analyse

Die „4 Vs“ von Big Data
Grundsätzlich lässt sich Big Data durch vier maßgebliche Kriterien beschreiben: Volume(Datenmenge), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Datenvielfalt) und – besonders relevant im
medizinischen Kontext – Veracity (Richtigkeit der Daten).
Volume: Die Quantität der generierten Daten ist grundlegend für die Bestimmung des Werts
bzw. des Potentials möglicher Datenanalysen und stellt ein wesentliches Kriterium für die
Klassifizierung von Big Data-Anwendungen dar. Die Notwendigkeit effizienter Analyseverfahren erklärt das Moore’sche Gesetz, nach dem sich die Quantität verfügbarer Daten allezwei Jahre verdoppelt. So beträgt das heutige Datenvolumen 8,6 Trilliarden Bytes, bis 2020
wird es sich auf 40 Trilliarden Bytes erhöhen (Statista, 2015).
Velocity: Dieser Begriff bezieht sich auf die Zeit, die für Analysen großer Datenmengen
benötigt wird. Im Gesundheitswesen werden aufgrund der wachsenden Anforderungen an
Dienstleistungen zunehmend Echtzeit-Analysen und -Auswertungen umfassender Datensätze
nachgefragt, z.B. direkt auf dem Bildschirm des Arztes während einer Diagnose.
Variety: Der wahre Nutzen von Big Data ergibt sich aus der Analyse unstrukturierter Daten,
die beispielsweise mittels eHealth-Anwendungen aus sozialen Netzwerken, E-Mails, Reports,
Videos, Arztbriefen etc. erhoben und verwaltet werden können. Oftmals ist die Datengrundlage
einer Analyse polystrukturierter Natur, d. h., sie besteht aus einer Mischung aus strukturierten(Abrechnungsdaten, Versichertendaten etc.) und unstrukturierten Daten.
Veracity: Insbesondere im medizinischen Umfeld ist die Qualität der verwendeten Daten
essentiell. Nur mittels qualitativ hochwertiger Daten können valide und zuverlässige Aussagenüber medizinische Vorhersagen, Diagnosen oder Therapien getroffen werden.

54
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Potentielle Datenquellen und -beschaffenheit im Gesundheitswesen
Grundlage für Big Data ist zunächst die Existenz und im Folgenden die Verfügbarkeit von Daten.
Es existiert bereits eine Vielzahl von potentiell zweckdienlichen Daten, die mit traditionellen
Analysemethoden bisher jedoch nur begrenzt ausgewertet werden konnten. Denn entweder
waren die Datenvolumina zu groß oder die Auswertungsdauer zu lang oder die Daten lagen
unstrukturiert vor, z.B. in Form von manuell geschriebenen Arztbriefen und Rezepten. Mit Hilfe
von Big Data-Technologien ist es mittlerweile möglich, auch große polystrukturierte
Datenmengen in Echtzeit auszuwerten. Das ermöglicht die Ausweitung der Datenbasis z.B. vonklinisch restriktiven Daten für RCT-Studien 24 auf Real World Data (RWD). Real World Datasind Daten, die unter Normalbedingungen erhoben werden. Aufgrund des erwarteten
Erkenntnisgewinns durch auf RWD basierenden Analysen gewinnen solche Daten immer mehran Bedeutung für das Gesundheitswesen.
Die daraus resultierende Zunahme an für Akteure des Gesundheitswesens relevanten Daten
ergänzt die bisher ohnehin vielfältigen gesundheitsbezogenen und medizinischen Daten. Um
die Komplexität von Big Data im Gesundheitswesen zu illustrieren, werden im Folgenden
potentielle Datenquellen betrachtet (siehe Tabelle 2).

Kategorie
der Datenquelle

Ausgewählte Datenquellen

Medizinische Daten

Laborbefunde
Bilddaten
Krankheitsverläufe
Genomik
Patientenprofile
Adhärenz-Profil
Länge des AufenthaltsÖffentliche Gesundheitsdaten

Gesundheitsämter
Gemeinden
Ministerien auf Bundes- und Landesebene
Nachgelagerte Behörden (RKI, PEI, DIMDI etc.)
WHO

Versicherungsdaten

Versicherungsinformationen
Risikoprofile
Inanspruchnahme von Leistungen24

Randomisierte kontrollierte Studie (engl. „randomized controlled trial“).

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55

Kategorie
der Datenquelle

Ausgewählte Datenquellen

Forschungsdaten

Biobanken
Klinische Versuche
Open Data

Individuelle, durch Nutzer
generierte Daten

Wellness
Ernährung
Fitness
Schmerztagebuch
Sensoren

Pharmadaten

Verkauf von Medikamenten
Medikamentennutzung
Beschwerden
Zusammensetzung von Rezepturen

Nichtklassische
Gesundheitsdaten

Soziale Netzwerke
Telekommunikation
Einzelhandel
GefühlszustandTabelle 2: Datenquellen
Quelle: Strategy& Analyse

Diese Auflistung macht deutlich, wie viele Datenquellen für Big Data-Anwendungen im Gesundheitswesen denkbar sind, und gibt eine Vorstellung davon, welche Herausforderungen die
Integration dieser Datenquellen birgt.
Technologien von Big Data-Anwendungen
Bisherige relationale Datenbanksysteme oder Business-Intelligence-Anwendungen werden den
Anforderungen an Größe (Volume), Heterogenität (Variety) und Geschwindigkeit (Velocity)zukünftiger Datenanalysen nicht gerecht. Die Erfüllung dieser Anforderungen durch Big DataAnwendungen basiert auf neuen Technologien.
Die situative Auswahl von Technologien erfolgt in Abhängigkeit vom Anforderungsprofil insb.
anhand der variablen Datenvielfalt und Geschwindigkeit. Die in Abbildung 8 vereinfacht
schematisch dargestellten Technologien sind auch komplementär einsetzbar bzw. müssen
teilweise aufgrund spezifischer Anforderungen gleichzeitig eingesetzt werden.

56
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Polystrukturiert

Streaming
operatorstreamKein Big Data

Strukturiert

Datenstruktur

NoSQL

In-MemoryStandard SQL

Batch

Echtzeit

Auswertungsgeschwindigkeit
Abbildung 8: Segmentierung von Big Data-Technologien
Quelle: in Anlehnung an Bitkom (2014)

Standard SQL: Standardisierte bzw. relationale SQL-Angebote ermöglichen kostengünstige
Lösungen, falls klassische Datenanalyse- und Data-Warehouse-Techniken nicht mehr genügen,die Anforderungen nach Variety und Velocity allerdings überschaubar sind. Aufgrund dergeringen Anforderungen hinsichtlich der Vielfalt der Daten und der Auswertungsgeschwindigkeit ist SQL keine Big Data-Technologie.
NoSQL: NoSQL-Datenbanken („Not only SQL“) stellen eine Erweiterung traditioneller
relationaler Datenbanken dar. Mittels NoSQL können polystrukturierte Formate z.B. aus
Graphiken, Dokumenten, Tabellen oder Key-Value-Beziehungen analysiert und ausgewertet
werden. Anwendung finden nichtrelationale Datenbanken bisher meist in der Analyse
unstrukturierter Daten aus sozialen Netzwerken, Text-, Audio- oder Video-Formaten,
Geoinformationen oder Sensoren. Die Auswertung der Daten kann jedoch bei bestimmten
Anwendungsszenarien viel Zeit in Anspruch nehmen.

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In-Memory: Für die Echtzeitauswertung von großen, aber strukturierten Daten bietet
In-Memory die richtige Technologie. Die Datenauswertung kann mit dieser um mehr als den
Faktor 1000 beschleunigt werden, sodass Prozesse, die eigentlich mehrere Stunden in Anspruch
nehmen würden, in Ad-hoc-Auswertungen transformiert werden können. Insbesondere inzeitkritischen Situationen (z.B. Erstdiagnose im Krankenwagen) ist eine Echtzeitauswertungessentiell.
Streaming: Streaming ermöglicht die Verbindung von NoSQL- und In-Memory-Datenbanken
zur Echtzeitzeiterfassung und -auswertung von polystrukturierten Daten und greift dabei
oftmals auf Complex-Event-Processing-Lösungen (CEP) zurück.
Anwendungsfelder von Big Data im Gesundheitswesen
Diese o. g. Datenbanksysteme sind Grundlage für die Kernaufgabe von Big Data: die analytische
Verarbeitung von Daten mit dem Ziel der Generierung entscheidungsrelevanter Informationen.
Die Verarbeitungsformen umfassen u. a. Data-Mining oder maschinelles Lernen 25 undermöglichen so z.B. die Identifikation von Mustern, auf deren Basis Prognosen über Krankheitswellen möglich sind. Anwender nutzen Big Data, um Erkenntnisse zu vier übergeordneten
Zielen zu erhalten: 26• Reporting:• Monitoring:• Evaluation:• Prognose:

weniger komplexe systematische Detail-Berichte, basierend auf der
Aufbereitung historischer Daten;
Informationen über aktuelle Geschehnisse, aufbauend auf EchtzeitDaten;
Aufdecken/Erkennen von Mustern und bisher verborgenen Zusammenhängen mittels empirischer Ursache-Wirkung-Analyse;
Abgleich von historischen und gegenwärtigen Mustern zur Ableitung vonmöglichen zukünftigen Entwicklungen.

Angewandt auf das Gesundheitswesen ergeben sich acht Anwendungsfelder, in denen Big Datazu einem signifikanten Erkenntnisgewinn führen kann. Diese Anwendungsfelder sollen in derfolgenden Darstellung beschrieben und mit Beispielen belegt werden (siehe Tabelle 3).

25
Während der Begriff „Data Mining“ die Identifikation verborgener Muster in großen und heterogenen Datenmengen bezeichnet,
entdeckt das maschinelle Lernen keine neuen Muster, sondern erkennt in neuen Daten primär bekannte Muster. In einem
automatisierten und iterativen Verfahren werden die Informationen aus den neuen Daten adaptiert und in zukünftigen Analysen
hinzugefügt – das „Wissen“ des Systems wird auf diese Weise gesteigert (BITKOM, 2014; Lünendonk, 2013).
26

Nach Komplexität und potentiell generiertem Mehrwert geordnet.

58
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Big DataAnwendungsfeld

Beschreibung

Beispiel

Epidemiologie und Analyse der Ursachen, EntwickGesundheitslung oder Ausbreitung von physimonitoringschen und psychischen Krankheiten mit Fokus auf der Bevölkerung bzw. einzelnen Bevölkerungsgruppen. Diese werden
u. a. auf Ungleichheiten hinsichtlich des Gesundheitszustands,
geographische Variationen oder
die Verbreitung bestimmter Handlungen untersucht. Dafür werden
umfangreiche Daten erhoben undausgewertet sowie auf Basis vonidentifizierten Mustern Maßnahmen abgeleitet.

Geo-Daten der amerikanischen
Umweltschutzbehörde(EPA)
bezüglich toxischer Bodenverunreinigungen können in Verbindung
mit weiteren soziodemographischen Daten Auskunft über mögliche Ursachen von Krebserkrankungen oder psychischen
Störungen geben.

Epidemieprognose

Die Echtzeit-Analyse heterogener
Daten
(z.B.
internationale
Handelsströme, Flugrouten und-frequenzen,
Sozialsysteme
anderer Länder) wird in Verbindung mit Daten über aktuelle
Krankheitswellen zur Vorhersage
der Größe, Geschwindigkeit und
Ausbreitungswege von Epidemienoder Pandemien genutzt.

SORMAS stellt eine u. a. vom
RobertKoch-Institut,vomHelmholtz Zentrum und vom
Hasso-Plattner-Institut entwickelte
Anwendung zur Überwachung vonundschnellen
Epidemien
Reaktion auf diese dar. Mit
mobilen Endgeräten werden Informationen aus dem Krisengebiet(Symptome
vonInfizierten)
gesammelt, strukturiert und mit
weiteren allgemeinen Makrodaten
angereichert, um frühzeitig geeignete Maßnahmen treffen zu
können (Hasso-Plattner-Institut,
2015).

Gesundheitsprävention

Informationen aus der Analyse
individueller Patientendaten werden ggf. mit weiteren Daten(Umweltdaten) verbunden, um
eine frühzeitige Aussage über die
Verbreitung und Wahrscheinlichkeit möglicher Krankheitsbilder in
Verbindung mit bestimmten Merkmalen zu ermöglichen. Auf dieser
Basis können geeignete Präventionsmaßnahmen abgeleitet oderz.B.
Früherkennungsleistungenfestgelegt werden.

Möglichkeit der Zusammenarbeit
von Online-Lebensmittelhändlern
mit
Leistungserbringern
undKostenträgern, um Kaufempfehlungen für spezielle Bedürfnisse,
bspw.
Diabetesoder
Laktoseintoleranz, anpassen zu
können (unter Einhaltung vonDatenschutzrichtlinien).

Entscheidungsunterstützung

Entscheidungen von fachkun- CPOE ermöglicht die Überdigen Akteuren des Gesundheits- prüfung, ob einzunehmende Mediwesens über die Diagnose,

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59Big DataAnwendungsfeld(Versorgungs-)
Forschung

Beschreibung

Beispiel

Behandlung, Therapie, Reha,
Pflege oder Medikation (personalisierte
Medizin)einzelner
Patienten werden durch Informationen aus einer Analyse indiviPatientendatenunddueller
weiterer Daten (z.B. Daten aus derWissenschaft oder Daten anderer
Patienten) unterstützt.

kamente sich gegenseitig ausschließen oder potentiell miteinander interagieren oder ob
bspw. eine Anpassung derDosierung notwendig ist.

Traditionelle
Methodenderwissenschaftlichen Überprüfung
der Wirksamkeit von Behandlungen können um die Möglichkeit
der wissenschaftlichen Analyse
unter Alltagsbedingungen ergänzt
werden.
Den bisherigen Standard stellt
oftmals die klinische Forschung,d. h. randomisierte Kontrollstudien(RCT), dar. Allerdings sind die
Erkenntnisse hieraus oft auf ein
kontrolliertes, klinisches Umfeld
begrenzt (Efficacy), sodass die
Ergebnisse nicht vollumfänglich
auf den Versorgungsalltag (RealWorld Evidence, RWE) übertragbar sind (Effectiveness). Auf
Real-World-Daten (vom Patienten
erhobene Daten, Daten aus
Fallakten etc.) basierende Ergebnisse können dabei in der Versorgungsforschung wie auch in derprivatwirtschaftlichen Forschung(u. a. der Pharma- oder Medizintechnikbranche) zum Einsatz
kommen.
Zudem eröffnet die kosteneffizientere
Genomsequenzierung
die Möglichkeit, einen umfangreichen Gen-Pool zu analysieren
und so die Gene einer großen Zahl
von Individuen miteinander zu
vergleichen. Dadurch ergibt sich in
Bezug auf die sogenannten
Omics-Informationen leichter die
Möglichkeit, große Datenmengenzu generieren und weitergehende
Analysen durchzuführen.

Ein Beispiel ist die Produkteinführung des Insulinmedikaments„Lantus“ durch den Pharmakonzern Sanofi: Zunächst hat der
GB-A die Aufnahme des Medikaments in den Leistungskatalog
abgelehnt. Eine daraufhin vonSanofi in Auftrag gegebene RWEStudie wies eine höhere Wirksamkeit/Funktionalität von Lantus im
Vergleich zu anderen Präparaten
nach. Mit Bezug auf diese Studie
revidierte
der
G-BA
seine
Entscheidung und nahm Lantus inden Leistungskatalog auf.

60
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Big DataAnwendungsfeld

Beschreibung

Beispiel

Leistungs- und
Qualitätsbeurteilung

Neue Formen der Datengenerierung und Auswertung polystrukturierter Informationen verbessern
die Vergleichbarkeit von Akteuren
des Gesundheitswesens hinsichtlich ihrer Prozesse und Leistungensowie die Kontrolle der Umsetzung von Leitlinien und Qualitätsstandards (u. a. gem. § 137
SGB V).

Benchmarks oder die Simulation
von Leistungen und Qualitätsstandards von Krankenhäusern
oder Kostenträger vergleichen
Behandlungsabläufe bei identischen Krankheitsbildern, um Fehldiagnosen und dadurch entstehende Folgekosten bereits vorab
zu erkennen.

Betrugsbekämpfung

Eine vergleichende Big DataAnalyse verschiedener Akteureoder historischer Daten dient als
Unterstützung
für
Betrugsbekämpfung und interne Revision.
Die identifizierten Abweichungenstellen mögliche Anhaltspunkte fürMissbrauch und Betrug dar.

Mit Hilfe automatisierter Systeme
werden z.B. die bei einem Kostenträger
eingereichten
Abrechnungen auf Richtigkeit und Plausibilität geprüft. Betrugsfälle können
dabei in Echtzeit erfasst und
Auszahlungen verhindert werden.

(Interne) Prozess- Auf Basis umfangreicher, häufig
verbesserung
organisationsbezogener
Daten(Abrechnungsdaten,
Versichertendaten, Daten aus sozialen
Netzwerken etc.) können u. a.
interne Unternehmensprozesse(u. a. Marketing, PR, Controlling/
Buchhaltung,
Risikoanalysen)
optimiert werden.

Die Auswertung von Nutzerfeedback aus sozialen Netzwerken(„Social Listening“) ermöglicht die
Verbesserung des CustomerRelation-Managements (z.B. Zielgruppenanalyse). Darüber hinaus
kann
bspw.
die
interneRessourcenallokation
optimiert
werden (bspw. Bettenbelegung
und OP-Pläne in Krankenhäusern).

Tabelle 3: Anwendungsfelder von Big Data
Quelle: Strategy& Analyse

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit613.2.2

Kurzdarstellung relevanter Akteure

In diesem Abschnitt werden die im Bereich Big Data im Gesundheitswesen beteiligten Akteursgruppen betrachtet und hinsichtlich ihrer Potentiale für die Anwendung von Big Databeschrieben. Die hierbei zu betrachtenden Akteursgruppen gleichen den in Kapitel 3.1.2 eingeführten. 27 Aus Gründen der Übersichtlichkeit wird eine Auflistung wesentlicher Einzelakteure
der relevanten Akteursgruppen in Anhang 3 vorgenommen.
Die Akteursgruppen werden schwerpunktmäßig in Bezug auf potentielle Anwendungsfelder(gem. Kapitel 3.2.1) untersucht. Dabei wird die Fragestellung adressiert, inwieweit einzelne
Akteursgruppen als Anwender analytischer Verarbeitungsformen im Rahmen von Big Data tätig
werden. Diese Zuordnung ist in der folgenden Tabelle überblicksartig aufgeführt:Epidemiologie und Gesundheitsmonitoring
Epidemieprognose
Entscheidungsunterstützung
Gesundheitsprävention(Versorgungs-)Forschungsunterstützung
Leistungs- und Qualitätsbeurteilung
Betrugsbekämpfung(Interne) Prozessverbesserung

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Forschung

Staat

Privatwirtschaft

Kostenträger

Leistungserbringer

Akteursgruppen im Gesundheitswesen
Individuelle
Personen

Big Data-Anwendungsfelder

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Tabelle 4: Einschätzung der Relevanz von Anwendungsfeldern für Akteursgruppen
Quelle: Strategy& Analyse

Im Allgemeinen erfordert der Aufbau von Big Data-Kompetenzen häufig einen hohen finanziellen Aufwand, um die notwendigen personellen (Rekrutierung von Fachpersonal, Qualifizierung etc.) und technischen (Rechenzentren, Hochleistungssysteme, Netzwerke etc.)
Voraussetzungen für den Einsatz von Big Data-Anwendungen zu schaffen. Zudem stellt oftmals
die Verfügbarkeit bzw. die Aggregation aussagekräftiger Daten eine zentrale Herausforderung
für die Nutzung von Big Data im Gesundheitswesen dar.

27
Die Akteursgruppe „Patienten/Verbraucher“ wird im Folgenden mit dem Begriff „Individuelle Personen“ beschrieben. Sie umfasst
Patienten, Verbraucher, Versicherte und Bürger als primäre Erzeuger von für das Gesundheitswesen relevanten Daten.

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Individuelle Personen
Big Data-Anwendungen eröffnen individuellen Personen Möglichkeiten, ihren Umgang mit
gesundheitlichen Fragestellungen bewusster zu gestalten. Auf Basis der Analyse des individuellen Nutzerprofils und der Lebensgewohnheiten, verknüpft z.B. mit geographischen unddamit verbundenen Daten sowie Daten anderer Nutzer, werden dem Anwender in Echtzeit
Risikoprofile aufgezeigt. Darauf aufbauend können individuelle Präventionsmaßnahmen
identifiziert werden. Bspw. können so Aussagen über die Wahrscheinlichkeit von AsthmaAnfällen in bestimmten Regionen gegeben oder mittels eines algorithmusbasierten Hautscreenings ein Hautkrebsrisiko frühzeitig erkannt werden.
Leistungserbringer
Ein zentrales Anwendungsfeld der Leistungserbringer bei der Nutzung von Big Data liegt in derUnterstützung medizinischer Entscheidungen, insb. in Diagnose und Therapie.
Historische Datensätze (bspw. DNA-Strukturen, Bilddaten) werden auf erkennbare Mustern
hin analysiert, ähnliche Muster in Echtzeit identifiziert, ggf. die bekannten Muster fortentwickelt oder neue Muster hinterlegt und aufbauend darauf mögliche falsche negative undpositive Diagnosen angezeigt.
Basierend auf polystrukturierten physiologischen (Blutwerte, Puls etc.) und nichtphysiologischen (z.B. GPS-Position, Außentemperatur, soziales Umfeld) Patientendaten werdenInformationen über die Anfälligkeit für bzw. Wahrscheinlichkeit von Krankheiten aufgezeigt
und notwendige Präventionsmaßnahmen vorgeschlagen.
Die Aggregation und Analyse von Daten ermöglicht vergleichende Aussagen in Bezug auf die
Einhaltung von Leistungs- und Qualitätsstandards; hierdurch werden positive wie
negative Abweichungen identifiziert. So können bspw. Klinikbetreiber die Leistungen von
Krankenhäusern oder die Qualität von Behandlungen vergleichen.
Im Rahmen der gesetzlich verankerten Regelung hat jede Kassenärztliche Vereinigung eine
„Stelle zur Bekämpfung von Fehlverhalten im Gesundheitswesen“ (§ 81a SGB V) einzurichten,
um „die Rechtmäßigkeit und Plausibilität der Abrechnungen in der vertragsärztlichen
Versorgung“ zu überprüfen (§ 106a Abs. 1 SGB V). Dabei wird zunehmend auf die Auswertung
großer Daten zurückgegriffen wodurch bspw. in Echtzeit Maßnahmen ergriffen werden können
(z.B. Zahlungsstopp auf Basis von Abrechnungsdaten).
Interne Prozesse werden analysiert und optimiert. Mit Hilfe von Daten zur Belegung undErfahrungswerten hinsichtlich notwendiger Kapazitäten für kurzfristige Veränderungenkönnen bspw. die Patientenverteilung und der Patientenfluss laufend optimiert werden.
Kostenträger
Informationen über einzelne Versicherte in Verbindung mit historischen Daten anderer
Versicherter und Erkenntnissen aus der Wissenschaft schaffen die Möglichkeit, Analysen in
Bezug auf die Erfolgswahrscheinlichkeiten von verfügbaren Therapien durchzuführen unddarauf aufbauend Entscheidungen hinsichtlich der Kostenübernahme zu treffen.
Kostenträger beteiligen sich an einer Vielzahl von Forschungsprojekten. Das Ziel ist durch
effizientere Diagnose- oder Behandlungsmethoden die Versorgung von Patienten zu verbessern
sowie die Kosten von Krankheitsverläufen zu reduzieren. Neben der konkreten Initiierung undinhaltlichen Begleitung der Projekte, z.B. durch Bereitstellung von Datensätzen, Ressourcen
oder Expertise, unterstützen Kostenträger häufig die notwendige Finanzierung der Projekte.
Auf Basis vorhandener Daten adjustieren Kostenträger ihre Anreizprogramme mit Maßnahmen
zur Gesundheitsprävention, um bestimmte Risikofaktoren ihres Versichertenkollektivs

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63

(z.B. hinsichtlich bestimmter chronischer Erkrankungen) zu reduzieren. Dies ermöglicht
perspektivisch ein systematisches Versorgungsmanagement durch Analyse (Identifikation und
Bewertung von Versorgungslücken), Planung (Budgetallokation) und Anpassung des Angebots
seitens der Kostenträger.
Durch Vergleichsmöglichkeiten, resultierend aus der Vielzahl von Datensätzen einzelner
Akteure, d. h. individueller Personen und Leistungserbringer, können Leistungs- und
Qualitätsbeurteilungen erstellt werden, bspw. hinsichtlich der Konformität mit
medizinischen Leitlinien der Behandlung. Dadurch wird Kostenträgern mit Hilfe von Big DataAnwendungen u. a. erlaubt, die Kontrolle und Steuerung der Ausgaben für zu übernehmende
Leistungen durch Echtzeit-Analysen zu optimieren.
Die komplexen Verwaltungsabläufe zwischen Patienten, Leistungserbringern, Privatwirtschaft
und Kostenträgern sind anfällig für individuelles Fehlverhalten – von Missbrauch bis hin zu
unabsichtlichem Fehlverhalten. Mit Hilfe von Big Data werden diesbezügliche Auffälligkeiten
aufgedeckt. So können Kostenträger bspw. ihrem gesetzlichen Auftrag zur Prüfung von der„Rechtmäßigkeit und Plausibilität von Abrechnungen“ (§ 106a Absatz 1 SGB V) durch die
Echtzeit-Identifizierung von Abweichungen und einen frühzeitigen Stopp von Auszahlungennachkommen.
Organisationsinterne Prozesse werden verbessert und effizient gestaltet. Potential von Big
Data-Anwendungen liegt hierbei in der kundenspezifischen Verbesserung der Vertriebssteuerung und von Kundenbindungsprozessen. So kann die Betrachtung von Äußerungen insozialen Netzwerken mit Big Data („Social Listening“) das zielgerichtete Marketing zur Neukundenakquise oder den Service für Bestandskunden optimieren. Diese Analyse erlaubt die

Entwicklung von Prognosemodellen in Bezug auf mögliche Kundenabwanderungen unddarauf abgestimmte Maßnahmen zur Kundenbindung.
Privatwirtschaft

Personalisierte Medizin durch Big Data kann als Entscheidungsunterstützung bei einer
individuellen Zusammensetzung und Dosierung von Medikamenten dienen. Die DNASequenzierung, die pro DNA-Strang mehrere 100 GB umfassen kann, ermöglicht in
Verknüpfung mit medizinischen Daten (Ergebnisse klinischer Studien, Behandlungsdaten etc.)
personalisierte Behandlungsempfehlungen.
Für viele Betriebe ist die Analyse der Mitarbeitergesundheit ein wichtiger Bestandteil der
Ressourcenplanung. Basierend auf Erkenntnissen aus Big Data-Anwendungen können
zielgerichtet Präventivmaßnahmen erarbeitet und auf ihren Erfolg untersucht werden.
Essentieller Bestandteil in der Wertschöpfungskette der Pharma- und Medizintechnikbranche
ist die Forschung an neuen Medikamenten oder Medizinprodukten. Big Data-Anwendungeneröffnen als Forschungsunterstützung die Möglichkeit, mittels Analyse großer undpolystrukturierter Datensätze (z.B. Untersuchungen von Krankheiten auf molekularer Ebene)
die Aussagekraft von Studien nachhaltig zu verbessern. So werden z.B. in der OnkologieForschung durch das Verständnis molekularer Mutationsmechanismen Ähnlichkeiten zwischenverschiedenen Krebsarten aufgedeckt, das Verständnis der Entwicklung von Tumorzellen
verbessert und in Verbindung mit medizinischen Daten (Wirkstoffe von Medikamenten,
mögliche Therapieformen etc.) geeignete Medikamente zur Behandlung entwickelt.
Die komplexen Verfahren, z.B. zum Vertrieb von Arzneimitteln, sind anfällig für unbewusstes
oder vorsätzliches Fehlverhalten. Eine vergleichende Analyse von Daten aus Interaktionsbeziehungen (historisch sowie aus Interaktionen mit anderen Akteuren) ermöglicht diesbezüglich die Identifikation von Unstimmigkeiten. Unter anderem kann mittels dieser Analysen

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die Wahrscheinlichkeit der Aufdeckung missbräuchlicher Umcodierung von Arzneimittelverpackungen oder der Fälschung von Präparaten erhöht werden.
Die internen Prozesse werden speziell in Hinblick auf die Markteinführung von Medikamenten sowie in Bezug auf den Forschungsprozess optimiert. Analysen der Wirksamkeit vonMedikamenten unter Normalbedingungen (Real World Data) ermöglichen die Erstellung vonrealistischen Risiko-Nutzen-Profilen. Dadurch werden die Markteinführungskosten gesenkt,zudem können die betreffenden Daten in den Verhandlungen zur Preisbildung hinzugezogen
werden. Zu Zwecken der Verbesserung von internen CRM-Prozessen mittels Analyse vonKundenwünschen und Kundenreaktionen werden Big Data-Anwendungen ebenfalls eingesetzt.
Daten aus sozialen Netzwerken oder Video-Portalen in verschiedenen Sprachen werden erfasst
und ausgelesen und dadurch z.B. Erkenntnisse über mögliche Beschwerden bzw. Probleme inder Anwendung von Medikamenten oder Medizinprodukten generiert.
Forschung
Die Auswertung von Datensätzen, die sich mit Epidemiologie, d. h. Gesundheitsfragen auf
gesamtgesellschaftlicher Ebene, befassen (z.B. Ausprägung chronischer Krankheiten, regionale
Verteilung von Kinderkrankheiten oder Wohlstandskrankheiten), stellen die Grundlage füreinhergehende bspw. präventive oder gesundheitsfördernde Maßnahmen seitens desStaats dar. Oft stammt die Datenbasis für solche Maßnahmen von staatlichen Forschungsinstitutionen (z.B. Robert Koch-Institut).
Die Epidemieforschung basiert auf der Auswertung innerstaatlicher oder länderübergreifender Daten in Bezug auf die Ausbreitung von Krankheiten, internationale Handelsströme
sowie Sozialsysteme anderer Staaten. Dadurch können Epidemien frühzeitig erkannt und ihre
Auswirkungen (z.B. Geschwindigkeit und Wege der Ausbreitung) prognostiziert werden.
Die evidenzbasierte Medizin hat zum Ziel, Entscheidungen in der medizinischen Behandlung
von Patienten auf Grundlage bestmöglicher wissenschaftlicher Evidenz (basierend auf
klinischen Langzeitstudien etc.) zu treffen. Bei der Entscheidungsfindung werden u. a. relevante
empirische Studien wie auch die Patientenpräferenz berücksichtigt.
Big Data-Anwendungen unterstützen die (Versorgungs-)Forschung durch Verbesserung
der Möglichkeiten zur Analyse großer polystrukturierter Datensätze. Dabei können Daten
unterschiedlicher Forschungsbereiche (z.B. Medizin, Psychologie, Soziologie) oder Granularität(z.B. „Omics“) miteinander verknüpft und neue Korrelationen identifiziert werden. Dadurch ist
es bspw. möglich, detailliertere Aussagen über die Wirksamkeit bestimmter Medikamente oder
Behandlungsformen zu machen. Insb. durch den Einbezug von unter Normalbedingungenentstandenen Daten (RWE) können solche Aussagen zudem erheblich schneller möglich und inihrer Aussagekraft verbessert werden.
Durch eine vergleichende Analyse von Daten hinsichtlich der Qualität und desLeistungsumfangs einzelner Akteuren oder von Akteursgruppen auf nationaler wie internationaler Ebene können Aussagen über die Gesundheitsversorgung im Allgemeinen sowie die
Leistung der einzelnen Akteure im Speziellen getroffen werden.
Staat
Zentrales Anwendungsfeld für die gesundheitsbezogene Nutzung von Big Data im staatlichen
Bereich sind Epidemiologie und Gesundheitsmonitoring. So kann der Staat Maßnahmenbasierend auf einem ganzheitlichen Bild des Gesundheitswesens entwickeln und steuern.
Grundlage ist die Analyse der Inzidenz, Prävalenz und Entwicklung von Krankheiten auf
Populationsebene, um u. a. Ungleichheiten hinsichtlich der individuellen wie der aggregierten
Gesundheit, geografische Variationen sowie die Verbreitung bestimmter Behandlungen zu

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65

identifizieren. So werden bspw. Versorgungslücken identifiziert und bewertet. Mit Hilfe von
Risikomodellen können darauf aufbauend notwendige Maßnahmen ergriffen werden.
Ebenso können auf Grundlage umfangreicher Epidemieprognosen (z.B. in Verbindung mit„effektiven“ Entfernungen 28) übergreifende Maßnahmen wie die Definition der Rahmenbedingungen für die Krankenhausplanung oder die Ausweitung der Impfstoffbereitstellung
empfohlen bzw., falls erforderlich, angeordnet werden. Nachgelagerte staatliche Behörden wie
z.B. das Robert Koch-Institut untersuchen so bspw. basierend auf umfangreichen Krebsregisterdaten in Verbindung mit weiteren soziodemographischen Daten die Verbreitung
bestimmter Krebsarten in Abhängigkeit von Geschlecht, Alter und Wohnort (angewandte
Epidemiologie).
Das epidemiologische Monitoring bestimmter Krankheiten kann auf die Betrachtung eines
Individuums ausgeweitet werden. In Verknüpfung mit Umweltdaten werden darauf aufbauend
Prognosen über mögliche Krankheiten oder Versorgungslücken entwickelt sowie nachfolgend
präventive Maßnahmen abgeleitet.
In Abhängigkeit von der Forschungsfrage sind nachgelagerte staatliche Behörden wie das
Robert Koch-Institut, das Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte oder das PaulEhrlich-Institut ggf. in Kooperation mit weiteren (nicht)universitären Forschungseinrichtungen auch über epidemiologische Untersuchungen hinaus aktiv. Beispielsweise kann mit
Hilfe von Big Data-Analysemethoden ein tieferes Verständnis der Wirksamkeit von Arzneimitteln und Impfstoffen gewonnen werden. Zum einen ermöglicht die Genom-sequenzierung
z.B. eine detailliertere Analyse für die Auswahl von Impftherapien je nach Gen-Ausprägung derPatienten. Zum anderen können insb. durch den Einbezug von unter Normalbedingungenentstandenen
Daten
(RWE)
traditionelle
klinischeStudiendesigns(RCT-Studien) beschleunigt und ggf. deren Aussagekraft erhöht werden.
Big Data kann Behörden unterstützen, die u. a. den Auftrag haben, die Einhaltung von Gesetzenzu überprüfen (z.B. Zulassung oder Risikoklassifizierung von Medizinprodukten). Dabei kannbspw. das Hinzuziehen vielfältiger Daten die Umsetzung bestimmter gesetzlich definierter
Leistungs- und Qualitätsparameter ermöglichen.

3.2.3

Medizinisch-technische Literaturanalyse zum Themenfeld „Big Dataim Gesundheitswesen“

Zusammenfassung
Big Data-Anwendungen im Gesundheitswesen nutzen große, oftmals unstrukturierte Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen, um unbekannte Zusammenhänge zu erkennen, bestehende Hypothesen zu überprüfen und neue Hypothesen zu generieren. Um die Forschungsschwerpunkte im Bereich der Big Data-Anwendungen aufzuzeigen und zusammenzufassen,
wurde eine Literaturanalyse durchgeführt. Die Analyse von Inzidenz, Prävalenz und Entwicklung von Krankheiten auf Populationsebene wird in Prävalenz- und Überblicksstudien durchgeführt. Neben einer deskriptiven Betrachtung sind dabei auch prädiktive Anwendungsformen
möglich, um das Auftreten besonders prävalenter, ansteckender oder tödlicher Krankheiten
vorherzusagen. Auf einer individuellen Ebene ermöglichen Big Data-Anwendungen die
Identifikation von Risiko- und Erfolgsfaktoren sowie die Bestimmung der Wahrscheinlichkeit

28
Als Gegenmodell zur konventionellen geographischen Entfernung wird die effektive Entfernung u. a. auf der Basis desReiseaufkommens berechnet.

66
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bestimmter Krankheitseintritte und der diesbezüglichen Behandlungserfolge. Ein besonderer
Forschungsschwerpunkt liegt hierbei auf der genbasierten Auswertung („Omics“). Während
viele klinische Studien die Wirksamkeit von Maßnahmen in einem experimentellen Setting
aufzeigen, können Big Data-Auswertungen die Wirksamkeit im realen Versorgungsalltag
analysieren (Real World Evidence bzw. Effectiveness). In Vergleichsstudien können zudem
Variationen in der Gesundheitsversorgung identifiziert werden. Die gewonnenen Erkenntnisse
werden anschließend genutzt, um personalisierte Informationen und Entscheidungsunterstützungen für die Therapie zur Verfügung zu stellen. Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme führen basierend auf individuellen Merkmalen des Patienten einen Abgleich mitähnlichen Fällen durch und geben in Echtzeit Therapieempfehlungen bzw. tätigen Aussagenüber individuelle Erfolgswahrscheinlichkeiten einer Therapie.
Die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten von Big Data-Anwendungen im Gesundheitswesen sowie
die besondere Sensibilität von Gesundheitsdaten stellen zudem besondere Anforderungenbezüglich des Datenschutzes. Gängige Maßnahmen zur Anonymisierung reichen wegen dermöglichen Kombination mehrerer Datenquellen nicht aus, um die Identifikation von
Individuen zu verhindern. Persönliche Daten müssen daher zusätzlich deidentifiziert werden.
Zudem sind Big Data-Analysen i. d. R. sekundäre Auswertungen vorgelagerter Primärerhebungen. Entsprechend ist ihre Datenqualität von der Qualität der Primärerhebungenabhängig. Standards bezüglich der Kodierung führen hierbei zu einer höheren Strukturiertheit,
Vergleichbarkeit und Kombinierbarkeit der Daten. Durch Mustererkennung und maschinelles
Lernen können innerhalb der Big Data-Anwendungen automatisch Zusammenhänge bzw.
Korrelationen zwischen einzelnen Ausprägungen oder auch Kombinationen identifiziert
werden. In der Regel kann aber keine Kausalität abgeleitet werden.
Bezüglich der Nutzung von Big Data im Gesundheitswesen ist sowohl bei der Datenherkunft als
auch bei der Datennutzung eine Dynamik zu beobachten. So werden zunehmend Informationen
aus vorhandenen Daten gewonnen (z.B. aus unstrukturierten Patientenakten) sowie weitere
gesundheitsbezogene Informationen in großer Menge durch Individuen selbst erhoben (z.B.
„Quantified Self“). Auf der anderen Seite fließen die Erkenntnisse aus Big Data-Analysen direkt
in den Versorgungsprozess ein und unterstützen, automatisieren und personalisieren den
Prozess des Stellens einer Diagnose und der Therapie (Datennutzung).
Mit der zunehmenden Verwendung von Big Data im Versorgungskontext, rücken auch Herausforderungen in den Vordergrund, welche es in der Einführung von Anwendungen zu berücksichtigen gilt. Neben Fragen zum Datenschutz und der Seriosität von Datenquellen, wird es trotz
besserer Analysetechniken zukünftig immer noch notwendig sein, identifizierte Muster undZusammenhänge bezüglich ihrer Kausalität zu validieren. Big Data Datensätze bilden meist eine
Teilmenge der in der Realität verfügbaren Informationen ab, weshalb Korrelationen auftreten
können, welche ohne weitere Untersuchungen keine Aussagen über Kausalitäten zulassen.
MethodikÜber eine medizinisch-technische Literaturanalyse werden Forschungsschwerpunkte im
Bereich „Big Data“ identifiziert, die frühzeitig einen Hinweis auf potentielle Trends und
Entwicklungen sowie Chancen, Risiken und Limitationen im Umfeld der Akteure des Gesundheitswesens geben. Als methodisches Vorgehen wurde ein Metareview gewählt, bei dem ein„Review verfügbarer Reviews“ durchgeführt wurde. Hierbei werden die Erkenntnisse bereits
durchgeführter Übersichtsarbeiten zum Thema „Big Data im Gesundheitswesen“ zusammengefasst und synthetisiert. Diese Methode wird genutzt, um einen weiten und möglichst
umfassenden Überblick über ein größeres und zu Teilen auch heterogenes Forschungsfeld zu
erhalten, auch wenn einzelne Bereiche nicht so intensiv betrachtet werden, wie es bei einem
primären Review einzelner Anwendungen der Fall wäre. Allerdings ist jederzeit ein Rückgriff
auf die in den Reviews identifizierten Primärstudien möglich (Bower & Gilbody, 2005; Cipriani
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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit67

et al., 2007). In die vorliegende Untersuchung wurden Reviews der letzten fünf Jahre
einbezogen. Die Methode des Metareviews bietet dabei auch den Vorteil, dass durch die einbezogenen Reviews ein weitergehender Zeitraum betrachtet wird. In den einbezogenenÜbersichtsarbeiten wurden Einzelstudien analysiert, die zum Teil weit über den Fünfjahreszeitraum hinausreichen und daher einen guten Überblick über die Entwicklung geben.
Der Fokus der Untersuchung liegt dabei auf Reviews und Metaanalysen von Big Data-Studiender letzten fünf Jahre in den Datenbanken PubMed 29 und ScienceDirect 30. Einbezogen werden
Artikel in englischer und deutscher Sprache. Um neben allgemeinen Big Data-Anwendungengesundheitsspezifische Konzepte und Möglichkeiten zu identifizieren, wurde die Suche auf
Artikel mit gesundheitlichem und/oder klinischem bzw. medizinischem Kontext konzentriert.
Daher wurden Arbeiten ohne gesundheitlichen Anwendungskontext oder Arbeiten, die einen
rein statistisch-methodischen Fokus hatten, ausgeschlossen.
Nach Durchsicht von 218 Titeln und Abstracts wurden 19 Reviews ausgewählt, die sich zum Teilallgemein mit der Möglichkeit der Nutzung und Auswertung großer Datenmengen im Gesundheitswesen auseinandersetzen, sich zum Teil aber auch auf speziellere ausgewählte Teilbereiche(z.B. nur Anwendungen im klinischen Setting) fokussieren.
Studienschwerpunkte und Potentiale
Big Data-Anwendungen im Gesundheitswesen nutzen große, oftmals unstrukturierte Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen, um i. d. R. unbekannte Zusammenhänge zu erkennen.
Die in den Reviews untersuchten Anwendungen unterscheiden sich dabei sowohl hinsichtlichder Datenstruktur und -herkunft (z.B. ambulante Abrechnungsdaten aller Versicherten als
große Stichproben mit jeweils wenigen Ausprägungen oder Genanalysen von wenigen Patienten
als kleine Stichproben mit jeweils sehr vielen Ausprägungen) als auch hinsichtlich der Datenverwendung (z.B. Deskription oder Prädiktion; Aussagen über individuelle Eigenschaften oderüber Kollektive).
Der „klassische“ Zugang der Forschung ist eine grundlegende Hypothese über die Wirkung
einer Intervention und die anschließende Überprüfung der Hypothese durch eine (klinische)Studie, zunächst unter Laborbedingungen (Efficacy) und später im Alltag (Effectiveness).
Hierzu werden Daten aus speziellen Bevölkerungsstichproben einbezogen. Durch die
Möglichkeit, innerhalb großer Datenmengen (automatisiert) IKT-gestützt Muster zu erkennen,
wird dieses Vorgehen umgekehrt: Aus den Daten vieler Quellen können Zusammenhänge
identifiziert werden, die zu neuen Hypothesen führen (Hansen et al., 2014; Schmidt & Georgia,
2014; Simpao et al., 2015). Dabei suchen Computersysteme nach Mustern und Korrelationen
zwischen einzelnen Daten. Durch Kombination dieses Prozesses mit Feedback aus derForschung kann die Suche verfeinert und „lernend“ werden (maschinelles Lernen) (Hansen etal., 2014).
Wie beschrieben unterscheiden sich die in den Reviews betrachteten Anwendungen sowohl
hinsichtlich der genutzten Datenquellen als auch bezüglich ihrer Anwendungsbereiche. Diesewerden im Folgenden überblicksartig dargestellt, um die Forschungsschwerpunkte im Bereich

29
PubMed ist eine MetaDatenbank mit 24 Millionen Artikeln zu den Themenbereichen „Medizin“ und „Biomedizin“ aus MEDLINE(Datenbank des US National Centers for Biotechnology Information), Life-Science-Journalen und Online-Büchern.
30
ScienceDirect ist eine wissenschaftliche Datenbank mit der Möglichkeit der Volltextsuche in 2500 wiss. Zeitschriften aus den
Bereichen Engineering, Life Science, Natur-, Gesundheits-, Sozial- und Geisteswissenschaften.

68
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der Big Data-Anwendungen aufzuzeigen und zusammenzufassen. Dabei erfolgt eine Darstellungsowohl derzeitiger Hürden und Limitationen als auch möglicher zukünftiger Entwicklungen.
Prävalenz- und Überblicksstudien
Einen großen, aber gleichzeitig auch verhältnismäßig einfach strukturierten Bereich vonStudien über Big Data-Anwendungen stellt die Analyse von Inzidenz, Prävalenz und
Entwicklung von Krankheiten auf Populationsebene dar, um Gesundheitsungleichheiten (z.B.
geografische Variationen oder geschlechtsspezifische Unterschiede) sowie die Verbreitung und
den Erfolg bestimmter Behandlungsmethoden zu identifizieren. Der Fokus kann hierbei sowohl
auf einem bestimmten Zeitpunkt als auch auf der Veränderung innerhalb eines bestimmten
Zeitraums liegen (Cook & Collins, 2015; Wang & Krishnan, 2014).
Hierbei handelt es sich in der Regel um deskriptive Analysen und die retrospektive Betrachtung
von Gesundheitsverteilungen ohne eine direkte Prognose. Die Auswertungen liefern jedoch eine
hilfreiche Informationsgrundlage bezüglich der gesamten Bevölkerung, um zu erkennen, an
welchen Stellen möglicherweise spezifischer Handlungsbedarf besteht (Cook & Collins, 2015).
Neben der deskriptiven Betrachtung sind auch prädiktive Anwendungsformen möglich, um das
Auftreten besonders prävalenter, ansteckender oder tödlicher Krankheiten vorherzusagen(Luna et al., 2014; Murdoch & Detsky, 2013; Ross et al., 2014).
Das Monitoring kann neben der Betrachtung bestimmter Krankheiten auf Bevölkerungsebene
auch auf das Monitoring gesunder Individuen erweitert werden. Diesem Vorgehen liegt die
Annahme zugrunde, dass bereits vor der ersten Symptomatik und der entsprechenden Diagnose
Veränderungen in messbaren Parametern wie Teilen des Mikrobioms oder Atmungs- und Herzparametern auftreten, sodass eine sehr frühzeitige Intervention möglich ist (Binder & Blettner,2015).
Identifikation von Risiko- und Erfolgsfaktoren
Viele Big Data-Analysen werden genutzt, um die Verbindungen und Zusammenhänge zwischen
Risikofaktoren und bestimmten Krankheiten sowie deren Therapiemöglichkeiten zu untersuchen (Cook & Collins, 2015; Hansen et al., 2014; Ross et al., 2014; Wang & Krishnan, 2014).
Die Bestimmung eines Risikofaktors kann dazu führen, dass durch die Identifikation desAuftretens dieses Faktors eine frühzeitige Erkennung einer Krankheit (Diagnose) oder Vorhersage eines Therapieerfolges (Prognose) möglich ist. Durch die Kombination verschiedener
Risikofaktoren ist es möglich, z.B. in multivariablen Risikomodellen Wechselwirkungenmehrerer Risikofaktoren in Bezug auf die Wahrscheinlichkeit eines Krankheitseintritts oder
Therapieerfolges zu bestimmen (prädiktive Analytik) (Cook & Collins, 2015).
Im Fokus stehen dabei personenbezogene Faktoren, die in der Folge Therapien und Behandlungen effektiver und weniger schädlich, aber auch effizienter machen. Durch die Identifikation
von Risikofaktoren lassen sich innerhalb der Therapie leicht Risikopatienten identifizieren,denen eine personalisierte Behandlung ermöglicht werden kann, was gerade zielgerichtete
Präventions- und Behandlungsmaßnahmen ermöglicht (Ross et al., 2014). Daneben kann die
Medikation innerhalb der Therapie personalisiert erfolgen, da der Wirkungserfolg in
Abhängigkeit von Erfolgsfaktoren bzw. die Wahrscheinlichkeit unerwünschter
Nebenwirkungen bzgl. bekannter Risikofaktoren (Wade, 2014) bestimmt werden kann. Die
hierbei erlangten Erkenntnisse können in einem nächsten Schritt zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden, wie es bei Studien geschehen ist, auf die hier später nochgesondert eingegangen wird.

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Dabei können die Risikofaktoren sowohl personenbezogener Art (z.B. biologische Faktoren,körperliche Faktoren oder bestimmte Verhaltensmuster) als auch verhältnisbezogen sein(z.B. Umweltkomponenten wie die Luftverschmutzung) (Hansen et al., 2014).
Ein besonderer Bereich der Identifikation von Risikofaktoren stammt aus der Biologie bzw.
Bioinformatik. In den letzten Jahren sind die Preise für eine Genomsequenzierung starkgefallen, sodass es leichter möglich wird, auch außerhalb großer Forschungsprojekte die Gene
vieler Individuen zu sequenzieren (Merelli et al., 2014). Dadurch ergibt sich in Bezug auf die
sogenannten Omics-Informationen (Daten aus verschiedenen biologischen Teilgebieten wie
Genomik, Mikrobiomik, Proteomik, Transkriptomik und andere „omik“-Daten zu Zellen,
Geweben und Organismen) leichter die Möglichkeit, große Datenmengen zu generieren undweitergehende Analysen durchzuführen. Eine steigende Zahl von Studien hat sich dem Ziel
gewidmet, Zusammenhänge von Genotypen und Phänotypen zu identifizieren, um dadurch
gezielte Therapien je nach Gen-Ausprägung der Patienten zu entwickeln. Dieses Vorgehen
ermöglicht in der Folge eine effektive und personalisierte Behandlung (Ross et al., 2014; Wang
& Krishnan, 2014) oder Identifikation von Menschen, bei denen aufgrund ihrer Gene ein hohes
Risiko besteht, dass sie an bestimmten Krankheiten erkranken (Hansen et al., 2014).
Omics-Studien sind grundsätzlich auch Risikofaktorstudien, doch sind hierbei in der Regel die
Datenmengen aufgrund der Gensequenzierung um ein Vielfaches größer und haben innerhalb
der betrachten Studien oft einen eigenen Schwerpunkt (Wang & Krishnan, 2014).
Real World Evidence/EffectivenessDen Standard innerhalb der klinischen Forschung stellt immer noch eine randomisierte
kontrollierte Studie (Randomized Controlled Trial, kurz RCT) bzw. eine Metaanalyse mehrerer
RCTs dar (Harbour & Miller, 2001). Allerdings sind die Erkenntnisse hieraus oft auf ein
kontrolliertes, klinisches Umfeld begrenzt (Efficacy), sodass die Ergebnisse nicht vollumfänglich auf den Versorgungsalltag übertragbar sind (Effectiveness). Big Data-Auswertungenwerden genutzt, um einen Vergleich von Interventionen ohne RCT (Observationsstudien)
durchzuführen (Cook & Collins, 2015; Luna et al., 2014). Hierbei dienen u. a. sowohl vom
Patienten erhobene Daten (Howie et al., 2014) als auch Daten aus elektronischen Fall- undPatientenakten als Datengrundlage (Ross et al., 2014) für eine Bewertung der Effektivität einerIntervention unter Alltagsbedingungen. Neben der Bewertung von Interventionen unter
Alltagsbedingungen werden Big Data-Anwendungen auch bei der Erforschung der Behandlungvon seltenen Erkrankungen genutzt, für die sonst oft nur wenig umfangreiche StichprobenDaten vorliegen, die keine (statistisch) signifikanten Ergebnisse liefern (Simpao et al., 2015).
Allerdings sollte beachtet werden, dass sich die Studienkollektive mangels einer prospektiven
Randomisierung unterscheiden, weshalb adäquate Risikoadjustierungen bzw. MatchingVerfahren (z.B. Propensity Score Matching) angeraten sind, um einen quasiexperimentellenStudiencharakter zu generieren (Cook & Collins, 2015).
Über den direkten Vergleich verschiedener Interventionen lässt sich die großflächige Analyserealer Versorgungsdaten auch nutzen, um die Überwachung bereits zugelassener Medikamente(Pharmakovigilanz) unter Alltagsbedingungen zu gewährleisten (Luna et al., 2014; Ross et al.,2014). Dadurch werden unerwünschte Arzneimittelwirkungen (Adverse Events) identifiziert,
die unter klinischen Bedingungen (z.B. aufgrund der Selektion des Patientenkollektivs) nicht
beobachtet werden können (Hansen et al., 2014; Mohammed et al., 2014).
Vergleichsstudien
Mit Hilfe der Kombination verschiedener regionaler Daten können Variationen in der Gesundheitsversorgung identifiziert werden. Dabei stehen sowohl klinische Behandlungsabläufe alsauch deren Outcomes im Fokus. Auf diese Art und Weise werden sowohl statistische Ausreißer
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mit schlechtem Outcome als auch optimale Leistungserbringer (Benchmarking) identifiziert.
Vielen medizinischen Prozeduren ist inhärent, dass sie durch Lerneffekte mit zunehmenderAnzahl nicht nur effizienter, sondern auch mit höherer Qualität erbracht werden. Über die
Kombination der Analyse von Qualitäts- und Quantitätsparametern können entsprechende
Mindestgrößen bzw. Mindestbehandlungszahlen einzelner Behandlungseinrichtungenidentifiziert werden, die nötig sind, um einen definierten Qualitätsstandard sicher zu erreichen(Cook & Collins, 2015). Über eine Ausreißeranalyse innerhalb von Abrechnungsdaten werden
mögliche Betrugsversuche leichter identifiziert (Simpao et al., 2015).
Entscheidungsunterstützung und personalisierte Informationsbereitstellung/Gesundheitsförderung
Die Erkenntnisse wissenschaftlicher Forschung im Allgemeinen, aber gerade auch personenbezogener Auswertungen im Speziellen fließen idealerweise direkt in den Versorgungsprozess
ein. Big Data-Auswertungen tragen hierbei zu einer schnelleren Verbreitung von Wissen bei. So
unterstützen z.B. sog. Clinical Decision Support Systems (CDSS) die Leistungserbringer mit
Hilfe spezieller Algorithmen bei der Entscheidung in Bezug auf Therapie, Behandlung undMedikation. Solche Systeme sind schon längere Zeit in der klinischen Routine im Einsatz.
Allerdings erweitert sich ihr Nutzen, wenn die zugrunde liegenden Algorithmen auf Big DataAnalysen basieren, da auf diese Weise vielfältigere Muster zum Abgleich zur Verfügung stehen(Ross et al., 2014). Unter Einbezug individueller Merkmale des Patienten sowie mit Hilfe vonInformationen aus der elektronischen Patientenakte (Electronic Health Record) kann ein
Abgleich mit ähnlichen Fällen erfolgen und in Echtzeit eine Therapieempfehlung gegeben oder
Aussagen über die Wahrscheinlichkeit eines Therapieerfolgs getroffen werden (Luna et al.,2014; Murdoch & Detsky, 2013). Darüber hinaus werden automatische Warnmeldungenhinsichtlich der Sicherheit der Arzneimitteltherapie gesendet, wenn die betreffenden Systeme
während der Verordnung einen Abgleich der patientenspezifischen Daten mit bekannten
Mustern bezüglich Arzneimittelunverträglichkeiten oder -wechselwirkungen durchführen
(Simpao et al., 2014).
Durch Entscheidungsunterstützungssysteme kann die Grundlage für eine personalisierte
Versorgung gelegt werden, bei der die Erkenntnisse aus Big Data-Analysen in den Versorgungsalltag zurückgespielt werden. In die Analyse fließen dabei alle soziodemographischen
Patientenmerkmale wie Alter, Geschlecht, Bildung, Herkunft, aber auch die Behandlungshistorie und genetische Merkmale ein.
Neben der Entscheidungsunterstützung können in Abhängigkeit von personifizierten
Merkmalen auch allgemeine Informationen zu Krankheiten und Behandlungen (z.B. relevante
Teile aus Leitlinien) oder Daten zur Gesundheitsförderungen automatisch gefiltert und zur
Verfügung gestellt werden. Dabei kann die Bereitstellung personalisierter Informationen
bezüglich der Gesundheit und des gesundheitlichen Verhaltens auch unter Berücksichtigungvon (soziologischen/persönlichen) Informationen außerhalb des rein medizinischen Kontextes
erfolgen. Durch die automatisierte Vorauswahl wird die Informationssuche effektiver undeffizienter und die Informationen haben eine höhere Akzeptanz als ungerichtete, allgemeine
Informationskampagnen (Howie et al., 2014; Luna et al., 2014; Murdoch & Detsky, 2013).

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Limitationen und HerausforderungenDatenschutz und Datensicherheit
An Gesundheitsdaten werden besondere Anforderungen bezüglich des Datenschutzes
gestellt, da gerade medizinische Daten hochsensible Informationen über Patienten und behandelnde Ärzte enthalten. Eine vollständige Anonymisierung verschlechtert allerdings die Kombinationsfähigkeit verschiedener Datenquellen. Bei Primärdatenauswertungen kanngrundsätzlich die betroffene Person nach einer diesbezüglichen Aufklärung eine Datenfreigabe
erteilen. Da Big Data-Auswertungen jedoch Daten, die primär zu einem anderen Zweck erhoben
wurden, oft sekundär nutzen, kann im Vorfeld der Datenerhebung keine aufgeklärte
Zustimmung bezüglich noch unbekannter Folgeanalysen eingeholt werden, sodass eine
Anonymisierung erforderlich ist (Kum & Ahalt, 2013).
Bei der Analyse großer Bestände personenbezogener Daten können selbst bei Löschungpersönlicher Daten wie Name, Adresse und Geburtsdatum durch Kombination mehrerer
Datenquellen Rückschlüsse auf die persönliche Identität erfolgen. Um einen ausreichenden
Schutz der Persönlichkeit zu gewährleisten und um eine Identifikation von Einzelpersonen
innerhalb der Big Data-Analysen zu verhindern, sollte eine sog. Deidentifikation erfolgen, bei
der innerhalb des Datensatzes neben Daten, die eine Person eindeutig identifizieren (Name,
Versichertennummer etc.), auch Daten entfernt oder verschleiert werden, die in Kombination
mit anderen Daten einen eindeutigen Rückschluss auf die Person zulassen würden. Ein solches
Verfahren muss nicht nur zu einer formalen, sondern auch zu einer faktischen Anonymisierung
führen (Ross et al., 2014). Der Prozess der Deidentifikation ist allerdings aufwendig und kannzu Datenverlusten bzw. zur Verringerung des Datenvolumens und damit einhergehend zu einer
Verminderung der Aussagekraft der Analyse führen (Wade, 2014; Wang & Krishnan, 2014).
Eine Herausforderung hierbei liegt darin, dass prospektiv nicht genau gesagt werden kann,welche Daten für die Big Data-Auswertung von Bedeutung sind, da es ein Charakteristikum
solcher Auswertungen ist, neue, unbekannte Muster zu identifizieren.
Gerade wenn die Auswertungen von Big Data-Analysen genutzt werden, um Echtzeitrückmeldungen aufgrund bestimmter Patienten-Charakteristika zu geben, oder wenn andere
Schnittstellen zu den Daten bestehen, sind hohe Anforderungen an die Datensicherheit
durch Authentifizierung und Datenzugangsregeln zu stellen (Merelli et al., 2014; Wood et al.,2015).
Aussagekraft der Daten
Viele Big Data-Lösungen nutzen Daten, die originär zu anderen Zwecken erhoben undaufbereitet wurden, und aggregieren diese Primärdaten neu (Cook & Collins, 2015; Wade,2014). Die Datenqualität (Genauigkeit und Vollständigkeit) wird allerdings maßgeblich durch
den Zweck, für den die Daten ursprünglich erhoben wurden, beeinflusst (Cook & Collins, 2015;
Liaw et al., 2014; Wade, 2014). Administrative Daten beispielsweise werden für Managementaufgaben erhoben und bieten einen Überblick über die Prozesse eines Unternehmens, sind aber
begrenzt auf das spezifische Gesundheitssystem, aus dem sie stammen. Dabei fehlen vielfach
klinische Einschätzungen wie z.B. Einschätzungen zur Krankheitsschwere. Die Datenqualität
steigt in der Regel, wenn Daten auch zu Abrechnungszwecken genutzt werden sollen, da hierein größerer Anreiz für eine höhere Datenvollständigkeit besteht (Cook & Collins, 2015).
Werden Daten aus verschiedenen Quellen miteinander verbunden und aggregiert, kann es dazu
kommen, dass die Datenqualität zwischen den Datensätzen schwankt und nicht zu jeder Personoder jedem Attribut Daten in der gleichen Güte vorliegen (Merelli et al., 2014). Gerade bei der
Kombination von Daten aus verschiedenen Fachbereichen ist eine Diversität der Daten (z.B.
eine unterschiedliche Anzahl der Einträge, verschiedene Datentypen, unterschiedliche

72
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Strukturen) zu beobachten (Wang & Krishnan, 2014). Standards bezüglich der Kodierung(z.B. nach International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems(ICD)) führen hierbei zu einer höheren Strukturiertheit, Vergleichbarkeit und Kombinierbarkeit
der Daten. Aufgrund der zunehmenden Möglichkeiten, Daten nicht nur aus verschiedenen
Datenquellen, sondern auch aus unterschiedlichen Ländern und Gesundheitssystemen zu
kombinieren und zu analysieren, wird es zunehmend wichtig, internationale Datenquellen und-standards (z.B. auch bzgl. Datenschutz und Datensicherheit) zu harmonisieren, um eine
gemeinsame Auswertung zu ermöglichen (Ross et al., 2014).
Die Kombination von verschiedenen Datenquellen innerhalb von Big Data-Anwendungenermöglicht die Betrachtung eines immer komplexeren Abbildes der medizinischen Realität.
Allerdings basiert jede solche Auswertung trotzdem immer (noch) auf einer Stichprobe aus derGesamtheit, was mit möglichen Verzerrungen aufgrund der Zusammensetzung der
jeweiligen Stichproben verbunden ist (z.B. Selektionsbias) (Wang & Krishnan, 2014). Mit
zunehmender Größe der Stichproben verringern sich diese möglichen Verzerrungen allerdings.
Die Größe der Big Data-Lösung wird dabei auch durch technische Bedingungen limitiert.
Entsprechend können Big Data-Auswertungen so „big“ sein, wie es die Speicherkapazitäten,Zugriffszeiten, Rechenleistungen und die Effizienz der Auswertungsalgorithmen zulassen(Huang et al., 2015; Wade, 2014).
Durch die Mustererkennung und das maschinelle Lernen können innerhalb der Big DataAnwendungen automatisch Zusammenhänge bzw. Korrelationen zwischen einzelnen Ausprägungen oder auch Kombinationen identifiziert werden. Dabei muss beachtet werden, dassinnerhalb der meisten Ansätze keine Kausalität abgeleitet werden kann oder aber die
Ergebnisse zunächst vorsichtig zu interpretieren sind (Cook & Collins, 2015; Hansen et al.,2014; Wade, 2014; Wang & Krishnan, 2014). Die Identifikation von Korrelationen allerdings
kann ein Ansatz für tiefergehende Big Data-Analysen sein oder aber auch als Grundlage für neue
Hypothesen dienen, die mit Hilfe „klassischer“ Studiendesigns auf die Effektrichtung und
Kausalität überprüft werden (Hansen et al., 2014; Simpao et al., 2015)
Ethik
Die Möglichkeiten von Big Data-Analysen im Gesundheitswesen können zu einer effektiveren
und effizienteren Versorgung der Menschen führen und damit Nutzen stiften. Dabei stehen die
Auswertungen immer im Spannungsfeld zwischen dem möglichen Erkenntnisgewinn, der einen
Nutzen für die Gesellschaft bringen kann, und den individuellen Rechten, wie Datenschutz und
informationelle Selbstbestimmung. Grundsätzlich ist dies eine bekannte Problematik für die
Public-Health-Forschung, doch entstehen durch die Spezifika von Big Data weitergehende
Herausforderungen (Vayena et al., 2015).
Die Vorteilhaftigkeit und der Nutzen von Big Data hängen von der Verlässlichkeit der Datengrundlage und deren Interpretationen ab. Falsche oder unzuverlässige Daten verbessern nicht
die Gesundheitsversorgung, sondern können sogar zu Schaden führen (z.B. durch die
Folgewirkungen von Falsch-Positiv-Auswertungen). Des Weiteren ist es eine ethische Frage, ob
Patienten alle ihre in den Genen begründeten Krankheitsrisiken kennen sollten bzw. ob sie diese
Risiken kennen wollen (Shoenbill et al., 2014)
Grundsätzlich stehen öffentlich zugängliche bzw. selbst veröffentlichte Daten (z.B. auch aus
sozialen Netzwerken) auch für gesundheitsbezogene Big Data-Auswertungen zur Verfügung.
Durch das eigenständige Veröffentlichen kann jeder Mensch individuell und selbstbestimmt
über Informationsmenge und -inhalt entscheiden. Fraglich ist, ob jeder Nutzer dabei auch um
die neuen Auswertungsmöglichkeiten und deren Konsequenzen weiß und die Entscheidungüber die Datenveröffentlichung insofern wirklich in ausreichendem Maße aufgeklärt treffenkann (Vayena et al., 2015).

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

73

Des Weiteren können die gesammelten Daten und Erkenntnisse auch unerwünschte
Abstrahleffekte in Bezug auf andere Lebensbereiche haben und hier zu ungewollten Diskriminierungen bestimmter Kollektive führen, etwa bei der Gewährung von Versicherungstarifenoder am Arbeitsmarkt. Ethische Richtlinien müssen hier abgrenzen, was technisch möglich,aber gesellschaftlich nicht erwünscht ist und entsprechend nicht durchgeführt werden soll.
Wie oben beschrieben, stellt die Aufklärung bezüglich der (sekundären) Nutzung von Daten
innerhalb von Big Data-Analysen eine zentrale Herausforderung in Bezug auf die Wahrung des
Rechtes auf informationelle Selbstbestimmung dar. Eine Möglichkeit zur Schaffung von
Akzeptanz besteht in der Bereitstellung von Widerspruchsmöglichkeiten für die betroffenen
Personen, einschließlich nachträglicher Löschung der Datensätze (Opt-out). Eine solche
Möglichkeit erhöht die Anforderungen an den Umgang mit Big Data nicht wesentlich. Mit
ansteigender Größe der Datensätze wird eine Identifikation von Individuen innerhalb der Daten
jedoch leichter bzw. die Anforderungen an geeignete Deidentifikationsmaßnahmen steigen odermachen diese sogar unmöglich (Kum & Ahalt, 2013; Tillmann et al., 2015; Wade, 2014). Da eine
Aufklärung über die Möglichkeit der sekundären Auswertung vor der Datenerhebung nicht
möglich ist, sollte Transparenz bezüglich Datensammlung, Datensicherheit und Datennutzung
sichergestellt werden, um Akzeptanz bei den Menschen zu erreichen (Kum & Ahalt, 2013; Lunaet al., 2014).
Je mehr Daten erhoben und in der Big Data-Auswertung berücksichtigt werden können, desto
größer ist die Aussagekraft der Analysen. Dem steht allerdings das datenschutzrechtlichePrinzip der Datensparsamkeit gegenüber. Denn je mehr Daten erhoben werden, desto größer
ist auch die Möglichkeit der Identifikation von Individuen. Das datenschutzrechtliche Prinzip
der Zweckbindung von Datenerhebungen wird ebenfalls tangiert: Ein Charakteristikum von Big
Data ist, dass neue Zusammenhänge und Thesen identifiziert werden, die bis dahin unbekannt
und nicht erwartet waren. Das erschwert die Ex-ante-Definition benötigter Datenvolumina.
Daher kann das Prinzip der Datensparsamkeit für die Forschung durchaus einschränkend
wirken.
Aus den Ergebnissen der Big Data-Auswertungen werden konkrete, z. T. personenbezogene
Handlungsempfehlungen abgeleitet. Dabei muss berücksichtigt werden, dass die Ergebnisseder Analysen zunächst interpretiert bzw. durch weitergehende Forschung belegt werden
müssen, da Big Data-Analysen in der Regel zunächst grundsätzlich nur Korrelationen und keine
Kausalitäten aufzeigen. Bevor Maßnahmen abgeleitet werden, sollte dieser Unterschied eruiert
werden.
Besonderheiten Gesundheitswesen
Digitalisierung medizinischer Unterlagen
Grundvoraussetzung für eine automatisierte Auswertung und Mustererkennung von Gesundheitsdaten ist deren Vorliegen in digitaler (notwendige Bedingung) und strukturierter Form(hinreichende Bedingung). In der medizinischen Praxis werden Patientenakten i. d. R. noch inanaloger Form geführt und stehen damit für eine systematische Auswertung nicht zur
Verfügung.
In den USA wurde 2009 der Health Information Technology for Economic and Clinical Health(HITECH) Act verabschiedet, durch den weitläufige Bundesinvestitionen in die Gesundheits-IT
geflossen sind und durch den für die Leistungserbringer ein Anreiz geschaffen wurde, ihre IT zu
erweitern und die Digitalisierung der Patientenakte (Electronic Health Record/EHR) zu fördern(Ross et al., 2014; Simpao et al., 2015). Unter anderem konnte durch HITECH eine Umsetzungsrate der EHR von knapp 80 % in Akutkrankenhäusern erreicht (Murdoch & Detsky, 2013; Ross

74
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et al., 2014) und somit eine große Datenmenge an klinischen Informationen über Diagnosen
und Behandlungen der Patienten gesammelt werden (Kohane, 2015).
Eine große Menge der Informationen innerhalb (digitaler) medizinischer Unterlagen, wie z.B.
Arztbriefe, liegt oft lediglich in unstrukturierter Form vor, z.B. als Fließtext. Um die Informationen innerhalb der klinischen Unterlagen auch nutzbar zu machen, bedarf es daher
Extraktionstechniken, die die relevanten Informationen innerhalb der narrativen Texte
erkennen, sie diesen entnehmen und strukturieren (Natural Language Processing/NLP)(Kohane, 2015; Ross et al., 2014).
Datenstruktur
Alle Big Data-Anwendungen (auch außerhalb des Gesundheitswesens) haben methodische
Grenzen, die maßgeblich mit der Datenqualität assoziiert sind, z.B. Adäquatheit, Genauigkeit,
Vollständigkeit, Art der Berichtsquellen (Wang & Krishnan, 2014). Für Gesundheitsdaten sindweitere statistische Aspekte von Bedeutung, die in den Studien Beachtung finden. Zum einen ist
trotz der grundlegenden Charakteristik von Big Data, eine große Menge von Daten zu nutzen,
bei manchen Anwendungen die Stichprobengröße eine Herausforderung. Viele klinische Daten
beinhalten zahlreiche Attribute bzw. Dimensionen pro Person, bei einer gleichzeitig nur
geringen Anzahl einbezogener Personen (z.B. umfangreiche Daten aus der Gensequenzierung
von nur wenigen Patienten). So stoßen manche Mustererkennungen bei solchen „highdimensional“ Daten (viele Dimensionen/wenige Personen) an ihre Grenzen (Wang & Krishnan,2014).
Des Weiteren unterscheiden sich z. T. die Attribute innerhalb eines Datensatzes und bezogen
auf eine Person in ihrer Bedeutung. Ohne besondere Berücksichtigung würden die Algorithmen
zur automatisierten Mustererkennung alle Attribute gleichbehandeln und Charakteristika wie
Geschlecht oder Alter genauso gewichten wie jedes einzelne Genom der Person (Binder& Blettner, 2015).
In der medizinischen Versorgung kann es zu Interdependenzen zwischen den Zeitpunkten derTherapieentscheidung und der Therapieinformation kommen. Die Information beeinflusst die
Entscheidung, aber die Entscheidung kann auch Einfluss auf die Mustererkennung haben, wenn
die Daten für weitere Auswertungen genutzt werden. Entsprechend kann es zu zeitabhängigen
Interdependenzen zwischen den Daten kommen, gerade wenn innerhalb eines Datensatzes füreine Person Messwerte mehrerer Zeitpunkte vorliegen (Time-dependent Confounding). Daher
kommt der korrekten Kodierung der Mess-, Diagnose- bzw. Therapieentscheidungszeit einebesondere Rolle zu (Binder & Blettner, 2015; Cook & Collins, 2015; Wang & Krishnan, 2014).
Da die zugrunde liegenden Daten in der Regel primär für andere Zwecke erhoben werden,
müssen oft Datensätze mehrerer Dateninhaber zusammengetragen werden, um ein
umfassendes Abbild der Versorgung zu erhalten. Dabei ist nicht immer eine vollständige
Erhebung möglich. Darüber hinaus kommt es neben den technischen Herausforderungen bei
der Zusammenführung heterogener Datensätze zu der Notwendigkeit, die Bestimmungen jedes
einzelnen Dateninhabers zu berücksichtigen und die Datensätze ggf. kurzfristig flexibel
anzupassen. Entsprechend flexibel sind die Datenspeicherung und Datenprotokollierung
durchzuführen (Mohammed et al., 2014; Wade, 2014). Die Qualität der zusammengefassten
Daten hängt maßgeblich von der Qualität der Primärdaten ab. Soll die Qualität von Big DataDatensätzen verbessert werden, muss sie idealerweise direkt bei der Primärerhebung verbessert
werden.

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75DatenschutzregulierungenDurch die besondere Sensibilität personengebundener Gesundheitsdaten (Sozialdaten) bedarf
es allgemeingültiger, grundsätzlich schützender Vorgaben zum Umgang mit den Daten und zu
deren Verarbeitung. Durch die Verknüpfung und Aggregation verschiedener Datenquellen
steigen die Anforderungen an die Datenschutzbestimmungen (Howie et al., 2014; Liaw et al.,2014; Wade, 2014). Eine Datenschutzgrundverordnung ist essentiell, um Vertrauen und
Akzeptanz zwischen den Datenanbietern bzw. -inhabern zu schaffen (Luna et al., 2014). In den
USA wurde dazu bereits 1996 der Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)
verabschiedet, der u. a. festlegt, wie personenbezogene Daten im Gesundheitswesen geschützt
werden sollten und welche Standards angemessen sind. Dabei werden u. a. auch benötigte
Empfehlungen zur datenschutzkonformen Deidentifikation (s. o.) gegeben (Hansen et al., 2014;
Luna et al., 2014; Ross et al., 2014).
Forschungsbezogene Trends
In der Literatur ist bei der Betrachtung sowohl der Datenherkunft als auch der Datennutzung
von Big Data-Anwendungen im Gesundheitswesen eine zunehmende Dynamik zu beobachten.
Bezüglich der Quelle der Daten gibt es grundsätzlich bereits heute sehr viele Datenerhebungsmöglichkeiten. Die eigentliche Herausforderung ist dabei weniger die Datenerhebung selbst, sondern vielmehr die Gewinnung von Informationen aus diesen Daten(Mohammed et al., 2014). Ein großer Teil der Daten im Gesundheitswesen liegt zurzeit meist
nur unstrukturiert oder sogar nur analog vor. Durch neue Techniken werden die darin
enthaltenen Informationen zugänglich. Zum einen können z.B. medizinische Fallakten digitalisiert und damit besser strukturiert werden (Murdoch & Detsky, 2013). In den USA haben
Anreize des HITECH Acts bereits zu einer landesweiten Umsetzung geführt. Zum anderen
können neue Data-Mining- und Natural-Language-Processing-(NLP-)Techniken Informationen aus medizinischen Unterlagen (z.B. eFallakte) in Wissen überführen (Mohammed etal., 2014; Ross et al., 2014). Dies ermöglicht eine Kombination der Daten mit anderen Datenquellen (z.B. Social Media, Gensequenzen, Umweltdaten) (Ross et al., 2014). Die hierbei
erhobenen Daten sind in der Regel personenbezogene, medizinische Daten, die entsprechende
Datenschutzanforderungen aufweisen. Für die Erforschung weiterer Muster werden aber große
Mengen an klinischen Daten (z.B. aus elektronischen Patientenakten) benötigt, die aber auch inanonymisierter Form zur Verfügung gestellt werden könnten (Tillmann et al., 2015).
Darüber hinaus werden zunehmend weitere gesundheitsbezogene Daten, die bisher für eine
systematische Auswertung nicht zur Verfügung standen, in großer Anzahl von Personen selbst
erhoben. So ist eine starke Zunahme bei „Quantified Self“-Anwendungen und anderen
patientengenerierten Daten zu beobachten, die detaillierte Gesundheitsinformationen auf
individueller Ebene liefern und die mit anderen Quellen kombiniert werden, um weitere Musterzu identifizieren und eine Rückspiegelung von personenbezogenen Empfehlungen ermöglichen.
Dabei können die Daten sowohl unspezifisch bzw. allgemein erhoben werden (z.B. mit Hilfe vonSensoren im Smartphone und Gesundheits-Apps) als auch krankheitsspezifisch durch die
weiter voranschreitenden Anwendungen der Telemedizin bzw. des Telemonitorings (Hansen etal., 2014; Mohammed et al., 2014; Ross et al., 2014; Wood et al., 2015).
Auf der anderen Seite fließen die Erkenntnisse der Big Data-Analysen direkt in den Versorgungsprozess ein und unterstützen, automatisieren und personalisieren somit den Prozess desStellens der Diagnose und der Therapie (Datennutzung):
Durch die Generierung von größerem und detaillierterem Wissen können individuellere,
personalisierte Therapien erstellt werden, die sowohl die genabhängige Wirkung vonMedikamenten als auch die Lebensumstände der Patienten berücksichtigen. Die Anzahl derStudien in diesem Bereich ist gerade in den letzten Jahren stark angestiegen, sodass in naher
76
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Zukunft die „Big Data-assistierte Klinik“ (Wang & Krishnan, 2014) erwartet wird. Dabei wird
die Herausforderung neben der Generierung des Wissens in dessen zeitnaher Distribution
liegen. Sollen personenbedingte Attribute Einfluss auf die Therapieentscheidung haben,
müssen sie mit bekannten Mustern aus Big Data-Analysen in Echtzeit abgeglichen werden.
Dazu können mitlernende Clinical Decision Support Systems eingesetzt werden, die basierend
auf früheren, erfolgreichen Therapieentscheidungen „lernen“ und mit neuen Empfehlungenden behandelnden Arzt unterstützen (Hansen et al., 2014). Hierfür bedarf es einer ausreichenden technischen Infrastruktur, die in Echtzeit die Analysen vornehmen und die Ergebnisse
an den Arzt zurückübermitteln kann, sowie eines entsprechenden Rahmens bezüglich Datenschutz- und Datensicherheitsregeln (Cook & Collins, 2015; Luna et al., 2014).
Neben der Versorgung werden auch für die medizinische Forschung Potentiale in der Zukunftgesehen. Wie oben beschrieben bestehen Möglichkeiten, eine höhere Evidenz aufgrund
größerer Stichproben zu erhalten und das Versorgungsgeschehen außerhalb des Settings einer
klinischen Studie zu untersuchen. Beides kann den Prozess der Zulassung neuer Produkte,
Methoden und Arzneimittel beschleunigen oder sogar erst möglich machen. Des Weiteren kanndie Evidenz auch verbessert werden, indem Studienteilnehmer bereits prospektiv in Studien
gemäß individueller Risikoprofile, Krankheitsverläufe oder Gen-Daten in Subgruppen
eingeschlossen werden (Tillmann et al., 2015). So können nicht nur aussagekräftigere
Subgruppen gebildet, sondern grundsätzlich mit Hilfe von großen Datenbanken Probanden
zielgerichteter, spezifischer und schneller identifiziert und für Studien rekrutiert werden, waszu einer Verkürzung der Studienlaufzeit führt (Arjona et al., 2014). Hierbei sind allerdings hohe
Anforderungen an Datenschutz und -sicherheit zu stellen.
Neben der medizinischen Versorgung durch Leistungserbringer können Big Data-Auswertungen personenbezogene Gesundheitsinformationen (z.B. über Diagnosen, Präventionsmaßnahmen, gesundheitliche Folgen bestimmter Verhaltensweisen) bereitstellen, die aufgrund
ihrer Personalisierung eine weitere Verbreitung sowie stärkere Akzeptanz finden und somit die
Selbstbestimmung der Patienten („Patienten-Empowerment“) verbessern (Huang et al., 2015).
In Zukunft wird eine große Herausforderung darin liegen, die identifizierten Muster undZusammenhänge bezüglich ihrer Kausalität zu validieren (Cook & Collins, 2015). Selbst Big
Data-Datensätze bilden nur eine Teilmenge der in der Realität verfügbaren Informationen ab.
Daher ist zu berücksichtigen, dass selbst innerhalb dieser sehr großen Datenmengen Korrelationen auftreten können, ohne dass der kausale Parameter inkludiert ist, weshalb eine kausale
Aussage ohne weitere Untersuchungen nicht möglich ist.
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Big Data-Analysen und -Anwendungen großes
Potential haben, zum einem gänzlich neues Wissen zu generieren und gleichzeitig dieses Wissen
für eine personenbezogene gesundheitliche Versorgung zurückzuspielen. Auch wenn Big DataAnwendungen im Gesundheitswesen im Vergleich zu anderen Branchen bisher einen eher
geringen Verbreitungsgrad haben, zeigt die wachsende Zahl wissenschaftlicher Publikationen
zu dem Thema, dass die betreffenden Möglichkeiten immer mehr genutzt werden.

3.2.4 Darstellung innovativer Big Data-Projektbeispiele
In diesem Abschnitt werden fünf beispielhafte nationale und internationale Big Data-Projektevorgestellt. Diese sollen exemplarisch die Anwendungsfelder von Big Data im Gesundheitswesen vorstellen und Entwicklungspotentiale aufzeigen. Nach einer Vorauswahl von zwölf
Projekten wurden fünf Projekte aus vier verschiedenen Anwendungsfeldern ausgesucht. Diese
reichen von Anwendungen zur Epidemiologie und zum Gesundheitsmonitoring (NATA) überAnwendungen zur Epidemieprognose (SORMAS), Anwendungen zur Entscheidungsunterstützung (enlitic, ginger.io) bis hin zu Anwendungen zur Forschungs- und Entscheidungsunterstützung (NCT).
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77Die folgenden Projekt-Steckbriefe beinhalten ähnlich wie bereits die Steckbriefe der eHealthProjekte zuoberst eine kurze Darstellung wichtiger Fakten über das jeweilige Big Data-Projekt.
Im Anschluss folgt eine übersichtsartige Beschreibung des Projekts und ggf. der zugrundeliegenden Technologie. Zuletzt wird der positive Einfluss des Projekts auf die sechs Akteursgruppen des Gesundheitswesens beschrieben und gemäß einer Ordinalskala bewertet. 31

31
Der positive Einfluss auf die Privatwirtschaft wird aus der Mikroperspektive des jeweiligen Projekts bewertet. Dieser bemisst sich
am unternehmerischen Erfolg des Projekts.

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National-Scale Air Toxics Assessment
Anwendungsfelder

Epidemiologie und Gesundheitsmonitoring;
Gesundheitsprävention

Entwickler

Environmental Protection Agency (EPA)

Geografie

Vereinigte Staaten von Amerika

Nutzergruppe

Staatliche Behörden; Veröffentlichung der Ergebnisse

Homepagewww.epa.gov

Beschreibung:
Das National-Scale Air Toxics Assessment (NATA) ist ein fortlaufendes und umfassendes Forschungsprojekt der amerikanischen Umweltschutzbehörde (EPA). Ein vierstufiger Big Data-basierter Risikobewertungsprozess ermöglicht, das erhöhte Gesundheitsrisiko für Personengruppen, die in ihrer
Umwelt toxischen Substanzen ausgesetzt sind, zu bestimmen. Weltweite Studienergebnisse und eigene
Messungen (z.B. an Autobahnen, in Gebäuden) werden kombiniert, um das Gesundheitsrisiko durch
Schadstoffbelastungen an spezifischen Orten zu bewerten. Auf Basis der Analyseergebnisse entscheiden
nationale sowie lokale Behörden über Maßnahmen zur Reduzierung der Schadstoffbelastung.

Abbildung 9: Ausschnitt aus geographischer Verteilung desKrebsrisikos in den USA

Big Data-Studie:• BemessungdesKrebsrisikos
fürBewohner des gesamten Bundesgebiets• Ermittlung geografischer Gesundheitsrisiken, ausgehend von 139 toxischen
Schadstoffen in der Luft
• 13,8 Mio. Menschen mit deutlich erhöhtem Krebsrisiko aufgrund toxischer
Luftverunreinigung• Maßnahmen wie Reduktion industrieller
Verschmutzung,um
Schadstoffemissionen zu verringern

Quelle: https://www.epa.gov/national-air-toxics-assessment)

Positiver Einfluss auf Akteursgruppen:
Patient

Kostenträger

2
Aufklärung überGesundheitsrisik
en; Nutzen durch
ergriffene
Maßnahmen

Kein positiver Einfluss

Leistungserbringer

Privatwirtschaft

2

2

0

Kostenreduk-tion
durch
Versichertenaufklärung undMaßnahmen

Sensibilisierung
für lokale
Gesundheitsrisiken;
Diagnoseunterstützung

Kein direkter
Einfluss

Staat
3
Basis fürgesundheitspräventive
Maßnahmen

Forschung
4
Erkenntnisse fürMedizinforschung;umfangreiche
Investitionen

starker positiver Einfluss

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79

SORMAS
Surveillance Outbreak and Response Management System
Anwendungsfeld

Epidemieprognose

Entwickler

Hasso-Plattner-Institut, Robert Koch-Institut, Helmholtz Zentrum fürInfektionsforschung, nigerianisches Gesundheitsministerium

Geografie

Einsatz zunächst in Nigeria als Reaktion auf die Ebola-Epidemie,zukünftig globaler Einsatz (z.B. MERS, Vogelgrippe)

Nutzergruppe

medizinische Fachkräfte (z.B. Radiologen)

Homepage

www.hpi.deBeschreibung:
SORMAS ist eine Anwendung zur schnellen Erkennung und Überwachung von Epidemien. Ziel ist es,
mit Hilfe einer App auf mobilen Endgeräten die Erfassung, den Austausch und somit das Management
von Verdachtsfällen und die Beobachtung von deren Kontaktpersonen zu unterstützen. Dadurch solleine Weiterverbreitung frühzeitig eingedämmt werden. Ortsübliche Mobiltelefone in westafrikanischen
Ländern dienen zur Echtzeitübermittlung epidemiologischer Daten, die über eine HochleistungsDatenmanagement-Plattform sowie per Cloud-Technologie verarbeitet werden.
Details zum Prozessablauf:• Mit der mobilen Anwendung erfassen
Leistungserbringer systematisch Informationen
zu infizierten Personen, über die sie vonGesundheitszentren informiert werden• Über SORMAS werden die erfassten Patientendaten in Echtzeit analysiert• Bei Bedarf können sofort Maßnahmen zur
Desinfektion oder Quarantäne eingeleitet
werdenAbbildung 10: Benutzeroberfläche SORMAS
Quelle: http://diginomica.com/2015/06/30/fighting-diseasewith-data-the-power-of-disease-tracking-and-surveillance/

Positiver Einfluss auf Akteursgruppen:
Patient

Kostenträger

22Erhöhter Schutz
durch
Eindämmung
von Infektionsausbreitungen

Kostenreduk-tion
durch
Eindämmung
von Epidemien

Kein positiver Einfluss

Leistungserbringer

Privatwirtschaft

30Frühzeitige
Intervention
durch
Echtzeitübermittlung der
Daten

Kein direkter
Einfluss

Staat

Forschung44

Höhere Sicherheit durch Eindämmung vonEpidemien

Datennutzung zu
epidemiologischen
Forschungszweckenstarker positiver Einfluss

80
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enlitic
Anwendungsfeld

Entscheidungsunterstützung

Entwickler

enlitic, Inc.

Geografie

Vereinigte Staaten von Amerika

Nutzergruppe

medizinische Fachkräfte (z.B. Radiologen)

Homepagewww.enlitic.com

Beschreibung:enlitic unterstützt Ärzte in der Diagnostik durch sogenanntes Deep Learning (maschinelles Lernen).
Die Big Data-Anwendung gleicht dafür CT- und Röntgen-Scans von Patienten mit Datenbanken ab, umähnliche Muster zu identifizieren. Ein untersuchender Arzt kann seine Diagnose somit um entscheidungsrelevante Informationen erweitern. Gleichzeitig wird aus dem aktuellen CT-/Röntgen-Scan und
der finalen Diagnose ein neuer Datenpunkt für zukünftige Analysen erstellt.

Erste
Anwendung
von Deep Learning

Maschinelles Lernen im Gesundheitswesen• Ziel ist die Entwicklung lernfähiger Systeme
zur akkuraten automatischen Diagnosestellung• Computersysteme müssen angelernt werden,indem sie aus Beispielen lernen (Muster indigitalen Bildern, Geräuschen etc. erkennen)
und die resultierenden Ergebnisse nachBeendigung der Lernphase anwenden• „Künstliche“ Generierung von Wissen aus
ErfahrungenAbbildung 11: Fehlerrate bei Objektklassifizierungen –Large Scale Visual Recognition Challenge
Quelle: http://www.enlitic.com/science.html#data-drivenmedicine (Minute 6:50) aus einem Video aus, in dem Jeremy
Howard, Enlitic Founder während eines TED Talks die
Vorteile von Deep Learning erläutert.

Positiver Einfluss auf Akteursgruppen:
Patient

Kostenträger

4
Geringeres
Risiko vonFehldiagnosen

Kein positiver Einfluss

Leistungserbringer

Privatwirtschaft

Staat

Forschung

2

4

4

0

2

Einsparungendurch weniger
Fehldiagnosen

Anwendung
ermöglicht
präzisere undschnellere
Diagnose

Erfolgreiches
privatwirtschaft
liches Unternehmen

Kein direkter
Einfluss

Kooperationmit
Forschungskrankenhaus

starker positiver Einfluss

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81Ginger.io
Anwendungsfeld

Entscheidungsunterstützung

Entwickler

Ginger.io, Inc.

Geografie

Vereinigte Staaten von Amerika

Nutzergruppe

Patienten in psychiatrischer oder psychologischer Behandlung

Homepagewww.ginger.io

Beschreibung:Ginger.io ist eine Smartphone-Anwendung für Patienten in psychologischer Behandlung. Sie wurde
von Forschern des MIT im Jahr 2011 entwickelt und dient als Unterstützung der ambulanten Psychotherapie. Das Ziel ist, den variierenden Gemütszustand eines Patienten kontinuierlich zu analysieren
und die Daten direkt mit dem behandelnden Arzt zu teilen. Basierend auf den neuesten Erkenntnissen
des MIT Media Labs wird eine Vielzahl verschiedener persönlicher Daten (Geo-Daten, Fragen bezüglichdes Gemütszustands, soziale Interaktionen etc.) ausgewertet, sodass bei der Identifikation vonSymptomen eines sich verschlechternden Gemütszustands die Nutzer, Ärzte und falls gewünscht
Familienangehörige informiert wer-den. Gleichzeitig dient die Anwendung der Forschung im Gebiet
der psychisch bedingten Herzleiden sowie manisch-depressiven Erkrankungen.

Echtzeitdatensammlung und -analyse•••
Abbildung 12: Kontinuierliches Monitoring anstelle vonEinzeldaten

Traditionelle
Behandlungsmethoden
erfassen Gesundheitsdaten in diskreten
Zeitabständen
Neueste Big Data-Anwendungen ermöglichen die kontinuierliche Aggregation und
Auswertung von Daten
Dies ermöglicht die vollständige undobjektive Bewertung der individuellen
Gesundheit

Quelle: https://ginger.io/evidence/

Positiver Einfluss auf Akteursgruppen:
Patient

Kostenträger

3
Effektivere und
effizientere
Therapie; hoheAnwenderfreundlichkeit

Kein positiver Einfluss

Leistungserbringer

Privatwirtschaft

2

2

4

Kostenreduktion
durch
ressourcensparende
Therapieplanung

Therapieoptimierung
durch
kontinuierliches
Monitoring

Wirtschaftlich
erfolgreich;inzwischen 28,2
Mio. Euro
Investitionen
akquiriert

Staat
0
Kein direkter
Einfluss

Forschung4
Grundlage für
RWEForschung, u. a.
in UCSF-HealtheHeart-Studie

starker positiver Einfluss

82
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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NCT-Präzisionsonkologieprogramm
Anwendungsfeld(Versorgungs-)Forschung, Entscheidungsunterstützung

Entwickler

nationales Centrum für Tumorerkrankungen Heidelberg (NCT),
Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ)

Geografie

Deutschland

Nutzergruppe

Medizinische Forschung, Leistungserbringer

Homepage

www.nct-heidelberg.de

Beschreibung:
Ziel des Präzisionsonkologie-Programms am NCT (NCT POP) ist es, jedem Patienten eine personalisierte Tumorbehandlung zu ermöglichen. Während sich die klassische Einteilung und Behandlung vonKrebserkrankungen im Allgemeinen nach dem Ursprungsorgan des Tumors richtet(z.B. Haut- oder Lungenkrebs), sind für das Ansprechen auf die gewählte Therapie häufig patientenindividuelle molekulare Veränderungen bestimmend. Mittels moderner Gensequenzierungsprogramme erforscht das NCT POP individuelle Veränderungsmuster, um verfügbare Wirkstoffe undTherapien optimal für die Behandlung einzusetzen. Dafür werden in einer Genanalyse DNA-Proben aus
Tumorzellen und Blut miteinander verglichen, mit dem Ziel, tumorspezifische Mutationsprofile zu
finden.

Abbildung 13: Medizin in der Gegenwart und in der Zukunft

Suche nach dem passenden Wirkstoff• Genanalysen des Tumors erlauben es,
bereits im Vorfeld einschätzen zu können,
ob ein Medikament bei dem betreffenden
Patienten wirken wird
• Dies ermöglicht, eine möglichst optimale
Kombination aus verschiedenen Therapien patientenindividuell anzupassen• Eine bereits mehrjährig erprobte Anwendung einer personalisierten Immuntherapie ist z.B. der Einsatz des Medikaments Herceptin bei Brustkrebspatienten
mit HER2-Mutationen

Quelle: https://www.nct-heidelberg.de/das-nct/vorstellung/innovationen/pop.html

Positiver Einfluss auf Akteursgruppen:
Patient

Kostenträger

42

Größere individuelle Behandlungssicherheit
und -wirksamkeit

Kein positiver Einfluss

Einsparungenvon Behandlungskosten

Leistungserbringer

Privatwirtschaft

Staat

Forschung

3

1

1

4

Effektivere Behandlung;
Verknüpfung mit
aktueller
Forschung

Entstehung
neuer
Geschäftsfelder

BessereGeundheitsversorgung

Fortschritte in
der molekularen
Krebsforschung/personalisierten

starker positiver Einfluss

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit833.3 Bestandsaufnahme ausgewählter Aspekte
Basierend auf den vorherigen Kapiteln werden nachfolgend weitere zentrale Fragestellungenzum Thema eHealth und Big Data im Gesundheitswesen adressiert. Zunächst werden maßgebliche Trends und Entwicklungen aufgezeigt sowie Chancen und Risiken zusammenfassend
dargestellt (Kapitel 3.3.1). Hiernach wird ein Überblick über Zuordnung und Zugang vonAnwendungen zum Ersten und Zweiten Gesundheitsmarkt gegeben (Kapitel 3.3.2). Aufbauend
darauf werden exemplarische Aktivitäten ausgewählter nationaler Key-Stakeholder des Ersten
Gesundheitsmarktes beschrieben (Kapitel 3.3.3). Der normative Rahmen bzgl. der Einführung
und des Einsatzes von eHealth und Big Data ist im nachfolgenden Kapitel 3.3.4 zusammenfassend dargestellt. Darauf folgt eine Zusammenstellung über potentielle Verhaltensänderungen primärer Anwendergruppen (Kapitel 3.3.5). Durch die Analyse vorhandener undnotwendiger Infrastrukturen (Kapitel 3.3.6) und mittels eines Kurzüberblicks zur Sicherstellung
von Interoperabilität (Kapitel 3.3.7) werden zwei zentrale technische Voraussetzungen für die
Anwendung – insbesondere von eHealth – dargelegt. Hierauf schließt sich ein Überblick der
Aktivitäten weiterer Ressorts und Behörden an (Kapitel 3.3.8). Abschließend werden deraktuelle Stand und Perspektiven der digitalen Gesundheitswirtschaft in Deutschland beleuchtet(Kapitel 3.3.9) und aus staatlicher Perspektive internationale Programme im Themengebiet
erläutert (Kapitel 3.3.10). Ein Zwischenfazit des gesamten Kapitels stellt den Übergang zur
weiteren Untersuchung dar (Kapitel 3.3.11).

3.3.1 Zentrale Trends und Zusammenfassung wesentlicher Chancen und
RisikenZu Beginn der Bestandsaufnahme werden exemplarisch die zentralen Trends im Gesundheitswesen beschrieben und ihre Einflüsse auf den Einsatz von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen dargestellt. Aufgrund der Komplexität des Zusammenwirkens der einzelnen
Faktoren ist es für eine überblicksartige Darstellung hilfreich, zunächst übergeordnete Trendcluster 32 zu bilden und im Anschluss die untergeordneten Einzeltrends der Cluster zu erklären.
Darauf aufbauend werden im nachfolgenden Abschnitt die Chancen und Risiken der Betrachtungsgegenstände der vorliegenden Studie aufgezeigt. Die dargestellten Trends, Chancen und
Risiken wurden durch Expertengespräche validiert.
TrendsTrends stellen die Dynamik von Faktoren dar, welche potentiell Aus- und Wechselwirkungenauf das Gesundheitswesen – hier insbesondere auf den Einsatz von eHealth und Big Data im
Gesundheitswesen – haben. Ihre Betrachtung ist für die Vorhersage zukünftiger Entwicklungenrelevant. Im Rahmen der Untersuchung wurden vier Trendcluster identifiziert, die sich auf
zukünftige Handlungen der Akteursgruppen potentiell auswirken (siehe Abbildung 14):32

Es gilt zu berücksichtigen, dass Einzeltrends zu den vorgestellten Clustern nicht zwangsläufig eine 1:1-Beziehung besitzen.

84
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Demografie

Digitalisierung

Individualisierung

Finanzierungslücken

Abbildung 14: Trendcluster im Gesundheitswesen
Quelle: Strategy& Analyse

In Summe sind die identifizierten Trendcluster als Treiber umfassender Veränderungen im
Gesundheitswesen zu betrachten.
(1) Demografie
Die konstant alternde Gesellschaft erhöht zunehmend die Anforderungen an die deutschen
Sozialsysteme in Hinblick auf Leistungserbringung und Finanzierung. Dabei wird sich derrelative Alterungsprozess der deutschen Gesellschaft auch in den nächsten Jahrzehnten
fortsetzen. So steigt der Anteil der über 65-Jährigen von aktuell 21 % auf ungefähr 33 % im Jahr
2060 (Statistisches Bundesamt, 2015), auch sinkt der Anteil der unter 20-Jährigen von 18 % auf
16 % der Gesamtbevölkerung. Da mit zunehmendem Alter das Risiko für chronische Erkrankungen und Multimorbidität steigt (Bertelsmann Stiftung, 2015), ist in Zukunft mit einer
wachsenden Zahl an altersbedingten Krankheiten und Pflegefällen zu rechnen. Gleichzeitig
stellt der Rückgang der Erwerbsbevölkerung das Gesundheitswesen vor erhebliche Herausforderungen in der Finanzierung (siehe (3) Finanzierungslücken). Darüber hinaus existieren
weitere demographische Veränderungen, welche im Kontext etwaiger Auswirkungen für das
Gesundheitswesens zu betrachten sind. Diese inkludieren bspw. die zunehmende Abwanderung
junger und gut ausgebildeter Menschen vom Land in Richtung Ballungsgebiete (Urbanisierung)(BMI, 2011). Trotz eines Überschusses von ca. 34.000 Ärzten im gesamten Bundesgebiet
existiert eine Lücke von etwa 1.000 Medizinern in ländlichen und strukturschwachen Gebieten(WIdO, 2015). Diese strukturellen Engpässe bzw. Versorgungslücken werden zudem durch den
weiteren Rückgang an medizinisch-pflegerischen Fachkräften bis zum Jahr 2030 verstärkt(PwC, 2015) (Abbildung 15).

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

85

-39%

Gesundheits- undKrankenpflegerhelfer

-30%
-38%

Hausärzte

-20%
-35%

Gesundheits- undKrankenpfleger

-23%
-32%
-10%
-23%
2030

2020

-18%

Fachärzte

Medizinisch technische
Assistenten

Abbildung 15: Fachkräfteengpässe in gesundheitswirtschaftlichen Berufen nehmen bis 2030 weiter zu
Quelle: PwC (2015)

Parallel zu dem resultierenden Fachkräftemangel nimmt in ländlichen Regionen die Anzahl an
Patienten und Pflegebedürftigen je Leistungserbringer zu.
(2) Individualisierung
Ein zweites Trendcluster ist die zunehmende Individualisierung, welche im Rahmen derGesundheitsversorgung und -prävention auftritt. Die fortschreitende Aufklärung molekularer
Ursachen von Krankheiten legt den Grundstein für eine umfassende Einbeziehung patientenindividueller Gegebenheiten in Prävention, Diagnose, Therapie etc. von Krankheiten(„Personalisierte Medizin“). Gleichzeitig ist zu beobachten, dass der sogenannte „informierte
Patient“ zunehmend eine Interaktion „auf Augenhöhe“! mit Leistungserbringern fordert, bei derdas zwischenmenschliche bzw. professionelle Vertrauensverhältnis eine wachsende Rolle spielt.
Als Folge dessen entwickelt sich das Gesundheitssystem zunehmend weg von einem
paternalistischen System hin zu einem vielschichtigen Gemeinschaftsprojekt (Philips, 2015).
Alle Akteursgruppen werden tiefer in Entscheidungsprozesse involviert und insbesondere
Patienten nehmen eine zunehmend selbstbestimmte Rolle ein. Die persönliche Gesundheit wird
mehr und mehr unter individuellen Prämissen beurteilt und neue Verhaltensmuster undAnsprüche der „Gesundheitskonsumenten“ prägen das Gesundheitssystem. Personen suchen
sich zunehmend eine an ihre Werte und Bedürfnisse angepasste Lebensweise, die sich
wiederum unmittelbar auf das individuelle Verständnis von Gesundheit auswirkt (Philips,2015). Als Folge lässt sich eine stärker werdende Orientierung an alternative Gesundheitskonzepte, komplementärmedizinische Angebote und individuelles bzw. betrieblich gestütztes
Gesundheitsmanagement beobachten. So fallen Gesundheitsprodukte aus wirtschaftlicher
Betrachtung zunehmend in den Markt klassischer Lifestyle-Produkte, was sich insbesondere an
starkenWachstumsraten
desZweitenGesundheitsmarktes
widerspiegelt

86
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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(gesundheitswirtschaft rhein-main, 2014). Die Tendenz geht dahin, dass Gesundheit in Zukunft
weniger an Krankheiten, sondern primär an der subjektiven Gesundheit bemessen wird. Diese
lässt sich nicht länger als fixer Status beschreiben, der durch Leistungserbringer festgestellt
wird, sondern eher als Objekt der Eigenverantwortung. Darüber hinaus führt dies zum
Entstehen einer sogenannten „Dominanzgesellschaft“, in der zunehmend gesellschaftlicher
Druck auf die individuelle Lebensführung ausgeübt wird.
(3) Finanzierungslücken
Das dritte Trendcluster basiert auf wachsenden Finanzierungslücken und dem zunehmenden
Fokus auf Effektivitäts- / Effizienzsteigerungen im Gesundheitswesen. Aufgrund derbeschriebenen demographischen Entwicklungen, des medizinisch-technischen Fortschritts undeines gestiegenen volkswirtschaftlichen Wohlstands, sind die Ausgaben für Gesundheit über die
letzten Jahre relativ zur Gesamtwirtschaftsleistung überproportional auf über 11 % des Bruttoinlandproduktes gestiegen (Statista, 2015). Die bisherigen Finanzierungsquellen werden jedoch
in Zukunft nicht ausreichen, um das Gesundheitssystem zu finanzieren. Ohne Änderungen am
Status quo wird sich folglich eine erhebliche Finanzierungslücke im Gesundheitswesen auftun.
Ihr Volumen wird auf rund 40 Mrd. EUR bis 2020 bzw. auf über 90 Mrd. EUR bis 2030
geschätzt (RWI, 2011). Im Rahmen von notwendigen, häufig mit erheblichen Kosteneinsparungen verbundenen Reformen, besteht allerdings oftmals das Risiko, die Qualität der
medizinischen Versorgung von Patienten zu mindern (Deutscher Ethikrat, 2015).
Diese Entwicklungen zwingen die Akteure zunehmend zusammenzuarbeiten bzw. Synergien zu
nutzen und sogar bisher starre sektorale Grenzen zwischen stationärem und ambulantem
Sektor aufzulösen. So entwickelten sich neue Geschäftsmodelle zur Generierung weiterer
Einnahmequellen und Steigerung von Effizienz wie z.B. durch Medizinische Versorgungszentren (MVZ) 33 oder Angebote der Ambulanten Spezialfachärztlichen Versorgung (ASV) 34.
Zum anderen lassen sich das Entstehen neuer Kooperationsformen sowie eine zunehmende
Delegation von ehemals ärztlichen Tätigkeiten hin zu nicht-ärztlichen Gesundheitsberufen
beobachten (KBV, 2014).
Gleichzeitig entwickelt sich ein wachsendes Angebot für Gesundheitsleistungen des Zweiten
Gesundheitsmarktes, das sich weniger über geringe Kosten sondern primär über hohe Qualität
gegenüber dem Wettbewerb zu behaupten versucht. Große Hoffnungen liegen darüber hinaus
auf den Potentialen innovativer digitaler Anwendungen im Gesundheitswesen.
(4) Digitalisierung
Die Digitalisierung verändert Wirtschaft und Gesellschaft durch den Einsatz moderner IKT.
Neue Möglichkeiten der zeitlichen und räumlichen Überwindung sowie der Erfassung und
Analyse von Daten verändern die Prozesse im Gesundheitswesen grundlegend und führen zu
erheblichen Veränderungen von Wertschöpfungsketten und Geschäftsmodellen, Effizienzsteigerungen interner Prozesse, einer allgemeiner technologischen Innovationsbeschleunigung
sowie der besseren Vernetzung von Marktakteuren im ambulanten und stationären Sektor.
Dabei führen (medizin-)technische Innovationen (z.B. in den Bereichen Sensorik, Robotik,
Optik, Nanotechnologie, 3D-Druck) zur Entwicklung neuer Produkte und Verfahren. So wurde

33
In MVZ gewährleisten Ärzte unterschiedlicher Fachgebiete eine interdisziplinäre Versorgung unter einem Dach. Hauptmotiv der
MVZ ist die Optimierung der Kostenstruktur durch z.B. Erhöhung der Auslastung oder Bündelung der Beschaffung (KVNO, 2005).

ASV zielen auf die Behandlung seltener und schwerwiegender Erkrankungen durch die Kooperation zwischen niedergelassenenÄrzten und Krankenhausärzten ab. Neben der Erhöhung der Versorgungsqualität haben ASV das Ziel, Kosten durch das Vermeiden
stationärer Krankenhausaufenthalte und die Vorbeugung von Komplikationen und Folgeerkrankungen einzusparen (Haufe, 2013).

34

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit87bspw. erstmalig mit Hilfe von 3D-Drucktechnologie eine Pille zur Behandlung von Epilepsie
hergestellt, welche die amerikanische Aufsichtsbehörde FDA im Juli 2015 zuließ(Pharmaceuticals, 2015). Perspektivisch können durch die 3D-Druck-Technologie Verfahren
zur personalisierten Medizin entwickelt oder bisherige Pharmakokinetik verbessert werden.
Trotz noch anhaltender Entwicklungsphase kann sie perspektivisch Diabetiker-Patienten eine
Alternative zu herkömmlichen Messgeräten bieten mit dem Vorteil einer bequemen kontinuierlichen Glukosespiegelmessung, wodurch Risikosituationen schnell erkannt und Therapien
individuell abgestimmt werden können. Neben den (medizin-) technischen Innovationen
finden auch eHealth- und insb. mHealth-Anwendungen für Smartphones und „Wearables“
zunehmend Zugang in alle Bereiche des Gesundheitswesens (u.a. Forschung, Prävention,
Diagnose, Therapie). Bereits heute sind 56 Millionen Menschen in Deutschland aktive Internetnutzer, wovon 69 % neben stationären auch auf mobile Anwendungen zurückgreifen (Statista,
2015; Statista, 2014). Darüber hinaus gewinnt im Zuge steigender Datenvolumina und dem Ziel
immer schnellerer Auswertungen bis hin zu Echtzeit-Analysen der Einsatz von Big DataAnwendungen in diversen Anwendungsfeldern an Bedeutung. Während mit Hilfe von eHealth/mHealth-Anwendungen die gesundheitsbezogene Vernetzung und Kommunikation zwischen
Akteuren basierend auf Sensoren / Aktoren und IT-Systemen im Gesundheitswesen wächst,
ermöglicht Big Data die drastisch verbesserte Aggregation, Analyse und Auswertung einer
Vielzahl an polystrukturierten Daten als Grundlage entscheidungsrelevanter Informationen.
Mit steigender Relevanz von IKT im Gesundheitswesen drängt eine Vielzahl neuer Akteure auf
den Gesundheitsmarkt, insb. entwickeln sich Software-Hersteller neben den klassischen
Akteuren des Gesundheitswesens zu einer Schlüsselbranche (PwC, 2015). Dies haben auch dieherkömmlichen Akteure des Gesundheitswesens bereits erkannt. So sind zunehmend Kooperationen wie z.B. zwischen dem französischen Pharmakonzern Sanofi und Google zur
Entwicklung neuer Datenanalysemethoden und innovativer (Mess-)Technologien fürDiabetiker-Patienten (Sanofi, 2015) zu beobachten. Parallel zur steigenden Anwendung von IKTim Gesundheitswesen wachsen allerdings auch die Herausforderungen an die Bereitstellung
geeigneter Infrastrukturen und gesetzlicher Rahmenbedingungen (z.B. zur Schaffung vonInteroperabilität, Gewährleistung von Datenschutz und IT-Sicherheit). Das im Dezember 2015
vom Bundestag beschlossene eHealth-Gesetz („Gesetz für sichere digitale Kommunikation und
Anwendungen im Gesundheitswesen") stellt in diesem Sinne einen wichtigen Meilenstein für
die flächendeckende Implementierung von eHealth-Anwendungen im deutschen Gesundheitswesen dar.
Chancen und Risiken
Ausgehend von den dargestellten Trends ergeben sich in Bezug auf eHealth und Big Dataumfangreiche Chancen und Risiken für die zentralen Akteursgruppen des Gesundheitswesens.
Chancen
Die aktuellen Potentiale von eHealth und Big Data sind primär in der Erhöhung der Versorgungsqualität sowie der Steigerung der Versorgungseffizienz aus Wirtschaftlichkeits- und
Versorgungsperspektive zu finden. Da sich diese Potentiale für die einzelnen Akteure teilweisesignifikant unterscheiden, erfolgt die Untersuchung anhand der in Kapitel 3.1 und 3.2
eingeführten Gliederung in Akteursgruppen.
Mit Hilfe von eHealth-Anwendungen wie z.B. ePrävention, Telediagnostik, Teletherapie,
Telekonsil, Telereha und Telepflege profitieren individuelle Personen maßgeblich durch
zunehmend auf die Person abgestimmte Gesundheitsleistungen sowie geringere individuelle
Transaktionskosten bei der Inanspruchnahme (z.B. kürzere Wartezeiten, Unterstützung zur

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Selbsthilfe). Als Folge dessen rückt der sogenannte „Point of Care 35“ kontinuierlich näher an
den Patienten. Darüber hinaus steigt die Chance auf eine steigende Qualität der medizinischen
Versorgung durch die bessere Vernetzung von medizinischem Fachpersonal und Patienten, die
Einbindung elektronischer Entscheidungshilfen („Clinical Decision Support“) sowie dem örtlichund zeitlich ungebundenen Zugang zu den Gesundheitsinformationen eines Patienten (z.B.
elektronische Notfalldaten oder digitale Gesundheitsportale). Vermehrt zum Einsatz kommen
telemedizinische Anwendungen über spezielle Online-Gesundheitsportale, in denen sich
Patienten zeitlich und ortsungebunden medizinische Expertenmeinungen einholen können
(z.B. Medgate, Medmedo). Hierdurch können insb. auch Menschen erreicht werden, die regulär
nicht zum Arzt gehen bzw. z.B. aus beruflichen Gründen nur sehr kurzfristig Praxisbesuchevereinbaren könnten. Darüber hinaus eröffnen neue Therapie- oder bspw. Dokumentationsanwendungen z.B. aus dem Bereich Gamification 36, neue kreative Ansätze zur patientengerechten
Versorgung.
Für Leistungserbringer ergeben sich durch eHealth vielseitige Potentiale. Komplexe
eHealth-Anwendungen integrieren die Versorgung über Sektoren hinweg, wie z.B. Telemonitoring-Lösungen zur kontinuierlichen Versorgung und Betreuung von Patienten. Durch
die Entwicklung von Telekonsil-Systemen können hochspezialisierte Behandlungen örtlich
ungebunden und ressourcensparend durchgeführt werden. Andere eHealth-Anwendungsarten
verringern zudem den Kommunikationsaufwand zwischen Leistungserbringern und stellen die
Grundlage für die Verwendung einheitlicher technischer Standards zur Vernetzung der
relevanten Akteure im Gesundheitswesen dar (z.B. eRezept, eArztbrief). Bspw. ermöglicht der
Einsatz von Patientenakten auf mobilen Endgeräten eine erhebliche Reduktion des Verwaltungsaufwands 37 (Brandt et. al., 2014). Neben diesen Vernetzungs-Initiativen kommen in der
Versorgung und Pflege verstärkt (medizinisch-)technische Geräte zum Einsatz. So werdenbspw. Daten über den Patienten und den gesamten OP-Verlauf bei einem chirurgischen Eingriff
durch eine Vielzahl medizinischer Geräte, u.a. auch mittels OP-Roboter, automatisiert erfasst
und ausgetauscht (E-Health-Compass, 2014). Diese technologischen Möglichkeiten ergänzen
ärztliche Fähigkeiten durch z.B. präzisere Operationsmethoden, 3D-Visualisierungstechniken
sowie parallele Dokumentationsverfahren und unterstützen das Fachpersonal insbesondere inkomplexen und/oder zeitintensiven Operationen. Darüber hinaus können entscheidungsunterstützende und prozessoptimierende Anwendungen, die auf Big Data-Auswertungenbasieren, medizinisch-operative und administrative Prozesse signifikant optimieren. Als
Beispiel sei die im Juli 2015 vorgestellte neue Lösung „Drug Response Analysis“ des HassoPlattner-Instituts (HPI) genannt, welche mit Hilfe von Big Data-Analysen Daten verschiedenerPatienten in Echtzeit auswertet und den Prozess der Ermittlung einer optimalen Chemotherapie
von mehreren Wochen auf wenige Minuten reduziert (Hasso-Plattner-Institut, 2015). Somitkönnen eHealth- und Big Data-Anwendungen während des gesamten Behandlungsprozesses
durch Leistungserbringer unterstützend eingesetzt werden und wirkungsvoll die Behandlungsqualität erhöhen wie auch Koordinierungs-, Abstimmungs- und Datenaustauschprozesse
effizienter gestalten.

Der „Point of Care“ bezeichnet den Ort der Inanspruchnahme einer gesundheitsbezogenen Dienstleistung durch den Patienten.
Mit Hilfe von eHealth-Anwendungen können z.B. therapeutische Maßnahmen direkt beim Patienten und nicht wie zuvor beim
Leistungserbringer durchgeführt werden, sodass der „Point of Care“ zunehmend hin zum Patienten wandert.

35

36

Mit Hilfe spieltypischer Elemente, soll u.a. die Adhärenz von Patienten gesteigert werden.

“Durchschnittlich 40 Sekunden spart ein Arzt beim Nachschauen von medizinischen Befunden in der elektronischen
Patientenakte gegenüber dem Befragen der Akte aus Papier. […] Zudem konstatieren die Wissenschaftler um bis zu 20 Minuten
kürzere Vor- und Nachbereitungszeiten der Visite - Zeit, die dem Patienten im direkten Gespräch zugute kommt“ (Charité Berlin,2015).
37

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89Für Kostenträger stellen eHealth-Anwendungen wie z.B. Teletherapie, Telepflege undePrävention potentielle Kosteneinsparpotentiale dar, indem sie etwa im Rahmen einer
sektorenübergreifenden Versorgungsform einen effizienteren und effektiveren Umgang mit
Ressourcen ermöglichen. Darüber hinaus können Big Data-Auswertungen in den Anwendungsfeldern Entscheidungsunterstützung, Leistungs- und Qualitätsbeurteilung und interne Prozessverbesserung den Verwaltungsaufwand reduzieren und effizientere (individuelle) Entscheidungsprozesse ermöglichen (z.B. bei der Unterstützung von Leistungen außerhalb desallgemeinen Leistungskatalogs). Folglich sind für Kostenträger besonders große Effizienzgewinne durch eHealth und Big Data realisierbar.
Der wachsende Markt für eHealth-Anwendungen bedeutet für die Privatwirtschaft
erweiterte und neue Geschäftsfelder. Unternehmen profitieren sowohl durch die wachsendeBereitschaft von Patienten, Leistungen auf dem Zweiten Gesundheitsmarktes in Anspruch zu
nehmen, als auch durch die Gelegenheit, im Ersten Gesundheitsmarkt neue Leistungen in die
Regelversorgung zu überführen. Ähnliches gilt für das Potential von Big Data. Da viele privatwirtschaftliche Unternehmen genau wie Leistungserbringer und Kostenträger Big Data-Anwendungen vielseitig nutzen können, entsteht simultan ein großer Markt für hochspezialisierte Big
Data-Anbieter.
Für die Forschung ergeben sich durch eHealth und Big Data weitreichende Potentiale, dieinsbesondere auf den Möglichkeiten des Zugriffs auf eine rasant wachsende Quantität undDiversität von gesundheitsrelevanten Daten beruhen (z.B. Apple Research Kit). Diese können
in Forschungsfeldern verwendet werden, in denen zuvor meist nur Studien mit kleinenrandomisierten Stichproben genutzt werden konnten. Im Zusammenspiel mit Big DataAuswertungen ergeben sich darüber hinaus verbesserte Methoden der Aggregation,
Speicherung, Analyse und Interpretation von Daten. Zusätzlich entstehen gänzlich neue
Forschungsfelder, wie z.B. auf molekularer Ebene die Omics-Forschung.
Im Zusammenspiel aller Effekte auf die einzelnen Akteursgruppen ergeben sich auch für den
Staat signifikante Chancen durch eHealth und Big Data. Basierend auf Echtzeit-Analysen auf
Populationsebene können z.B. Epidemien in ihrer Ausbreitung akkurat vorhergesagt und rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergriffen werden. Darüber hinaus können basierend auf umfassenden
epidemiologischen Untersuchungen (präventive) Maßnahmen zur Verbesserung derallgemeinen Gesundheitssituation entwickelt werden.
Risiken
Während die o.g. Chancen durch eHealth und Big Data im Gesundheitswesen meist
akteursgruppenspezifisch sind, betreffen die Risiken sowie die Ansätze zur Verhinderung/
Beschränkung eben dieser i.d.R. alle Akteursgruppen.
Die mit Abstand meistdiskutierte Bedrohung durch den Einsatz von IKT im Gesundheitswesen
stellen etwaige Mängel im Datenschutz und der IT-Sicherheit sowie in der Gleichbehandlung von Patienten aus ethischen Gesichtspunkten dar. Während die zentrale Speicherungvon Gesundheitsdaten durch eHealth-Anwendungen z.B. in elektronischen Datenbanken einenbarrierefreien und vollständigen Zugriff durch Leistungserbringer zugunsten der medizinischen
Behandlung ermöglichen kann, wächst das Risiko für die Vertraulichkeit und Integrität derDaten. Insbesondere bergen Datenangriffe durch unbefugte Dritte schwerwiegende Konsequenzen, da beim erfolgreichen Eindringen in das Datenbanksystem aufgrund der zentralen
Datenspeicherung unmittelbar die Gesamtmenge an sensiblen Daten abgerufen werden kann.
Das BSI registriert seit einiger Zeit eine „Professionalisierung der Angriffsmittel und methoden“, wovon meist gezielt relevante Einrichtungen betroffen sind (z.B. Bundestag,Fernsehsender TV5 Monde, Sony). Unternehmen, insbesondere aber Hersteller von Soft- undHardware (z.B. digitale Anwendungen, mobile Endgeräte) sind bisher häufig nicht auf die

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wachsenden Herausforderungen zur Gewährleistung der Datensicherheit eingestellt (BSI,2015). Als Beispiel sei der größte bekannte Datenraub in den USA genannt, bei dem 80
Millionen Patientendaten des Krankenversicherungsunternehmens Athem Inc. entwendet
wurden (CBS, 2015). Durch die oftmals notwendige Einbeziehung externer Dienstleister zur
Sicherstellung der Funktionsfähigkeit von Infrastrukturen und Anwendungen wächst zudem
das Risiko des unbefugten Zugangs Dritter. Eine weitere Möglichkeit stellt die aktive
Manipulation von medizinischen Geräten dar. Beispielsweise ist es IT-Spezialisten im Rahmeneines Sicherheitstests gelungen, bei der gezielten Analyse von Sicherheitslücken eines Narkosegeräts die gesamte Steuerung des Geräts zu übernehmen und zentrale Funktionen wie die
Beatmung zu beenden (Spiegel, 2015). Diese Beispiele zeigen, dass mit der Zentralität derDatenspeicherung in Verbindung mit einem hohen Sensibilitätsgrad der Gesundheitsdatenauch die Anforderungen in Bezug auf IT- und Datensicherheit erheblich steigen und bei der
Implementierung berücksichtigt werden müssen.
Darüber hinaus besteht die Bedrohung, dass mit Hilfe von Big Data-Auswertungen Daten trotz
ursprünglicher Anonymisierung aufgrund spezifischer Merkmale de-anonymisiert und im
Missbrauchsfall Personen direkt zugeordnet werden können. Ein erhebliches Risiko stellt daher
die Ungleichbehandlung von Patienten bei der Erbringung von gesundheitsbezogenen
Leistungen aufgrund von persönlichen Merkmalen dar (z.B. Selektionsprozess bei Arzneimittelverschreibungen je nach individueller Nutzenwahrscheinlichkeit). Im Allgemeinen ist es
deshalb erforderlich, eine strenge Daten- und IT-Sicherheit zu gewährleisten und die
Einhaltung von ethischen und rechtlichen Standards (z.B. der ärztlichen Schweigepflicht gem.
§ 203 StGB) auch über die Sphäre der Ärzte und individuellen Personen hinaus sicherzustellen.
Ein zweites vielbeachtetes Risiko von eHealth-Anwendungen sind potentielle negative
Auswirkungen auf die Qualität der medizinischen Betreuung. Bedingt durch die
zunehmende Substitution von physischem Kontakt mit IKT-Anwendungen erhöht sichmöglicher Weise die emotionale Distanz zwischen Patient und Leistungserbringer. Dadurch
wächst die Befürchtung, dass die Kommunikation zwischen Patient und Leistungserbringer
leidet und sich durch das Fehlen einer sozialen Komponente die Qualität der medizinischen
Behandlung verschlechtert. Mangels direktem Arzt-Patienten-Kontakt können insb.
behandlungsnotwendige Informationen u.a. durch fehlende Beobachtung subtiler Verhaltensweisen des Patienten verloren gehen. Grundsätzlich ist ein differenzierter Blick auf den Einsatz
von IKT-unterstützten Technologien und Anwendungen anzustreben. Die Annahme, dass die
positiven Effekte von einer eHealth-Anwendung auf andere Verfahren übertragbar seien, gilt es
im Einzelfall zu überprüfen. So können z.B. automatisierte Systeme in Operationen die Behandlungsqualität erhöhen bzw. die Fehlerrate reduzieren. Allerdings ergaben u.a. Untersuchungender FDA, dass Robotik-Technologien bei bestimmten Operationen, z.B. bei einigen Kopf-, Halsund Kardiothorax-Operationen, eine höhere Fehlerquote aufweisen (Review, 2015).
Bezüglich der meisten eHealth-Anwendungen gibt es zudem noch keine empirische Evidenz
dafür, dass aufgrund der Fülle an auswertbaren Patientendaten bessere Behandlungsentscheidungen getroffen werden können als traditionell durch die Erfahrung und Expertiseeines behandelnden Arztes. Gerade bei eHealth-Anwendungen aus dem Zweiten Gesundheitsmarkt, die auch ohne die Aufsicht von approbierten Leistungserbringern verwendet werden
können, ist die Vertrauenswürdigkeit bezüglich der Fachkenntnis der Anbieter nicht immer
gesichert. Darüber hinaus ergeben sich bei Big Data-Auswertungen grundsätzliche Probleme,dass regelmäßig nicht zwischen entdeckten Mustern (Korrelation) und Kausalität, also der
Gleichzeitigkeit beobachteter Phänomene und einer Ursache-Wirkung-Beziehung, getrennt
werden kann. Entscheidend ist hierfür hauptsächlich die Qualität der Datenerfassung, welche
abhängig von der Auswahl valider und umfassender Datensätze ist. Insbesondere bei derAnwendung zur Entscheidungsunterstützung können Mängel die Schlussfolgerungen erheblichbeeinflussen.

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Neben diesen zwei prominenten Gefahrenbeispielen existieren noch etliche weitere Risiken.
Aus finanzieller Sicht kann zum Beispiel noch nicht hundertprozentig nachgewiesen werden, ob
die erhofften Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen durch eHealth im Gesundheitswesen die hohen benötigten Investitionen in die Entwicklung einer funktionstüchtigen Infrastruktur rechtfertigen. Auch existieren Befürchtungen, dass Leistungserbringer aufgrund
immer kürzer werdender Innovationszyklen nicht angemessen auf Veränderungen im Arbeitsumfeld reagieren können (z.B. wiederkehrende Neuinvestitionen in Technologie).
Aus juristischer Sicht ergeben sich bei einzelnen eHealth-Anwendungen zudem noch Unklarheiten bezüglich der Haftung.
Schlussfolgerung
Die aufgezeigten Trends verdeutlichen die Notwendigkeit sämtlicher Akteure des Gesundheitswesens sich auf die verändernden Rahmenbedingungen einzustellen. Versorgungsengpässe,bedingt durch den demographischen Wandel, Finanzierungslücken aufgrund steigenderGesundheitsausgaben sowie die steigende Nachfrage nach individualisierten Gesundheitsdienstleistungen seitens der Patienten stellen das Gesundheitswesen vor entscheidende
Herausforderungen. Digitalisierung, d.h. der zunehmende (medizinisch)-technische Fortschritt
wie auch die Vielzahl neuer Möglichkeiten der mobilen Vernetzung oder (Echtzeit-)Analysen
großer unstrukturierter Datenmengen, sind unabdingbare Ansätze, um diesen Herausforderungen zu begegnen.
Der Einsatz von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen eröffnet dabei Potentiale im
Hinblick auf (1) die Erhöhung der Versorgungsqualität sowie (2) die Steigerung der Versorgungseffizienz aus wirtschaftlicher wie Versorgungsperspektive. Neue bzw. ergänzende
Methoden und Interventionen mittels telemedizinischer Dienstleistungen, qualitativ hochwertigerer Technologien und / oder schnelleren Datenauswertungsverfahren (u.a. in der
Genomsequenzierung) ermöglichen eine individuellere Behandlung entlang des gesamten
Patientenpfades. Darüber hinaus kann bspw. die durch eine IKT-basierte Vernetzungverbesserte Kommunikation zwischen Akteuren mittels elektronischer Patientenakten zu
positiven Auswirkungen auf Versorgungs- und Verwaltungsprozesse führen (z.B. durch
Verringerung der Fehl- oder Doppelmedikation oder Betrugsbekämpfung). Auch die
anhaltende Entwicklung der Auflösung bisher starrer Sektorgrenzen zwischen ambulantem undstationärem Sektor wird durch vereinfachte Möglichkeiten des Datenaustausches beschleunigt.
Gleichsam bergen diese Anwendungen Risiken, die frühzeitig evaluiert und berücksichtigt
werden müssen. Zum einen gilt es ethische Fragen sowie Aspekte des Datenschutzes und der
IT-Sicherheit zu diskutieren. Daneben muss ein überlegter Einsatz von eHealth- und Big DataAnwendungen erfolgen, insb. im Hinblick auf das Vorhandensein des wissenschaftlicherwiesenen Zusatznutzens einer Anwendung oder der relativen Aussagekraft von Big DataAuswertungen, welche Korrelationen, nicht zwangsläufig Kausalität aufzeigen. Die Abwägung
von Chancen und Risiken verdeutlicht die Notwendigkeit einer ausgewogenen gemeinsamen
Strategie sämtlicher Akteure zur erfolgreichen Realisierung der Digitalisierungspotentiale voneHealth und Big Data.

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3.3.2 Zugang von eHealth und Big Data zum Ersten Gesundheitsmarkt
Existierende eHealth- und Big Data-Anwendungen 38 im Ersten Gesundheitsmarkt sind bisher
geprägt von selektivvertraglichen Konstrukten, motiviert durch (1) Kostenträger (insb. Telemonitoring) oder (2) Leistungserbringer (in Erprobungen). Ein breiterer kollektivvertraglicher
Einsatz im Ersten Gesundheitsmarkt ist begrenzt auf spezifische Anwendungsarten (z.B. Telediagnose im radiologischen Bereich) und den stationären Sektor (durch den Grundsatz desVerbotsvorbehalts z.B. mit Hilfe von Mischkalkulationen bei Anwendung von DRGVergütungen). Sofern eine Anwendung auch die Tatbestände des Medizinproduktgesetzes
erfüllt, müssen die Anforderungen einschlägiger EU-Richtlinien und nationaler Gesetze erfüllt
werden, um in den Verkehr gebracht werden zu können. 39 Im Folgenden soll ein Überblick überdie existierenden Möglichkeiten und Herausforderungen des Zugangs zum Ersten Gesundheitsmarkt gegeben werden.
Definition Erster und Zweiter Gesundheitsmarkt und Verteilung von eHealth-Anwendungen„Der Erste Gesundheitsmarkt (GM1) umfasst Güter und Dienstleistungen, die im Rahmen einessolidarischen Finanzierungssystems erstattet werden. Hierzu gehören auch Zuzahlungen, denn
dadurch werden Güter und Dienstleistungen finanziert, die zu einem wesentlichen Teil von dergesetzlichen oder privaten Krankenversicherung getragen werden.“ (BMWi, 2009)
Diese „klassische“ Gesundheitsversorgung inkludiert somit die Regelversorgungsleistungendurch GKV und PKV sowie zu geringen Anteilen Leistungen durch Arbeitgeber (Lohnfortzahlung im Krankheitsfall), Staat (Zuschüsse zur GKV) und weiteren Sozialversicherungsträgern (BMG, 2015).
„Der Zweite Gesundheitsmarkt (GM2) umfasst alle gesundheitsrelevanten Dienstleistungen
und Waren, die aus privaten Konsumausgaben finanziert, also nicht von einer privaten odergesetzlichen Krankenkasse im Rahmen der Vollversicherung ganz oder teilweise übernommen
oder durch staatliche Mittel finanziert werden. Zuzahlungen zählen demnach nicht zum Zweiten
Gesundheitsmarkt.“ (BMWi, 2009)
So sind u.a. freiverkäufliche Arzneimittel und individuelle Gesundheitsleistungen, Fitness,
Wellness, Gesundheitstourismus sowie z.T. die Bereiche Sport/Freizeit, Ernährung undWohnen dem Zweiten Gesundheitsmarkt zuzuordnen (BMG, 2015). Somit ist für ein Inverkehrbringen in den Zweiten Gesundheitsmarkt ggf. lediglich die Zulassung als Medizinprodukt
notwendig.
Eine explizite Verteilung existierender eHealth-Anwendungen bzw. verbundener Ausgaben in
GM1 und GM2 existiert gegenwärtig nicht. Es kann aufgrund der Zuordnung von eHealth zu
den Erweiterten Gesundheitsgütern (EWG) 40, dessen erwarteter Entwicklung im Rahmen dergesundheitswirtschaftlichen Gesamtrechnung (BMWi, 2015) und Einschätzungen der
Gesprächspartner der Ergebnisvalidierung von einer sehr hohen Relevanz des GM2
ausgegangen werden. Dieser Trend kann auch mit einer Extrapolation der letzten verfügbaren
Daten zu Konsumausgaben und jährlichen Wachstumsannahmen belegt werden, welche in den

38
Im Folgenden wird vereinfachend nur von eHealth-Anwendungen gesprochen, da für die Vergütung die vollständige Methodeinkl. spezifischer angewandter Technologie relevant ist.

Die Zulassung von Medizinprodukten wird im Verlauf dieses Abschnitts nicht weiter betrachtet, hierzu wird auf Kapitel 3.3.4
verwiesen.

39

Hierunter werden in der gesundheitswirtschaftlichen Gesamtrechnung sowohl Einnahmen aus Dienstleistungen (E52, E53) als
auch dem Absatz von Geräten (E51) subsumiert. Dabei stellen sie nur geringe Anteile des erweiterten Bereichs dar.

40

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93kommenden zehn Jahren Steigerungen von 57 % im GM2 ggü. 5 % im GM1 ableiten lassen (siehe
Abbildung 16).

110
100
90
80

+57%

GM2

70
60
50
40
30

+5%

20

GM1

10
0

2015

2020

2025

Abbildung 16: EWG-Konsumausgaben in Mrd. EUR bis 2025 (Extrapolation)
Quelle: Strategy& Analyse auf Basis BMWi (2015)Überblick zu bestehenden Erstattungsmöglichkeiten im GM1
Grundsätzlich lassen sich die Erstattungsmöglichkeiten der GKV nach sektorspezifischen/-übergreifenden und selektiv-/kollektivvertraglichen Instrumenten kategorisieren (siehe imÜberblick Abbildung 17). Die Akteure der Selbstverwaltung bestimmen in gemeinsamen
Gremien Inhalte und Vergütung kollektivvertraglicher Leistungen. In der Folge wird einÜberblick zu allgemeinen Prinzipien und einzelnen konkreten Erstattungsmöglichkeiten
gegeben.

94
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Sektorübergreifend

Stationär

DRG-Fallpauschalen(§17b I KHG i.V.m.
§9 I KHEntgG)

Ambulant

SektorspezifischKollektivvertraglich

EBM (§87 SGB V)

Selektivvertraglich
Zusatzentgelte (§6 I KHEntgG)
NUB (§6 II KHEntgG)
Hausarztzentrierte Versorgung(§73b SGB V)

Hilfsmittel (§139 SGB V)1

Erprobungsregelung(§137e SGB V)

Modellvorhaben (§§63-65 SGB V)

Strukturierte Behandlungsprogramme(§137f-g SGB V)

Ambulante spezialfachärztliche
Versorgung (ASV) (§116b SGB V)
Besondere Versorgung (§140a SGB V)2

1) Die Erstattungsfähigkeit von Hilfsmitteln wird durch den GKV-SV bestimmt
2) Durch das GKV-Versorgungsstärkungsgesetz wurde der Artikel “Integrierte Versorgung” (§140a-d SGB V) durch den Artikel “Besondere
Versorgung (§140a SGB V) ersetzt. Bereits geschlossene IV-Verträge gelten allerdings weiterhin.

Abbildung 17: Überblick über relevante Erstattungsmöglichkeiten des GM1
Quelle: Strategy& Analyse

Bei den sektorspezifischen Instrumenten sind die Grundsätze des Erlaubnis- und Verbotsvorbehalts zu berücksichtigen:1)

Ambulanter Sektor: Verbot mit Erlaubnisvorbehalt gem. § 135 SGB V – somit können
im ambulanten Sektor nur Untersuchungs- und Behandlungsmethoden vergütet werden,
welchen durch den G-BA Nutzen, medizinische Notwendigkeit und Wirtschaftlichkeit exante positiv beschieden wurden (G-BA, 2013). Die Abrechnung erfolgt über zu erstellende
Abrechnungsziffern des Einheitlichen Bewertungsmaßstabes (EBM). Vom G-BA noch nichtoder negativ beschiedene Methoden sind von der Erstattung ausgenommen.

2)

Stationärer Sektor: Erlaubnis mit Verbotsvorbehalt gem. § 137c SGB V – es können alle
Methoden angewandt werden, bis sie durch den G-BA verboten werden. Gleichzeitig ist
jedoch eine Klassifizierung im Rahmen bestehender DRGs sicherzustellen, da ansonsten
keine kollektivvertragliche Erstattung durch die Krankenkassen gewährleistet ist (Leppert& Greiner, 2014). DRGs sind Fallgruppen, welche stationäre Behandlungsfälle anhand
bestimmter Kriterien klassifizieren und darauf aufbauend mit diagnosebezogenen
Pauschalen vergütet werden. Diese werden jährlich auf Basis aktueller Werte von sog.
Kalkulationskrankenhäusern angepasst.

In der sektorenübergreifenden Versorgung gelten die vorgenannten Grundsätze desstationären Sektors, die angewandten Konstrukte im Bereich von eHealth-Anwendungen sindgem. Einschätzungen der Gesprächspartner der Ergebnisvalidierung dieser Studie in der großen

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit95Mehrzahl selektivvertraglich 41 (mit großem Schwerpunkt im Telemonitoring). Hervorzuheben ist hierbei insb. das Instrument der Integrierten Versorgung (IV) 42, welches
Leistungserbringern (aller Sektoren) und Krankenkassen den Abschluss individueller sektorenübergreifender Verträge bzgl. Inhalt und Vergütung (sowohl Form als auch Höhe) von
Leistungen ermöglicht. Oft wird diese Konstruktion zur Erprobung v.a. telemedizinischer
Anwendungen in der Versorgungspraxis gewählt und durch begleitende Studien evaluiert.
Maßnahmen zur stärkeren Anwendung von eHealth im GM1
Zur Verbreitung der Anwendung von eHealth im GM1 wurden mehrere mittelbare und unmittelbare Maßnahmen seitens der beteiligten Akteure eingeleitet. Exemplarisch sollen hier das
Versorgungsstrukturgesetz (GKV-VStG 2012 mit EBM-Prüfung, Erprobungsregelung), das
Versorgungsstärkungsgesetz (GKV-VSG 2015 mit Einführung des Innovationsfonds) und das
EHealth-Gesetz (mit Verpflichtung zur pauschalen Zusatzvergütung elektronisch übermittelter
Arztbriefe 43) betrachtet werden.
Das Versorgungsstrukturgesetz hatte für die GM1-Anwendung von eHealth zwei zentrale
Maßnahmen eingeführt:1. EBM-Prüfung ambulanter telemedizinischer Leistungen (in §87 SGB V): Das Gesetz gab
dem Bewertungsausschuss den Auftrag zu prüfen, inwieweit telemedizinische Leistungen inden EBM aufgenommen werden sollten. Die gesetzten Fristen (u.a. Beschluss zum 31. März
2013) sind ergebnislos verstrichen.
2. Einführung einer Erprobungsregelung (§137e SGB V): Mit der Erprobungsregelung sollte
eine Möglichkeit geschaffen werden, innovative Untersuchungs- und Behandlungsmethoden mit Potential und unter wissenschaftlicher Begleitung zu erproben. Eingang
finden sollten Methoden, denen (a) im Rahmen einer Prüfung gem. §135 oder §137c SGB V
Potential, aber noch kein hinreichender Nutzen beschieden wurde oder (b) für die eine
Erprobung von berechtigen Parteien beantragt wird. Bisher wurde keine Erprobung
beantragt, die Möglichkeit der Beratung durch den G-BA nur vereinzelt wahrgenommen.
Mit Beschluss des Versorgungsstärkungsgesetz wurde ab 2016 ein Innovationsfonds zur
Förderung von Einzelprojekten eingerichtet, welche die „Verbesserung der sektorenübergreifenden Versorgung zum Ziel haben und hinreichendes Potential haben, dauerhaft in die
Versorgung aufgenommen zu werden“ und „nicht von den Vergütungssystemen erfasst sind“ (§92a I SGB V). An zitierter Stelle werden außerdem Förderkriterien dargestellt, jedoch nicht
weiter konkretisiert. Geförderte Projekte sind wissenschaftlich zu begleiten und auszuwerten.
Die Fördersumme beträgt in den Jahren 2016 bis 2019 jeweils 300 Mio. pro Jahr, wobei 75 %auf vorgenannte Projekte entfallen sollen 44. Mit dem EHealth-Gesetz betont der Gesetzgeber
wiederholt seinen klaren Willen zur Verbreitung von eHealth. Flankierend hierzu wird durch
den Bewertungsausschuss die zeitnahe Prüfung der Vergütung telemedizinischer Leistungenüber sichere Informations- und Kommunikationstechnologien angestrebt (konsiliarische
Befundbeurteilungen von Röntgenaufnahmen und Videosprechstunden). Die Fristen zur
Prüfung sowie der sich anschließenden Beschlussfassung zur Anpassung des einheitlichen
Bewertungsmaßstabes für ärztliche Leistungen sind ebenso im Gesetz festgelegt und mit

41
Eine transparente Aufschlüsselung über die Verteilung der einzelnen Instrumente für die Vergütung von eHealth-Anwendungenist den Autoren nicht bekannt.
42

Im Rahmen des Versorgungsstärkungsgesetz Besondere Versorgung.

43

Weitere Aspekte des EHealth-Gesetzes werden in Kapitel 3.3.4 betrachtet.

44

Die restlichen 25% sollen zur Förderung von Projekten der Versorgungsforschung eingesetzt werden.

96
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Sanktionen versehen. Dadurch soll der Druck auf die relevanten Akteursgruppen erhöht
werden, in einem akzeptablen Zeitrahmen Lösungen zu erarbeiten.
Daneben ist im Gesetz (§291f SGB V) die Vergütung je elektronisch übermitteltem Brief
zwischen Leistungserbringern in Form eines pauschalen Zuschlags i.H.v. 55 Cent festgeschrieben.
Herausforderungen für den Zugang von eHealth in den GM1
Auf Basis der o.g. Beschreibungen und Erkenntnissen aus Expertengesprächen im Rahmen derErgebnisvalidierung zur vorliegenden Studie können einige Herausforderungen identifiziert
werden, welche den Zugang von eHealth-Anwendungen in den GM1 aktuell erschweren oderverhindern.
Grundsätzlich ist die Möglichkeit der Vergütung für die meisten eHealth-Anwendungen unter
Berücksichtigung des Verbotsvorbehalts im stationären Sektor und sektorenübergreifend in
selektivvertraglichen Instrumenten gegeben. Bei Nutzung dieser ergeben sich Vorteile, da (1)eine kurzfristige Lösung eines (lokalen) Versorgungsproblems ermöglicht wird und (2)Patientengruppen angesprochen werden können, die eine hohe Kosten-Nutzen-Relation durch
die Behandlung erwarten lassen (Effizienz). Nachteile liegen insb. in den (1) entstehenden
Zusatzaufwänden durch die Verhandlung, Verwaltung und Dokumentation individueller
Verträge und (2) die Förderung von Projekten mit meist nur geringen initialen Kosten, Projekte
mit höherer Qualität und ggf. einhergehender höherer Kosten bzw. schlechterer Kosten-NutzenRelation werden oft nicht berücksichtigt (Leppert & Greiner, 2014).
Für einen stärkeren Ausbau der Möglichkeit kollektivvertraglicher Vergütung von eHealthAnwendungen sind insb. folgende Herausforderungen zu adressieren:•

Zuständigkeit – In vielen Fällen fehlt gem. der Expertengespräche ein Konsens zwischen
den Akteuren der Selbstverwaltung zur Bewertung, ob die Einbeziehung von eHealthAnwendungen in spezifischen Fällen eine neue oder eine lediglich angepasste
Untersuchungs- und Behandlungsmethode darstellt. Je nach Einordnung müsste die
Methode in einer Richtlinie durch den G-BA beschlossen werden (bei neuen Methoden) odereine Abrechnungsziffer im EBM durch den Bewertungsausschuss erstellt werden (beiangepassten Methoden). Die ungeklärte Zuständigkeit führt nach Einschätzung vonBeobachtern und Beteiligten in einigen Fällen zu einer umfangreichen Verzögerung dereigentlichen Bewertung.

•Methodik der Bewertung – Die Bewertung (für neue Methoden) stellt sehr hohe
Anforderungen an existierende Studien (v.a. bzgl. wissenschaftlichen Evidenz) und ist durcheinen langen Verfahrensablauf 45 gekennzeichnet. Dies widerspricht insb. nach
Einschätzung der Privatwirtschaft oft der Realität digitaler Anwendungen (kurzfristige
Updates, umfangreiche Anpassungen oder hohe Abhängigkeiten der Anwendungen).

•

Finanzierung – Einige eHealth-Anwendungen (Geräte oder Software) erfordern hohe
initiale Investitionen, die nicht alle Leistungserbringer abbilden können.

45
Dieser lange Zeitraum entsteht insb. durch die hohen Anforderungen, so z.B. die 18-monatige einheitliche Bewertung desNutzens durch IQWiG.

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit97Bisherige Ansätze (z.B. Methodenpapier der eHealth-Initiative) haben keine Lösungen dergrundlegenden Herausforderungen herbeigeführt, eine eHealth-Strategie sollte Impulse zur
Auflösung vorgenannter Problemfeldern setzen.
Schlussfolgerung
Die zunehmende Anzahl von eHealth-Anwendungen im Zweiten Gesundheitsmarkt zeigt die
steigende Akzeptanz bei gesundheitsbewussten Kunden und Patienten. Trotz steigender
Verbreitung wurden bisher unzureichend Maßnahmen ergriffen, eHealth-Anwendungen in die
kollektivvertragliche Regelversorgung zu übernehmen. Grds. kann jedoch aufgrund des breiten
Einsatzes selektivvertraglicher Konstrukte von einem Konsens der Akteure hinsichtlich desgrundsätzlichen Nutzens von eHealth-Anwendungen ausgegangen werden. ExistierendeInstrumente und insb. der Zugang zu ihnen sind vor dem Hintergrund aufgezeigter Herausforderungen zu prüfen, der in der Einführung befindliche Innovationsausschuss mittelfristig
hinsichtlich seines Erfolgs zu bewerten.

3.3.3 Aktivitäten ausgewählter nationaler Key-Stakeholder des Ersten
Gesundheitsmarktes
In zunehmendem Maße erkennen die Akteure des Ersten Gesundheitsmarktes die Potentiale
von eHealth und Big Data für die Verbesserung der Versorgungsqualität und Versorgungseffizienz im deutschen Gesundheitswesen. Dies verdeutlicht die zunehmende Anzahl voneHealth- und Big Data-Initiativen. Vor allem in Bereichen, in denen die Versorgungslage
kritisch (z.B. im ländlichen Raum) oder ein hoher wirtschaftlicher Nutzen zu erwarten ist (z.B.
Betrugsbekämpfung), werden erste Projekte initiiert und gefördert.
Im Folgenden werden die Aktivitäten einzelner Akteure aus dem Ersten Gesundheitsmarkt
näher beleuchtet, um einen Überblick über aktuelle Initiativen zu erhalten und etwaige Musterzu identifizieren. Dabei werden eHealth- und Big Data-Projekte aufgrund unterschiedlicher
Anwendungsfelder getrennt betrachtet. Während es hinsichtlich eHealth bereits in ganz
Deutschland erste Projekte gibt, wird Big Data nur in einigen wenigen Bereichen eingesetzt.
Aktivitäten im Bereich eHealth
Hauptsächliche Einsatzgebiete für eHealth im Gesundheitswesen sind IT-gestützte
Verwaltungs- und Unternehmensprozesse, telemedizinische Anwendungen zur Verbesserung
der Gesundheitsversorgung sowie die gezielte Setzung von Anreizen für ein gesünderes Leben(sog. Nudging 46). Daneben finden insb. auf Seiten der Leistungserbringer bereits seit
Jahrzehnten eHealth-basierte Medizinprodukte (Medizintechnik, Robotik, 3D-Druck,
Software-Hardware-Hybride, medizinische Stand-Alone-Software etc.) zur Prozessunterstützung im medizinischen und pflegerischen Bereich Verwendung (u. a. zur Unterstützung von Operationen, Diagnosen, zur Prävention, im häuslichen Umfeld). 47
Viele Initiativen zur Realisierung des Potentials von eHealth adressieren zunächst die Digitalisierung von Verwaltungs- und Unternehmensprozessen, d. h. den Aufbau von46
Nudging beschreibt einen verhaltensökonomischen Ansatz, mit dem Ziel ein bestimmtes Verhalten einer Person zu stimulieren
ohne dabei individuelle Entscheidungsparameter (ökonomische Präferenzen, moralische Gebote und Verbote, persönliche Trägheitetc.) zu verändern (Thaler & Sunstein, 2008).
47
Von einer Analyse dieses Einsatzgebietes, d. h. der Anwendung eHealth-basierter Medizinprodukte durch Akteure des Ersten
Gesundheitsmarkts, wird im Folgenden abgesehen.

98
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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technischen wie personellen Fähigkeiten in der IT und sämtlichen relevanten Unternehmensbereichen. Dadurch können Prozesse effizienter gestaltet oder die Grundlagen für die
Verbesserung der Versorgungsqualität gelegt werden. Für Kostenträger stehen dabei zunächst
das Versicherten-, Beitrags-, Leistungs-, Meldeverfahren-, Bestandsführungs-, Storno- oder
Stammdaten-Managementprozesse auf Kundenseite sowie Vertrags- und Abrechnungsprozesse
mit Leistungserbringern im Vordergrund. Leistungserbringer dagegen fokussieren sich aktuell
vornehmlich auf die Digitalisierung des Aufnahme- und Entlassungsmanagements, klinische
Prozesssteuerung, medizinisches Controlling oder elektronische Abrechnungsprozesse. Der
Einsatz von IT-Systemen ermöglicht perspektivisch papierbasierte Prozesse zu großen Teilenoder sogar vollständig digital abzubilden. Laut einer von der EU-Kommission in Auftraggegebenen Studie haben Krankenhäuser nur sehr vereinzelt (4 % 48), fast oder gänzlichelektronische, papierlose Prozesse eingeführt (andere EU-Staaten 49 haben bereits zu weit über20 % auf nahezu papierlose Prozesse umgestellt) (PwC, 2014). Auch in der Verwendung
elektronischer Patientenakten, die den Zugriff des medizinischen Fachpersonals auf Diagnoseund Behandlungsergebnisse ermöglichen, agieren deutsche Krankenhäuser eher zögerlich(63 % 50) (siehe auch Studienergebnisse der EU-Kommission, Abbildung 18).

EHR Systeme* sind vollständig implementiert
EHR Systeme befinden sich im Implementierungsprozess
Erste Initiativen für zukünftige EHR Systeme laufen
Abbildung 18: Implementierung von EHR 51 in Europa
Quelle: European Commission (2014)

48

Prozent-Angaben beziehen sich auf an der Studie beteiligte Krankenhäuser.

49Österreich, Dänemark, Finnland, Ungarn, Island, Luxemburg, Niederlande, Norwegen, Spanien, Schweden.

Österreich, Belgien, Tschechien, Dänemark, Estland, Finnland, Ungarn, Lettland, Niederlande, Slowakei und Schweden weiseneine Anwendungs-Quote der elektronischen Patientenakte von >70 % auf.
50

EHR-Systeme inkludieren rechtliche Regelungen in Bezug auf EHRs (Electronic Health Records) sowie die Programme zur
technischen Implementierung.

51

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit99

Während in einem Großteil der Krankenhäuser bereits IT-Anwendungen für die einrichtungsinterne Kommunikation entwickelt werden, wird ein einrichtungs-, sektoren- und akteursübergreifender Datenaustausch nur eingeschränkt realisiert. So sind bspw. lediglich 6 % der Kliniken
mit Akutversorgung auf regionaler bzw. nationaler Ebene mit weiteren Akteuren des Gesundheitswesens vernetzt. Dagegen liegt der Vernetzungsgrad z.B. in den skandinavischen Ländern
bei ca. 50 % (ebd.). Daher wurden von Akteuren des Ersten Gesundheitsmarktes in Deutschland
zuletzt verschiedene Initiativen gestartet, um Vernetzung entweder flächendeckend odersektorenübergreifend, zumindest aber innerhalb der Sektoren zu ermöglichen. Diese
Vernetzungsinfrastrukturen bilden dabei die technologische Basis für eine Vielzahl voneHealth-Anwendungen. Zurzeit existieren verschiedene oft sektor- oder akteursspezifische
Vernetzungsinfrastrukturen. 52 Ein nahtloser Informationsaustausch kann daher aktuell meist
nicht realisiert werden. Die Telematikinfrastruktur soll aus diesem Grund perspektivisch alsmaßgebliche Infrastruktur etabliert und damit die Grundlage für die Vernetzung sämtlicher für
die medizinische Versorgung relevanter Systeme und Akteure im Gesundheitswesen legen. 53
Darüber hinaus sind in Deutschland verschiedene eHealth-basierte Initiativen zur Pilotierung
telemedizinischer Anwendungen, häufig als Verbund von Leistungserbringern, Kostenträgern,
Forschungseinrichtungen und Software-Herstellern, zu beobachten. Um diese sehr
unübersichtliche Landschaft telemedizinischer Projekte zu systematisieren, wurde eine vom
BMG gegründete eHealth-Initiative – das Deutsche Telemedizinportal – entwickelt. Diesevom Fraunhofer FOKUS betreute Plattform hat das Ziel, einen strukturierten Überblick übervergangene und aktuelle telemedizinische Projekte zu ermöglichen. Durch eine Vielzahl vonInformationen (Ziel, Zielgruppe, Versorgungsebene, Rechtsgrundlage, technische
Unterstützung etc.) sollen etwaige Doppelarbeiten verhindert und Entwicklungszeiten fürzukünftige telemedizinische Projekte verkürzt werden (Fraunhofer FOKUS, 2015). Zurzeit sind
210 Telemedizinprojekte im Portal aufgeführt. 54 Diese wurden im Jahr 2014 evaluiert(Böckmann et. al., 2014). Die Ergebnisse geben einen Überblick über die Aktivitäten relevanter
Akteure im Bereich eHealth in Deutschland. Dabei lassen sich die Evaluationsergebnisse inverschiedene Kategorien gliedern:•Überführung in den Regelbetrieb: Zurzeit gelingt nur wenigen Telemedizinprojektender Übergang in einen Regelbetrieb, d. h. das Fortbestehen des Projekts über den
Förderungszeitraum hinaus. Ein Indiz hierfür ist u. a. die geringe Anzahl von Projekten, diekonkrete Verwertungspläne aufstellen (8 %). In Verwertungsplänen wird explizit der Nutzen
der Telemedizinprojekte in Bezug auf die Erhöhung der Versorgungsqualität sowie mögliche
Effizienzsteigerungen herausgestellt und die Finanzierungsbasis nach Förderungsablauf
dargelegt (BMBF, 2008). Grund dafür ist u.a., dass im Rahmen der Projektplanung häufig
die für eine Übernahme in den Regelbetrieb notwendigen Kriterien nicht berücksichtigt
werden. Eines der wenigen Beispiele für ein erfolgreich in den Regelbetrieb überführtes
Telemedizinprojekt ist das bayrische Schlaganfallnetzwerk TEMPiS. Dieses Projekt
ermöglicht es Krankenhäusern ohne geeignete Stroke Unit eine Erstbehandlung vonSchlaganfall-Patienten durchzuführen. Dafür werden diese Krankenhäuser mit Hilfe vonVideokonferenzen, hochauflösenden Bilddatenübertragungen und Qualifizierungsmaßnahmen mit Krankenhäusern mit Stroke Units vernetzt (Audebert et al., 2006; Schwab

Beispiele sind das von der KBV vorangetriebene Sichere Netz der KVen inkl. des Hardware-Zugangs KV-SafeNet oder das
Netzwerk Zahnärzte Online Deutschland von der KZBV

52

53

Eine detaillierte Beschreibung der Vernetzungsinfrastrukturen sowie der Telematikinfrastruktur erfolgt in Kapitel 3.3.6.

54Stand: 31.07.2015.

100
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et al., 2007). 55 Darüber hinaus bietet eine Vielzahl von Krankenversicherungen über die im
Telemedizinportal hinterlegten Projekte hinaus erste telemedizinisch gestützte Versorgungsprogramme wie z.B. DMP, Beratung am Telefon oder per Mail, Frühwarnsysteme,
videobasierte Therapieangebote etc. (BTA, 2015).
•

Finanzierung (siehe Abbildung 17): Ein Großteil der im Telemedizinportal aufgelisteten Projekte wird durch Förderprogramme der öffentlichen Hand (Bund und Länder)
finanziert (48 %). Ungefähr jedes fünfte Projekt (21 %) erhält finanzielle Förderung durcheine gesetzliche Krankenkasse. Damit liegt die Finanzierung durch die gesetzlichen
Krankenkassen nur geringfügig über dem Anteil privatwirtschaftlich finanzierter
Versorgungsangebote (16 %).

8%
7%
48%

öffentliche Förderungen z.B.
durch Förderprogramme vonBund und Ländern
Finanzierung durch diegesetzliche
Krankenversicherung

16%

privatwirtschaftliche Förderung
durch Sponsoren
Selbstzahlerleistungen fürPatienten

21%

sonstige Finanzierung

Abbildung 19: Finanzierungsträger telemedizinischer Projekte
Quelle: Böckmann et al. (2014)• Gliederung Leistungserbringer: Die zunehmende Auflösung von Sektorgrenzen wird
durch die Evaluationsergebnisse bestätigt. Während ungefähr ein Drittel der Projekte (36 %)ausschließlich auf den stationären Sektor beschränkt ist, greifen immerhin 44 % der Projektez.B. durch die Einbindung ambulanter Leistungserbringer auf integrierte Versorgungskonzepte zurück. Auffällig ist jedoch die Gliederung in Bezug auf die Geltungsbereiche derrelevanten Sozialgesetzbücher für die Gesundheitsversorgung (SGB V), der Rehabilitation(SGB IX) und der Pflege (SGB XI). Während ca. zwei Drittel der Projekte die telemedizinische

55
Weitere Beispiele für in den Regelbetrieb von Krankenkassen übernommene telemedizinische Projekte sind u. a. die„Teletherapie Stottern“ der TK, verschiedene Anwendungen der AOK wie z.B. „AOK Plus“ der AOK Sachsen/Thüringen sowie die
Online-Therapie-Plattform „Caterna Sehschulung“ von GEK und AXA.

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101Gesundheitsversorgung aufgreifen, entfallen z.B. auf stationäre sowie ambulante Pflegedienste lediglich 9 %. 56• Fachliche Schwerpunkte (siehe Abbildung 20 und 21): Die Schwerpunkte dertelemedizinischen Pilotprojekte bilden Angebote von Leistungen der Diagnostik,
Prävention 57 und kurativen Therapie (>50 %). Darüber hinaus fördern gesetzliche Krankenkassen verstärkt Projekte mit dem Ziel, die Gesundheitsförderung 58 zu verbessern (14 %).
Die am weitesten verbreiteten telemedizinischen Anwendungen sind teleradiologische
Leistungen. Da diese bereits „sowohl technologisch als auch rechtlich und finanziell gut
beschrieben und geklärt sind“ (Böckmann et al., 2014), wird Teleradiologie im Telemedizinportal nicht explizit ausgewiesen. Unter den aufgeführten Projekten stellen Kardiologie,
Allgemeinmedizin, Neurologie, Innere Medizin und Diabetologie die am häufigsten thematisierten medizinischen Fachgebiete dar (40 %), wobei allein ein Drittel davon auf telemedizinische Kardiologie-Projekte entfallen.
7%

3%
23%

8%

Prävention
kurative Therapie

8%4%

Diagnostik

4% 2%
22%

Prävention

14%

kurative Therapie

sonstiges

sonstiges

Gesundheitsförderung
21%

14%

Ambient Assisted Living(AAL)
Rehabilitation

16%

Abbildung 20: Fokus öffentliche Förderung

Diagnostik

20%

16%

Gesundheitsförderung
Ambient Assisted Living(AAL)
Rehabilitation

18%

Abbildung 21: Fokus GKV-Förderung

Quelle: Böckmann et al. (2014)•

flächendeckende Ausbreitung: Ungefähr jedes fünfte Telemedizinprojekt (21 %)eröffnet Patienten und Leistungserbringern nicht nur regional, sondern auch bundesweit
die Möglichkeit der Teilnahme. Insbesondere in großen Flächenländern wie Bayern,
Nordrhein-Westfalen und Baden-Württemberg werden verstärkt telemedizinische Projekte
initiiert (siehe Abbildung 22). Darüber hinaus gewinnt eHealth insbesondere auch in den
neuen Bundesländern durch Projekte in Versorgung und Forschung an Bedeutung, so z.B.
in Mecklenburg Vorpommern (z.B. AGnES, EPIVISTA, Teleradiologie-Netzwerk) und
Berlin (z.B. STEMO, Radiologienetzwerk ukb) (Loos, 2015).

56
Eine vergleichbare Angabe für Rehabilitationsdienste wird in der Evaluation durch Böckmann et al. nicht ausgewiesen. Lediglichrein stationäre Rehabilitationsdienste werden dargestellt (6,5 %).

„[Krankheits-]Prävention ist der allgemeine Oberbegriff für alle Interventionen, die zur Vermeidung oder Verringerung desAuftretens, der Ausbreitung und der negativen Auswirkungen von Krankheiten oder Gesundheitsstörungen beitragen.“ (BZga,
2015).

57„Gesundheitsförderung und Krankheitsprävention sind komplementäre Formen von Intervention. […] Gesundheitsförderung
argumentiert stärker salutogenetisch: mit der Dynamik der Entstehung und Erhaltung von Gesundheitsstadien.“ (BZga, 2015).

58

102
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45
40
35
30
25
20
15
10
5
Hesssen

Hamburg

SaarlandThüringen

Brandenburg

SachsenSachsen-Anhalt

Schleswig-Holstein

Niedersachsen

Rheinland-Pfalz

BerlinMecklenburg-Vorpommern

Baden-Württemberg

Nordrhein-Westfahlen

Bayern0

Abbildung 22: Telemedizinprojekte in Deutschland
Quelle: Loos (2015)•

wissenschaftliche Begleitung: Nahezu alle Projekte werden durch eine wissenschaftliche Evaluation in Hinblick auf „Nutzeneffekte oder erwünschte Wirkungsqualitäten“begleitet (90 %). Stehen bei öffentlichen Projekten neben medizinischen Faktoren
insbesondere technische Kriterien im Vordergrund, werden in den GKV-finanzierten
Projekten häufig ökonomische oder Compliance-Auswirkungen wissenschaftlich analysiert.

Die Ergebnisse der Auswertung der verzeichneten Projekte im Telemedizinportal Deutschlandverdeutlichen Schwierigkeiten in der Verbreitung von eHealth-Anwendungen (Böckmann et al.,2014). Insb. die Übernahme der Pilotprojekte in den Regelbetrieb über den Förderungszeitraum
hinaus wird bisher weitgehend vernachlässigt. Zudem konzentrieren sich die telemedizinischen
Projekte häufig lediglich auf ausgewählte weit verbreitete Krankheiten. Die Ausweitung derProjekte auf weitere, weniger häufige Krankheiten, andere Geltungsbereiche des SGB wie Pflege
und Rehabilitation sowie auf weitere Bundesländer ist nur bei einer Minderheit der Projekte zu
beobachten.
Häufig ist die Schaffung der Voraussetzung für telemedizinische Dienstleistungen, wie z.B. die
Entwicklung oder der Aufbau personeller Ressourcen, mit hohen Investitionskosten verbunden.
Neben der oftmals notwendigen komplexen IT-Ausstattung ist es zudem essentiell, das jeweilige
Fachpersonal für die gänzlich neuen Projekte und Anwendungen zu qualifizieren bzw. Experten
einzustellen. Aus diesem Grund kooperieren Akteure des Gesundheitswesens zunehmend mit
spezialisierten privatwirtschaftlichen Anbietern telemedizinischer Anwendungen. So bietetbspw. die almeda GmbH im Auftrag von „Versicherungen, Leistungserbringergruppen, derPharmaindustrie und Unternehmen mit Gesundheitsmanagement“ für Versicherte bzw.

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103Patenten Telecoaching oder -monitoring sowie ganzjährig rund um die Uhr telefonischmedizinische Beratungsleistungen oder Informationen zu Vorsorge- und Pflegeleistungen an(almeda, 2015).
Den Kostenträgern eröffnet eHealth zudem weitere Einsatzmöglichkeiten, insb. im Hinblick auf
den Wettbewerb, um Neukunden zu gewinnen, sowie die Reduktion von Behandlungskosten
durch eHealth-basierte gesundheitsfördernde Maßnahmen. Einige gesetzliche und private
Krankenversicherungen schaffen durch sog. Nudging bspw. mittels mobiler Anwendungen zur
Gesundheitsförderung positive Anreize zur Erhöhung des individuellen Gesundheitsbewusstseins. So haben u. a. die AOK Nordost, TK, Barmer und DKV Initiativen gestartet,
gesundheitsfördernde Programme durch monetäre Incentivierung attraktiver zu gestalten(siehe Tabelle 5). Dadurch versprechen sich die jeweiligen Kostenträger eine Reduktion von
Krankheitsfällen im Versichertenbestand. Diese Angebote werden allerdings von verschiedenen
Akteuren des Gesundheitswesens kritisiert, da insb. der Nachweis des Zusatznutzens einersolchen Incentivierung noch aussteht (BVA, 2014; Froböse, 2015) sowie eine „Aushöhlung“ desSolidarprinzips der gesetzlichen Krankenkassen durch finanzielle Bevorteilung junger undgesunder Mitglieder potentiell eine Folge sein könnte.
Kostenträger

Exemplarische Programme

Gesetzliche Krankenkassen
AOK Nordost• Zuschuss i. H. v. 20 Euro für Sport-Apps, Online-Fitness-Portale undOnline-Kurse• Zuschuss i. H. v. 50 Euro für die Anschaffung von Pulsmessgeräten,Self-Trackern und anderen digitalen Fitness-Geräten• Angebot vielfältiger Applikationen wie z.B. „AOK mobil vital“-App(Fitness-App), AOK-Schwangeren-App, AOK-Arzt-App sowie weiterer
gesundheitsfördernder Anwendungen

Barmer GEK• 150 Bonuspunkte bei regelmäßiger Nutzung der Barmer-GEK-App
FIT2GO (30 Minuten Bewegung an 20 Tagen innerhalb von 42 Tagen);erste Prämien ab 500 Punkten

Daimler BKK• Zuschuss i. H. v. 30 Euro für den Kauf von Wearables, wenn der
Versicherte pro Jahr mind. 100 km läuft und 250 km Fahrrad fährt (mit
Hilfe einer App gemessen)Techniker• Zuschuss i. H. v. bis zu 250 Euro für den Kauf von Wearables bei
Krankenkasse 59
erfolgreicher Teilnahme an einem jährlichen Vorsorgeprogramm der
TK (neun Präventionsmaßnahmen)• Verschiedene Telecoaching-Angebote (z.B. Kopfschmerz-, Diabetes-,
Motivation-, Burnout-Coach)

59
Dieses Angebot befindet sich aktuell noch in der Zulassungsphase durch das BVA (Bundesversicherungsamt), Stand:07.08.2015.

104
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Kostenträger

Exemplarische Programme

Private Krankenversicherungen
AXA• Zuschuss i. H. v. 10 Euro bei einem Mindestbestellwert von 100 Euroim Runtastic-Online-Shop

DKV• Tarifabhängiger Zuschuss i. H. v. 50 Euro für Fitnessarmbänder oder
Smartwatches

Generali• Rabatte und Gutscheine für das Erreichen von „Meilensteinen“ imRahmen des Programms „Vitality“, die auf Basis des anfänglichen
Gesundheits- und Fitnessniveaus definiert werden (ärztl.
Vorsorgetermine, Fitness, gesunde Ernährung etc.)

Tabelle 5: Beispielhafte Nudging-Programme von Kostenträgern
Quelle: Strategy& Analyse und jeweilige Informationen der Kostenträger

Da Kostenträger in der Erhebung und Speicherung von Sozialdaten beschränkt sind (§ 284 Abs.
1 SGB V) unterliegen Programme mit Zielerreichung/Meilensteinen (z.B. Präventionsmaßnahmen, monatliche Laufdistanz) hohen Datenschutzregelungen. So dürfen die jeweiligen
Kostenträger keinen Einblick in personalisierte Monitoring-Daten haben. Daher werden häufig
dritte Parteien (Intermediäre) zwischengeschaltet, welche die Daten der Versicherten
aggregieren und auswerten sowie den jeweiligen Versichertenstatus, z.B. die Erreichung vonMeilensteinen und darauf aufbauend Rabatte oder Bonuspunkte, berechnen. Den Kostenträgern werden anonymisierte Informationen zur Verfügung gestellt, d.h. ausschließlich die
Erreichung eines Meilensteins übermittelt. Laufende Statusinformationen oder gar Daten überdie physische Gesundheit, basierend bspw. auf Laufdaten, dürfen Kostenträger nicht erheben.
Die Erstellung eines detaillierten Nutzerprofils des Versicherten z.B. für Risikoanalysen
hinsichtlich möglicher Krankheiten ist in dieser Konstellation nicht möglich. Die Vertrauenswürdigkeit der dritten Partei sowie den sicheren Datenaustausch zwischen Kostenträger undIntermediär gilt es dabei seitens der Kostenträger zu gewährleisten.
Aktivitäten im Bereich Big Data
Die Ergebnisse der Expertengespräche verdeutlichen, dass das Potential von Big Data häufig
erkannt wird, die relevanten Akteure des Ersten Gesundheitsmarktes in der Praxis allerdings
aufgrund hoher Kosten der erforderlichen Investitionen in Technik und Personal sowie durcheine komplexe Rechtslage – insb. hinsichtlich des Datenschutzes – zurückhaltend agieren.
Gleichwohl kristallisieren sich neben anderen einige Hauptanwender von Big Data heraus, die
bereits heute erste Pilotprojekte, häufig mit Fokus auf der Optimierung von Verwaltungs- bzw.
Unternehmensprozessen, in diesem Feld initiieren.
Gesetzliche Krankenkassen bearbeiten jährlich 9 Mio. Krankenhausfälle, 36 Mio. stationäre
Diagnosen, 270 Mio. Rezepte, 490 Mio. ärztliche Behandlungsfälle und 600 Mio. verordnete
Medikamente (Lünendonk, 2013). Diese Daten liegen den Krankenkassen meist nur in Formvon Abrechnungsdaten vor. Erkenntnisse der Ergebnisvalidierung verdeutlichen allerdings das
grundsätzliche Problem, dass Abrechnungsdaten aufgrund ihrer Fehleranfälligkeit durch
Unvollständigkeit nur eingeschränkt als Grundlage für umfassendere Aussagen über das
Gesundheitswesen dienen können. Vielmehr sind für ein umfassendes Verständnis dieses
Bereichs weitere, z.B. direkt durch die Leistungserbringer erhobene Daten erforderlich. Diese

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

105

weitreichenden Datensätze stehen den Kostenträgern aktuell allerdings nicht zur Verfügung.
Zurzeit liegt der Schwerpunkt in der Anwendung von Big Data durch gesetzliche und private
Krankenversicherungen daher auf der Operationalisierung der betreffenden enormen Volumen
an Abrechnungsdaten sowie insb. auf der Bekämpfung von Korruption, Abrechnungsbetrug und
Falschabrechnung. Dadurch können Kostenträger bspw. ihrem gesetzlichen Auftrag zur
Prüfung der „Rechtmäßigkeit und Plausibilität von Abrechnungen“ (§ 106a Absatz 1 SGB V)
nachkommen. Durch die vorsätzlichen wie unbewussten Fehlallokationen entsteht den
Krankenassen laut GKV-Angaben ein Schaden in Höhe von jährlich 5 bis 18 Mrd. Euro. Erste
Projekte der Krankenversicherungen automatisieren die umfassende Prüfung der
Abrechnungsdaten auf Richtigkeit und Plausibilität (Lünendonk, 2013). Die Echtzeitauswertung ermöglicht dabei bereits die Auszahlung reklamierter Beträge zu verhindern unddadurch Kosten für Rückerstattungsprozesse im Zusammenhang mit zu Unrecht überwiesenen
Beträgen zu reduzieren (ebd.).
Gleichsam wie gesetzliche Krankenkassen sind kassenärztliche Vereinigungen gesetzlich
verpflichtet „die Rechtmäßigkeit und Plausibilität der Abrechnungen in der vertragsärztlichen
Versorgung“ zu überprüfen (§ 106a Abs. 1 SGB V). Big Data kann wie oben beschrieben
Analysemöglichkeiten für die Auswertung der Abrechnungsdaten der Vertragsärzte zur
Bekämpfung von Korruption, Abrechnungsbetrug und Falschabrechnung eröffnen.
Darüber hinaus analysiert die KBV z.B. durch die Verknüpfung von Abrechnungsdaten mit
Daten des Krebsregisters die Effektivität von Präventivmaßnahmen. Auf Basis der Ergebnisse
des Monitorings von Früherkennungsleistungen wurde bspw. erkannt, dass Krebserkrankungen des End- und des übrigen Dickdarms bei Männern vermehrt bereits mit 50
Jahren auftreten. Die zuvor geltende Übernahme von Krebsfrüherkennungsuntersuchungen ab
55 Jahren wurde daraufhin angepasst.
In der Gesundheitsversorgung findet Big Data insb. in der personalisierten Medizin
Anwendung. Die dafür notwendigen Fähigkeiten besitzen zurzeit häufig lediglich Einrichtungenmit Forschungsbezug wie z.B. Universitätskliniken (Universitätsklinik Heidelberg, Göttingen,Charité etc.). Die sinkenden Kosten für eine Genomsequenzierung vereinfachen die Analysepatientenindividueller Genome sowie den Vergleich von Genommustern einer Vielzahl vonProbanden (Merelli, Perez-Sanchez, Gesing, & D'Agostino, 2014). Die detaillierte Analyseeinzelner Genome sowie der Vergleich der Datensätze mehrerer Patienten ermöglicht die
Identifizierung und Berücksichtigung von Besonderheiten bei der Entwicklung individueller
Therapiepläne. Des Weiteren ermöglichen die Auswertungen dedizierte Prognosen über die
Wirksamkeit von Wirkstoffen und Therapien in Hinblick auf idiosynkratrische Patientenmerkmale.
Schlussfolgerung
Die Ausführungen machen deutlich, dass die Akteure des Ersten Gesundheitsmarktes die
Potentiale von eHealth und Big Data erkennen und die Digitalisierung des Gesundheitswesens
vorantreiben. Zum einen sind vermehrt Aktivitäten in der Anwendung von eHealth und Big
Data in Bereichen von starkem wirtschaftlichem Interesse (z.B. Nudging, Betrugsbekämpfung,
Erhöhung von Effizienz in der Verwaltung) zu beobachten. Kostenträger und Leistungserbringer versprechen sich insb. durch die Digitalisierung von Verwaltungs- und Unternehmensprozessen erhebliche Steigerungen hinsichtlich Effektivität und Effizienz. Zum
anderen erhöhen akute Versorgungsengpässe die Notwendigkeit innovativer digitaler Lösungenzur flächendeckenden Gewährleistung von Versorgungsbedarfen. Durch die Kooperation vonLeistungserbringern, Kostenträgern, Forschungseinrichtungen und Software-Herstellern
werden daher insb. in meist ländlichen Regionen eine Vielzahl telemedizinischer eHealth-Pilotprojekte initiiert. Gleichwohl werden v. a. die sektor- und akteursübergreifende Vernetzungsowie die Digitalisierung insb. von Krankenhäusern nur zögerlich vorangetrieben. Es fehlt daher
106
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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an einer einheitlichen sektor- und akteursübergreifenden Strategie sowie der Schaffung
geeigneter Rahmenbedingungen, ggf. unter Einbeziehung gezielter IncentivierungsMaßnahmen, um den Ausbau interner IT-Systeme zu beschleunigen und somit die Vernetzung
sämtlicher Akteure zu ermöglichen. Darüber hinaus sind bestehende Möglichkeiten, z.B. überModellvorhaben oder einen Antrag auf Förderung durch den Innovationsfonds, zur perspektiven Überführung in Regelbetrieb oder -versorgung zu nutzen und auszubauen. In diesem
Zusammenhang muss ebenfalls der Austausch zwischen den Projekten über Erfahrungen undmögliche Best-Practices zu gefördert bzw. zu intensiviert werden. Die Transparenz derProjektresultate oder der Ergebnisse der wissenschaftlichen Begleitung könnte Aufschluss überpositive Ansatzpunkte geben und die Effektivität und Effizienz von zukünftigen telemedizinischen Projekten signifikant erhöhen.

3.3.4 Bestandsaufnahme des normativen Rahmens und Vollzugs
Der rechtliche Rahmen definiert die Handlungsspielräume der einzelnen Akteure im Gesundheitswesen. Daher werden im Folgenden die wesentlichen rechtlichen Bestimmungen für die
Digitalisierung des deutschen Gesundheitswesens vorgestellt. Zunächst erfolgt eine Darstellung
der gesetzlichen Regelungen mit direktem Bezug zum Thema eHealth, die im Wesentlichen auf
das GKV-Modernisierungsgesetz, das Gesetz zur Organisationsstruktur der Telematik im
Gesundheitswesen sowie das EHealth-Gesetz zurückzuführen sind. Anschließend wird einÜberblick in Bezug auf die Themen Datenschutz und Informationssicherheit gegeben, demaufgrund der immer größer werdenden Mengen an sensiblen Patientendaten und Big DataAnalysemethoden eine große Bedeutung zukommt. Der Schwerpunkt hierbei liegt auf derDarstellung der europäischen Datenschutzrichtlinie sowie den Bundes- und Landesdatenschutzgesetzen. In diesem Zusammenhang werden zudem auch der Umgang mit personenbezogenen Daten, die Schweigepflicht sowie das IT-Sicherheitsgesetz betrachtet. Die
Regulierung von Medizinprodukten mit Hilfe des Medizinproduktegesetzes stellt einen
weiteren wichtigen Aspekt dar. Abschließend wird auf das Thema „Haftung bei der Anwendungvon eHealth“ sowie auf das Patientenrechtegesetz eingegangen. Die rechtlichen Grundlagen füreHealth-relevante Vergütungsaspekte (SGB V) werden im Kapitel 3.3.2 betrachtet.
Gesetzliche Grundlagen von eHealthMit dem im Jahr 2003 verabschiedeten Gesetz zur Modernisierung der gesetzlichen
Krankenversicherung (GKV-Modernisierungsgesetz) wurde die rechtliche Grundlage
für eine umfassende Digitalisierung des deutschen Gesundheitswesens gelegt. Gem. § 291a Abs.
1 SGB V wurde zum einen die Erweiterung der Krankenversichertenkarte zur elektronischen
Gesundheitskarte (eGK) beschlossen. Zum anderen wurden zentrale Akteure 60 des Gesundheitswesens zur Schaffung einer Informations-, Kommunikations- und Sicherheitsinfrastruktur
verpflichtet, um Einführung und Anwendung insb. der eGK, des elektronischen Rezepts und derelektronischen Patientenakte zu ermöglichen (§ 291a Abs. 7 SGB V).
Auf Grundlage des im Jahr 2005 erlassenen Gesetzes zur Organisationsstruktur derTelematik im Gesundheitswesen ist § 291a Abs. 7 SGB V ergänzt worden, indem die
aufzubauende Informations-, Kommunikations- und Sicherheitsinfrastruktur als„Telematikinfrastruktur“ bezeichnet wurde. Zudem sind in dem neu hinzugefügten § 291b SGB
V die Aufgabenfelder der Gesellschaft für Telematik (gematik) festgelegt worden, deren

60

Kostenträger (GKV-SV) und Leistungserbringer (DGK, KBV, KZBV, BÄK, BZÄK, DAV).

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit107Gesellschafter die in § 291a Abs. 7 SGB V genannten Akteure 61 sind. Die gematik übernimmt
den Aufbau und Betrieb der Telematikinfrastruktur. Neben der Regelung der Zuständigkeiten
der Vertragsparteien nach § 291a SGB V schafft das Gesetz auch den Rechtsrahmen für die
Finanzierung der Telematikinfrastruktur (§ 291a Abs. 7–7e SGB V).
Nach Schaffung der normativen Grundlagen für eine flächendeckende Einführung von eGK und
Telematikinfrastruktur stellt nun das Gesetz für sichere digitale Kommunikation und
Anwendungen im Gesundheitswesen (EHealth-Gesetz) einen weiteren wichtigen
Schritt zur Ermöglichung und Regulierung von eHealth im nationalen Gesundheitswesen dar.
Der Entwurf wurde im Mai 2015 durch das Bundeskabinett und am 21. Dezember 2015 durch
den Bundestag beschlossen. Das EHealth-Gesetz beinhaltet folgende wesentliche Ziele(Bundesregierung, 2015):•

beschleunigte Einführung zusätzlicher Anwendungen der eGK (z.B. Notfalldaten,
Medikationsplan, elektronische Arzt- und Entlassungsbriefe)•

Etablierung der Telematikinfrastruktur als zentrale Infrastruktur für sichere Kommunikation im Gesundheitswesen•Öffnung der Telematikinfrastruktur für weitere Anwendungen im Gesundheitswesen(z.B. Gesundheitsforschung) und für weitere Leistungserbringer (z.B. Angehörige dernichtapprobierten Gesundheitsberufe, u. a. im Bereich der Pflege)•

verbesserte Interoperabilität der informationstechnischen Systeme

Wichtige Maßnahmen sind hierbei:•

Schaffung von Anreizsystemen, u. a. für die Einführung des elektronischen Arztbriefes•

verbindliche Termine für die gematik, um die Nutzung des Versichertenstammdatendienstes und der Notfalldaten zu gewährleisten; bei Nichteinhaltung festgelegter Fristen
erfolgt eine Kürzung des Ausgabenvolumens bei öffentlich-rechtlichen gematikGesellschaftern•

verbindliche Fristen für Ärzte hinsichtlich der Nutzung des Versichertenstammdatendienstes•

Schaffung eines Interoperabilitätsverzeichnisses zur Schaffung von Transparenz in Bezug
auf die verschiedenen verwendeten Standards

Im Rahmen von eHealth ist das Fernbehandlungsverbot als Teil der ärztlichen Musterberufsordnung (MBO-Ä) hervorzuheben. Gem. § 7 Abs. 4 dürfen Ärzte
„[…] individuelle ärztliche Behandlung, insbesondere auch Beratung, nicht ausschließlich überPrint- und Kommunikationsmedien durchführen. Auch bei telemedizinischen Verfahren ist zu
gewährleisten, dass eine Ärztin oder ein Arzt die Patientin oder den Patienten unmittelbar
behandelt“.
Hierdurch soll gewährleistet werden, dass sich der Arzt ein unmittelbares Bild vom Patienten
durch persönliche Begutachtung verschafft und sich nicht allein auf Schilderungen desPatienten oder Informationen Dritter verlässt. Die Norm schützt das Vertrauensverhältnis
zwischen Arzt und Patient (Spickhoff, 2014). Da das Verbot nur die ausschließliche Fernbehandlung betrifft, sind eHealth-Anwendungen, die im Zusammenspiel mit klassischen

61

Siehe Fußnote 57

108
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Formen der Leistungserbringung erfolgen, grundsätzlich nicht untersagt. In Hinblick auf den
Umgang mit Social Media hat die Bundesärztekammer eine Empfehlung für Ärzte herausgegeben (Bundesärztekammer, 2014). Demnach ist die Beantwortung allgemeiner Gesundheitsfragen erlaubt (z.B. „Ist hoher Blutdruck schädlich?“). Dagegen stellt eine ausschließlich überelektronische Kommunikationsmedien durchgeführte einzelfallabhängige „Beratung“ oder
„Behandlung“ eine unzulässige Fernbehandlung dar. Die Grenze zwischen einer Einzelfallberatung bzw. -behandlung und der Beantwortung allgemeiner Gesundheitsfragen ist schwierig
zu definieren, sodass Unklarheit darüber besteht, ob bspw. Beratungen bzgl. der richtigen
Medikation zur Vermeidung von Doppelverordnungen oder Unverträglichkeiten laut Fernbehandlungsverbot unrechtmäßig sind. Daher sollte laut Bundesärztekammer zumindest
darauf hingewiesen werden, dass ein Online-Angebot eine Vorstellung beim Arzt nicht ersetzen
kann. Hinzu kommt, dass die zunehmende Globalisierung die Durchsetzung des Fernbehandlungsverbots beeinträchtigt. Deutsche Interessenten können z.B. auf nicht in Deutschlandansässige Portale wie die britische Online-Praxis DrEd (www.dred.com) ausweichen und sichdort verschreibungspflichtige Medikamente verordnen lassen.
Datenschutz und Informationssicherheit
Der verstärkte Einsatz von IKT in Arztpraxen, Krankenhäusern und Forschungseinrichtungenführt zu einer stark wachsenden Menge an relevanten – oftmals individuellen – Gesundheitsdaten. Mit Hilfe von Big Data-Anwendungen werden diese weitgehend unstrukturierten Daten
verknüpft und analysiert, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Zunehmend ist jedoch eine
„fortschreitende Professionalisierung der Angriffsmittel und -methoden“ zu beobachten, dieeinen gezielten dauerhaften Zugriff auf sensible IT-Netzwerke zum Ziel haben (BSI, 2015). Im
Rahmen dieser Entwicklung sind Regelungen zum Umgang mit diesen sensiblen Daten und zum
Schutz vor deren Missbrauch essentiell. Der normative Rahmen erstreckt sich hierbei über allehoheitlichen Ebenen (Europäische Union, Bundes-, Landesebene).
Europäische Datenschutzrichtlinie 95/46/EG und Datenschutz-Grundverordnung
Grundlage des europäischen Datenschutzrechts ist die im Jahr 1995 in Kraft getretene
Richtlinie 95/46/EG, die in nationales Recht umgesetzt wurde. Diese Richtlinie beinhaltet einen
Regelungsrahmen, um ein Gleichgewicht zwischen einem hohen Schutz der Privatsphäre unddem freien Verkehr personenbezogener Daten innerhalb der Europäischen Union zu schaffen.
Gemäß den Regelungen müssen z.B. personenbezogene Daten auf rechtmäßige Weiseverarbeitet und für eindeutige und rechtmäßige Zwecke erhoben werden (RL 95/46/EG, Art. 6).
Ein weiterer Grundsatz legt fest, dass die Verarbeitung personenbezogener Daten nur dannrechtmäßig ist, wenn u. a. die betroffene Person ohne jeden Zweifel ihre Einwilligung gegebenhat („Opt-in“), die Verarbeitung für die Erfüllung eines für die betroffene Person bindenden
Vertrags erforderlich ist, oder zur Wahrnehmung einer Aufgabe, die im öffentlichen Interesse
liegt (RL 95/46/EG, Art. 7). Die Richtlinie soll jedoch durch ein einheitliches europäisches
Datenschutzrecht ersetzt werden („EU-Datenschutz-Grundverordnung“). Die EU-Innen- und Justizminister haben diesbezüglich im Juni 2015 einen Reformvorschlag vorgestellt, mit dem
ein einheitlicher Rechtsraum geschaffen werden soll. Die endgültige Fassung wird zwischen
Ministerrat, Kommission und EU-Parlament im sog. Trilog-Verfahren zwischen derEuropäischen Kommission, der Europäischen Union und dem Europäischen Parlament
abgestimmt und nach einer zweijährigen Übergangsfrist frühestens 2018 in Kraft treten.
Bundesdatenschutzgesetz (BDSG)
Das Bundesdatenschutzgesetz setzt die gegenwärtige europäische Datenschutzrichtlinie um
und gibt Regelungen zur Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Daten vor.
Dabei geht das BDSG stellenweise über die Anforderungen der EU-Richtlinie hinaus (z.B.

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109

Verständnis des Begriffs Datenverarbeitung, situationsabhängige Regelungen zur Datenerhebung durch den Betroffenen (Becker et al., 2003). Das Gesetz gilt für öffentliche Stellen des
Bundes sowie für nichtöffentliche Stellen. Gem. § 24 BDSG wird die Einhaltung der Regelungendes BDSG durch die Bundesbeauftragte für Datenschutz und Informationsfreiheit (BfDI)
kontrolliert. Dabei ist die BfDI zum einen verantwortlich für die Überwachung des Datenschutzes bei den öffentlichen Stellen des Bundes. Zum anderen ist sie im nichtöffentlichen
Bereich zuständig für Telekommunikations- und Postunternehmen sowie für private Unternehmen, die unter das Sicherheitsüberprüfungsgesetz (SÜG) fallen. Die BfDI ist zudem seit 2011
gem. § 50 Abs. 2 SGB II zuständige Aufsichtsbehörde für „gemeinsame Einrichtungen“ (§ 44b
SGB II) (z.B. Jobcenter).
Verstöße gegen das BDSG werden gesetzlich mit den Bußgeldvorschriften des § 43 BDSG
sanktioniert, wobei die Geldbuße den wirtschaftlichen Vorteil, den der Täter aus der Ordnungswidrigkeit gezogen hat, übersteigen soll. Zudem sieht das BDSG gem. den Strafvorschriften des§ 44 BDSG bis zu zweijährige Freiheitsstrafen sowie gem. § 7 und § 8 BDSG Schadensersatzvorschriften vor.
Personenbezogene Daten gem. BDSG und SGB V
Zunächst ist definitorisch festzustellen, dass gem. § 3 Abs. 1 BDSG personenbezogene Daten„Einzelangaben über persönliche oder sachliche Verhältnisse einer bestimmten oder bestimmbaren natürlichen Person“ sind.
Im Falle besonderer Arten personenbezogener Daten ergeben sich zusätzliche datenschutzrechtliche Anforderungen, hierunter fallen gem. § 3 Abs. 9 BDSG u. a. Angaben zur Gesundheit.
Dabei können folgende Informationen als Gesundheitsdaten klassifiziert werden (Artikel-29Datenschutzgruppe, 2015) 62:•

medizinische Daten, d.h. Daten über den physischen und psychologischen Zustand einer
Person, die in einem professionellen medizinischen Zusammenhang erhoben wurden(z.B. ärztliche Diagnosen, Behandlungsdaten)•

Rohdaten, die alleinstehend (z.B. Informationen über Rauch- und Trinkgewohnheiten) oderin Kombination mit weiteren Daten eine Aussage über den aktuellen Gesundheitszustandermöglichen (Informationen zum Gewicht und zur Größe in Kombination mit der Messung
der Anzahl der gelaufenen Schritte ermöglichen z.B. die Bewertung des Gesundheitszustands)•

Schlussfolgerungen über den Gesundheitszustand einer Person

Zusätzlich können personenbezogene Daten letztendlich ebenfalls als Gesundheitsdaten
eingestuft werden, wenn sie über einen längeren Zeitraum zu Diagnose-, Präventions- oder
Forschungszwecken erhoben und anschließend systematisch analysiert werden (ebd.).
Insbesondere müssen diesbezüglich die Funktionen von eHealth-Anwendungen und Wearables
im Bereich Lifestyle genau abgegrenzt werden, um eine Qualifizierung von Daten als Gesundheitsdaten vornehmen zu können.
Bei Vorliegen besonderer Arten personenbezogener Daten sind die Erhebung, Verarbeitung und
Nutzung nur dann erlaubt, wenn der Betroffene nach § 4a Abs. 3 BDSG eingewilligt hat oder
nur auf diese Weise lebenswichtige Interessen des Betroffenen geschützt (§ 13 Abs. 2 Nr. 3

62
Die Artikel-29-Datenschutzgruppe wurde im Rahmen der Richtlinie 95/46/EG als unabhängiges Beratungs- undEmpfehlungsgremium der Europäischen Kommission eingerichtet.

110Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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BDSG) oder eine erhebliche Gefahr für die öffentliche Sicherheit abgewehrt werden kann (§ 13
Abs. 2 Nr. 5 BDSG). Gem. § 13 Abs. 2 Nr. 7 BDSG ist die Erhebung besonderer Arten personenbezogener Daten auch dann zulässig, wenn dies „zum Zweck der Gesundheitsvorsorge, dermedizinischen Diagnostik, der Gesundheitsversorgung oder Behandlung oder für die
Verwaltung von Gesundheitsdiensten erforderlich ist“ und die erhobenen Daten durchärztliches Personal oder sonstige Personen verarbeitet werden, die einer Geheimhaltungspflicht
unterliegen.
Die Erhebung und Verwendung patientenbezogener Daten im Verhältnis zwischen Leistungserbringern und Kostenträgern ist durch § § 284, 285 SGB V geregelt. § 284 SGB V gibt vor, fürwelche Zwecke und in welchem Umfang Krankenkassen Daten über ärztliche Leistungenerheben, speichern, verarbeiten und nutzen dürfen, z.B. zur Durchführung von Erstattungsund Ersatzansprüchen. § 285 SGB V ist die Parallelvorschrift für die Kassenärztlichen
Vereinigungen zum Umgang mit personenbezogenen Daten von Versicherten und Ärzten z.B.
im Zusammenhang mit Qualitätsprüfungen.
Zur Nutzung von personalisierten Gesundheitsdaten im Rahmen von umfangreichen Big DataAuswertungen sind besondere Aspekte zu berücksichtigen, um zu gewährleisten, dass Dritte
keinen unbefugten Einblick in persönliche Informationen erhalten. Daher müssen für die
Verwendung von Gesundheitsdaten folgende drei Bedingungen erfüllt sein (Weichert, 2014):
1) das Vorliegen einer expliziten informierten Einwilligung der betroffenen Person2) eindeutige normenklare bereichsspezifische gesetzliche und anwendbare Regelungen3) eine Anonymisierung oder Pseudonymisierung der personenbezogenen Daten, die eine
Reidentifizierung nahezu unmöglich macht
Dabei sind im Vorhinein seitens der Nutzer dieser Gesundheitsdaten Angaben über (1) die Art
der verarbeiteten Daten, (2) den Zweck der Datenverarbeitung und (3) die beteiligten
verantwortlichen Stellen zu machen (ebd.).
Daraus ergeben sich einige Herausforderungen, hauptsächlich mit Blick auf die Anwendung von
Big Data. Die Anforderungen in Bezug auf die Anonymisierung 63 und Pseudonymisierung 64
gesundheitsbezogener Daten führen zu einem Konflikt zwischen dem methodischen Vorgehenvon Big Data-Analysen, zahlreiche Datenbestände umfassend zu verketten, und der Notwendigkeit, dabei den Vorschriften hinsichtlich Vertraulichkeit und „Nichtverkettbarkeit“
gerecht zu werden (ebd.). Die Kombination zahlreicher verschiedener Datensätze, z.B. GenDaten, Daten aus Datenquellen (Ärzte, Krankenhäuser, Apotheker etc.), Geo-Daten oderweitere soziodemographische Daten (Wohnort, Familienstand etc.), vereinfacht die
Reidentifizierung bzw. rückwirkende personenbezogene Zuordnung der Informationen. Füreinen sinnvollen Einsatz von Big Data zur Entwicklung neuer Methoden der personalisierten
Behandlung oder zum Einsatz für epidemiologische Untersuchungen sind daher Wege
aufzuzeigen, die diese Dichotomie auflösen können. Rollen- und zweckspezifisch definierte
Pseudonymverknüpfungen stellen bspw. eine Möglichkeit zur Auswertung personenbezogener
Daten dar.

63
„Anonymisieren ist das Verändern personenbezogener Daten derart, dass die Einzelangaben über persönliche oder sachliche
Verhältnisse nicht mehr oder nur mit einem unverhältnismäßig großen Aufwand an Zeit, Kosten und Arbeitskraft einer bestimmten
oder bestimmbaren natürlichen Person zugeordnet werden können.“ (§ 3 Abs. 6 BDSG).
64„Pseudonymisieren ist das Ersetzen des Namens und anderer Identifikationsmerkmale durch ein Kennzeichen zu dem Zweck,die Bestimmung des Betroffenen auszuschließen oder wesentlich zu erschweren.” (§ 3 Abs. 6a BDSG).

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111

Aus den Expertengesprächen wird deutlich, dass weitere Komplikationen bei einer strengen
Auslegung der Einwilligungserklärung und Zweckbestimmung zu erwarten sind. Zum einenwürde eine im Nachhinein zurückgezogene Einwilligung in die Nutzung personenbezogener
Daten seitens eines Versuchsteilnehmers (z.B. nach 5 Jahren) eine Löschung diese Daten insämtlichen über die Jahre verwendeten und entwickelten Datenbanken zur Folge haben. Die
explizite Zweckbestimmtheit, ursächlich zur Verhinderung des zweckfremden Einsatzes mit
bspw. kommerziellem Hintergrund eingeführt, erhöht den Aufwand der Verwendung von Daten
für Untersuchungen mit vergleichbarem, aber nicht gleichem Zweck. Hier gilt es, ggf.
Möglichkeiten zu entwickeln, durch die der regulatorische Verwaltungsaufwand insb. in
Forschungseinrichtungen reduziert werden kann.
Auftragsdatenverarbeitung gem. BDSG
Bei der Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Daten durch Dritte 65 ergebensich im Rahmen der sog. Auftragsdatenverarbeitung nach § 11 BDSG spezifische
Anforderungen. Dabei wird der Auftraggeber weiterhin in die Pflicht genommen und ist für den
ordnungsgemäßen Umgang mit den betroffenen Daten verantwortlich. Der Auftragnehmer wird
in dieser Konstellation unterstützend tätig und darf die Daten lediglich im Rahmen von
Weisungen des Auftraggebers erheben, verarbeiten oder nutzen (§ 11 BDSG). Hinsichtlich der
Vertragsausgestaltung hat der Gesetzgeber gem. § 11 Abs. 2 BDSG Anforderungen in Bezug auf
den Vertragsinhalt vorgegeben. So müssen u. a. Kontrollrechte und der Umfang der Weisungsbefugnisse im Vertrag aufgeführt werden.
Übermittlung personenbezogener Daten ins Ausland gem. BDSG
Findet eine Datenübermittlung aus Deutschland in Mitgliedsstaaten der Europäischen Union
sowie des Europäischen Wirtschaftsraums (Norwegen, Island, Liechtenstein) statt, gelten die
gleichen Rechtsgrundlagen wie bei Datenübermittlungen innerhalb Deutschlands (§ 4b BDSG,§ 4c BDSG). Dabei regelt das BDSG die Datenübermittlung an öffentliche und nichtöffentliche
Stellen in den § 15 und § 16. Bei Übermittlung in sog. Drittländer mit einem Datenschutzniveau,
das mit dem des EU-Rechts hinreichend vergleichbar ist (z.B. Schweiz, Kanada, Australien),
finden die Vorgaben des BDSG Anwendung. Eine Übermittlung in ein Drittland, in dem keinangemessenes Datenschutzniveau vorliegt, kann in Ausnahmefällen erfolgen. Die Einwilligung
des Betroffenen stellt dabei eine mögliche Ausnahme dar. Die Angemessenheit desDatenschutzniveaus eines Drittlandes wird von der Europäischen Kommission beurteilt. Dabei
setzt ein angemessenes Datenschutzniveau eine Gesetzgebung voraus, welche die wesentlichen
Datenschutzgrundsätze festlegt, die auch in der europäischen Datenschutzrichtlinie
vorzufinden sind.
Landesdatenschutzgesetze (LDSG)Die Landesdatenschutzgesetze sind die in den 16 Bundesländern verabschiedeten landesrechtlichen Pendants zum Bundesdatenschutzgesetz und gelten für die öffentlichen Stellen desjeweiligen Bundeslandes. Die Einhaltung der Vorschriften der Landesdatenschutzgesetze imöffentlichen Bereich wird dabei von den Datenschutzbeauftragten der Länder kontrolliert.

65„Verantwortliche Stelle ist jede Person oder Stelle, die personenbezogene Daten für sich selbst erhebt, verarbeitet oder nutzt
oder dies durch andere im Auftrag vornehmen lässt.“ (§ 3 Abs. 7 BDSG). „Dritter ist jede Person oder Stelle außerhalb derverantwortlichen Stelle. Dritte sind nicht der Betroffene sowie Personen und Stellen, die im Inland, in einem anderen Mitgliedstaat
der Europäischen Union oder in einem anderen Vertragsstaat des Abkommens über den Europäischen Wirtschaftsraum
personenbezogene Daten im Auftrag erheben, verarbeiten oder nutzen.“ (§ 3 Abs. 8 BDSG).

112
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Darüber hinaus ist diese Aufsichtsbehörde im nichtöffentlichen Bereich. 66 In dieser Funktion
wird kontrolliert, ob die im Bundesland ansässigen nichtöffentlichen Personen (z.B.
Unternehmen oder Vereine) die Vorschriften des Bundesdatenschutzgesetzes einhalten.
Lediglich im Bundesland Bayern wurden diese Zuständigkeiten bisher nicht konsolidiert,
sodass dort der Landesdatenschutzbeauftragte nur für die Einhaltung des Bayerischen
Datenschutzgesetzes (BayDSG) zuständig ist.
Weitere organisationsspezifische Datenschutzvorgaben
Für die Kontrolle der Verarbeitung personenbezogener Daten durch kirchliche Stellen sind die
Datenschutzbeauftragten der evangelischen und katholischen Kirchen zuständig. Auch der
Rundfunk (Radio, Fernsehen) hat für die Datenschutzaufsicht eigene Organe. In Hinblick auf
nichtöffentliche Stellen ist darauf hinzuweisen, dass Unternehmen gem. § 4f Abs. 1 BDSG einen
betrieblichen Beauftragten für den Datenschutz zu bestellen haben, wenn sie bei der automatisierten Datenverarbeitung mindestens 10 Personen oder bei der Verarbeitung auf andere
Weise (manuelle Verfahren) mindestens 20 Personen beschäftigen. Bei der Feststellung der
Personenzahl sind alle Beschäftigen mitzuzählen, d. h. auch freie Mitarbeiter, Auszubildende
und Geschäftsführer. Unabhängig von der Anzahl der Personen müssen nichtöffentliche Stellen
einen betrieblichen Datenschutzbeauftragten bestellen, soweit automatisierte Verarbeitungenvorgenommen werden, die wegen besonderer Sensitivität vor ihrem Einsatz zu prüfen sind(Vorabkontrolle, vgl. § 4 d Abs. 5 BDSG), oder personenbezogene Daten geschäftsmäßig zum
Zwecke der Übermittlung oder der anonymisierten Übermittlung automatisiert verarbeitet
werden (z.B. Auskunfteien, Adressverlage und Meinungsforschungsinstitute). Hinsichtlich der
Aufgaben des Datenschutzbeauftragten bestimmt § 4g Abs. 1 BDSG, dass er auf die Einhaltung
des BDSG und anderer Vorschriften zum Datenschutz hinwirken soll. 67
Schweigepflicht
Abgesehen von den dargestellten relevanten Normen zum Datenschutz ist im Gesundheitswesen auch die ärztliche Schweigepflicht gem. § 203 StGB (für Ärzte zusätzlich § 9 MBO-Ä) zu
berücksichtigen. Zum schweigepflichtigen Personenkreis gehören Angehörige heilbehandelnder Berufe (u. a. Ärzte, Apotheker und Berufspsychologen mit staatlich anerkannter
Abschlussprüfung) oder assistierender Heilberufe (z.B. Krankenpfleger, Mitarbeiter desRettungsdienstes). Bei Verstößen gegen die Schweigepflicht ist sowohl mit einer strafrechtlichen Verfolgung als auch mit berufsrechtlichen Sanktionen durch die Ärztekammer zu
rechnen. Im Rahmen von eHealth-Anwendungen hat die Konferenz der Datenschutzbeauftragten des Bundes und der Länder im März 2015 den Gesetzgeber zu einer Ergänzung desEntwurfs des EHealth-Gesetzes aufgefordert. Da im Rahmen von eHealth-Anwendungen
Berufsgeheimnisträger moderne Informationstechnik nutzen wollen, muss der Bundesgesetzgeber klare Rahmenbedingungen für die Einschaltung externer Dienstleister durch Berufsgeheimnisträger schaffen und den Vertraulichkeitsschutz bei den betreffenden Dienstleistern
sicherstellen. Gem. der Konferenz muss gewährleistet werden, dass „die Kenntnisnahme vonBerufsgeheimnissen auf das unbedingt Erforderliche beschränkt wird, die Dienstleister einer

Mit Ausnahme von Telekommunikations- und Postdienstunternehmen sowie privaten Unternehmen, die unter das
Sicherheitsüberprüfungsgesetz fallen.

66

Gem. § 4f Abs. 3 hat der Datenschutzbeauftragte selbst also keine Entscheidungsgewalt, sondern ist der Geschäftsleitung
unterstellt und hat dieser sowie den einzelnen Abteilungen Vorschläge zur Verbesserung des Datenschutzes im Unternehmen zu
machen sowie das Datenschutzniveau zu kontrollieren.

67

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Schweigepflicht unterworfen und die Patientendaten auch bei ihnen durch ein Beschlagnahmeverbot abgesichert werden.“ (Konferenz der Datenschutzbeauftragten, 2015).
IT-Sicherheitsgesetz
In Hinblick auf spezifische eHealth-Anwendungsszenarien spielt das im Juli 2015 in Kraft
getretene IT-Sicherheitsgesetz (IT-SiG) eine wichtige Rolle. Ziel ist, die beim Bundesamt für
Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) zusammenlaufenden Informationen über ITSicherheitsvorfälle auszuwerten und den Betreibern von IT-Infrastrukturen zur Verbesserungdes Schutzes dieser Infrastrukturen schnellstmöglich zur Verfügung zu stellen. Das Gesetz
regelt unter anderem, dass Betreiber sog. kritischer Infrastrukturen ein Mindestniveau an ITSicherheit einhalten und IT-Sicherheitsvorfälle dem BSI melden müssen. Zu den Betreibern
kritischer Infrastrukturen, die für das Funktionieren des Gemeinwesens zentral sind, zählen
Unternehmen u. a. aus den Bereichen Energie, Telekommunikation, Finanzen, Verkehr sowie
Gesundheit (z.B. Krankenhäuser). Bei Nichteinhaltung droht den Unternehmen die
Auferlegung eines Bußgeldes von bis zu 100.000 Euro (§ 14 Abs. 2 BSIG).
Regulierung von Medizinprodukten
Medizinproduktegesetz (MPG)
Das Medizinproduktegesetz regelt in Deutschland die Umsetzung der europäischen Richtlinien
90/385/EWG für aktive implantierbare medizinische Geräte, 93/42/EWG für Medizinprodukteund 98/79/EG für In-vitro-Diagnostika. Diese beinhalten die rechtlichen Anforderungen für
das Inverkehrbringen und die Inbetriebnahme von Medizinprodukten im Europäischen
Wirtschaftsraum. Zweck des MPG ist es, den „Verkehr mit Medizinprodukten zu regeln unddadurch für die Sicherheit, Eignung und Leistung der Medizinprodukte sowie die Gesundheit
und den erforderlichen Schutz der Patienten, Anwender und Dritter zu sorgen“ (§ 1 MPG). § 32
Abs. 1 bis 3 MPG regeln in diesem Zusammenhang Aufgaben und Zuständigkeiten der
Bundesbehörden im Medizinproduktebereich:
Das Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM) ist insbesondere zuständig
für Entscheidungen zur Abgrenzung und Klassifizierung von Medizinprodukten sowie für die
Genehmigung klinischer Prüfungen und Leistungsbewertungsprüfungen. Zudem ist es die
Oberbehörde des deutschen Vigilanzsystems, bei der u. a. die unsachgemäße Kennzeichnungoder Gebrauchsanweisung eines Medizinproduktes sowie auftretende Risiken (z.B. Nebenwirkungen) gemeldet und erfasst werden.
Das Paul-Ehrlich-Institut (PEI) ist vornehmlich verantwortlich für die Bewertung dertechnischen und medizinischen Anforderungen und der Sicherheit von In-vitro-Diagnostika,
die für die Prüfung der Unbedenklichkeit von Blut- oder Gewebespenden bestimmt sind oder
Infektionskrankheiten betreffen. Zudem werden gemeldete Vorkommnisse wie Funktionsstörungen von im Verantwortungsbereich des PEI liegenden Medizinprodukten vom Institut
erfasst (Vigilanz).
Die Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB) ist zuständig für die Sicherung der Einheitlichkeit des Messwesens in der Heilkunde und hat Medizinprodukte mit Messfunktion
gutachterlich zu bewerten sowie Referenzmessverfahren, Normalmessgeräte und Prüfhilfsmittel zu entwickeln und auf Antrag zu prüfen.
Darüber hinaus ist das Deutsche Institut für Medizinische Dokumentation und Information(DIMDI) gem. § 33 MPG verantwortlich für die Errichtung eines Online-Erfassungssystems zur
Aufnahme und Bearbeitung der gesetzlich erforderlichen Anzeigen von Medizinprodukten, Invitro-Diagnostika und klinischen Prüfungen. Dieses Online-System soll die Verarbeitung und

114
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Nutzung von Informationen über die im Verkehr befindlichen Medizinprodukte durch die
beteiligten Behörden ermöglichen (§ 33 MPG).
Klassifizierung von eHealth-Produkten als Medizinprodukte
Seit der Novellierung der Richtlinie Medical Devices Directive (MDD) 93/42/EWG in Form der
MDD 2007/47/EG wird eine Software selbst, folglich auch eine App, als Medizinprodukt
klassifiziert, wenn der Software vom Hersteller eine medizinische Zweckbestimmung
zugewiesen wird. Ob die Zweckbestimmung eine medizinische ist, definiert § 3 Abs. 1 Nr. 1 MPG:
„Medizinprodukte sind alle einzeln oder miteinander verbunden verwendeten Instrumente […],
Software […], die vom Hersteller zur Anwendung für Menschen mittels ihrer Funktionen zum
Zwecke der Erkennung, Verhütung, Überwachung, Behandlung oder Linderung von Krankheiten, […] Kompensierung von Verletzungen oder Behinderungen, der Untersuchung, derErsetzung oder der Veränderung des anatomischen Aufbaus oder eines physiologischen
Vorgangs oder der Empfängnisregelung zu dienen bestimmt sind.“Praxisrelevante Handlungsempfehlungen gibt diesbezüglich u. a. der MEDDEV-2.1/6-Leitfaden
der Medical Device Expert Group 68 der EU-Kommission vor. Der Leitfaden beinhaltet Abgrenzungskriterien zur Qualifizierung einer Software als Medizinprodukt inkl. praktischer Beispiele(Europäische Kommission, 2012). Danach sind die zwei wesentlichen Kriterien zur Klassifizierung einer Software als Medizinprodukt (1) die Verarbeitung oder Veränderung von Daten
zur Ableitung neuer Ergebnisse und Informationen (Empfehlung, Hinweis, Vorschlag, Alarm)sowie (2) der patientenindividuelle Einsatz. Der Leitfaden ist jedoch als Empfehlung zu
betrachten und hat keinerlei rechtsverbindlichen Charakter.
Für den Fall, dass eine eHealth-Anwendung diagnostische oder therapeutische Zwecke verfolgt,
ist vor dem Inverkehrbringen die Einhaltung regulatorischer Anforderungen zwingend erforderlich. Nach § 6 MPG dürfen Medizinprodukte bis auf wenige spezielle Ausnahmen (z.B.
Sonderanfertigungen) nur mit einem CE-Kennzeichen in Verkehr gebracht werden. Für die
Zuteilung eines CE-Kennzeichens muss ein sog. Konformitätsbewertungsverfahren vollzogen
werden, das sich nach der Risikoklasse richtet. Hierfür muss ein Produkt zunächst gem. den
Klassifizierungsregeln des Anhangs IX der Richtlinie 93/42/EWG einer Risikoklasse
zugeordnet werden (siehe Abbildung 23). Dabei richtet sich die Anwendung der Klassifizierungsregeln v. a. nach der Zweckbestimmung des Produkts.

Die Medical Device Expert Group setzt sich zusammen aus Vertretern der EU-Kommission, Aufsichtsbehörden der
Mitgliedstaaten, Herstellern und namhaften EU-Organisationen (u. a. Eucomed, CEN).

68

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115

Medizinprodukte werden im Unterschied zu Arzneimitteln
nicht zugelassen, sondern von einer sogenannten
Benannten Stelle (Beispiel TÜV) zertifiziert
Sehr hohes
RisikoHohes Risiko

Mittleres Risiko

Geringes Risiko

III

IIb

IIa

Hüftprothesen, Brustimplantate,
Herzkatheter, Arzneistoffe abgebende Stents

Intraokularlinsen, Kondome,
Röntgengeräte, Infusionspumpen

Zahnfüllungen, Röntgenfilme,
Hörgeräte, Ultraschallgeräte

I steril,
I mit Messfunktion

Lesebrillen, Rollstühle,Mullbinden, Fieberthermometer

Abbildung 23: Einteilung von Medizinprodukten nach Risikoklassen, die eine Zertifizierung durch eine benannte Stelle
erfordernQuelle: BMG

Bei Produkten der Klasse I, die nicht steril sind und keine Messfunktion besitzen, muss derHersteller eigenverantwortlich das Konformitätsbewertungsverfahren vornehmen sowie fürjedes Produkt eine technische Dokumentation erstellen und für die behördliche Überprüfung
bereithalten (MEDCERT, 2015). Bei Produkten der Klasse I steril, I mit Messfunktion, IIa, IIb
und III hingegen muss die Konformitätsbewertung durch eine unabhängige Prüf- und
Zertifizierungsstelle (Benannte Stelle) zusätzlich zur Bewertung durch den Hersteller
durchgeführt werden. Nachdem die Konformität geklärt ist, darf das Produkt mit der
CE-Kennzeichnung versehen werden, wodurch es Verkehrsfähigkeit für den gesamten
Europäischen Wirtschaftsraum erlangt.
Bei der Klassifizierung von Medizinprodukten im Sinne des § 3 MPG kommt gem. § 1 Abs.1
Nr. 1a HWG das Gesetz über die Werbung auf dem Gebiete des Heilwesens (HWG) zur
Anwendung. Hieraus ergeben sich wettbewerbsrechtliche Einschränkungen beim Marketing
und Vertrieb der Produkte, z.B. die Notwendigkeit von Pflichtangaben oder das Verbot
irreführender Werbemaßnahmen.

116
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Haftung bei eHealth-Produkten und Patientenrechtegesetz
Haftung
Grundsätzlich gelten für eHealth-Anwendungen die allgemeinen haftungsrechtlichen
Regelungen des Zivilrechts, in dessen Rahmen das Bürgerliche Gesetzbuch (Schadensersatzpflicht nach § 823 BGB) und das Produkthaftungsgesetz (ProdHaftG) einschlägige Normensind. Hiernach kann ein Hersteller z.B. wegen entstandener Schäden aufgrund vonKonstruktions- und Fabrikationsfehlern zur Haftung herangezogen werden. Beispielsweise
könnten fehlerhafte Algorithmen bei der Berechnung von Medikamentendosierungen zu Überoder Unterdosierung mit gesundheitsschädigenden Folgen für den Patienten führen (Pramann& Albrecht, 2013). Im Rahmen eines Behandlungsverhältnisses, in dessen Zusammenhang z.B.
eine App zum Einsatz kommt, wird ein Patient im Haftungsfall versuchen, seinen Vertragspartner in Anspruch zu nehmen. Bei der Behandlung im Krankenhaus ist dies der Krankenhausträger, im niedergelassenen Bereich ist es der selbstständig tätige Praxisarzt (Deutsch &Spickhoff, 2008). Dabei erfüllt der angestellte Arzt im Krankenhaus oder in der Praxis rechtlich
die Verpflichtungen des eigentlichen Vertragspartners, weshalb dieser hierfür auch die
entsprechende haftungsrechtliche Verantwortung übernimmt (Genzel & Degener-Hencke,2010). Möchte der selbstständige Praxisarzt oder Krankenhausträger die Ansprüche gegenüber
dem Hersteller geltend machen, so ist auf die medizinische Zweckbestimmung der App zu
achten. In diesem Zusammenhang ist darauf hinzuweisen, dass die wenigsten dieser
Gesundheits-Apps vom Anbieter mit einer medizinischen Zweckbestimmung vertrieben
werden, i. d. R. sichern sich die Anbieter mit einem Haftungsausschluss ab, z.B. durch Hinweise
wie „For entertainment purposes only“. Nutzen Praxisärzte oder Krankenhausmitarbeitersolche Apps, so kann der App-Hersteller im Schadensfall nicht haftbar gemacht werden. In
diesem Fall treffen die Haftungsrisiken dann den selbstständigen Praxisarzt bzw. den Krankenhausträger (JuKiP, 2014).
Patientenrechtegesetz
Mit dem im Jahr 2013 in Kraft getretenen Gesetz zur Verbesserung der Rechte vonPatientinnen und Patienten (Patientenrechtegesetz) wurden die Rechte und Pflichten
der Patienten im Behandlungsverhältnis erstmals zusammenfassend geregelt und der Behandlungsvertrag im Bürgerlichen Gesetzbuch ausdrücklich verankert. In § 630a BGB werden
zunächst die vertragstypischen Pflichten für Arzt und Patient geregelt. Während der Arzt die
Behandlung erbringt, muss der Patient die Vergütung gewährleisten, soweit nicht ein Dritter (i.
d. R. die Krankenkasse) zur Zahlung verpflichtet ist. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der
Ausgestaltung der Informations- und Aufklärungspflichten. Gem. § 630c BGB ist der Behandelnde künftig verpflichtet, den Patienten zu Beginn der Behandlung verständlich undumfassend über Behandlungen und Diagnosen zu informieren. Zur Aufklärung über Behandlungsrisiken ist ein persönliches Gespräch notwendig – eine schriftliche Aufklärung ist nicht
ausreichend (§ 630e BGB). Hinsichtlich der Behandlungsdokumentation ist der Behandelnde
verpflichtet, eine Patientenakte in Papierform oder elektronisch zu führen (§ 630f BGB). Dabei
muss der Behandelnde in der Patientenakte sowohl die für die derzeitige und künftige
Behandlung wesentlichen Maßnahmen und deren Ergebnisse aufzeichnen (u. a. Anamnese,
Diagnosen, Therapien und ihre Wirkungen) als auch Arztbriefe aufnehmen. In Bezug auf diese
Akte erhalten Patienten gem. § 630g BGB ein Recht auf vollständige Einsichtnahme, soweit
dieser Einsichtnahme nicht erhebliche therapeutische Gründe oder sonstige erhebliche Rechte

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117Dritter 69 entgegenstehen (§ 630g Abs. 1 BGB). Zudem kann der Patient elektronische
Abschriften der Patientenakte verlangen, muss jedoch die entstehenden Kosten selbst aufbringen (§ 630 Abs. 2 BDSG).
Schlussfolgerung
Die bisherigen Initiativen der Gesetzgebung in Bezug auf die zunehmende Digitalisierung
beschränken sich hauptsächlich auf die Schaffung technologischer Grundlagen. So wird im
EHealth-Gesetz der Bundesregierung vor allem die Einführung der Telematikinfrastruktur als
maßgebliche Infrastruktur im deutschen Gesundheitswesen sowie die Herstellung vonInteroperabilität (v. a. mittels Einführung des Interoperabilitätsverzeichnisses) adressiert.
Darüber hinaus bezieht sich lediglich das Fernbehandlungsverbot explizit auf eHealth bzw.
telemedizinische Anwendungen, indem es die ausschließliche Behandlung über Print- oder
Kommunikationsmedien verbietet. Da dieses Verbot lediglich die ausschließliche Fernbehandlung betrifft, ist eine telemedizinische Behandlung zumindest in Kombination mit
klassischen Formen der Leistungserbringung möglich. Möglicherweise sinnvolle
Dienstleistungsangebote, bei denen bspw. einfache Beratungsleistungen in Bezug auf die
Einnahme von Arzneimitteln zur Vermeidung von Doppelmedikationen oder Unverträglichkeiten rein telemedizinisch durchgeführt werden, operieren zumindest in Deutschland noch ineiner juristischen Grau- bzw. Verbotszone.
Darüber hinaus erstreckt sich der rechtliche Rahmen auf bereits bestehende und nicht eHealthspezifische gesetzliche Regelungen. Um Missbrauch – insb. personenbezogener – Daten undschädliche Eingriffe in eHealth-Anwendungen zu verhindern, existieren umfangreiche – meist
unspezifische – Regelungen zum Datenschutz sowie zur IT- und Datensicherheit. Die
sachverhaltsbezogene Interpretation der jeweiligen Datenschutznormen als Aufgabe der Datenschutzbeauftragten und die Verteilung der Verantwortlichkeiten zwischen Bundes-, Länderund Organisationsebene erschweren eine einheitliche Anwendung. Zudem erfordert die
zunehmende Verknüpfung von Daten im Zuge von Big Data neue Prozesse, um Anonymisierung
und Pseudonymisierung personenbezogener Daten gewährleisten zu können. Betreiber
kritischer Infrastrukturen, d. h. von für das Gemeinwesen zentralen Einrichtungen (z.B.
Krankenhäuser), unterliegen ab Inkrafttreten der branchenspezifischen Regelungen des ITSicherheitsgesetzes besonderen Anforderungen in Bezug auf IT-Sicherheit und Dokumentations- sowie Berichtspflichten.
Entscheidend für das Inverkehrbringen und die Inbetriebnahme von Medizinprodukten ist die
Risikoklassifizierung, die vor allem Einfluss auf das Konformitätsbewertungsverfahren hat. FüreHealth-Anwendungen, insb. Stand-Alone-Softwarelösungen, ist eine weitere Differenzierungin Bezug auf die Klassifizierung als Medizinprodukt sowie die Risikoeinstufung zukünftig
notwendig.

3.3.5 Potentielle Verhaltensänderungen primärer Anwendergruppen
Für die flächendeckende Einführung von eHealth- und Big Data-Anwendungen ist das
Verhalten der jeweiligen Akteursgruppen und Einzelakteure des Gesundheitswesens in Bezug
auf den Einsatz neuer Technologien von hoher Relevanz. Das Hauptaugenmerk liegt im
Folgenden auf der Betrachtung der primären Anwendergruppen, d. h. der Akteursgruppen bzw.
ihrer Einzelakteure, die neue technologische Anwendungen signifikant beeinflussen (z.B.
Entscheider, Anwender) oder von diesen beeinflusst werden (z.B. behandelte Patienten). Die

69

Zum Beispiel im Fall von minderjährigen Patienten oder bei der Behandlung psychischer Krankheiten (Kuß, 2015).

118
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Analyse umfasst dabei die Untersuchung des Verhaltens, d. h. die Adoption 70 und Akzeptanz
neuer technologischer Anwendungen. Da sich eine große Anzahl von eHealth- und Big DataAnwendungen in einem frühen Entwicklungsstadium befindet, wird im Rahmen dieser Studie
zunächst die für eine Implementierung grundlegende Adoption, d. h. die Einstellungsbildung,
betrachtet.
Die im Folgenden dargestellte dreistufige Systematisierung ermöglicht ein besseres Verständnis
des Handelns der relevanten Akteure im Gesundheitswesen (siehe Abbildung 23). Die
Beobachtung bisheriger Initiativen zur Einführung von eHealth- oder Big Data-Anwendungenmacht deutlich, dass häufig unterschiedliche Interessen innerhalb und zwischen Akteursgruppen bestehen. Diese divergierenden Ziele können eine Einführung bzw. Umsetzung
verzögern oder verhindern. Daher sollten die Interessen relevanter Akteursgruppen undEinzelakteure frühzeitig identifiziert werden, um spezifische Handlungsempfehlungen zu
entwickeln.
Zielasymmetrien

Stufe 1

Zwischen
Akteursgruppen

 Die einzelnen Akteursgruppen haben kongruente, komplementäre oder
divergierende Ziele zueinander (Leistungserbringer, Kostenträger,Patienten/Verbraucher etc.)

Stufe 2

InnerhalbvonAkteursgruppen

 Die Akteursgruppen unterteilen sich in die Makro- (Entscheidungs-)ebene,
Mikro- (Organisations-)Ebene und individuelle Ebene (Ärzte, Patienten etc.)
 Zielasymmetrien treten insb. zwischen Entscheidungsebene undEndanwendern (Mikroebene und individuelle Ebene) auf

Stufe 3

ZwischenEinzelakteuren

 Die einzelnen Ebenen sind wiederum nicht homogen, sondern setzen sichaus heterogenen Einzelakteuren zusammen (in Abhängigkeit vonindividuellen Erwartungen, soziodemographischen Daten etc.)

Abbildung 24: Dreistufige Systematisierung von Zielasymmetrien bei der Einführung von eHealth- und Big DataAnwendungen
Quelle: Strategy& Analyse(Stufe 1) Akteursgruppen des Gesundheitswesens sind selten homogen. Um das Verhalten derjeweiligen Akteursgruppen und deren Einfluss auf das Gesundheitswesen zu analysieren,
werden zunächst die mitunter erheblich divergierenden Ziele der Akteursgruppen beleuchtet(u. a. Ziele der Kostenträger, Leistungserbringer und Patienten).
(Stufe 2) In einem nächsten Schritt werden die Betrachtungsebenen verfeinert und etwaige
Interessenkonflikte innerhalb der einzelnen Akteursgruppen (u. a. Verbände, Krankenhäuser
und niedergelassene Ärzte) beschrieben.
(Stufe 3) Auf der höchsten Granularitätsebene werden die asymmetrischen Ziele der Einzelakteure (u. a. Patienten oder Ärzte) thematisiert. Dadurch wird aufgezeigt, dass z.B. selbst

Unter Adoption wird der Prozess verstanden, welcher „der Übernahmeentscheidung (oder Kaufentscheidung) vorangestellt ist“,kurz die Einstellungsbildung. Akzeptanz beschreibt den der „Übernahmeentscheidung nachgelagerten Entscheidungsprozess mit
Blick auf die langfristige Nutzung der Technologie“ (Wewer, Dockweiler, Beckers, & Hornberg, 2012).

70

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119Patienten oder Leistungserbringer für sich genommen keine homogenen Einzelakteure
darstellen.
Das aus der Analyse der drei Stufen entstehende Bild unterstreicht die Komplexität des Gesundheitswesens sowie die damit verbundenen Herausforderungen der Einführung von eHealthund Big Data-Anwendungen.
(1) Asymmetrische Ziele zwischen Akteursgruppen
Zahlreiche Entscheidungen innerhalb des Gesundheitswesens erfordern die Zusammenarbeit
von Akteursgruppen (u. a. im Rahmen der Selbstverwaltung). Diese verfolgen spezifischeInteressen, die kongruent, komplementär oder divergierend zueinander stehen können. Die
Ziele der einzelnen Akteursgruppen werden im Folgenden exemplarisch dargestellt (siehe
Abbildung 25). 71
 (Mehr) Freiheiten bei medizinischer
Versorgung sowie Beibehaltung bewährter
Methoden ohne Kostenbeschränkungen Erhöhung der Versorgungsqualität
 Verbesserung der eigenen Wirtschaftlichkeit
 Anwendung telemedizinischer Leistungen nur
ohne finanzielle Nachteile

 Optimierung von Versorgungskosten,bspw. durch Erhöhung der Transparenzüber Behandlungskosten
 Evidenzbasierte Kosten-NutzenAnalyse zur Entscheidungsunterstützung über neue Methoden /Leistungen Aufbau eines umfassenden Datenpools zur Entscheidungsunterstützung(z.B. Individualisierung desLeistungskatalogs)

Leistungserbringer

Exemplarische
Ziele der
Akteursgruppen

Kostenträger

 Senkung der volkswirtschaftlichen Kosten
des Gesundheitswesens Gewährleistung von Schutzzielen gegenüber
Bürgern (z.B. Datenschutz)
 Interessenausgleich der Akteursgruppen desGesundheitswesens (Selbstverwaltung) Schaffung von Investitionsanreizen Sicherstellung einer hohen med. Versorgung

Patienten/
Verbraucher

Staat

ForschungPrivatwirtschaft Der „aufgeklärte Patient“
 Selbstbestimmung bzgl.
Behandlungsformen
 Nutzwertorientierung in Bezug auf
innovative Behandlungsformen Hohe Anforderungen an Datenschutz
und -sicherheit Zeit- und ortsflexible Diagnose undTherapie Minimierung persönlicher Kosten
 Generierung von neuen
wissenschaftlichen Erkenntnissen mit
für Forschungszwecke vereinfachten
Datenschutzregelungen Zugriff auf möglichst viele (Roh-)Datenquellen Verbesserung der
Versorgungsqualität durch
evidenzbasierte Forschung Forschungseffizienz und Validität Maximierung der Wirtschaftlichkeit (v.a.
durch Absatzsteigerung) Durchsetzung von einheitlichen
Standards zur Sicherstellung vonInteroperabilität
 Erschließung neuer Märkte
 Innovationsführerschaft

Abbildung 25: Asymmetrische Akteursgruppenziele
Quelle: Strategy& Analyse in Anlehnung an Klöcker, Bernnat, Veit (2015)

Die Einführung von eHealth- und Big Data-Anwendungen erfordert die Einbeziehung
entscheidungsrelevanter sowie betroffener Akteursgruppen. Frühzeitig werden dadurch
Zielasymmetrien identifiziert, die als Basis für die weitere Abstimmung dienen. Dieser
konsensuale Prozess schafft die Möglichkeit einer frühzeitigen Adoption neuer Technologien
durch die Akteursgruppen. So können bspw. Datenschutzrichtlinien, die nur vom Staat, von den
Organisationen der Leistungserbringer und den Kostenträgern erarbeitet werden, dieAnwendungsergonomie für Patienten oder die Nutzbarkeit für die medizinische Forschung71
Der Anspruch der Darstellung ist illustrativer Natur und soll der exemplarischen Veranschaulichung divergierender Interessen
dienen. Es werden weder Vollständigkeit der ausgewiesenen Ziele angestrebt, sodass u.a. etwaige kongruente oderkomplementäre Ziele unberücksichtigt bleiben, noch unterschiedliche Ziele innerhalb einzelner Akteursgruppen thematisiert.

120
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einschränken. Ein Blick auf bisherige Einführungen von eHealth-Anwendungen macht jedoch
deutlich, dass dieser konsensuale Prozess nicht regelmäßig praktiziert wird. Etwaige Komplikationen, die aufgrund mangelnder Adoption seitens der Endanwender auftreten, werden invielen Fällen erst während oder sogar nach der Pilotierung identifiziert. Zu diesem Zeitpunkt
sind i. d. R. bereits finanzielle Investitionen getätigt worden. Ein Nachjustieren der Anwendungen auf die relevanten Akteursgruppen stellt zusätzlich zu den bisherigen Investitionen
einen erheblichen zeitlichen wie finanziellen Aufwand dar. Eine frühzeitige Einbindung aller
beteiligten Akteure von eHealth- und Big Data-Anwendungen ist dabei unerlässlich.
(2) Asymmetrische Ziele von Einzelakteuren innerhalb von Akteursgruppen
Eine weitere Differenzierung der Akteursgruppen wird notwendig, sobald die unterschiedlichen
Ziele innerhalb einzelner Akteursgruppen analysiert werden (2. Stufe der Analyse). Hierfür wird
in Anlehnung an Klöcker, Bernnat und Veit (2015) zwischen den folgenden drei Ebenen
unterschieden (siehe Abbildung 26):



Makro-Ebene (Entscheidungsebene), umfasst entscheidungsrelevante Organisationen im Gesundheitswesen (z.B. Verbände, Interessensvertretungen, Gremien);
Mikro-Ebene (Organisationsebene), schließt im Gesundheitswesen handelnde oderdurch eHealth- oder Big Data-Anwendungen beeinflusste Organisationen ein (u. a.
Krankenhäuser, Krankenkassen, Unternehmen, Universitäten);
individuelle Ebene, beschreibt sämtliche Individuen innerhalb des Gesundheitswesens(z.B. Patienten, Ärzte, Forscher).

Diese Differenzierung ermöglicht die Beschreibung divergierender Ziele innerhalb von Akteursgruppen. Da die Einführung von eHealth- und Big Data-Anwendungen zur Verbesserung der
Versorgungsqualität oder zur Senkung der Gesundheitskosten häufig abhängig von derAdoption neuer Technologien auf sämtlichen Ebenen innerhalb der Akteursgruppen ist, kanndiese Betrachtungsdimension ein tieferes Verständnis der divergierenden Handlungenermöglichen. Die Untergliederung der folgenden Abbildung erfolgt auf Basis der sechs
relevanten Akteursgruppen, kann jedoch in Abhängigkeit von der Analyse-Ebene verfeinert
werden. So unterteilen sich bspw. die Leistungserbringer noch einmal in den ambulanten undden stationären Sektor oder die Kostenträger in gesetzliche Krankenkassen und private
Krankenversicherungen, die wiederum partikulare Ziele verfolgen.

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121

Forschung• Regierungs-,
Verwaltungsangestellte• Individuelle
Datenschutzbeauftragte• Forscher• Universitätsärzte

• Universitäten• Universitätskliniken• Institute• Regionale Verwaltungsbehörden/ Ämter

• Verbände

Patienten• Patienten/
Bürger• Verbände
und Kontrollinstitutionen• N.a.

• Pharmaunternehmen• Medizintechnikhersteller(HW/SW)• IT-Unternehmen(HW/SW)

Privatwirtschaft

Makro-Ebene (Entscheidungsebene)• BMG• BSI, BMWi, BMJV
• Int. Organisationen

MultiEbenenModell• Industrieverbände• Eigentümer vonmedtechn. Anbietern• Andere Stakeholders
inkl. Angestellte

Staat• (Dach-)Verbände derLeistungserbringer• Kranken• Individuelle
häuser(Zahn-)Ärzte
• (Zahn-)• Apotheker
Arztpraxen• Individuelle• Apotheken
Erbringer von• Erbringer
Heil- undweiterer Heil-/ HilfsmittelHilfsmittelleistungenleistungen

Leistungserbringer• (Dach)Verbände
der Kassen/
Versicherungen• Gesetzliche und private
Versicherungsgesellschaften• Weitere Kostenträger• Versicherte• Angestellte

Mikro-Ebene (Organisationsebene)

Kostenträger

Individuelle Ebene

Abbildung 26: Multi-Ebenen-Akteursstruktur
Quelle: in Anlehnung an Klöcker, Bernnat, Veit (2015)

Bei der Einführung neuer Technologien besteht das Risiko, dass diese von entscheidungsrelevanten Akteuren der Makro-Ebene bestimmt (sog. Push-Strategie) und gleichzeitig individuelle Akteure als eigentliche Nutzer unzureichend einbezogen werden. Dabei ist die individuelle Ebene häufig essentiell für Erfolg oder Misserfolg einer neuen Anwendung.
Grundlegend geht es um die situationsabhängige Entscheidung zwischen zweier unterschiedlichen Implementierungsstrategien (Klöcker, Bernnat, & Veit, 2015):•

Die Push-Strategie beschreibt die seitens der Selbstverwaltung oder öffentlicher
Regulierungsbehörden koordinierte und vorangetriebene Einführung von Anwendungen(z.B. durch Definition von Verantwortlichkeiten und Setzen von Meilensteinen). Endnutzer,
selbst wenn in die Entscheidungsprozesse einbezogen, spielen in der Push-Strategie eineuntergeordnete Rolle.

•

Dagegen wird in der Pull-Strategie die Nachfrage nach neuen Technologien durch die
jeweiligen (nutzenden) Akteure der Mikro- oder individuellen Ebene gesteuert. In dieser
Strategie werden die Endnutzer in die Entwicklung und Einführung neuer Anwendungeneinbezogen, was speziell die Adoption neuer Technologien und damit ggf. die Erfolgswahrscheinlichkeit der Einführung erhöht. Dies kann gewährleistet werden, indem z.B.
beobachtet wird, welche Schnittstellen und Standards von Krankenhäusern und Ärzten
favorisiert werden. Darauf aufbauend werden Rahmen durch entscheidungsrelevanteGremien geschaffen, die diese bewährten Prozesse verpflichtend durchsetzen.

Eine situative Kombination aus beiden Strategien zur gleichzeitigen Erhöhung der Adoption
durch Pull-Maßnahmen sowie Vereinheitlichung und stringenten Durchsetzung mittels PushMaßnahmen stellt hierbei eine mögliche Alternative dar. So kann bspw. auch effektiv auf
potentielle externe Effekte (sog. Spillover-Effekte) aus anderen Bereichen reagiert werden.

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Exemplarisch lässt sich die Herausforderung der maßgeblichen Strategieentscheidung anhand
der Leistungserbringer beschreiben. Ärzte verfügen häufig über elektives Wissen in Bezug auf
Diagnose und Therapie, das über viele Berufsjahre hinweg erworben wurde. Mögliche Veränderungen werden u. a. hinsichtlich des erwarteten Nutzens (prozessual, in der Behandlung vonPatienten, bei der Vergütung etc.) und Kosten im Vergleich mit bisherigen Verfahren bewertet.
Dieses Verhalten ist in die Entscheidungsfindung bezüglich der Einführung neuer Technologien
seitens der Ärzteverbände einzubeziehen. Bspw. kann der Zusatznutzen einer neuen Anwendung explizit in Zusammenarbeit mit dem einzelnen Arzt herausgearbeitet und der zusätzliche
Aufwand (z.B. durch einen finanziellen Ausgleich mittels Abrechnungsmöglichkeiten) im Dialog
minimiert werden. Dadurch erhöht sich die Adoption und verringert sich das Risiko einer
verzögerten Einführung.
(3) Asymmetrische Ziele innerhalb einzelner Ebenen der Multi-Ebenen-Struktur
Für das grundlegende Verständnis des Verhaltens primärer Anwendergruppen ist es essentiell,
die Einzelakteure innerhalb der Multi-Ebenen-Struktur zu untersuchen (Patienten, Ärzte,
Forscher etc.). Auch diese sind in ihrem Verhalten nicht homogen, sondern unterscheiden sichbspw. auf individueller Ebene in ihrer Einstellung gegenüber technologischen Entwicklungen,basierend auf ihrer subjektiven Wahrnehmung von erwarteter Leistung und erwartetem
Aufwand sowie soziodemographischen Faktoren (z.B. Alter, Geschlecht). Divergierende Ziele
sind auf jeder Ebene der Multi-Ebenen-Struktur zu beobachten. So werden bspw. innerhalb der
Makro-Ebene der Leistungserbringer zwischen Verbänden des ambulanten (z.B. KBV, KBZV,HÄVG) und stationären (z.B. DKG) Sektors oder innerhalb der Mikro-Ebene der Kostenträger
zwischen gesetzlichen und privaten bzw. zwischen großen und kleinen KrankenversicherungenZielasymmetrien deutlich. Im Folgenden wird am Beispiel der Patienten eine exemplarische
Analyse der Adoption neuer eHealth- und Big Data-Anwendungen auf individueller Ebene
durchgeführt.
Patienten spielen als Endanwender vieler medizinischer Anwendungen die zentrale Rolle im
Gesundheitswesen. Der Patient wird u. a. dank mobiler Anwendungen zunehmend selbstbestimmter und fragt neue Versorgungsangebote auch außerhalb des etablierten Ersten
Gesundheitsmarktes nach. Insbesondere die steigende Relevanz des Zweiten Gesundheitsmarktes sowie die verstärkte direkte Kommunikation zwischen Kostenträgern und Patienten
erfordern ein grundlegendes Verständnis des Adoptionsverhaltens der Patienten in Bezug auf
neue Technologien. Entscheidend ist, dass diese keineswegs eine homogene Gruppe bilden.
Vielmehr setzen sie sich aus einer Vielzahl von Menschen mit unterschiedlichen soziodemographischen Hintergründen zusammen und zeigen in der Konsequenz individuell
divergierende Adoptionsmuster bezüglich eHealth- oder Big Data-Anwendungen.

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123Abbildung 27: Einflussfaktoren für Adoption auf individueller Ebene
Quelle: Dockweiler et al. (2015)

Wissenschaftliche Studien 72 machen deutlich, dass die Adoption durch Patienten in derGesundheitsversorgung stark nutzwertorientiert ist. Die subjektive Adoption von neuen
Anwendungen durch einen einzelnen Patienten ist dabei maßgeblich von zwei Faktoren
abhängig(Abbildung 27):
Leistungserwartung: charakterisiert die Erwartung in Bezug auf den Zusatznutzen einer
neuen Anwendung, wobei besonders der Aspekt der wahrgenommen Qualitätssteigerung inder Versorgung hervorgehoben wird. Diese ist Grundlage für den Aufbau von Vertrauen in
Technologie und/oder das jeweilige Fachpersonal. Ein entscheidender Faktor für den
Aufbau von Vertrauen in neue Anwendungen ist die vom Patienten subjektiv wahrgenommene Motivation der Anbieter oder Entwickler. Privatwirtschaftlich entwickelten
Anwendungen werden meist andere Ziele unterstellt als Projekten, die bspw. durch
Forschung oder Leistungserbringer angestoßen werden (Rentabilität vs. Erhöhung der
Versorgungsqualität). 73 Ein weiteres elementares Kriterium bei der Adoption telemedizinischer Leistungen ist das individuell wahrgenommeine Leid und die daraus resultierende subjektive Einschränkung der Lebensqualität eines Patienten. Diese individuelle
Wahrnehmung kann demnach katalysierend wirken und dadurch zu einer höheren
Adoption telemedizinischer Leistungen seitens des Betroffenen führen. Daher gelten Videoübertragungen bspw. als förderlich, da sie im Vergleich zu einem Telefonkontakt einestärkere persönliche Beziehung zum medizinischen Fachpersonal ermöglichen. Hohe
Relevanz für den Vertrauensaufbau haben die Erwartungen hinsichtlich der individuell
eingeschätzten fachlichen Qualifikationen des medizinischen Fachpersonals, wie die•

72

Wewer, Dockweiler, Beckers, & Hornberg, 2012; Dockweiler et. al., 2015.

73
Internet- und Softwarefirmen werden bspw. als größte Bedrohung für die Privatsphäre angesehen, noch vor Geheimdiensten(Fraunhofer SIT, 2015).

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technologische Zuverlässigkeit. Des Weiteren fließt die unmittelbare Erreichbarkeit desmedizinischen Fachpersonals, wie die wahrgenommene Zeitersparnis durch Telemedizin,in die Erwartungshaltung ein. Insbesondere für chronisch Kranke oder Pflegepatienten
spielt zudem die Vereinfachung von Langzeitkontrollen eine hervorgehobene Rolle.
•

Aufwandserwartung: beschreibt die Erwartung hinsichtlich der Mehrbelastung durch
neue Anwendungen. Diese subjektive Wahrnehmung korreliert stark mit der individuellen
Technikaffinität der jeweiligen Patienten. Je geringer die Vorbildung und die Routine im
Umgang mit technischen Hilfsmitteln, desto höher der erwartete Aufwand. Zentral ist
zudem das Kriterium der erwarteten Nutzerfreundlichkeit der Anwendung (Usability), um
neben der persönlichen Erfahrung im Umgang mit Technik den erwarteten Aufwand
bewerten zu können. Positiv auf die Aufwandserwartung wirkt sich eine Erprobung im
Vorfeld oder die Unterstützung durch Hilfssysteme aus, wie u. a. eine Einweisung durch
medizinisches Fachpersonal, Beratung durch Technikhersteller oder Unterstützung durch
das soziale Umfeld. Weitere wichtige Kriterien bei der individuellen Bewertung despotentiellen Aufwands sind die Frage der Kostenübernahme/-erstattung oder der sozialen
Legitimation (hauptsächlich durch die Familie).

Die Bewertung der potentiellen Leistungen und Aufwände ist dabei stark von soziodemographischen Faktoren abhängig. Diesbezüglich sind zwei gegenläufige Trends zu beobachten:
Die noch immer eingeschränkte IKT-Nutzung älterer Menschen und die daraus resultierenden
geringen (positiven) Erfahrungswerte in Bezug auf digitale Anwendungen führen zu einer
grundlegenden Skepsis bzw. geringen Technikaffinität. Aus diesem Grund werden die
erwarteten Mehrbelastungen häufig als sehr hoch eingeschätzt. Dem entgegen erwarten diesePatienten einen hohen Zusatznutzen, da ältere Menschen häufiger an (chronischen) Krankheiten leiden als jüngere (Wewer, Dockweiler, Beckers, & Hornberg, 2012).
Einen weiteren Faktor für bestimmte Adoptionsmuster kann das Geschlecht darstellen, denn
die Bewertung neuer Technologien fällt je nach Geschlecht des Patienten häufig unterschiedlich
aus. Für Frauen sind bspw. Aspekte wie die unterschwellige Angst vor dem Verlust vonPrivatsphäre, Kostenfragen sowie der Grad des persönlichen Kontakts besonders relevant(ebd.).
Weitere Faktoren, die das individuelle Verhalten der Patienten gegenüber neuen technologischen Anwendungen beeinflussen, sind u. a. ihre bisherige (altersunabhängige) Erfahrung
mit Teleanwendungen, ihr kultureller Hintergrund, die Freiwilligkeit der Beteiligung sowie
Datenschutzbedenken. Insbesondere Befürchtungen in Bezug auf mangelnde Datensicherheit
durch die elektronische Übertragung und Archivierung von Daten sind trotz der hervorgehobenen Relevanz der Nutzwertorientierung zu berücksichtigen. Eine zentrale Forderung derPatienten ist die Möglichkeit des Zugriffs auf bzw. der aktiven Steuerung sämtlicher persönlicher medizinischer Daten. Mit einem sog. Opt-in-Verfahren wird dabei die Verwendung dieser
Daten mit Hilfe akteursspezifischer Zugriffsrechte durch den Patienten explizit erlaubt.
Dadurch gewinnen Patienten die Kontrolle über ihre Daten zurück und steuern in Abhängigkeit
von individuellen Präferenzen bewusst, welche Daten für welche Anwendungen zur Verfügung
gestellt werden. Die Befürchtung, dass Daten ungewollt bspw. für kommerzielle Interessen
zweckentfremdet werden, kann durch diesen Prozess reduziert werden. Möglichkeiten zur
Anonymisierung sowie das Vertrauen in den Anbieter (Privatwirtschaft, Forschung etc.) können
den individuellen Adoptionsgrad beeinflussen. Die Dichotomie zwischen Nutzwertorientierung
und individuellem Schutz der Privatsphäre ist vielen bewusst, weshalb eine Modernisierung
bestehender Datenschutzrichtlinien gewünscht wird (Fraunhofer SIT, 2015). Ein Datenmissbrauch sensibler Gesundheitsdaten könnte zu einem nachhaltigen Vertrauensverlust in Bezug
auf eHealth- und Big Data-Anwendungen führen, selbst wenn das Risiko dem Einzelnen im
Moment noch marginal erscheint.

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125

Schlussfolgerung
Die Ausführungen in diesem Kapitel unterstreichen die Relevanz des Adoptionsgrads einzelner
Einzelakteure. Daher ist eine umfassende Betrachtungsweise der relevanten Treiber vonVeränderungen im Gesundheitswesen notwendig – folglich sind neben der entscheidungsrelevanten Makro-Ebene (z.B. Verbände) auch die stärker für die Umsetzung relevanten Mikrobzw. individuellen Ebenen zu adressieren.
Da neue digitale Anwendungen ihr Potential meist erst durch eine große Verbreitung
realisieren, ist die Technologieadoption und -akzeptanz der Endanwender häufig grundlegend
für den Erfolg der Einführung solcher Anwendungen. Patienten lösen sich dabei infolge
steigender eHealth-Anwendungsmöglichkeiten im Rahmen mobiler Technologien (v. a.
Smartphones, Tablets, Wearables) zunehmend aus der bisher meist passiven Rolle eines
Empfängers medizinischer Leistungen. Vielmehr steuern sie selbst mit Hilfe neuer digitaler
Möglichkeiten aktiv ihre Gesundheit und setzen bspw. mit der Verbreitung von Fitnessarmbändern oder Smartwatches potentiell neue Standards für die Aggregation und Auswertungvon Gesundheitsdaten. Neben den Patienten stellen die Leistungserbringer, vornehmlich Ärzte
sowie medizinisches und pflegerisches Fachpersonal, eine weitere relevante Gruppe vonEndanwendern dar. eHealth-Anwendungen, die den Anforderungen der Ärzte bspw. aufgrund
zu hoher zeitlicher oder finanzieller Aufwände nicht entsprechen, besitzen nur eine geringe
Aussicht auf eine erfolgreiche Einführung und einen hohen Verbreitungsgrad.
Diese Veränderungen seitens primärer Anwendergruppen auf Ebene der Patienten, Leistungserbringer oder anderer Einzelakteure gilt es zu beobachten und etwaige Strategien auf das
betreffende Verhalten auszurichten. Diese auf die Einführung einzelner Anwendungen ausgelegten Strategien können auf Basis eines tieferen Verständnisses der akteursspezifischen Fähigkeiten im Umgang mit neuen Technologien (Digital Literacy) von allgemeinen Maßnahmen zur
Verbesserung der Adoption (z.B. Fortbildungen, Öffentlichkeitskampagnen, Förderung vonGamification-Anwendungen) begleitet werden. Diesbezüglich sollten Anwender besser in
Entwicklungs-, Abstimmungs- und Entscheidungsprozesse einbezogen, die Wahrscheinlichkeit
der Adoption nach Anpassung der Anwendung an die jeweiligen Bedürfnisse erhöht und so
Erfolgsaussichten für die Etablierung, d. h. die langfristige Akzeptanz neuer Technologien,
gesteigert werden.

3.3.6 Vorhandene und notwendige Infrastrukturen
Definition von Infrastrukturen im Gesundheitswesen
Aufgrund der breiten Begriffsverwendung 74 sowie des vielfältigen Interpretationsspielraumes
erfolgt zunächst eine definitorische Einordnung des Infrastrukturbegriffs vor dem Hintergrund
des gegenständlichen Studienziels. Im Folgenden wird daher unter „Infrastruktur“ eine Vernetzungsinfrastruktur verstanden. Diese stellt Systembausteine wie Hardware-/Netzwerk-Komponenten und Softwareanwendungen zur Verfügung und ermöglicht dadurch eine sichere
Vernetzung aller relevanten Akteure des Gesundheitswesens bzw. von deren IT-Systemen (imGesundheitswesen u. a. PVS, KIS, AVS). Das heißt, die Infrastruktur ist nicht ausschließlich
technologische Grundlage für die Kommunikation zwischen IT-Systemen, sondern vielmehr ein

Zum Beispiel immaterielle, materielle und institutionelle Infrastrukturen, soziale und technische Infrastrukturen, IT-Infrastrukturen,
zentrale und dezentrale Infrastrukturen, Netzwerk-Infrastrukturen etc.

74

126Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Infrastruktur-Framework, über das Beteiligte unter Berücksichtigung spezifischer Anforderungen des Gesundheitswesens (Vertraulichkeit/Integrität der Daten, regulatorische
Restriktionen etc.) verschiedene Dienste nutzen können. Diese sind v. a. folgenden Kategorien
zuzuordnen (BMG, 2013):•

Basisdienste wie
Transportdienste•

Security-Dienste wie z.B. Security Token Services, Policy-Dienste•

Repository-Dienste, Datenspeicher-Dienste, die über klassische oder neue Methoden(u. a. Cloud-Lösungen) z.B. Vokabulare, Datendefinitionen, aber auch Daten überTeilnehmer, Materialien, Arzneimittel, Leitlinien infrastrukturweit zur Verfügung stellen•

generische Infrastrukturdienste (z.B. für elektronische Fall- und Patientenakten)•

Business-Dienste (z.B. für die Prozesssteuerung, Master-Patient-Index (MPI), AlertingDienst)

z.B.

Object-Identifier-Dienste(OID),

Protokollierungsdienste,

Entscheidend beim Aufbau einer solchen Infrastruktur ist die sichere Vernetzung der verschiedenen IT-Systeme mit einer zentralen Infrastruktur-Plattform, auf welcher die spezifischen
Anwendungen eingebettet sind. Dezentrale Infrastruktur-Komponenten (Router, Kartenterminals, Authentifizierungskarten, mobile Endgeräte etc.) bilden dabei die Schnittstelle zum
Endanwender (Leistungserbringer, Kostenträger, Patient etc.) als Bestandteil einer übergreifenden Infrastruktur-Plattform. Das zugrunde liegende Übertragungsnetz (z.B. auf Basis vonBreitbandtechnologien wie DSL, Glasfaser, ISDN, LTE) setzt den Rahmen für das Angebot vonAnwendungen auf der Infrastruktur, insbesondere hinsichtlich des spezifischen Bandbreitenbedarfs. Die technologieabhängige Übertragungsrate und Störungsanfälligkeit des Übertragungsnetzes kann entscheidenden Einfluss auf die Funktionsfähigkeit einer konkreten
Anwendung haben (z.B. Bandbreiten-Anforderungen von Teleradiologieanwendungen für dieÜbertragung hochauflösender Bilder).
Der aufgezeigte technische Rahmen soll einen systemübergreifenden Austausch von Informationen im Gesundheitswesen ermöglichen (gematik, 2015). Zurzeit existieren verschiedene
parallele Infrastrukturen, die größtenteils sektor- (z.B. ambulant oder stationär) oder akteursspezifisch (Radiologen, Zahnärzte, Apotheken) und überwiegend ohne Flächendeckung ausgelegt sind. Dieser Zustand erschwert den sektor- und systemübergreifenden Austausch bzw.
die Vernetzung sämtlicher Akteure. Aus diesem Grund wird die „sichere Telematikinfrastruktur“ (Bundesregierung, 2015) als zentrale Infrastruktur im Gesundheits-wesen
entwickelt. 75
Telematikinfrastruktur (TI)/elektronische Gesundheitskarte (eGK)
Die Telematikinfrastruktur ist nach § 291a Absatz 7 SGB V als „interoperable und kompatible
Informations-, Kommunikations- und Sicherheitsinfrastruktur“ definiert und soll hochsichere
und systemübergreifende Kommunikationskanäle zwischen verschiedenen IT-Systemen in(Zahn-)Arztpraxen (PVS), Apotheken (AVS), Krankenhäusern (KIS) und Krankenkassen zum
Austausch von Daten und Informationen gewährleisten. Als Authentifikations-Schlüssel
fungieren bisher ausschließlich kryptische Zertifikate z.B. auf der elektronischen Gesundheitskarte (eGK) und dem elektronischen Heilberufsausweis (eHBA, SMC-B). Mit der Schaffung der
gesetzlichen Grundlagen für die Einführung der elektronischen Gesundheitskarte verfolgt der75

Gem. EHealth-Gesetz, Stand: 27.05.2015.

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

127Gesetzgeber das Ziel, die „Wirtschaftlichkeit, Qualität und Transparenz der Behandlung" (§291a SGB V) zu verbessern. Dabei sollen zu jedem Zeitpunkt die individuelle Datenhoheit, d. h.
das Recht auf informationelle Selbstbestimmung, sowie die ärztliche Schweigepflicht
gewährleistet werden (gematik, 2015) 76.
Die zentralen Akteure der Selbstverwaltung im Gesundheitswesen (Kostenträger und
Leistungserbringer) haben den gesetzlichen Auftrag, die Telematikinfrastruktur aufzubauen (§291a Abs. 7 SGB V). Eigens für diesen Zweck wurde die Gesellschaft für Telematikanwendungender Gesundheitskarte mbH (gematik) gegründet (§ 291b SGB V). Die Gesellschafter setzen sichaus den in § 291a SGB V genannten Akteuren, also Kostenträgern (Krankenkassen und deren
Verbänden) und Leistungserbringern ((Zahn-)Ärzten, Apotheken und Krankenhäusern bzw.
deren Verbänden) zusammen und übernehmen Aufbau und Betrieb der Telematikinfrastruktur.
Auf Basis der gesetzlichen Vorgaben sind bisher die folgenden Anwendungen auf der eGK bzw.
in der Telematikinfrastruktur geplant (gematik, 2015):•

Versichertendatenmanagement (VSDM): elektronische Überprüfung (ggf. Sperrung)und Aktualisierung von Versichertenstammdaten auf der eGK,•

qualifizierte elektronische Signatur (QES): rechtsverbindliche elektronische
Signatur von Dokumenten zur Durchführung von Geschäftsvorfällen (inkl. Möglichkeit derStapelsignatur 77),•

sichere Kommunikation zwischen Leistungserbringern (KOM-LE): Möglichkeit
der vertraulichen und integritätsgeschützten Kommunikation zwischen Leistungserbringern und ihren Institutionen innerhalb der Telematikinfrastruktur, z.B. beim
Austausch elektronischer Arztbriefe,•

Notfalldatenmanagement (NFDM): Speicherung notfallrelevanter medizinischer
Informationen von Versicherten (z.B. Allergien, Unverträglichkeiten, Implantate) auf
freiwilliger Basis, um im Notfall erste Behandlungsmaßnahmen auch ohne Mitwirkung derPatienten patientenindividuell ergreifen zu können,•

Migration von Gesundheitsdatendiensten: Öffnung der Telematikinfrastruktur für
Gesundheitsdienste; als erste Anwendung vorgesehen ist die elektronischen Fallakte (eFA),welche die fallabhängige einrichtungsübergreifende Behandlungsdokumentation
ermöglicht, wenn ein Patient bei mehreren Leistungserbringern behandelt wird,•

Datenmanagement zur Arzneimitteltherapiesicherheit (AMTS): Dokumentation
aller Medikations-, Arzneimittelverordnungs- und Therapievorschlagsdaten auf freiwilliger
Basis, um ggf. Doppelmedikation oder nicht beabsichtigte Wechselwirkungen zu vermeiden.

Das EHealth-Gesetz beinhaltet eine Öffnung der Telematikinfrastruktur für Anwendungen, dieweder die eGK noch eHBA/SMC-B verwenden müssen (Bundesregierung, 2015). Hierdurch
kann perspektivisch z.B. nichtapprobierten Gesundheitsberufen oder privaten Anbietern ein
Zugang ermöglicht werden, um Mehrwertanwendungen 78 in die TI einzubinden. Dadurch soll76

Weitere Information u. a. zu Technologie- oder Datenschutz-Fragen finden sich in der Dokumentation der gematik.

77„Stapelsignatur“ ist die Signatur von mehreren Dokumenten mit nur einer PIN-Eingabe.

Mehrwertanwendungen beschreiben „nicht gesetzlich geregelte (oder zumindest nicht in Bezug auf die Telematikinfrastruktur
geregelte) Anwendungen“. Darunter fallen bspw. Informationskanäle für die Kommunikation und den Datenaustausch (z.B. fürTelemonitoring) zwischen Leistungserbringern in einem Integrierten Versorgungsmodell, die nicht in KOM-LE abgebildet werden,
die elektronische Meldung von meldepflichtigen Erkrankungen oder die elektronische Überweisungs- und Terminverwaltung.
78

128
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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die TI basierend auf den geltenden hohen Sicherheitsanforderungen zukünftig für sämtlicheeHealth-Anwendungen im deutschen Gesundheitswesen zur Referenzinfrastruktur werden.
Weitere Infrastrukturen
Parallel zur Telematikinfrastruktur bestehen aktuell weitere Infrastrukturen, die meist als
Insellösungen sektorspezifisch zwischen Akteuren des Gesundheitswesens sowie entsprechend
den Geltungsbereichen relevanter Sozialgesetzbücher gegliedert sind. Während die TI als
zentrale Infrastruktur für das Gesundheitswesen flächendeckende bzw. sektorenübergreifendeInteroperabilität gewährleisten soll, verfolgen andere Infrastrukturen meist ausschließlich
sektorspezifische Interessen. Die Entwicklung dieser Infrastrukturen ist daher häufig weniger
abstimmungs- und zeitaufwendig. Gleichwohl ist ein solch komplexer akteurs- und sektorenübergreifender Abstimmungsprozess für die Herstellung von flächendeckender Interoperabilität maßgeblich. Daher sollen die Infrastrukturen perspektivisch in die Telematikinfrastruktur integriert werden. Im Folgenden werden beispielhaft derzeit bestehende Infrastrukturen vorgestellt.
Das „Sichere Netz der Kassenärztlichen Vereinigungen“ (SNK) ist eine Initiative zur
Vernetzung der Vertragsärzte und Psychotherapeuten. Ziel des SNK ist eine sichere Kommunikation, Abrechnung und Dokumentation sowie ein intuitiver und direkter Datenaustausch(z.B. Befunde) zwischen den zuvor genannten Leistungserbringern sowie zwischen diesen und
den Rechenzentren der KVen im Sinne einer Vereinfachung der Abläufe im Praxisalltag. Dafürempfiehlt die Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV) den Vertragsärzten und Psychotherapeuten den Hardware-Zugang „KV-SafeNet“. Dieser soll eine datenschutzgerechte
Anbindung der Praxissysteme und somit Informationssicherheit ermöglichen. Der HardwareZugang wird den Anwendern durch zertifizierte kommerzielle Anbieter basierend auf den vonder KBV ausgearbeiteten Rahmenrichtlinien zur Verfügung gestellt (KBV, 2015). Zurzeit sindca. 60.000 Vertragsärzte und Psychotherapeuten an das SNK angebunden und haben dadurch
Zugriff auf die eingebetteten Anwendungen (KBV, 2015). Aktuelle Anwendungen umfassen
Abrechnung, eArztbrief, eNachricht, eDoku, eDMP (elektronisches Disease-ManagementProgramm), Dale-UV (elektronisches Berichts- und Abrechnungssystem für Ärzte mit Unfallversicherungsträgern). Geplant sind zudem weitere Anwendungen, u. a. die Dokumentationzum Hautkrebsscreening (eHKS), zur Koloskopie (eKoloskopieDoku), zur Dialyse (eDialyseDoku) sowie eine Anwendung zum Transfer von Labordaten über die Datenschnittstelle LDT
3.0 (Labor) (KV Telematik, 2015).
Für Verträge außerhalb des Kollektivregimes im Vertragsarztbereich (insbes. Selektivverträge)
haben die Deutsche Hausärztliche Vertragsgemeinschaft (HÄVG) und der
MEDIVERBUND eine eigene Infrastruktur entwickelt. Mittels dieser Lösung können
ambulante medizinische Vertragsleistungen unabhängig von kollektivvertraglichen Regelungen
und Institutionen abgerechnet werden.
Eine weit verbreitete sektorenübergreifende, aber sehr anwendungsspezifische Infrastruktur ist
zudem die Leistungserbringer Online-Suite (LEOS). Über diese Plattform wickeln
Leistungsträger mit Kostenträgern die Hilfsmittelversorgung elektronisch ab und vermindern
so v. a. bei Abrechnungsprozessen Medienbrüche.
Währenddessen haben Zahnärzte aktuell die Möglichkeit über ZOD (Zahnärzte Online
Deutschland) zu kommunizieren. ZOD ist eine Internetplattform, die über Zertifizierung
mittels qualifizierter Signaturkarten (ZOD-Karten) die sichere Kommunikation zwischen
Zahnärzten sowie mit den jeweiligen Kassenzahnärztlichen Vereinigungen ermöglicht. So wird
bspw. eine Möglichkeit zur Online-Abrechnung angeboten. Nach eigenen Angaben werden
dabei Sicherheitsanforderungen des BSI und der Bundesnetzagentur (BNetzA) berücksichtigt
und umgesetzt. In Zusammenarbeit mit der Bundeszahnärztekammer wird zurzeit die ZOD-

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129Karte gegen den elektronischen Zahnärzteausweis ausgetauscht (eine Variante des eHBA).
Dadurch wird sichergestellt, dass die bisherigen Anwendungen perspektivisch kompatibel mit
der Telematikinfrastruktur sind (KZBV, 2015).
Darüber hinaus befinden sich weitere Akteure des Gesundheitswesens in der Diskussionüber Konzeption und Aufbau eigener Infrastrukturen als Reaktion auf die zunehmenden
Anforderungen der Digitalisierung und das Fehlen einer Telematikinfrastruktur. So engagiertsich z.B. der ABDA für die Entwicklung eines heilberuflichen Netzwerks, das Apotheker
untereinander, aber auch mit weiteren Akteuren des Gesundheitswesens vernetzen soll. Das Ziel
des Netzwerks ist insb. die „Optimierung und Sicherheit der Arzneimitteltherapie“, um eine„wirksame und patientenorientierte Arzneimittelversorgung unter wirtschaftlichen
Gesichtspunkten“ (ABDA, 2014) sicherzustellen.
Herausforderungen
Vielfältige Herausforderungen begleiten die Einführung einer einheitlichen zentralen
Infrastruktur im Gesundheitswesen.
Trotz vermehrter übergreifender Aktivitäten, die zu einer zunehmenden Auflösung der
historisch gewachsenen Sektorengrenzen im Sinne einer gesteigerten Behandlungsqualität
führen (z.B. Besondere Versorgung), ist noch immer eine starke sektorale Gliederung vonInfrastrukturen des Gesundheitswesens•

zwischen den beteiligten Akteuren im Gesundheitswesen und•

zwischen den Geltungsbereichen der relevanten Sozialgesetzbücher für die Gesundheitsversorgung (SGB V), die Rehabilitation (SGB IX) und die Pflege (SGB XI)

zu beobachten. Die sektorale Trennung gilt es mit Hilfe einer sektoren- und akteursübergreifenden Infrastruktur zu überwinden, um die Grundlage für die Vernetzung sämtlicher
Akteure des Gesundheitswesens und ihrer Anwendungen zu legen. Das EHealth-Gesetz ist
daher ein wichtiger Schritt, da es die TI als „maßgebliche Infrastruktur“ (Bundesregierung,2015) im Gesundheitswesen definiert und durch die Öffnung der TI den flächendeckenden
Zugang sämtlicher Anwendungen im Gesundheitsbereich ermöglicht.
Die Einführung einer einheitlichen Infrastruktur ist ein wichtiger Beitrag zur Herstellung
flächendeckender Interoperabilität 79, d. h. zur Sicherstellung einer möglichst nahtlosen
digitalen Kommunikation zwischen existierenden und geplanten Systemen, Anwendungen oder
Komponenten. Die dafür notwendigen einheitlichen Schnittstellen und Standards gilt es zu
entwickeln oder – falls vorhanden – flächendeckend anzuwenden. Bis auf wenige regionale wie
institutionelle Insellösungen (BMG, 2014) werden Standards zurzeit häufig einrichtungs- odersektorspezifisch angefertigt. Die daraus resultierende Divergenz zwischen Verfügbarkeit und
Anwendung einheitlicher Standards hemmt die Herstellung einer flächendeckenden Interoperabilität. Das EHealth-Gesetz ermöglicht mit der Einführung eines Interoperabilitätsverzeichnisses und eines Informationsportals erstmals entwickelte Schnittstellen undStandards zu vereinheitlichen und zu systematisieren. Darüber hinaus können im Expertendialog ausgewählte Schnittstellen und Standards durch Praktiker für die flächendeckende
Anwendung empfohlen werden.
Aufgrund immer kürzer werdender Innovationszyklen im Bereich des digitalen Gesundheitswesens ist es essentiell, dass die Infrastrukturen flexibel auf neue Entwicklungen

79

Eine detaillierte Beschreibung der diesbezüglichen Herausforderungen findet sich im Kapitel 3.3.7 dieser Studie.

130
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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reagieren können. Die im EHealth-Gesetz geforderte Öffnung der Telematikinfrastruktur
zur Anbindung weiterer Leistungserbringer (z.B. nichtapprobierte Gesundheitsberufe) oderprivater Anbieter auch ohne den Einsatz der eGK (Bundesregierung, 2015), z.B. über mobile
Endgeräte, muss neben der technischen Anbindung auch die notwendige Kompatibilität in
Bezug auf Sicherheitsanforderungen, Datenschutz sowie semantisch-inhaltliche Standards von(Mehrwert-)Anwendungen aufweisen. Darüber hinaus erfordern technische Innovationen
perspektivisch die Anbindung an neue Modalitäten und Geräte (z.B. Internet of Things,
Sensoren/Aktoren, Robotik). Ebenfalls sollte bereits beim Aufbau von Infrastrukturen sichergestellt werden, dass Skalierungsfähigkeit gewährleistet ist. Neue technologische Entwicklungen wie z.B. höhere Breitbandübertragungsraten (z.B. für Telemonitoring oder Teleradiologie), prozessuale Verarbeitungsraten von IT-Systemen, innovative Entwicklungen zur
Archivierung und Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten etc. müssen
abgebildet werden können. Insb. die Operationalisierung großer Datenvolumina als Grundlage
für Big Data-Analysen, stellt Entwickler von Infrastrukturen im Gesundheitswesen hinsichtlichder Auswahl geeigneter Archivierungs- und Verarbeitungsplattformen u. a. in Bezug auf
Technologie (In-House, Health Cloud etc.) und Anbieter (SAP, Oracle, IBM, Apple, Google etc.)
vor erhebliche Herausforderungen.
Im gesamten Prozess der Ausgestaltung der Infrastrukturen ist es essentiell, die Endanwendersicht einzubeziehen. Das heißt, funktionale Anforderungen seitens der Leistungserbringer, Kostenträger und Versicherten/Patienten bilden die Grundlage für die Konzeption
zukunftsgerichteter Infrastrukturen, die über ein hohes Maß an Ausbaufähigkeit verfügen.
Hierbei ist eine Balance zwischen Leistungsfähigkeit, Anwender-freundlichkeit unddem gewählten Sicherheitsniveau sicherzustellen.
Die zunehmende länderübergreifende Vernetzung von Organisationen durch globale
Wirtschaftsbeziehungen und globalen Tourismus erfordert eine grenzübergreifende
Weiterentwicklung nationaler Infrastrukturen. Der Transfer von Gesundheitsdatenüber Ländergrenzen hinweg, um EU-weite bzw. internationale medizinische Versorgung zu
gewährleisten, kann durch die Einführung standardisierter Schnittstellen zu Infrastrukturen
anderer Staaten oder die Einführung EU-weiter Infrastruktur-Standards unterstützt werden.
Der Aufbau von Infrastrukturen sollte zudem von einem zeitgemäßen regulatorischen
Rahmen flankiert werden, der aktuellen Regularien, Marktdynamiken und Anforderungenseitens der Beteiligten gerecht wird. Eine nur eingeschränkte Übertragbarkeit bestehenderGesetze auf Rechtsstreitigkeiten im Zusammenhang mit Informations- und Kommunikationstechnologien, die zunehmende Globalisierung (z.B. Standorte von Cloud-Rechenzentren außerhalb Deutschlands oder der EU) wie auch die erhöhte Anzahl von Konflikten mit Datenschutzgesetzen (z.B. Auftragsdatenverarbeitung im Sinne des BDSG) erhöhen die Unsicherheit
sämtlicher Akteure in Bezug auf die Umsetzung der Digitalisierung im Gesundheitswesen.
Gleichsam erfordert die zunehmende IKT-Abhängigkeit einer Vielzahl von Prozessen im
Gesundheitswesen die Definition relevanter medizinischer Versorgungsdienstleistungen (u. a.
stationäre Akutversorgung, ambulante medizinische Versorgung, Versorgung mit Blut- undPlasmaderivaten), für die besondere IT-Sicherheitsanforderungen erfüllt werden müssen, um
die Funktionsfähigkeit bei Systemausfall oder -störung sicherzustellen.
Das Rückgrat der Digitalisierung des Gesundheitswesens, d. h. die flächendeckende digitale
Vernetzung von Anwendungen und Akteuren, ist der Ausbau eines leistungsfähigen Übertragungsnetzes. Während Anwendungen wie der eArztbrief aufgrund ihrer geringen Datenmenge

Strategy& | PwC
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit131überwiegend mit bestehenden Netzen auskommen, erfordern die Übermittlung qualitativ hochwertiger 3D-Bilddaten (z.B. CT, MRT, DVT) 80 oder hochauflösende Videokonferenzen (z.B.
Telekonsile) die Verfügbarkeit durchweg hoher Übertragungsraten. Auch Initiativen wie z.B.
das Projekt STEMO (Stroke-Einsatz-Mobil), das mit Hilfe mobiler Computertomographen undmobiler Labordiagnostik Vitaldaten, präklinische Dokumentationen sowie Bild- und Ton-Dateneines Schlaganfallpatienten aus einem Rettungs-transportwagen direkt an das
Schlaganfallzentrum der zuständigen Klinik übermittelt, sind auf störungsfreie hochbitratige
Netzanbindungen angewiesen (Charité Berlin, 2015). Da telemedizinische Anwendungen
Lösungsoptionen für unterversorgte ländliche Regionen darstellen können, ist insb. in diesen
Gebieten die Verfügbarkeit eines leistungsfähigen Breitbandnetzes mit Übertragungsraten von mindestens 50 Mbit/s ein grundlegender Baustein für die medizinische Versorgung. Allerdings verdeutlicht die Betrachtung der aktuellen Breitbandabdeckung in Deutschland, dass bisher hauptsächlich Ballungszentren an Hochgeschwindigkeitsnetze angebunden sind. Da sich die Anbindung ländlicher Regionen an hochbitratige Netzehäufig als unwirtschaftlich darstellt, haben diese Gebiete nur eingeschränkten Zugang zu Hochgeschwindigkeitsnetzen. Bei der Anbindung an hochbitratige Netzen kommen verschiedene
Technologien in Abhängigkeit von bereits existierenden Technologien, etwaigen topographischen Besonderheiten sowie Spezifika der jeweils auszuwählenden Technologie zum
Einsatz. Unter anderem kann die Breitband-versorgung durch DSL- und Kabelzugänge (z.B.
VDSL, LWL, TV-Kabel), Funkübertragungen (z.B. Richtfunk) und mobile Breitbandtechnologien (z.B. UMTS/HSPA, LTE) sichergestellt werden (BMVI, 2015). Darüber hinaus sind häufig
Abweichungen zwischen den von Providern zugesagten Bandbreiten und der realen Bandbreite
für den Endanwender zu beobachten. So stellen bspw. die Mobilfunkstandards UMTS und LTE
geteilte Übertragungsmedien dar (sog. Shared Mediums), bei denen die Gesamtkapazität einer
Funkzelle auf alle aktiven Nutzer, also Privatpersonen oder Organisationen, verteilt unddadurch die maximal abrufbare Bandbreite verringert wird. Selbst bei leitungsgebundenen
Anbindungen, wie z.B. DSL-Verbindungen, sind zum Teil Abweichungen von über 50 % zu
beobachten. Ein flächendeckendes und störungsfreies Übertragungsnetz stellt daher im
Zusammenhang mit der Ermöglichung von eHealth-Anwendungen im Allgemeinen sowie dem
Erfolg der zentralen Telematikinfrastruktur im Speziellen eine Herausforderung dar. Soll z.B.
der Austausch von Bild- oder Endoskopie-Daten perspektivisch über eine zentrale sichere
Infrastruktur realisiert werden, sind hierfür zunächst die technologischen Voraussetzungen zu
schaffen.
Schlussfolgerung
Vernetzungsinfrastrukturen können die zentrale technologische Basis für eine Vielzahl voneHealth-Anwendungen bilden. Zurzeit existieren parallele, oft sektor- oder akteursspezifische
Varianten. Der Informationsaustausch sowie die Vernetzung von Anwendungen zwischen
diesen Infrastrukturen sind bisher nicht nahtlos gewährleistet. Die Telematikinfrastruktur soll
perspektivisch als maßgebliche Infrastruktur etabliert und somit die Grundlage für die
Vernetzung sämtlicher für die medizinische Versorgung relevanter Systeme bzw. Akteure im
Gesundheitswesen gelegt werden. Dies erfordert die Bewältigung der aufgezeigten Herausforderungen, insb. in Bezug auf die Überwindung sektoraler Grenzen (zwischen stationärem undambulantem Sektor). Zudem muss die Infrastruktur mittels geeigneter Schnittstellen die
notwendige Flexibilität für die Einbindung anderer (internationaler) Infrastrukturen wie auchweiterer Anwendungen (bspw. aus dem GM2) bereitstellen. Die Sensibilität der personalisierten

Bei einer MRT fallen ca. 5 bis 10 MB, bei einer CT pro Untersuchung mindestens 10 bis 20 MB und bspw. bei einer DVT (digitale
Volumentomographie) bis zu 1 GB zu übertragende Daten an.

80

132
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Gesundheitsdaten stellt hohe Anforderungen an Datenschutz und IT-Sicherheit. Diese müssen
jedoch in einer angemessenen Balance zur Anwenderfreundlichkeit und Leistungsfähigkeit derauf der Infrastruktur ausgeführten Anwendungen stehen. Essentiell für den flächendeckenden
Einsatz von eHealth-Anwendungen sind auch der gezielte Auf- und Ausbau leistungsfähiger
Breitbandinfrastrukturen. Durch diese kann insb. in ländlichen Regionen ein verstärkter
Einsatz von eHealth-Anwendungen (v. a. bei notwendigem Austausch großer Datenmengen)ermöglicht und so die medizinische Versorgung gesichert und erweitert werden.

3.3.7 Sicherstellung von InteroperabilitätInteroperabilität entwickelt sich im Bereich der Gesundheitsversorgung mehr und mehr zu
einer zentralen Voraussetzung für die Digitalisierung der beteiligten Akteure. Der Begriffbeschreibt die „Fähigkeit zweier oder mehrerer Systeme, Anwendungen oder Komponenten,
Informationen auszutauschen und die ausgetauschten Informationen auch sinnvoll nutzen zu
können“ (IEEE, 1990). Die Sicherstellung einer möglichst nahtlosen Kommunikation zwischen
existierenden und geplanten Systemen, Anwendungen oder Komponenten wird aus technischer
Sicht hauptsächlich über(1) den Aufbau von Schnittstellen und(2) einheitliche Standards
hergestellt.
Grundsätzlich lässt sich Interoperabilität organisatorisch, technisch und semantisch herstellen.
„Organisatorische Interoperabilität fordert u. a. synchrone und kompatible Geschäftsprozesse,
technische Interoperabilität deckt die technischen Aspekte der Verknüpfung von IT-Systemen
und Diensten ab und semantische Interoperabilität ist für ein gemeinsames Verständnis derBedeutung der auszutauschenden Informationen verantwortlich“ (BMG, 2013) (siehe
Kategorisierung in Tabelle 6).
Kategorie

Art der Interoperabilität

Kommunikation

Technische Interoperabilität

Sicherheit

Technische Interoperabilität

Datenformate

Technische Interoperabilität

Datenmodelle/Referenzschemata

Semantische Interoperabilität

Semantik, Codesysteme undTerminologien

Semantische Interoperabilität

Identifizierungsmechanismen für
Akteure und Ressourcen

Semantische und organisatorische Interoperabilität

Prozesse und Geschäftslogik

Semantische und organisatorische Interoperabilität

Tabelle 6: Kategorien der Interoperabilität
Quelle: BMG (2013)

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133

Bezugssystem – eHealth-Landschaft
Als zentral für die Herstellung von Interoperabilität wird die Schaffung eines Bezugssystems
bewertet. Die Planungsstudie Interoperabilität hält hierfür eine sog. eHealth-Landschaft als„die logische Sicht auf die Gesamtheit der betrachteten Systeme bzw. Anwendungen und deren
Zusammenhang auf nationaler Ebene“ (BMG, 2014) für geeignet (siehe Abbildung 28). Diese
stellt das Bezugssystem für sämtliche interoperabel auszugestaltenden eHealth-Anwendungendar. Dadurch wird sichergestellt, dass Spezifikationen oder neue eHealth-Anwendungenkompatibel mit bereits existierenden Schnittstellen sind bzw. auf bestehenden Standards
aufbauen.

eHealth-Landschaft

Prozesse im Gesundheitswesen
Verwaltungsprozesse (u.a. Abrechnung/Vergütung etc.)
Vor- undZulieferleistungen1

Prävention

Diagnose

Therapie

Reha

PflegeAnwendungen/Daten
Anwendung 1

Anwendung 2

Anwendung ..

Datensatz 1

Datensatz 2

Datensatz …

Teletherapie

Telekonsil

Telediagnose

Notfalldaten

Bilddaten

Medikationsdaten

Telemonitoring

Teledokumentation…

Befunddaten

Organspende-daten…

Telematikinfrastruktur
VSDM

EHIC

ePatientenakte

AMTS

KOM-LE/
QES
eArztbrief(1) Anforderungen –Prozesse im GW

eVerordnung

ePatientenfach

Infrastrukturen
NFDM

eRezeptePatientenquittung(2) Anforderungen –Infrastruktur

Gateways

Bestands-Netze(z.B. KV-SafeNet,internationale Netze)(3) Anforderungen –Standardisierung

Abbildung 28: Schematische Darstellung der sog. eHealth-Landschaft und von deren Anforderungen
Quelle: in Anlehnung an BMG (2014)

Im Hinblick auf die Ausgestaltung der eHealth-Landschaft ergeben sich drei Quellen vonAnforderungen in Bezug auf Interoperabilität (ebd.):
1) Anforderungen im Zusammenhang mit den Prozessen im Gesundheitswesen,
2) Anforderungen im Zusammenhang mit der Infrastruktur,3) Anforderungen im Zusammenhang mit der Standardisierung.
Die Anforderungsdefinition ist als iterativer Prozess zu verstehen. Prozesse im Gesundheitswesen, Infrastrukturen und Standards stellen Anforderungen an die Herstellung von Interoperabilität (z.B. Interoperabilität muss bewährte Behandlungsmethoden widerspiegeln, darf nur
technologisch umsetzbare Ausprägungen annehmen) und passen sich gleichzeitig interoperablen Anforderungen an (z.B. im Hinblick auf internationale Vereinheitlichungsinitiativenoder auf Interoperabilitätsvorgaben zum Zugriff auf Infrastrukturen).
(1) Anforderungen im Zusammenhang mit den Prozessen im Gesundheitswesen

134
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Die Anforderungen in Bezug auf die Sicherstellung organisatorischer und semantischer
Interoperabilität resultieren aus den Versorgungsprozessen im Gesundheitswesen. Diese sindarzt- oder einrichtungsabhängig. Unterschiede in der Vergütungsstruktur des stationären(zwischen Leistungserbringer und Kostenträger) und des ambulanten Sektors (zwischen
Leistungserbringer, Kassenärztlichen Vereinigungen und Kostenträger) erfordern gesonderte
Spezifikationen.
Semantische und organisatorische Interoperabilität erfordert daher unter dem Primat der
Aufrechterhaltung oder Verbesserung der Versorgungsqualität eine größtmögliche Synchronisierung von Geschäftsprozessen. Auf Basis dieser Informationen können Schnittstellen undStandards entwickelt werden, die eine nahtlose Kommunikation zwischen verschiedenen
Systemen und Anwendungen gewährleisten.
(2) Anforderungen im Zusammenhang mit der Infrastruktur
Die technologische Basis von eHealth-Anwendungen bildet die Infrastruktur. Diese stellt
Systembausteine wie Hardware-/Netzwerk-Komponenten oder Softwaredienste zur Verfügung,die eine sichere Vernetzung aller Akteure gewährleisten und Interoperabilität auf einer höheren
Ebene (semantisch, organisatorisch) erst ermöglichen. Dabei besteht die Notwendigkeit, den
Zugriff auf unterschiedliche Anwendungen wie auch die Interoperabilität zwischen deneinzelnen Anwendungen sicherzustellen. Frühzeitig müssen (ggf. offene) Schnittstellenaufgebaut werden, welche die Integration anderer Infrastrukturen sowie von eHealthAnwendungen ermöglichen.
Ergänzend hierzu muss die Etablierung differenzierter Governance-Modelle erfolgen, also die
fall- und akteursabhängige Definition z.B. von Zugriffsrechten oder Sicherheitsstandards(BMG, 2014). Dies wird durch die Entkopplung der Datenkommunikation, -verarbeitung undder Dateninhalte voneinander gewährleistet (ebd.). Mit Hilfe dieser Flexibilität ist es möglich,u. a. regulatorischen Datenschutzanforderungen zu entsprechen oder eine z. T. eingeschränkte
Öffnung der Infrastruktur für kommerzielle Anbieter zu realisieren.
In Deutschland wird aktuell die Telematikinfrastruktur als infrastrukturelle Voraussetzung füreine Vielzahl von eHealth-Anwendungen realisiert. Diese ist nach § 291a Absatz 7 SGB V als„interoperable und kompatible Informations-, Kommunikation- und Sicherheitsinfrastruktur“
definiert und soll hochsichere Kommunikationskanäle zwischen Leistungserbringern,
Kostenträgern und Versicherten gewährleisten. Als Authentifikations-Schlüssel fungieren
bisher ausschließlich die elektronische Gesundheitskarte (eGK) und der elektronische
Heilberufsausweis (eHBA, SMC-B). Der Gesetzentwurf der Bundesregierung zum EHealthGesetz sieht eine Öffnung der Telematikinfrastruktur für Anwendungen vor, die weder die eGKnoch den eHBA/SMC-B verwenden müssen (Bundesregierung, 2015). 81 Dadurch soll die
Telematikinfrastruktur basierend auf den geltenden Sicherheitsanforderungen „als die
maßgebliche Infrastruktur für das deutsche Gesundheitswesen“ etabliert werden (ebd.).
Hierdurch können perspektivisch weitere Leistungserbringer (z.B. nichtapprobierte Gesundheitsberufe) oder auch private Anbieter inkludiert werden, um Mehrwertanwendungen 82 in die
Telematikinfrastruktur einzubinden. Darüber hinaus soll die Nutzung zum Zwecke der Gesundheitsforschung ermöglicht werden.

81

Gesetzentwurf der Bundesregierung vom 27.05.2015.

82„Nicht gesetzlich geregelte (oder zumindest nicht in Bezug auf die Telematikinfrastruktur geregelte) Anwendungen“ (gematik,2015).

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135(3) Anforderungen im Zusammenhang mit der Standardisierung
Die für die Herstellung von Interoperabilität erforderlichen Standards sind auf nationaler wie
auf internationaler Ebene häufig bereits vorhanden.
Länderübergreifend haben sich verschiedene Standardisierungsorganisationen (sog. SDO wie
u. a. HL7, IHE, ISO etc.) etabliert, die in Abhängigkeit von der jeweiligen Verfahrens- undGeschäftsordnung der SDO häufig in iterativen Prozessen Standards für das Gesundheitswesen
entwickeln oder festlegen. Ausgewählte Institutionen (z.B. DIN, DIMDI) 83 haben die
Möglichkeit, Standardisierungsinitiativen um nationale Spezifika zu ergänzen oder anzupassen
und mit Kommentaren zurück in den Entwicklungsprozess auf internationaler Ebene zu spielen(siehe Tabelle 7).
Eine „ergebnisorientierte und fachgetriebene Zusammenarbeit mit relevanten Standardisierungsgesellschaften (HL7, IHE, IHTSDO etc.)“ seitens der zuständigen Institutionen (gematik,
KBV, Krankenassen etc.) ist jedoch, trotz Empfehlung aus der eHealth-Planungsstudie
Interoperabilität (BMG, 2014), nur eingeschränkt zu beobachten (Thun, 2015). Beispielsweise
ist Deutschland bisher kein Mitglied der IHTSDO, die den semantischen Standard SNOMEDCT ausarbeitet, der sich laut IHTSDO international zu einer Referenzterminologie entwickeln
soll. Die fehlende Partizipation an der Entwicklung von Standards wie SNOMED CT verhindert
häufig die Berücksichtigung nationaler Besonderheiten und erschwert dadurch eine
flächendeckende Verbreitung und Akzeptanz in Deutschland (BMG, 2013). In dieser Diskussion
darf jedoch nicht unterschlagen werden, dass die Einführung von Standards häufig mit
signifikanten Kosten und Personalaufwänden verbunden ist, die z.B. aus anfallenden LizenzKosten (BMG, 2013) 84 entstehen.
In den Fällen, in denen deutsche Institutionen den internationalen Entwicklungsprozess
begleiten, können Spezifika des deutschen Gesundheitswesens frühzeitig berücksichtigt
werden. Die Entwicklung des internationalen Standards für Diagnoseklassifikationen ICD-10
wurde u. a. durch die Mitarbeit des DIMDI von deutscher Seite begleitet und dadurch in einem
frühen Entwicklungsstadium auch an deutsche Anforderungen angepasst.
Das EHealth-Gesetz 85 greift die Notwendigkeit einer internationalen Harmonisierung vonStandards auf. Über den nationalen Rahmen hinweg hat die gematik die Aufgabe übertragen
bekommen, deutsche Interessen im Bereich der Gesundheitstelematik zu vertreten (z.B.
bezüglich europäischer Standardisierungs- und Normierungsinitiativen). Die gematik hat dabei
hauptsächlich die Aufgabe, eine „Vereinbarkeit mit den Regelungen zur Telematikinfrastruktur
zu erreichen“, wobei insb. die Datenschutzrichtlinien hervorgehoben werden (ebd.)83
Das DIN beschäftigt sich im Fachbereich Medizininformatik mit Normen und Standards für Interoperabilität, Sicherheit und
Terminologie; das DIMDI ist zuständig für medizinische Terminologie.
84

Die Nutzung von SNOMED CT ist für IHTSDO-Mitglieder kostenfrei, Nichtmitglieder müssen allerdings Lizenzgebühren zahlen.

85

Auf Basis des aktuellen Gesetzentwurfes der Bundesregierung vom 27.05.2015.

136
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Exemplarische
Organisation

Art der Interoperabilität

Kurzbeschreibung

HL7(Hauptsächlich)technischeInteroperabilität

HL7 entwickelt auf internationaler Ebene Frameworks undStandards zum Austausch von Daten und zur Unterstützung vonProzessen im Gesundheitswesen. HL7-Standards besitzen
weltweit eine große Verbreitung. In Deutschland wird HL7 vorrangig im klinischen Bereich über die nachrichtenbasierten
HL7v2.x-Standards eingesetzt.

IHE
Integrating the
Healthcare
EnterpriseTechnische undsemantischeInteroperabilität

IHE verfolgt einen szenarienbasierten Integrationsansatz, in dem
konkrete Kontrollflüsse, Datenflüsse und Schnittstellen systemübergreifend beschrieben werden. IHE inkludiert damit fast alle
Bereiche des Gesundheitswesens – von der Augenheilkundeüber öffentliche Gesundheitsdienste bis hin zu Infrastrukturdiensten (z.B. werden seit 2011 Aktentypen als „Nukleus einer
IHE-konformen Infrastruktur“ von IHE Deutschland e. V.
hinsichtlich ihrer Realisierung beschrieben).

IHTSDOInternational
Healthcare
Terminology
Standards
Development
Organization

SemantischeInteroperabilität

Die International Health Terminology Standards Development
Organisation (IHTSDO) ist eine weltweit agierende Standardisierungsorganisation für Nomenklaturen und Terminologien mit Sitz
in Kopenhagen. Sie wurde 2007 mit dem Ziel der Weiterentwicklung, Verbreitung sowie Internationalisierung der SNOMED CT
und damit verbundener Terminologieprodukte gegründet. Der
Schwerpunkt liegt darauf, den weltweiten Einsatz vonsemantisch interoperablen (elektronischen) Gesundheitsakten
durch die Bereitstellung einer geeigneten einheitlichen Terminologie zu ermöglichen.

DIN – CEN – ISO

Technische undsemantischeInteroperabilität

DIN, CEN, und ISO sind anerkannte Normierungsorganisationen.
Die DIN agiert dabei auf nationaler, das CEN auf europäischer
und die ISO auf internationaler Ebene. Der Normenausschuss
Medizin (NAMed) des DIN ist auf nationaler Ebene das offizielle
Gremium für die Normung und Standardisierung in der Medizin
und vertritt die deutschen Interessen auf europäischer (CEN)
und internationaler (ISO) Ebene.

DIMDI
Semantische
Deutsches Institut Interoperabilität
für Medizinische
Dokumentation
und Information

Das DIMDI ist eine dem BMG nachgeordnete Behörde und gibt
amtliche medizinische Klassifikationen heraus, die sowohl auf
internationalen als auch nationalen Klassifikationen basieren(z.B. Zusammenarbeit mit DIN, HL7, WHO). Zusätzlich stellt das
DIMDI weitere Terminologien, Nomenklaturen, Register undStandards bereit. In Deutschland ist das DIMDI für die Koordination der Anpassung und die Übersetzung internationaler
Klassifikationen (z.B. ICD-10 oder LOINC) zuständig.

Health Level
Seven
International

Tabelle 7: Exemplarische Übersicht über Standardisierungsorganisationen 86
Quelle: BMG (2013)86
Die Auswahl der exemplarisch dargestellten Standardisierungsorganisationen basiert auf der Auswahl der eHealthPlanungsstudie IOP (BMG, 2013).

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

137

Anwendung von Standards
Die grundlegende Divergenz zwischen der Verfügbarkeit einheitlicher Standards und ihrer
Anwendung stellt ein zentrales Hemmnis für die Herstellung von Interoperabilität in
Deutschland dar (Übersicht über exemplarisch verfügbarer Standards siehe Tabelle 8).
Während bspw. technische Standards (HL7, DICOM, IHE) in den im Deutschen Telemedizinportal verwalteten Projekten zumindest zu 20 % Anwendung finden, werden semantischeStandards (LOINC, DIMDI, SNOMED CT) nur in 4 % der Projekte, d. h. fast überhaupt nicht
angewendet (Böckmann et al., 2014). Neben vereinzelten regionalen wie institutionellen
Insellösungen (z.B. Telemedizinprojekte, Verknüpfungen von KIS- oder AVS-Software)hinsichtlich der einrichtungs- oder sektorenübergreifenden Vernetzung von Systemen vonLeistungserbringern und Kostenträgern (BMG, 2014) werden Standards oftmals einrichtungsspezifisch angepasst. Einrichtungs- und sektorenübergreifende Standards entwickeln sichverstärkt in Bereichen, in denen eine positive Kosten-Nutzen-Erwartung besteht. In diesen
Fällen werden die Initiativen häufig von Leistungserbringern und Kostenträgern in Zusammenarbeit mit Software-Herstellern initiiert, welche die technische Interoperabilität gewährleistensollen. Die Herausforderung liegt darin, software-herstellerabhängige Insellösungen zu
vermeiden, wie es sie z.B. in den USA gibt (Brown, 2013). Auch in Deutschland ist gemäß den
Erkenntnissen aus Expertengesprächen eine Abhängigkeit von Software-Herstellern, z.B. beim
Einsatz von AIS-Software, zu beobachten, sodass eine direkte Kommunikation zwischen Praxen
mit unterschiedlichen AIS-Systemen bisher nur eingeschränkt realisiert werden kann.
Selbst wenn sich einheitliche Standards in einem Gebiet durchsetzen, ist deren flächendeckende
Anwendung durch die Endnutzer nicht zwangsläufig gewährleistet. Obwohl Interoperabilität
z.B. im semantischen Feld durch LOINC, das eine allgemeine Grundlage für die einheitliche
Terminologie in der Kommunikation zwischen Laboren und Kliniken festlegt, möglich ist,
greifen einzelne Akteure häufig weiterhin auf andere Terminologien zurück. Insbesondere im
Gesundheitswesen ist eine eindeutige Terminologie grundlegend, um ein einheitliches
Verständnis und eine nahtlose und fehlfreie Kommunikation zwischen Labor und behandelndem Arzt zu ermöglichen.

138
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Exemplarischer Art der InterStandard
operabilität

Kurzbeschreibung

DICOM

TechnischeInteroperabilität

DICOM ist ein Standard für die Bearbeitung, Speicherung,Übertragung sowie das Drucken von medizinischen Bildern undermöglicht dabei die Integration von Hard- und Software (z.B.
Server, Scanner, Drucker, Arbeitsplätze) in Bildarchivierungsund Kommunikationssysteme (PACS).

SNOMED CT

SemantischeInteroperabilität

SNOMED CT ist eine weltweite multilinguale klinische Gesundheitsterminologie und bietet medizinische Begriffe für Krankheiten, Befunde, Substanzen etc. Durch die Integration vieler
bekannter Standards hat SNOMED CT das Potential, als
Referenzterminologie im gesamten medizinischen Bereichanerkannt zu werden (310.000 Konzepte).

LOINC

SemantischeInteroperabilität

LOINC ist ein Standard (sowie eine Datenbank) für die Terminologie von Untersuchungs- und Testergebnissen aus Kliniken
und Laboren. LOINC wird z.B. in elektronischen Gesundheitsakten zur Dokumentation medizinischer Sachverhalte
verwendet (70.000 Konzepte).

Tabelle 8: Exemplarische Übersicht über Standards 87
Quelle: BMG (2013)

Staatliche Institutionen können diesen Prozess der Etablierung einheitlicher Standards durcheine gezielte Gesetzgebung unterstützen. Anreizsysteme in Bezug auf die Nutzung vonStandards oder verpflichtende gesetzliche Bestimmungen beschleunigen die Ausbreitung undVereinheitlichung auf nationaler Ebene. Das EHealth-Gesetz 88 unterstreicht die Relevanz vonInteroperabilität als „zentrale(r) Voraussetzung für die Nutzung der Chancen von IT im Gesundheitswesen im Interesse einer besseren Versorgung der Patienten“. Zudem werden Maßnahmen
zur Herstellung von Interoperabilität definiert. So wird die gematik gesetzlich damit beauftragt,
ein nationales Interoperabilitätsverzeichnis aufzubauen, das Auskunft über verwendete
technische und semantische Standards, Profile und Leitfäden gibt. Die formale und inhaltliche
Ausgestaltung dieses Verzeichnisses (z.B. der Prozess zur Aufnahme von Standards) wird auf
Basis einer 12 Monate nach Inkrafttreten des Gesetzes auszuarbeitenden „Geschäfts- und
Verfahrensordnung“ (ebd.) geregelt. Der gematik wird die Erhebung von Entgelten zur
Aufnahme von Standards in das Interoperabilitätsverzeichnis freigestellt. Darüber hinaus hat
die gematik die Möglichkeit, bestimmte Referenzempfehlungen für einzelne im Interoperabilitätsverzeichnis enthaltene Standards, Profile und Leitfäden zu geben und den Entscheidungsträgern dadurch eine Entscheidungshilfe zur Verfügung zu stellen. Zur Verbesserung derTransparenz in Bezug auf die in Deutschland verwendeten Standards soll ein ebenfalls durch
die gematik zu erstellendes Informationsportal Auskünfte über Inhalt, Verwendungszweck und
Finanzierung von elektronischen Anwendungen im Gesundheitswesen, insbesondere von telemedizinischen Lösungen, für alle Akteure bereitstellen. Dadurch soll die bisher fragmentierte
Standardisierungslandschaft erstmals systematisiert werden.

Die Auswahl der exemplarisch dargestellten Standardisierungs-Organisationen und einzelner Standards basiert auf der Auswahl
der eHealth Planungsstudie IOP (BMG, 2013)87

88

Beschlussfassung vom 21.12.2015.

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

139

Verfügbarkeit und Anwendung von SchnittstellenGem. den Erkenntnissen aus Expertengesprächen sind mit einer flächendeckenden Vereinheitlichung von Standards allerdings auch Risiken verbunden. Anwendungen, die nicht den
geltenden Standards entsprechen, jedoch in ihrer Technologie und Funktionalität fortschrittlich
sind, können bspw. nicht oder nur sehr eingeschränkt in die bestehende eHealth-Landschaft
integriert werden. Eine zielführende Ergänzung der Standardisierungsinitiativen stellen daher
offene Schnittstellen dar, die den Datenaustausch zwischen Systemen auch für Anwendungenanderer Standards ermöglichen. Dadurch wird die für die Einbindung innovativer Anwendungen notwendige Flexibilität gewährleistet und damit den kürzer werdenden Innovationszyklen des digitalen Gesundheitswesens Rechnung getragen. Bisher übernehmen häufig
Software-Unternehmen die Aufgabe, im Rahmen der Digitalisierung von Prozessen dieseSchnittstellen zu definieren. Dies führt aktuell jedoch häufig lediglich zu einer Interoperabilität
zwischen den Anwendungen eines Software-Herstellers. Im Gegensatz zur Diskussion über die
Vereinheitlichung bereits verfügbarer Standards müssen geeignete Schnittstellen erst definiert
und entwickelt werden. Verpflichtungen in Bezug auf den Aufbau einheitlicher und offener
Schnittstellen, z.B. basierend auf Anforderungen der Leistungserbringer oder Patienten, gab es
bisher nicht.
Das EHealth-Gesetz greift diese Problematik auf und überträgt KBV, KZBV und DKG „offene
und standardisierte Schnittstellen“, die sie in Zusammenarbeit mit der gematik und SoftwareHerstellern entwickeln sollen (ebd.). Diese haben die Aufgabe, das „Erheben, Verarbeiten und
Nutzen von personenbezogenen Patientendaten“ interoperabel zu gestalten. Die definierten
Schnittstellen werden in das Interoperabilitätsverzeichnis aufgenommen. Laut EHealth-Gesetz
erfüllen die Schnittstellen die Funktion eines „Gütesiegels“, das als Entscheidungshilfe fürLeistungserbringer bei der Auswahl einer Software fungiert.
Schlussfolgerung
Die Ausführungen machen deutlich, welche Herausforderungen die Herstellung einer flächendeckenden organisatorischen, technischen und semantischen Interoperabilität begleiten. Zur
Gewährleistung von Versorgungsqualität müssen gem. den Ergebnissen der eHealth-Planungsstudie „Interoperabilität“ sowie den Ergebnissen der Expertengespräche der gegenständlichen
Studie mittels situativer Abwägung
(1) bestimmte Prozesse im Gesundheitswesen standardisiert und vereinheitlicht,(2) eine zentrale und offene Infrastruktur entwickelt und(3) die bisher fragmentierte Standardisierungs- und Schnittstellen-Landschaft (international)
vereinheitlicht werden.
Dabei muss das zu entwickelnde allgemeine Bezugssystem flexibel sein, um die Integration
neuer eHealth-Anwendungen oder Infrastrukturen zu ermöglichen. Die Bewältigung derHerausforderungen bezüglich der Herstellung von Interoperabilität unter Gewährleistung der
notwendigen Flexibilität des Bezugssystems ermöglicht auch, den zunehmend kürzer
werdenden Innovationszyklen im digitalen Gesundheitswesen gerecht zu werden und neue
Entwicklungen systematisch in die bestehende eHealth-Landschaft zu integrieren.
Im Rahmen des EHealth-Gesetzes der Bundesregierung werden erstmals Maßnahmen zur
Beschleunigung der Herstellung von flächendeckender Interoperabilität definiert (insb.
Interoperabilitätsverzeichnis). Diese Maßnahmen werden evaluiert, um die Zielerreichung zuüberprüfen und ggf. Instrumente zu adjustieren oder zu ergänzen.

140
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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3.3.8 Aktivitäten weiterer Ressorts und Behörden
Im Folgenden werden überblicksartig die Aktivitäten(1) der weiteren Ressorts auf Bundesebene,(2) der nachgeordneten Behörden des Bundesministeriums für Gesundheit sowie(3) der Länder im Hinblick auf den Einsatz und die Entwicklung von eHealth- und Big DataAnwendungen im Gesundheitswesen dargestellt.
Auf Bundes- und Landesebene werden überblicksartig ressortübergreifende bzw. länderübergreifende und ressorteigene bzw. ländereigene Initiativen vorgestellt.
(1) Bundesebene
Neben den ressorteigenen Aktivitäten des Bundesministeriums für Gesundheit existiert eine
Vielzahl von Projekten mit Beteiligung bzw. unter der Verantwortung anderer Ressorts mit
signifikantem Einfluss auf den Einsatz und die Entwicklung von eHealth und Big Data im
Gesundheitswesen. In diesem Abschnitt werden insbesondere Aktivitäten des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI), des Bundesministeriums fürWirtschaft und Energie (BMWi), des Bundesministeriums des Inneren (BMI) und des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) beleuchtet. Dabei werden zunächst ressortübergreifende Projekte dargestellt, während anschließend ergänzend auf ressorteigene
Aktivitäten des BMVI, BMWi, BMI und BMBF mit Einfluss auf das Gesundheitswesen eingegangen wird.
Ressortübergreifende Initiativen
Das zentrale Programm zur Förderung und Gestaltung des digitalen Wandels in Deutschland
ist die Digitale Agenda, in der das BMWi, das BMI und das BMVI federführend sind. Die
Digitale Agenda wurde im August 2014 durch das Bundeskabinett beschlossen und verfolgt das
Ziel, die digitale Wertschöpfung und Vernetzung in Deutschland voranzutreiben und einen
innovativen Zukunftsstandort u. a. durch die Förderung von Big Data, Cloud Computing,Industrie 4.0 und Smart Services zu schaffen. Eine zentrale Maßnahme ist dabei die bis 2018
angestrebte Implementierung einer flächendeckenden Breitbandinfrastruktur mit einer
Downloadgeschwindigkeit von mindestens 50 Mbit/s. Die Digitale Agenda legt darüber hinaus
den Fokus auf die Digitalisierung des Gesundheitswesens, verbunden mit dem Ausbau einer
sicheren und zentralen Infrastruktur, die den flächendeckenden Zugang zu digitalen
Gesundheitsleistungen ermöglicht. Der Staat möchte zudem durch die eigene Nutzung
moderner IT und durch die Implementierung fortschrittlicher IT-Sicherheitsstandards zum
Vorbild für die Digitalisierung in Deutschland werden. Hinsichtlich der praktischen Umsetzung
und Weiterentwicklung der Digitalen Agenda sind zwei Kernelemente vorgesehen. Zum einensoll der nationale IT-Gipfel als Plattform der Zusammenarbeit von Politik, Wirtschaft,
Wissenschaft und Zivilgesellschaft für einen breiten Dialogprozess fungieren. Zum anderen soll
der Steuerungskreis Digitale Agenda neue Entwicklungen ressortübergreifend frühzeitig
erkennen und in die Diskussion einbringen. Ordentliche Mitglieder des Kreises sind die jeweils
zuständigen Staatssekretäre des BMVI, des BMWi und des BMI, die weiteren für die Umsetzung
zuständigen Bundesressorts sollen mit eingebunden werden.
Darüber hinaus ist insbesondere die Initiative Intelligente Vernetzung anzuführen, die im
Rahmen der Digitalen Agenda die Weiterentwicklung der IKT in Bereichen wie z.B. dem
Gesundheitswesen unterstützt. Gemeinsam mit anderen Ressorts sowie in enger Abstimmung
mit Ländern, Kommunen, Wirtschaft (Unternehmen und Gewerkschaften), Wissenschaft,
Zivilgesellschaft und Anwendern entwickelt das BMWi eine diesbezügliche Strategie sowie
einen konkreten Maßnahmenplan. Durch eine systematische Vernetzung (z.B. über eine eigens

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

141

gegründete Open-Innovation-Plattform) und die Nutzung innovativer Technologien sollen im
Bereich Gesundheit Kosteneinsparungen in Höhe von rund 9,6 Mrd. Euro pro Jahr bewirkt undWachstumsimpulse in Höhe von 2,6 Mrd. Euro gesetzt werden (BITKOM, Fraunhofer ISI,2012). Vor allem aber ist das Ziel, durch intelligent vernetzte technologische Anwendungen auf
vielfältige Weise die Versorgung von Patienten zu verbessern (z.B. bei der Behandlung vonSchlaganfällen in ländlichen Regionen). Im Anwendungssektor Gesundheit wird daher eng mit
dem BMG kooperiert, um bestehende Initiativen und Strategien zur Einführung und
Entwicklung von IKT im Gesundheitswesen zu unterstützen.
Die Demografiestrategie „Jedes Alter zählt“ ist ein weiteres Programm, das durch eineressortübergreifende Zusammenarbeit, koordiniert durch das BMI, gekennzeichnet ist. Um sichden Herausforderungen des demographischen Wandels zu stellen, wurden Handlungsfelder(z.B. Lebensqualität in ländlichen Räumen, selbstbestimmtes Leben im Alter) identifiziert, fürwelche die Demografiestrategie konkrete Ziele formuliert und Maßnahmen zu ihrer Umsetzungaufzeigt. Neben der Bundesebene sind an dem Programm auch Vertreter der Länder und
Kommunen, der Selbstverwaltung, der Wirtschaft, der Wissenschaft und der Zivilgesellschaft
beteiligt. Im Hinblick auf das Gesundheitswesen wird hervorgehoben, dass man im Rahmen der
Demografiestrategie in eHealth-Anwendungen ein wichtiges Element für die Sicherstellung derqualitativen und bedarfsgerechten Pflege und Betreuung in einer alternden Gesellschaft sieht.
Darüber hinaus wird der Einsatz von eHealth-Anwendungen als Nachteilsausgleich fürländliche Regionen thematisiert.
Mit dem Ausbau von Breitbandtechnologien beschäftigt sich die Deutsche Breitbandinitiative, ein gemeinsames Projekt des BMVI, der Initiative D21 und des Digitalverbandes
BITKOM. Seit 2002 dient die Breitbandinitiative als Diskussionsplattform, welche diewichtigsten Akteure der Branche über Workshops und Fachveranstaltungen zusammenbringt,
um einen intensiven Dialog zwischen den Interessensgruppen zu fördern.
Darüber hinaus finden in regelmäßigen Abständen interdisziplinäre, ressortübergreifende
Dialogplattformen statt (z.B. der Pharma-Dialog, Strategieprozess Medizintechnik), an
denen Vertreter der zuständigen Bundesministerien sowie Vertreter der Akteursgruppen desGesundheitswesens teilnehmen. Die Dialogplattformen sind i. d. R. als ergebnisoffene Prozesse
angelegt, bei denen in mehreren Sitzungen unterschiedliche Themenschwerpunkte diskutiert
werden, die in einer Ergebnisdokumentation zusammenfassend veröffentlicht werden.
Ressorteigene Initiativen
Neben ressortübergreifenden Programmen existieren auch mehrere Initiativen einzelner
Bundesministerien, die die Digitalisierung im Gesundheitswesen mitbestimmen. Mit dem
Technologieprogramm „Smart-Data-Innovationen aus Daten“ fördert das BMWi bspw.
Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten, die innovative Big Data-Lösungen zum Gegenstandhaben. Ziel des Programms ist es, zu einer Beseitigung technischer, struktureller, organisatorischer und rechtlicher Hindernisse beim Einsatz von Big Data-Technologien
beizutragen. Um den zukünftigen Markt für Smart-Data-Technologien am Standort
Deutschland zu erschließen, unterstützt das BMWi das Programm mit 30 Mio. EUR, beteiligte
Unternehmen und Organisationen bringen weitere 25 Mio. EUR auf. Einen Programmschwerpunkt bildet u. a. das Gesundheitswesen, in diesem Zusammenhang werden unterschiedliche Anwendungen zur (Versorgungs-)Forschung, Entscheidungsunterstützung undinternen Prozessverbesserung gefördert. Darüber hinaus widmet sich das BMWi verstärkt dem
Themenfeld „Ökonomische Potentiale der digitalen Gesundheitswirtschaft“ mit dem Ziel der
Entwicklung eines Handlungsrahmens.
Das BMBF unterstützt seit 2014 zwei Big Data-Kompetenzzentren: zum einen das Berlin Big
Data Center (BBDC) unter der Leitung von Prof. Dr. Volker Markl (TU Berlin) und zum

142
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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anderen das Competence Center for Scalable Data Services (ScaDS) unter der Leitungvon Prof. Dr. Wolfgang E. Nagel (TU Dresden) und Prof. Dr. Erhard Rahm (Universität Leipzig).
Das BBDC entwickelt Algorithmen des maschinellen Lernens im Hinblick auf Skalierbarkeit mit
dem Ziel, die bisher getrennt betrachteten Forschungsgebiete „Maschinelles Lernen“ und„Datenmanagement“ zu verschmelzen. Das ScaDS in Dresden und Leipzig entwickelt darüber
hinaus ein umfassendes Konzept für Big Data-Services und stellt diese als anwendungsbezogene
interdisziplinäre Lösungen branchen- und fächerübergreifend zur Verfügung. Forschungsschwerpunkte sind dabei u. a. die Datenintegration, Wissensextraktion und visuelle Analyse mit
Anwendung in den Bereichen Biomedizin, Pharmakologie und Gentechnologie.
(2) Relevante Behörden
Insbesondere das Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM), das Deutsche
Institut für Medizinische Dokumentation und Information (DIMDI), das Robert Koch-Institut(RKI), das Bundesversicherungsamt (BVA), das Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im
Gesundheitswesen (IQWiG) und das Institut für Qualitätssicherung und Transparenz im
Gesundheitswesen (IQTiG) verfolgen Aktivitäten mit eHealth- und Big Data-Bezug. Im
Folgenden werden die Verantwortungsbereiche dieser sieben Behörden exemplarischdargestellt und diejenigen ihrer Aktivitäten beschrieben, die Einfluss auf den Einsatz und die
Entwicklung von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen haben.
Die Hauptaufgabe des BfArM ist die Risikobewertung und Zulassung von Arzneimitteln und
Medizinprodukten (z.B. Herzschrittmacher). Zudem ist das BfArM verantwortlich für dieÜberwachung des Betäubungsmittelverkehrs in Deutschland. Im Rahmen der wachsenden
Nachfrage nach Gesundheits- und Fitness-Apps betrachtet sich das BfArM als wichtiger Impulsgeber und Akteur für die Regulierung und möglicherweise notwendige Überprüfung der neuen
medizinischen Apps. Als Diskussionsplattform hat das BfArM im März 2015 das Symposium„BfArM im Dialog – Medical Apps“ für 200 interessierte Experten aus Wirtschaft, Forschung,
Politik und Verwaltung veranstaltet.
Das RKI ist die zentrale Einrichtung der Bundesregierung für die Erkennung, Verhütung und
Bekämpfung von Krankheiten. Arbeitsschwerpunkte sind die Forschung und Beratung der
Bundesregierung in Fragen der öffentlichen Gesundheit. Im Hinblick auf Big Data-Anwendungen unterstützt die Behörde mehrere Forschungsprojekte. Als Beispiel ist ein innovativer
Ansatz in Bezug auf die Analyse von Infektionsausbreitungen zu nennen, der vom Physiker Prof.
Dirk Brockmann entwickelt wurde. Hierbei werden nicht die geografischen, sondern die„effektiven“ Entfernungen als maßgeblicher Faktor für die Geschwindigkeit von Infektionsausbreitungen dargestellt. Diese effektiven Entfernungen können u. a. über Reisebewegungen im
globalen Flugverkehr bestimmt werden. Als weiteres Forschungsprojekt des RKI ist SORMAS
zu erwähnen, ein ebenfalls Big Data-basiertes System zur Überwachung von Epidemien (siehe
Kapitel 3.2.4).
Das DIMDI ist befasst mit der Bereitstellung medizinischer Informationen und Klassifikationen für die Fachöffentlichkeit sowie der Entwicklung und dem Betrieb datenbankgestützter Informationssysteme. Um die flächendeckende Ausweitung und Nutzung voneHealth voranzutreiben, arbeitet das DIMDI eng mit den nationalen und internationalen
Normierungsorganisationen DIN, ISO und CEN zusammen. Zur Schaffung von Interoperabilität stellt die Behörde insbesondere Terminologien, Nomenklaturen, Register undStandards bereit. Ergänzend realisiert das DIMDI gem. der Datentransparenzverordnung das
Informationssystem „Versorgungsdaten“ (Datentransparenz). Infolgedessen können die Daten
aus dem morbiditätsorientierten Risikostrukturausgleich (Morbi-RSA) künftig auch zu
Zwecken der Versorgungsforschung und der Weiterentwicklung des Systems der gesetzlichen
Krankenversicherung genutzt werden. Diese Daten werden pseudonymisiert gespeichert undaufbereitet. Des Weiteren wurde im Rahmen des GKV-Reformgesetzes im Jahr 2000 die
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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

143

Deutsche Agentur für HTA (Health Technology Assessment) gegründet, die beim DIMDI
angesiedelt ist. Diese Agentur hat den gesetzlichen Auftrag, ein datenbankgestütztes
Informationssystem für die Bewertung der Wirksamkeit sowie der Kosten medizinischer
Verfahren und Technologien 89 aufzubauen und zu pflegen (DIMDI, 2015).
Die Hauptaufgabe des IQWiG, das im Auftrag des Gemeinsamen Bundesausschusses (G-BA)
tätig ist, besteht in der Untersuchung des Nutzens medizinischer Leistungen für Patienten. Zu
diesem Zweck werden fachlich unabhängige, evidenzbasierte Gutachten insb. zu Arzneimitteln,nichtmedikamentösen Behandlungsmethoden (z.B. Operationsmethoden) und zu Verfahren
der Diagnose und Früherkennung (Screening) sowie Leitlinien zu Disease-ManagementProgrammen (DMP) erstellt (G-BA, 2015). Dem G-BA dienen diese Empfehlungen als
Grundlage für Entscheidungen etwa über die Aufnahme bzw. Ablehnung von Leistungen in den
Katalog der gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) (BMG, 2015). Eine weitere Aufgabe
besteht darin, allgemeinverständliche Gesundheitsinformationen auf dem eigens dafür
eingerichteten Internetportal 90 zur Verfügung zu stellen.
Ebenfalls im Auftrag des G-BA wird das IQTiG ab dem Jahr 2016 Maßnahmen zur Qualitätssicherung und zur Darstellung der Versorgungsqualität im Gesundheitswesen erarbeiten.
Darüber hinaus soll es an der Umsetzung dieser Maßnahmen mitwirken. Wichtig dabei sind vor
allem die Entwicklung und Durchführung von Verfahren der einrichtungs- und sektorenübergreifenden Qualitätssicherung, die Entwicklung von Kriterien zur Bewertung von Zertifikaten
und Qualitätssiegeln 91 sowie die Veröffentlichung der Ergebnisse in einer für die Allgemeinheit
verständlichen Form (G-BA, 2015).
Zusätzlich sind Aufsichtsbehörden der gesetzlichen und privaten Krankenversicherungenetabliert. Das Bundesversicherungsamt (BVA) ist mit der Rechtsaufsicht über die bundesunmittelbaren 92 Träger der gesetzlichen 93 Kranken-, Renten- und Unfallversicherung sowie dersozialen Pflegeversicherung betraut. 94 Die 71 bundesunmittelbaren gesetzlichen Krankenkassen 95 umfassen die Ersatzkassen sowie die Innungskrankenkassen und die Mehrzahl der
Betriebskrankenkassen. Im Gegensatz hierzu fallen die restlichen Krankenkassen (landesunmittelbare Krankenkassen), insb. die Allgemeinen Ortskrankenkassen (AOK), in den
Zuständigkeitsbereich der für die Gesundheitspolitik verantwortlichen Landesgesundheitsministerien (BVA, 2015). Das BVA beaufsichtigt die Geschäfts-, Rechnungs- und Betriebsführung der bundesunmittelbaren gesetzlichen Krankenkassen, verwaltet den Gesundheitsfonds und entscheidet über dessen Zuteilung. Darüber hinaus überwacht das BVA die

89„Eine medizinische Technologie ist die Anwendung wissenschaftlicher Erkenntnisse in der Gesundheitsversorgung undPrävention. Beispiele für medizinische Technologien sind Diagnose- und Behandlungsmethoden, medizinische Geräte,
Arzneimittel, Rehabilitation und Prävention und organisationsunterstützende Systeme, in denen die Gesundheitsversorgung zur
Verfügung gestellt wird.“ (HTA, 2015).
90

www.gesundheitsinformation.de91

Bspw. Qualitätssiegel Klinikmanagement und Qualitätssiegel Geriatrie.

92

Bundesunmittelbar sind alle Sozialträger, deren Zuständigkeitsbereich sich über mehr als drei Bundesländer erstreckt.

Die Rechtsaufsicht über die privaten Krankenversicherungen übernimmt die BaFin, die dem Bundesministerium für Finanzen(BMF) unterstellt ist. Der Aufgabenbereich umfasst u. a. die Erlaubniserteilung und Beaufsichtigung sowie das Widerrufsrecht in
Bezug auf die Geschäftserlaubnis von Versicherungsunternehmen bzw. im Speziellen von privaten Krankenversicherungen. Analog
zur gesetzlichen Regelung des SGB V für gesetzliche Krankenkassen gibt das Versicherungsaufsichtsgesetz (VAG) den
gesetzlichen Rahmen für private Krankenversicherungen vor.
93

Im Hinblick auf die gesetzliche Kranken- und soziale Pflegeversicherung ist das BVA dem Geschäftsbereich desBundesministeriums für Gesundheit zuzuordnen. In Bezug auf die Bereiche der gesetzlichen Renten- und Unfallversicherung ist
das BVA dem Bundesministerium für Arbeit und Soziales unterstellt.

94

95

Die BVA beaufsichtigt deutschlandweit insgesamt 71 von 124 Krankenkassen (57 %).

144
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Leistungserbringung der bundesunmittelbaren Krankenkassen. Neben den gesetzlich
vorgeschriebenen Leistungen können Krankenkassen sogenannte Zusatzleistungen individuell
bestimmen. Diese müssen vom BVA genehmigt werden. Zu ihnen zählen auch insb. auf eHealthAnwendungen basierende Anreizsysteme zur Gesundheitsförderung. In diesem Zusammenhang veröffentlichte die Behörde eine Stellungnahme zu Bonusprogrammen auf Grundlage vonFitness-Apps (BVA, 2014), in der vor allem die mangelnde Sicherstellung der Durchführung vonqualitätssichernden Maßnahmen und datenschutzrechtliche Risiken hervorgehoben werden.
Einige betroffene Krankenkassen haben in der Folge ihre Bonusleistungen eingestellt. Da das
BVA nur für bundesunmittelbare Krankenkassen zuständig ist, kann die Regulierung derEinführung von eHealth-basierten Zusatzleistungen für Krankenkassen, die anderen
Zuständigkeitsbereichen unterstellt sind, abweichen. Aufgrund unterschiedlicher Aufsichtsbehörden gilt dies ebenso für divergierende Angebote seitens privater Krankenkassen.
(3) Länderebene
Die gesundheitspolitische Zuständigkeit der jeweiligen Landesministerien erstreckt sich insbesondere auf die stationäre Versorgung (z.B. Krankenhausplanung, Investitionen in Krankenhäuser) und den öffentlichen Gesundheitsdienst (z.B. Prävention und Bekämpfung übertragbarer Krankheiten, Schulgesundheitspflege). Im Rahmen der stationären Betreuung sinddie Bundesländer für die Gewährleistung einer leistungsfähigen und bedarfsgerechten
Krankenhausversorgung zuständig. Gem. § 6 KHG stellen sie die Krankenhauspläne undInvestitionsprogramme auf. Des Weiteren obliegt den Ländern die Aufsicht über (Pflege)Heime. Konkrete Einzelheiten sind darüber hinaus in Landesgesetzen geregelt. In Bezug auf
dieöffentliche
Gesundheitsversorgung
gehörenVorsorge,
Gesundheitsfürsorge,Überwachungs- und Beratungsaufgaben in den Bereichen Hygiene, Infektionskrankheiten,
Arzneimittelverkehr und Umweltmedizin zu den weiteren Verantwortlichkeiten der Länder.
Länderübergreifende Initiativen
Im Rahmen der Gesundheitsministerkonferenz (GMK) tagen die Landesgesundheitsminister
und Gesundheitssenatoren, um sich auf nationaler Ebene abzustimmen. Die einmal jährlich
stattfindende Hauptkonferenz wird von der Amtschefkonferenz (ACK) vorbereitet, der die
Staatssekretäre für Gesundheit und die Staatsräte für Gesundheit der Länder angehören.
Ergänzend tagt zweimal jährlich die Arbeitsgemeinschaft der Obersten Landesgesundheitsbehörden (AOLG). Diese setzt sich aus den Leitern der Gesundheitsabteilungen der Länder
zusammen. Auf der 88. GMK im Juni 2015 wurde einstimmig eine stärkere Beteiligung der
Länder am Aufbau einer Telematikinfrastruktur beschlossen. Im Juni 2016, auf der 89. GMK,
hat die Bund-Länder-Arbeitsgruppe Telematik im Gesundheitswesen (BLAG) eine „Strategie
zum weiteren Aufbau der Telematikinfrastruktur unter Beteiligung der Länder im Rahmen der
Digitalisierung des Gesundheitswesens“ vorgelegt. Dieser wurde zugestimmt und weitere
Umsetzungsschritte durch Beschluss festgelegt.
Bisher existieren nur in geringem Maße länderübergreifende Kooperationen bzgl. des Einsatzes
und der Entwicklung von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen. Eine hervorzuhebende
Initiative in diesem Bereich ist die „Gesundheitsregion Berlin-Brandenburg“, die durch die
Landesregierungen von Berlin und Brandenburg mit gezielten Fördermaßnahmen und im
Rahmen der gemeinsamen Innovationsstrategie über mehrere Länderministerien hinweg
unterstützt wird. Der Masterplan „Gesundheitsregion Berlin-Brandenburg“ aus dem Jahr 2014
definiert die strategischen Ziele, Handlungsfelder und Maßnahmen hinsichtlich des Ausbaus
der Innovationslandschaft in der Hauptstadtregion im Rahmen eines stringenten Clustermanagements. Eines der übergeordneten Ziele stellt dabei die Verbesserung der medizinischen
Versorgung durch Produktinnovationen dar. Eine solche Verbesserung soll durch verschiedene

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Maßnahmen wie eine verstärkte internationale Vermarktung des Standorts Berlin-Brandenburg, eine Förderung der Wissenschafts- und Forschungslandschaft, den Aufbau von Kooperationen entlang der gesamten Wertschöpfungskette des Gesundheitswesens sowie durch das
frühzeitige Erkennen von Trends erreicht werden.
Ländereigene Initiativen
Bei einer genauen Betrachtung des Einsatzes und der Entwicklung von eHealth- und Big DataProjekten in den verschiedenen Bundesländern werden signifikante Unterschiede deutlich.
Während die Digitalisierung des Gesundheitswesens in einigen Ländern systematisch gefördert
wird, widmen sich andere Länder diesem Thema bisher noch weniger stark. Im Folgenden
werden exemplarisch Aktivitäten einzelner Länder dargestellt, die besonders zukunftsorientiertsind.
Mit der Landesinitiative eGesundheit.nrw bündelt das Ministerium für Gesundheit,
Emanzipation, Pflege und Alter des Landes Nordrhein-Westfalen (MGEPA NRW) zahlreiche
Projekte, die IKT zur Weiterentwicklung des Gesundheitswesens erproben. Aufgrund derAnzahl und Vielfalt der unter eGesundheit.nrw zusammenlaufenden Aktivitäten hat die
Landesinitiative bundesweit eine Vorreiterrolle. Die Koordination wird vom Zentrum fürTelematik und Telemedizin GmbH (ZTG) übernommen. Ziele der Initiative sind die Schaffung
der erforderlichen Rahmenbedingungen für eine telemedizinfreundliche Versorgungskultur in
NRW und die Steigerung der Akzeptanz telemedizinischer Anwendungen. Mit Hilfe des im
September 2015 gestarteten Veranstaltungsformats eHealth.NRW soll entlang der versorgungspolitischen Ziele des Landes NRW u. a. eine digitale Landkarte eingeführt werden. Diese sollveranschaulichen, inwiefern die Digitalisierung das Gesundheitswesen bereits verändert hat
und in Zukunft weiter gestalten wird.
Die Bayerische TelemedAllianz (BTA) fungiert als zentraler Ansprechpartner für alle
Aktivitäten in den Bereichen eHealth, Telemedizin, und Gesundheitstelematik in Bayern undwird vom Bayerischen Staatsministerium für Gesundheit und Pflege finanziell gefördert. Die
Bayerische TelemedAllianz verfolgt die Positionierung als interdisziplinär vernetzte
Schnittstelle in der Medizintelematik mit dem Ziel, Lösungsangebote für die Patientenversorgung in Klinik und Praxis zu fördern.
eHealth.Niedersachsen ist eine Initiative des Niedersächsischen Ministeriums fürWirtschaft, Arbeit und Verkehr zur Erschließung des Wirtschaftspotentials von eHealth. Zu den
Projekten gehören u. a. die Auslobung des Niedersächsischen Gesundheitspreises 2015 mit derPreiskategorie „eHealth-Lösungen zur Vernetzung der Gesundheitsversorgung“ sowie die
Förderung der regionalen Netzwerke eHealth.Braunschweig, eHealth.Lüneburg undeHealth.Osnabrück als regionale Kontaktstellen der Landesinitiative.
Schlussfolgerung
Deutschlandweit existieren neben den vom Bundesministerium für Gesundheit geförderten
Programmen verschiedene durch Ministerien und Behörden initiierte Initiativen mit direktem
oder indirektem Einfluss auf die Einführung und den Einsatz von eHealth- und Big DataAnwendungen. Auf Bundesebene führen Bundesministerien (BMWi, BMVI, BMBF, BMI etc.)
ressortübergreifende wie ressorteigene hauptsächlich branchenübergreifende Projekte zur
allgemeinen Förderung der Digitalisierung und Vernetzung durch. Das Gesundheitswesen ist
dabei häufig eine der Schwerpunkt-Branchen.
Die hauptsächliche Aufgabe der nachgeordneten Behörden des Bundesministeriums fürGesundheit in Bezug auf neue digitale Technologien liegt in der Aufsicht über die Durchsetzungdes rechtlichen Rahmens (Zulassung, Risikoklassifizierung etc.). Zudem können Behörden wie
das RKI mit Hilfe von Big Data-Anwendungen die Aussagekraft von Forschungsdaten z.B. zum
146
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Infektionsschutz oder zur Epidemiologie erhöhen. Diese aus der Digitalisierung des Gesundheitswesens resultierenden neuen Aufgaben bzw. Möglichkeiten der Aufgabenerfüllung
erfordern allerdings Investitionen in den Aufbau technologischer wie personeller Ressourcen.
Darüber hinaus haben zahlreiche Bundesländer regionale eHealth-Initiativen gestartet(hervorzuheben sind NRW, Bayern und Niedersachsen), die länderübergreifende Vernetzung
von eHealth-Initiativen wird allerdings lediglich eingeschränkt verfolgt (z.B. GMK, BerlinBrandenburg).
Die Ausführungen machen deutlich, dass staatliche Institutionen die Notwendigkeit derFörderung von eHealth und Big Data in Deutschland erkannt haben. Gleichwohl erfolgt ein
Großteil der Förderung technologiezentriert, die erstrebenswerte Orientierung an Versorgungsprozessen wird häufig nicht verfolgt. Zudem zeigt die Vielzahl unabhängiger paralleler
Initiativen das Fehlen eines einheitlichen bund- und länderübergreifenden strategischen
Rahmens für den Ausbau dieser Technologien auf.

3.3.9 Stand und Perspektiven der digitalen Gesundheitswirtschaft in
Deutschland
Bis dato bestehen nur unzureichende Ansätze zur Abgrenzung eines Marktsektors in
Deutschland, der sich auf die kommerzielle Entwicklung und das Betreiben von eHealthAnwendungen bezieht und der die Vernetzung von Akteuren durch den Einsatz von IKT im
Gesundheitswesen sowie wesentliche damit einhergehende Innovationen und Veränderungenvon Wertschöpfungsketten oder Geschäftsmodellen mit einschließt. Angesichts der inhaltlichen
Relevanz von eHealth im Gesundheitswesen wurde in 2015 eine Studie zur Querschnittsbranche„Digitale Gesundheitswirtschaft“ (DGW) durch das BMWi beauftragt.
Sekundäranalysen auf Basis bereits vorliegender Marktstudien ergaben signifikante Abweichungen bei der Abschätzung von Marktgröße wie auch Marktpotentialen über diverse geographische Einzugsbereiche hinweg (Deutschland, Europa, global), in Teilen hervorgerufen durch
divergierende definitorische Abgrenzungen von Marktakteuren sowie aufgrund von Betrachtungsunterschieden bei eHealth-bezogenen Produkten, Lösungen und Anwendungen. Siehehierzu auch Commercial Service, 2009; Roland Berger, 2009; Deutsche Bank Research, 2010;
Capgemini, 2010; Deloitte, 2011; PWC, 2012; Arthur D. Little, 2014. Zudem lagen bisher keine
Erkenntnisse über den volkwirtschaftlichen Beitrag dieser Branche, insbesondere die Bruttowertschöpfung und die Beschäftigung, vor.
Unter nahezu identischer Anwendung der in Kapitel 3.1.1 aufgeführten Taxonomie undDefinition von eHealth-Anwendungsfeldern/-arten wurde die DGW erstmals umfangreichcharakterisiert. Hierzu wurde eine umfassende Unternehmensdatenbank relevanter
Unternehmen in Deutschland erstellt, auf Basis eines repräsentativen Branchensamples in zahlreichen Facetten analysiert und auf die Grundgesamtheit hochgerechnet. Wesentliche Herausforderungen ergeben sich bei der Ableitung tragfähiger Umsatz-, Beschäftigten- und ExportKennzahlen aufgrund der eingeschränkten Zahl von Unternehmen mit Publizitätspflicht bzw.
nur begrenzt öffentlich zugänglicher Unternehmensinformationen, insbesondere in Bezug auf
Kleinstunternehmen und Start-ups. Es wurden über 200 dieser Unternehmen identifiziert,jedoch aufgrund des in Teilen noch nicht erfolgten Markteintritts oder fehlender marktgängiger
Anwendungen von deren Berücksichtigung abgesehen. Zudem ergaben sich bei großen Kapitalgesellschaften Schätzerfordernisse bei der Zuordnung von eHealth-bezogenen Umsätzen.
Als Ergebnis dieser Analyse lässt sich festhalten, dass die in der DGW tätigen Unternehmen(537 wurden in die Grundgesamtheitsbetrachtung einbezogen) im Jahr 2013 einen Gesamtumsatz von ca. 8,6 Mrd. Euro erwirtschaftet haben. Der größte Anteil davon entfällt mit ca. 70% auf große Kapitalgesellschaften, die jedoch nur 13 % der Unternehmen repräsentieren. 83 %Strategy& | PwC
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

147aller Unternehmen dieser Querschnittbranche sind kleine und mittelgroße Unternehmen, ihr
Umsatzanteil beträgt ca. 28 %. Kleinstunternehmen, die ein Branchensegment von 4 %darstellen, haben einen Umsatzanteil von unter 1 %.
Weiterhin zeigen die Untersuchungen bezüglich der regionalen Struktur der Branche, dass die
Bundesländer Bayern, Nordrhein-Westfalen und Baden-Württemberg die meisten Unternehmensansiedlungen aufweisen, während die Unternehmensdichte (Anzahl der Unternehmen pro
Quadratmeter) in Berlin am höchsten ist (siehe Tabelle 9).
Anteil der Unternehmen nach
Bundesland (%)

Anteil am absoluten Umsatz
nach Bundesland (Mio. Euro)1)

Baden-Württemberg

11

587

Bayern36

3.177

Berlin9523

Brandenburg

2

55

Bremen<1

8

Hamburg

1

311

Hessen7749

MecklenburgVorpommern<1

38

Niedersachsen

134

Nordrhein-Westfalen

20

2.237

Rheinland-Pfalz

2328

Saarland2

51

Sachsen2

51

Sachsen-Anhalt

1

17

Schleswig-Holstein

4384

Thüringen251

Bundesland

1) Umsatzunschärfe durch Hochrechnung auf die Grundgesamtheit.
Tabelle 9: Regionale Struktur der DGWQuelle: BMWi (2015) 96

In Anlehnung an die in Kapitel 3.1.2 dargelegten Interaktionsbeziehungen verschiedener
Akteure und Nutzergruppen im Gesundheitswesen ergibt sich unter Einbezug des angebotenen
Produkt- und Lösungsspektrums der Unternehmen die folgende Angebotsstruktur: Über zwei
Drittel der Unternehmen bieten hauptsächlich Produkte und Lösungen der sog. Grund-96

Studie noch nicht veröffentlicht.

148
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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ausstattung an, also gesundheitswesenspezifische IKT-Komponenten, die als Grundvoraussetzung für jeglichen digitalen Informationsaustausch in diesem Bereich dienen. Ihr Umsatzanteil beträgt ca. 36 %. Die Bereitstellung von Hard- und Software ist – wie auch in anderen
Sektoren – ein wesentlicher Enabler für darauf aufbauenden nutzerorientierten Anwendungen.
Etwa 37 % der identifizierten Unternehmen mit einem Gesamtumsatzanteil von ca. 20 %konzentrieren sich auf Anwendungen, bei denen ein Informationsaustausch zwischen
Leistungserbringern und Verwaltungseinheiten (Kostenträger, KVen etc.) stattfindet. Hierzu
zählen u. a. Teilfunktionalitäten in Arztpraxis- und Krankenhausinformationssystemen, dieauch die vorherrschenden komplexen Abrechnungsprozesse zwischen den Akteuren unterstützen. Ca. 27 % der Unternehmen mit einem Umsatzanteil von ca. 22 % legen einen Schwerpunkt auf Lösungen für die elektronische Kommunikation zwischen Leistungserbringern(Leistungserbringer zu Leistungserbringer). 24% der Unternehmen mit einem Umsatzanteil
von ca. 13 % bieten Anwendungen an, die den direkten IKT-basierten Informationsaustauschzwischen Patient und betreuendem Leistungserbringer unterstützen (u. a. Telemonitoring).
13 % der Unternehmen mit einem Umsatzanteil von 9% sind in einem aufstrebenden Segment
tätig, das die verbraucherautonome, eigenständige Gesundheitsversorgung und Gesunderhaltung unterstützt. Hierzu zählen – zumeist kommerzielle – „Quantified Self“-Angebote.
Makroökonomische Einordnung der DGW
Der Wertbeitrag der DGW zur Volkswirtschaft in Deutschland bemisst sich nach der Bruttowertschöpfung (BWS, somit ohne Berücksichtigung von Vorleistungen) innerhalb der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung sowie der Gesundheitswirtschaftlichen Gesamtrechnung.
Der Vorteil einer solchen Sichtweise ist, dass sie volkswirtschaftliche Effekte und Entwicklungen über Branchengrenzen hinweg vergleichbar macht. Dies gilt insbesondere für die
Gesundheitswirtschaft und die Querschnittbranche Digitalwirtschaft (Ostwald et al., 2014).
Ausgehend vom Betrachtungsjahr 2014 ist festzustellen, dass die Bruttowertschöpfung der
DGW mit ca. 4,3 Mrd. Euro im Vergleich zu der der IKT-Branche (122,2 Mrd. Euro) verhältnismäßig gering ausfällt. Die jeweiligen durchschnittlichen Wachstumsraten von 2,2 % und
respektive 2,4 % zwischen 2004 und 2014 unterscheiden sich jedoch nur marginal. Im selben
Zeitraum stieg die Bruttowertschöpfung der DGW um absolut 0,8 Mrd. Euro bzw. um ca. 24 %.
Die jährlichen Wachstumsraten der DGW waren in den letzten Jahren von einer hohen
Volatilität geprägt, dies zeigt sich im direkten Vergleich der Jahre 2005 (–4,2 %) und 2008(+8,8 %). Ähnliche Entwicklungen waren in der Digitalwirtschaft festzustellen. Positive Impulse
sind aufgrund des angezogenen Wachstums seit 2010 in Höhe von 5,2 % p. a. für die DGW
hervorzuheben. Im Übrigen ist der Anteil der Bruttowertschöpfung der DGW an der Gesundheitswirtschaft (zwischen 1,3 und 1,6 %) sowie an der Digitalwirtschaft (zwischen 3,4 und 3,6%) über die Jahre relativ konstant.
Ebenso ist hinsichtlich der Beschäftigung festzustellen, dass auf die DGW mit ca. 53 Tsd.
Beschäftigten nur ein Bruchteil der Erwerbstätigen des IKT-Sektors (1,2 Mio. Beschäftigte)
entfällt – die Wachstumsraten sind hier mit 0,5 % und 0,8 % p. a. ähnlich. Die Exportdynamik
im Betrachtungszeitraum fällt in der Digitalwirtschaft jedoch mit einer jährlichen Wachstumsrate von 6,6 % im Vergleich zu 3,4 % deutlich besser aus als in der DGW. Der seit 2010 konstante
Anstieg der Exporte der DGW sowie der mit 4,5 bis 4,7 % relativ konstante Anteil an den
Exporten der Gesundheitswirtschaft zeichnen eine positive Entwicklung vor.

Strategy& | PwC
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

149

Internationale Wettbewerbsfähigkeit
Die Exportfähigkeit deutscher eHealth-Anwendungen fällt je nach Anwendungsart sehrheterogen aus. Nationale Gesundheitssysteme weisen komplexe und national geprägte
Regelungssysteme und spezifische, teils rechtlich festgelegte Rahmenbedingungen auf. Diesesind für ausländische Marktteilnehmer zunächst intransparent. Deutsche Anbieter sehen ihre
Marktchancen in anderen Märkten dennoch als grundsätzlich positiv an. Nach Aussage vonBranchenexperten schätzen ausländische Nachfrager die exportfähigen Lösungen der DGW als
hochwertig ein, da diese ein hohes Niveau in Bezug auf Datenschutz und IT-Sicherheit,
Kopplungsfähigkeit mit Medizinprodukten, Flexibilität für die Abbildung lokaler Prozesse und
Behandlungspfade sowie die Ausrichtung auf messbare/nachvollziehbare „Outcomes“
aufweisen. Jedoch wird auch betont, dass die früheren und aktuellen infrastrukturgetriebeneneHealth-Aktivitäten in Deutschland (u. a. die Telematikinfrastruktur sowie die elektronische
Gesundheitskarte), die eigentlich einen Innovationsvorsprung hätten hervorrufen können,
aufgrund landesspezifischer Rahmenbedingungen oder wegen nunmehr verfügbarer
Alternativlösungen nicht zum Tragen kommen. Hingegen fördert insbesondere der US-Markt
mit seinen sehr spezifischen Rahmenbedingungen (bezogen auf das fragmentierte Gesundheitssystem, das Konsumentenverhalten, aber auch das allgemeine Innovationsklima) innovative
Lösungen und eine wettbewerblich orientierte Anbieterstruktur.
Ca. 40 % der befragten Anbieter haben bereits in unterschiedlichen Facetten meist projektbasiert Leistungen und Produkte ins Ausland geliefert. Wesentliche Märkte hierfür sind die
USA, England, Österreich und die Schweiz, gefolgt von den Golfstaaten bis hin zu Australien.
Exportiert werden zumeist Anwendungen für die ambulante Praxis, das Krankenhaus oderintegrierte Behandlungsplattformen, die den Austausch von Informationen zwischen Leistungserbringern und Kostenträgern unterstützen. Die Befragung von jungen Unternehmen, dieskalierbare, vornehmlich patientenorientierte Lösungen konzipieren, ergab ein (noch) zurückhaltendes Bild hinsichtlich der Expansion in andere Länder. Hierbei ist jedoch mit Blick auf die
Zielsegmente der vertriebenen Anwendungen zu differenzieren. Analog zum deutschen Marktergeben sich zunächst signifikante Hürden bei der Zulassung oder Lizenzierung sowie bei der
Vergütung in nationalen Gesundheitssystemen. Bei Anwendungen für den Zweiten Gesundheitsmarkt bestehen zumeist hohe Risiken in Bezug auf die Steuerung der Skalierung (lokaler)
Geschäftsmodelle sowie bei der Abwehr von sog. Copycats, die erfolgversprechende Lösungenin kurzer Zeit nachahmen und mit einer bereits vorhandenen tiefen Marktkenntnis oder einem
bereits bestehenden Kundenstamm erfolgreich zur Marktreife bringen. US-dominierte Player
mit systemischen Plattform-Vorteilen (u. a. Apple, Google etc.) implementieren über ihre
Geschäftsmodelle internationale De-facto-Standards und hochskalierte Lösungen, denen sichetablierte deutsche Anbieter auf Dauer nicht mehr entziehen können, wenn sie internationale
Märkte betreten wollen. Im Heimatmarkt Deutschland werden solche Anbieter zwar genau
beobachtet, jedoch sind aktuell noch keine starken Verdrängungstendenzen feststellbar. Dies
liegt u. a. daran, dass klassische Plattform-Lösungen (insbesondere „Quantified Self“-Angebote)rein auf den Selbstzahler- und Konsumentenmarkt ausgerichtet sind und nur in Ansätzen eine
Relevanz für den „klassischen“ Ersten Gesundheitsmarkt aufweisen.
Schlussfolgerung
Digitale Gesundheitslösungen verfügen über das Potential, die Gesundheitsversorgung
maßgeblich positiv zu beeinflussen. Die in Kapitel 3.3.1 skizzierten Trends, Chancen und
Risiken sowie die in Kapitel 3.3.2 aufgezeigten Entwicklungen bzgl. Vergütung und Zugang zum
Ersten Gesundheitsmarkt spiegeln wesentliche Potentialfaktoren für die weitere Entwicklung
der DGW wider. Diese sind teils eng verzahnt: So kann z.B. der Mangel an Wagniskapital fürjunge, innovative Unternehmen auch als Folge einer negativen Bewertung des Vergütungssystems im deutschen Gesundheitswesen (im Vergleich zu anderen Gesundheitssystemen)

150
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

Strategy& | PwC

gesehen werden. Der unzureichende Marktzugang zum Ersten Gesundheitsmarkt verhindert
darüber hinaus zumindest derzeit noch die Entwicklung breitflächiger, nachhaltiger Geschäftsmodelle.
Im Zuge der Entwicklung eines Marktprognosemodells für die DGW wurden zahlreichemögliche Potentialtreiber daraufhin untersucht, inwieweit sie für die zukünftige Entwicklung
der DGW eine Relevanz aufweisen. In der Untersuchung berücksichtigt und mit den vergangenheitsbezogenen Entwicklungen der DGW in Bezug gesetzt wurden•

die demographische Entwicklung in Deutschland (älter werdende Gesellschaft mit entsprechenden Versorgungsanforderungen aufgrund steigenden Krankheitsrisikos),•die digitale Adoption (siehe auch Kapitel 3.3.5) sowie verändertes Nutzer- und Patientenverhalten, etwa bzgl. wachsender Patientenmündigkeit und Konsumentenorientierung,•

Fachkräfteengpässe (siehe auch Abbildung 15),•

Kostendruck und Finanzierungsengpässe im Gesundheitssystem,•

technologische Entwicklungen (Innovationen wie Sensorik, Aktorik, Robotik, Optik etc.
tragen zur Entwicklung neuer Produkte und Verfahren und zu angebotsinduzierter
Nachfrage bei),•

die Ambulantisierung und neue Versorgungsformen, die eine stärkere informationstechnische Vernetzung der Akteure erforderlich machen und•die internationale Wettbewerbsfähigkeit.

Gleichwohl sind die aktuellen Rahmenbedingungen eingeflossen, die sich zukunftsbezogen
positiv verändern können. Die für die DGW relevantesten Rahmenbedingungen sind nach
Einschätzung von Marktanbietern•

die weitere Entwicklung der Telematikinfrastruktur (insbesondere die Erlangung eines
breitflächigen Wirkbetriebes),•

Interoperabilität und Standards,•öffentliche und privatwirtschaftliche Förderung,•

rechtliche Regelungen (Datenschutz, EHealth-Gesetz, Medizinprodukterecht, standesrechtliche Regelungen, Vergütungsregelungen) und•

die Weiterentwicklung der Strukturen im Gesundheitswesen.

Die Ergebnisse der Potentialanalyse für die DGW variieren je Szenario: In einem Worst-CaseSzenario, das die vergangenheitsbezogene Entwicklung der DGW ohne weitere positive
Beeinflussung durch die dargestellten Potentialtreiber und ohne wesentliche Verbesserung derRahmenbedingungen abbildet, ergeben sich marginale zukünftige Wachstumseffekte von unter
1 % p. a. in der Bruttowertschöpfung und kein nennenswertes Wachstum der Erwerbstätigenzahl. Im Kontrast dazu ergibt ein Best-Case-Szenario, bei dem sich die signifikanten
Potentialtreiber positiv (mit spürbaren jährlichen Zunahmen) entwickeln und die Rahmenbedingungen nicht weiter verschlechtern, Wachstumseffekte in der Bruttowertschöpfung vonüber 3,4 % p. a. und ein Erwerbstätigenwachstum von fast 2 % p. a. In einem Betrachtungszeitraum bis 2030 ergäbe sich hierbei eine Bruttowertschöpfung von 7,4 Mrd. Euro mit absolut
fast 72 Tsd. Erwerbstätigen in der DGW.
In der Gesamtschau werden die weitläufig formulierten gesundheits- und versorgungspolitischen Zielsetzungen sowie die damit einhergehenden Potentiale von Anwendungen und
Lösungen der DGW bis heute nicht vollständig erreicht oder realisiert. Zudem ist mit Blick auf

Strategy& | PwC
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit151

andere Märkte eine vergleichsweise geringere Dynamik in der DGW festzustellen. Nach Ansichtvon Branchenexperten überholen andere Märkte derzeit die Entwicklungen in Deutschland insignifikantem Maße, u. a. durch breitflächig vorhandene technische Infrastrukturen undorganisatorische Maßnahmen sowie wegen bereits etablierter Anreizstrukturen für Nutzer undAnbieter. Trotz der vielfältigen Initiativen, Förderprogramme und Gesetzesinitiativen betreffen
die ursächlichen Rahmenbedingungen vor allem junge innovative Unternehmen der Digitalwirtschaft und der Gesundheitswirtschaft, die nur vereinzelt in der Lage zu sein scheinen,
nutzenstiftende Anwendungen im Ersten Gesundheitsmarkt kurz- bis mittelfristig und breit zu
etablieren oder alternativ tragfähige Geschäftsmodelle für den Zweiten Gesundheitsmarkt zu
entwickeln.

3.3.10 Steckbriefe internationaler staatlicher Programme
Das folgende Kapitel umfasst eine exemplarische Darstellung von fünf internationalen
staatlichen Programmen, die in individueller Form den Einsatz und die Entwicklung voneHealth in dem jeweiligen Land fördern.
•

Norwegen – eResept: Zielsetzung des eResepts ist es, den Prozess der Verschreibung,
Bestellung und Abholung verschreibungspflichtiger Arzneimittel und Sanitätsartikel in
Norwegen flächendeckend zu digitalisieren.

•

Dänemark – National Sundheds-it (NSI): Die dänische National Sundheds-it bzw.
National eHealth Authority hat als zentrale Institution die Rahmenbedingungen für die
Digitalisierung des dänischen Gesundheitswesens zu definieren und Standards zur
Schaffung von Interoperabilität zu setzen.

•

Estland – eID-Card: Die eID-Card verfügt neben ihrer Funktion als elektronischer
Personalausweis über eine Vielzahl weiterer Anwendungsfelder im Gesundheitswesen unddarüber hinaus.

•Österreich – ELGA: Elementarer Bestandteil der elektronischen Gesundheitsakte(ELGA) ist die Bündelung individueller Gesundheitsdaten, um diese autorisierten
Leistungserbringern digital zur Verfügung zu stellen.

•

USA – Meaningful Use: Als staatliches Förderungsprogramm schafft dieses Programm
finanzielle Anreize für einen „sinnhaften Einsatz“ von Telematik im Gesundheitswesen derUSA.

Bei der Betrachtung der fünf internationalen Beispiele ist es elementar wichtig, die
Unterschiede zwischen den Staaten hinsichtlich ihrer Größe, des normativen Rahmens sowie
der grundsätzlichen Struktur des Gesundheitswesens zu berücksichtigen. Folglich sind die
Programme nicht universal auf andere Staaten übertragbar.

152
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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„eResept“ (Norwegen)Funktion

nationales elektronisches Informationssystem bzgl. verschreibungspflichtiger Arzneimittel und Sanitätsartikel

Zeitleiste

Programmstart

2006

Beginn Pilotphase2010

Beginn Implementierung

2011

vollständige Implementierung

2013

Investitionen

30 Mio. Euro1), bewilligt durch das norwegische Parlament

Verantwortung

Hauptverantwortlich ist das norwegische Direktorat für Gesundheit
und Soziales (Sosial- og helsedirektoratet). Dieses gehört zum nachgeordneten Bereich des Ministeriums für Gesundheit und soziale
Sicherung sowie des Ministeriums für Arbeit

Akteursgruppen

Patienten, Leistungserbringer (Ärzte und Apotheker), Kostenträger,Staat

Ziele:
Qualitätsverbesserung des ärztlichen Arzneimittelverschreibungsprozesses
Schaffung einer zuverlässigen Dokumentation von erstattungsfähigen Arzneimittelverschreibungen für die norwegische Arzneimittelbehörde (Statens legemiddelverk)
Stärkung der elektronischen Kommunikationsinfrastruktur im Gesundheitswesen
Hohe Sicherheit durch flächendeckende Nutzung von PKI-basierten Verschlüsselungsmechanismen

Erläuterung:Um die Implementierung eines flächendeckenden Informationssystems voranzutreiben,
bietet die norwegische Arzneimittelbehörde eine allen Leistungserbringern zugängliche
Datenbank mit wichtigen Informationen (z.B. Wirkstoffe, Dosierungen, Verpackungsgröße)über sämtliche verschreibungspflichtigen Arzneimittel und Sanitätsartikel an. Diese wird indie elektronische Patientenakte integriert und mit Apothekendaten synchronisiert. Durch die
Nutzung einer einzigen Informationsquelle wird somit sichergestellt, dass die Datenqualität(u. a. Format, Struktur, Kennzeichnungen) einheitlich ist und Apotheken Verschreibungen
und Verordnungen zweifelfrei lesen und dispensieren können.
Arzneimittelverschreibungen werden mit Hilfe der ePA durch eine Schnittstelle im XMLFormat von Haus- und Krankenhausärzten erstellt und durch eine PKI-basierte Chipkarte

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit153elektronisch signiert. Das eResept wird verschlüsselt und über das norwegische Gesundheitsnetzwerk (ein geschlossenes und sicheres Netzwerk der regionalen Gesundheitsbehörden) an
den elektronischen Rezeptvermittler („Reseptformidleren“) versendet, der es so lange
speichert, bis es vom Patienten in einer Apotheke nachgefragt wird. Dieser Prozess ermöglicht dem Patienten die freie Wahl einer Apotheke. Nach dem Einlösen des Rezeptes bzw.
nach Ablauf einer Frist wird dieses wieder gelöscht.
Der Patient muss seine Identität bei Abholung der verschriebenen Arzneimittel in der
Apotheke mit seinem Personalausweis nachweisen, woraufhin eine Anfrage an den„Reseptformidleren“ gestellt wird. Falls der Patient darüber hinaus das Sicherheitsniveau
individuell erhöhen möchte, kann er zur Autorisierung eine individuelle Sicherheits-/
Referenznummer verwenden.
Bei erstattungsfähigen Verschreibungen wird ein elektronischer Rückerstattungsantrag an
den Norwegischen Verband für Arbeit und Sozialwesen (NAV) versendet. Dieser Prozess
ermöglicht dem NAV, die Einhaltung der Regeln für erstattungsfähige Arzneimittel zu
kontrollieren und sicherzugehen, dass das Medikament tatsächlich in der Apotheke abgeholt
wurde.
Als weiteren Dienst für den Patienten wird aktuell ein Internetportal pilotiert, das Patienten
ermöglicht, individuelle Verschreibungshistorien im „Reseptformidleren“ einzusehen.
Patient

Abholung der Arzneimittel
und/oder Sanitätsartikel in
Apotheke nach Wahl.
Autorisierung durch
Personalausweis oderindividuelle Referenznummer.

OnlineEinsicht

Arztbesuch

Internetportal zur
Patienteneinsicht in„Reseptformidleren“
DatenaustauschHausarzt oder
Krankenhausarzt

Elektronische
Verschreibung

Elektronische
Verschreibung„Reseptformidleren“(elektronischer Rezeptvermittler)

Informationen zu Arzneimitteln und
Sanitätsartikeln

Erstattungsanfrage

Informationen zu Arzneimitteln und
Sanitätsartikeln

NorwegischeArzneimittelbehörde

Elektronischer Datenstrom
Physische Patientenaktivität

Apotheke

Erstattung

Norwegischer
Verband für Arbeit undSoziales (NAV)

Digitale Patientenaktivität
In Pilotierung

Abbildung 29: eResept-Funktionsweise
Quelle: Strategy& Analyse

154
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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National Sundheds-it (NSI)
bzw. National eHealth Authority (Dänemark)FunktionAls öffentliche Institution definiert die NSI die Rahmenbedingungen für die Digitalisierung des dänischen Gesundheitswesens und setzt nationale Standards zur Schaffung
von Interoperabilität

Zeitleiste

Gründung 2011

Investitionen

Finanzierung durch Mittel von Staat, Regionen und
Kommunen

Verantwortungdänisches Ministerium für Gesundheit und Vorsorge, Statens
Serum Institut, National Board of eHealthAkteursgruppen

Staat

Ziele:
Ziel- und Strategiedefinition für die Digitalisierung des dänischen
Gesundheitswesens
Entwicklung von Referenzarchitekturen als Grundlage für technische undsemantische Standards
Definition von nationalen und Mitarbeit bei Erarbeitung internationaler Standards
Förderung der Kommunikation innerhalb, von und zwischen Akteursgruppen
Entwicklung und Kontrolle des staatlichen IT-Portfolios

Erläuterung:
Die NSI hat den gesetzlichen Auftrag, eine nationale Strategie sowie einheitliche Grundlagen
für den interoperablen Einsatz von IKT im Gesundheitswesen zu entwerfen. In diesen
Prozessen kooperiert sie eng mit dem National Board of eHealth, das sich aus jeweils drei
Vertretern des Staates, der Länder und der Kommunen zusammensetzt. Gemeinsam haben
sie die Aufgabe, dem dänischen Gesundheitsminister eine vier- bis sechsjährige eHealthStrategie vorzulegen und Vorschläge für die Aufnahme neuer Standards in den nationalen
Katalog zu liefern.
Im Jahr 2012 präsentierte die NSI die aktuelle dänische eHealth-Strategie „Making eHealthWork 2013–2017“, die 22 spezifische Ziele umfasst, die bis 2017 implementiert werden sollen.
Diese beinhalten u. a. die flächendeckende Nutzung des dänischen eRezepts (FMK) bis Ende2015, die weitere Verbreitung von Telemedizin in Dänemark, basierend auf einem konkreten
nationalen Maßnahmenplan, sowie die flächendeckende Einführung IKT-basierter
Arbeitsplätze in Krankenhäusern und Arztpraxen. Ein besonderer Fokus liegt zudem auf derSicherstellung von Interoperabilität. Zur Schaffung von Interoperabilität bestimmt die NSI

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

155

gemäß § 193a des dänischen Gesetzes zum Gesundheitswesen, welche Standards in den
nationalen Katalog aufgenommen werden. Dabei findet eine enge Abstimmung mit dem
National Board of eHealth statt, welches die NSI unterstützt, die Bereiche mit dem höchsten
Bedarf an Referenzarchitekturen und Standards zu identifizieren.
Der Prozess beginnt mit der detaillierten Ausarbeitung eines ersten Entwurfs durch die NSI
in Zusammenarbeit mit den technischen Entwicklern eines Standards. Simultan konsultiert
die NSI nationale und internationale Experten, sodass auch grenzübergreifende Absprachen
zur Errichtung einer möglichst weitgehenden internationalen Interoperabilität stattfinden.
Im nächsten Schritt entwickelt die NSI Referenzarchitekturen, die technische undsemantische Standards definieren, denen digitale Prozesse zu folgen haben. Diese Schritte
stellen sicher, dass Standards mit der existierenden Daten- und IT-Architektur kompatibelsind. Nach einer erfolgreichen Zulassungsprüfung der einzelnen Standards durch das
National Board of eHealth werden diese schließlich in den nationalen Katalog aufgenommen.
I. d. R. gilt die von der Europäischen Kommission empfohlene Common Assessment Method
for Standards and Specifications (CAMSS) als Grundlage für die Zulassung eines Standards.
Der vollständige nationale Standard-Katalog ist im Internet veröffentlicht und empfiehlt
Leistungserbringern abhängig vom spezifischen Kontext die Verwendung eines bestimmten
Standards.
In einem gänzlich anderen Aufgabenfeld übernimmt die NSI zudem die Verantwortung fürden zuverlässigen Einsatz und die kontinuierliche Entwicklung von IKT in öffentlichen
eHealth-Systemen und nationalen Infrastrukturen. Eines dieser Systeme ist z.B. das dänischeeRezept, das allen Leistungserbringern in Dänemark den digitalen Zugang zu Informationenüber die aktuellen Arzneimittelverschreibungen für einen Patienten ermöglicht.

1.

Regierungsressort

Dänisches Ministerium für Gesundheit und Vorsorge

2.

Nachgeordnete
BehördeStatens Serum Institut

3.

Zuständige Abteilung

4.

Untergeordnete BürosÖffentliches, nationales ForschungsinstitutÄhnlichen Tätigkeitsfeldern wie das RKI in Deutschland

National Sundheds-it (NSI)

Definition von Rahmenbedingungen für die Digitalisierung des dänischen Gesundheitswesens
Setzung nationaler Standards zur Interoperabilität

Büro fürWirtschaftsdialog

Büro fürGesundheitsinformationsstandards

Büro für ITEntwicklung

Büro für IT
Operations undSupportAbbildung 30: Organisatorische Einordnung der NSI
Quelle: Strategy& Analyse

156
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Estnische ID-Karte (Estland)
Funktion

Zugang zu allen personenbezogenen öffentlichen eServices
Im Gesundheitswesen: Nutzung von eRezepten, Zugang zur ePA,authentisierte Versicherungskarte

Zeitleiste

Einführung der elektronischen ID-Karte

2002

Inkrafttreten des Personal Data Protection Acts

2008

ePA-Implementierung2008

eRezept-Nutzung

2010

Investitionen

keine zuverlässigen Daten verfügbar

Verantwortung

Estnisches Innenministerium, Estnisches Ministerium fürWirtschaft und Telekommunikation, Estnisches Sozialministerium

Akteursgruppen

Patienten, Leistungserbringer, Kostenträger, Privatwirtschaft,
Forschung, Staat

Ziele:
Möglichkeit der digitalen persönlichen Authentifizierung
Konsolidierung diverser technischer Funktionen
Schaffung einer einheitlichen Infrastruktur
Förderung der nationalen „Digital Health Literacy“

Erläuterung:
Die für alle estnischen Bürger verpflichtende eID-Card verfügt über vielseitige Anwendungsmöglichkeiten im Gesundheitswesen und darüber hinaus. Im Allgemeinen dient sie als
Identitätsdokument und ermöglicht digitale Unterschriften. Für den Einsatz im Gesundheitswesen stellt die eID-Card für Patienten und Leistungserbringer den Zugang zur ePA
und zum eRezept dar.
Aus technischer Sicht ist die eID-Card eine klassische Personalausweiskarte mit aufgedruckten persönlichen Informationen und einem Lichtbild. Darüber hinaus verfügt sie im
digitalen Teil über zwei Schlüsselpaare sowie zugehörige Zertifikate. Mit Ausnahme desNamens, der nationalen ID-Nummer sowie einer E-Mail-Adresse sind auf der Karte keine
weiteren Informationen gespeichert, diese werden vielmehr basierend auf 2048-Bit-PKIVerschlüsselungen in externen Datenbanken abgelegt. Um die elektronischen Dienste
umfassend nutzen zu können, ist ein Kartenlesegerät erforderlich, das für alle betreffenden
Betriebssysteme erhältlich ist Eine umfangreiche dezentrale Infrastruktur, in derverschiedene Datenbanken verknüpft wer-den können, ermöglicht dem Staat, Kostenträgern, öffentlichen Forschungseinrichtungen und privatwirtschaftlichen Anbietern,
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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

157

diverse Anwendungen für die eID-Card aufzubauen. Die so-genannte X-Road-Architektur
standardisiert die technische Funktionsweise der einzelnen An-bieter und stellt ein einheitliches Kommunikationsprotokoll sowie Sicherheitsvorrichtungen zur Verfügung.
Inzwischen sind über „X-Road“ mehr als 2000 Dienste verfügbar und die betreffenden
Daten sind auf über 170 Datenbanken verteilt. So fungiert die eID-Card nicht nur als
Personalausweis, sondern auch als Krankenversicherungskarte, Bankkarte und Zugang zur
persönlichen ePA sowie zum eRezept. Im gesundheitsbezogenen Einsatz können Patienten
mit Hilfe der eID-Card Leistungserbringern Zugang zu ihrer vollständigen, zentral
gespeicherten Patientenakte verschaffen und z.B. in einer Apotheke die auf sie ausgestellten
Arzneimittelverschreibungen abrufen. Um den besonderen Datenschutzanforderungengerecht zu werden, wurde 2008 bereits zwei Jahre vor dem gesundheitsbezogenen Einsatz
der eID-Card der Personal Data Protection Act verabschiedet. Dieser sieht unter anderem
für Gesundheitsdaten vor, dass Personen auf die Sensibilität der Informationen hingewiesen
werden und deren Verarbeitung vorweg zustimmen müssen. Darüber hinaus werden
Patienten über die Verarbeitung ihrer Daten informiert, sie erhalten Zugriff auf die eigenen
Informationen und können diese gegebenenfalls korrigieren. Die Einhaltung dieser Rechte
wird durch das Data Protection Inspectorate kontrolliert und, sofern notwendig,
durchgesetzt.
1)

Mit Bezug auf das Gesundheitswesen.

Quellen: helsedirektoratet.no (Norwegisches Direktorat Gesundheit), 22.06.15, Finnish Journal of eHealth and eWelfare

158
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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ELGA – elektronische Gesundheitsakte(Österreich)
Funktionelektronische Speicherung von individuellen Gesundheitsdaten

Zeitleiste

Projektbeginn

2006

Gründung der ELGA GmbH2009

Einführung ELGA-Portal

2014

Nutzung durch öffentliche Krankenhäuser

2015

Verpflichtende Nutzung für alle LE

2017

Investitionen
Verantwortung

ELGA GmbH, Österreichische Bundesgesundheitskommission,
ELGA-Systempartner

Akteursgruppen

Patienten, Leistungserbringer (Ärzte und Apotheker),
Sozialversicherungsträger, Staat

Ziele:
Echtzeitverfügbarkeit relevanter Informationen (Diagnose, Medikamente)bessere Gesundheitsversorgung der Patienten durch Erhöhung der Patientensicherheit, Steigerung der Behandlungsqualität und Vermeidung vonMehrfachuntersuchungenintegrierte Prozesse bei Behandlung und Betreuung; organisationsübergreifender
Informationsfluss
erhöhte Datensicherheit und Transparenz im Umgang mit
Patienteninformationen
nachhaltige finanzielle Einsparungen

Erläuterung:
Die ELGA ist ein gemeinsames Projekt der sogenannten ELGA-Systempartner Bund, Länder
und Sozialversicherung. Die Grundlage für die Entwicklung der ELGA in Österreich ist die„Gesundheits-15a-Verpflichtung“, die Bund und Länder verpflichtet, Gesundheitstelematik
zur qualitativen Verbesserung der Versorgung und der Nutzung ökonomischer Potentiale
einzusetzen.
Basierend auf einem Informationssystem werden individuelle Gesundheitsdaten
unabhängig von ihrer dezentralen Speicherung gebündelt und Leistungserbringern ortsund zeitunabhängig zugänglich gemacht. Um die Interoperabilität der Systeme
sicherzustellen, spricht die österreichische Bundesgesundheitskommission regelmäßig

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

159

Empfehlungen zur Nutzung einheitlicher Standards (u. a. HL7, IHE, LOINC) aus. Bei voller
Funktionsfähigkeit des Systems können sich Leistungserbringer ein umfassendes Bild vom
Patienten verschaffen und erhalten so Unterstützung bei der Diagnose und Therapiebestimmung.
Eine besondere Rolle in diesem Prozess spielt die sogenannte e-card. Diese ist eine individuelle Chipkarte des elektronischen Verwaltungssystems der österreichischen Sozialversicherung und dient als Zugangsschlüssel. Mittels der e-card erhalten autorisierte
Leistungserbringer 28 Tage Zugriff auf vorliegende medizinische und pflegerische Befunde
des jeweiligen Patienten. Gleichzeitig ist der Prozess durch eine starke Patienteneinbindung
gekennzeichnet, da die Patienten über das zentrale ELGA-Portal auf die in Bezug auf ihre
Person gespeicherten Informationen zugreifen können. Zudem können sie festlegen, welche
ELGA-Gesundheitsdienstanbieter auf die persönlichen Gesundheitsdaten Zugriff habenbzw. ob einzelne Dokumente ausgeblendet werden sollen.
Um Akzeptanz und Nutzung der ELGA voranzutreiben, sind alle Leistungserbringer gemäß
dem ELGA-Gesetz verpflichtet, die elektronischen Anwendungen bis Ende 2017 flächendeckend zu nutzen. Für Krankenhäuser ist die Frist auf Ende 2015 verkürzt. Österreichische
Bürger werden automatisch in die ELGA aufgenommen, allerdings erhalten sie die
Möglichkeit, aktiv Widerspruch dagegen einzulegen („Opt-out“). Das ELGA-Gesetz schafft
darüber hinaus einen normativen Rahmen zu Datenschutz, Datensicherheit, ELGATeilnahmerechten und Standards zur Vereinheitlichung von ELGA-Befunden.

ELGA• SpitalsEntlassungsbriefe
e-card desPatienten
dient alsSchlüssel• Labor- undRadiologiebefunde• Medikamente

Spital/Arzt
hat 4 Wochen
Zugriff auf
die Daten

Abbildung 31: Funktionsweise der ELGA
1)

Quelle: Österreichische Ärztezeitung (2015)

Quelle: ELGA (2015)

160
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Meaningful Use (USA)Funktion
Zeitleiste

nationale Nutzung von Gesundheitstelematik für die elektronischeÜbertragung medizinischer Daten
Phase 1 (Datenerfassung und -verteilung)Phase 2 (Verbesserte klinische Prozesse)
Phase 3 (Verbesserte Gesundheitsversorgung)2011–2012
2014
2016

Investitionen

27 Mrd. Dollar1), finanziert durch das „United States Department of
Health and Human Services” (HHS)

Verantwortung

Hauptverantwortlich sind die „Centers for Medicare & Medicaid
Services“ (CMS), der „National Coordinator for Health Information
Technology“ (ONC), das „Health IT Standards Committee“ und das„Health IT Policy Committee“. Diese agieren im Auftrag des HHS.

Akteursgruppen

Staat, Leistungserbringer, integrierte Versorgungsorganisationen,
Privatwirtschaft

Ziele:
effizientere Versorgungskoordination durch elektronischen Austausch vonPatientendaten
Reduktion regionaler Unterschiede in der Versorgungsqualität
Sicherstellung der Messbarkeit der Qualitätssteigerung und desInnovationsfaktors
Gewährleistung hoher Datensicherheit

Erläuterung:2009 wurde der Health Information Technology for Economic and Clinical Health(HITECH) Act verabschiedet. Die primäre Zielsetzung von HITECH liegt in der Beschleunigung der „sinnhaften Nutzung” (Meaningful Use) von Gesundheitstelematik sowie derStärkung von Persönlichkeitsrechten im Rahmen der elektronischen Übertragung vonGesundheitsdaten.
Zentrales Anliegen ist die Modernisierung der existierenden nationalen Infrastrukturen. Der
HITECH Act beinhaltet explizit die Förderung von interoperablen elektronischen Gesundheitsakten (Electronic Health Records, EHR) innerhalb des landesweiten Gesundheitswesens durch das „CMS Medicare and Medicaid EHR Incentive Program – Meaningful Use“.
Spezielles Augenmerk wird zudem auf die Messbarkeit der Qualitätssteigerung sowie auf die
strikte Zertifizierung genutzter IKT gelegt.
Finanzielle Anreize für Gesundheitsdienstleister sollen diese dazu motivieren, sich zu
verpflichten, entsprechend den HITECH-Regelungen elektronische Gesundheitsakten inihre Prozesse zu integrieren. Diese Anreize werden durch potentielle Strafzahlungen fürStrategy& | PwC
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

161

Gesundheitsdienstleister komplementiert, die fällig werden, wenn die tatsächlich genutzten
technischen Systeme nicht den innerhalb von HITECH festgesetzten Regelungenentsprechen.
Die Umsetzung und der Betrieb von Meaningful Use wurden in drei Phasen aufgeteilt. Die
CMS spezifizieren für jede Phase verbindliche (Core Requirements) und selektive (Menu
Requirements) Vorgaben für konforme Systeme, die innerhalb eines definierten Zeitrahmens vollständig bzw. zum Teil erfüllt werden müssen.
Seit der Einführung des HITECH Acts 2009 ist die Nutzung von elektronischen Gesundheitsakten (EHR) stark angestiegen. Laut den CMS beträgt der Anteil von Ärzten (Officebased Physicians), die EHR „sinnhaft“ anwenden, inzwischen 54 %. Bei Krankenhäusern
liegt der Anteil sogar bei 98 % (CMS EHR Incentive Programs Data, 2015).
1)

Quelle: HealthIT.gov (2014).

Drei Phasen vonMeaningful Use

Anforderungen unddetaillierte Regelungen
Verbindliche und selektive
Anforderungen an EHR

Datenerfassung und-verteilung
Verbesserte klinische
Prozesse
Verbesserte
Gesundheitsversorgung

Einsatzvoninteroperablen
elektronischen
Gesundheitsakten

Festgelegte Standards undZertifizierungskriterienInnovationszwang

Finanzielle
Anreize
Abbildung 32: Meaningful-Use-Prinzip
Quelle: Anlehnung an BMG (2013)

162
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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3.3.11 Zwischenfazit
Das Gesundheitswesen befindet sich in einem umfassenden Transformationsprozess. Umfangreiche und einschneidende Entwicklungen – mögliche Versorgungsengpässe, hervorgerufen u.
a. durch den demographischen Wandel, potentielle Finanzierungslücken und Individualisierung von Gesundheitsdienstleistungen durch die Veränderung des Patientenverhaltens– erfordern die Konzeption und Umsetzung neuer bzw. weiterentwickelter Lösungsansätze für
ein zukunftsfähiges Gesundheitswesen. Neue digitale Übertragungs- und Analysemethodensowie Interventionen auf Basis von eHealth und Big Data eröffnen Potentiale, um diesen
Transformationsprozess erfolgreich mitzugestalten. Der Nutzen dieser Anwendungen für das
Gesundheitswesen liegt insb. in1) der Erhöhung der Versorgungsqualität sowie
2) der Steigerung der Versorgungseffizienz aus Wirtschaftlichkeits- sowie Versorgungsperspektive.
Für eine Realisierung der Potentiale von eHealth und Big Data müssen wesentliche Voraussetzungen in Recht, Technologie, Governance und akteursspezifischem Change-Management
geschaffen werden (Abbildung 33).

 Anpassung rechtlicher
Rahmenbedingungen an
Anforderungen durch
Digitalisierung (Datenschutz,
Fernbehandlungsverbot, ITSicherheit, Haftungsfragen etc.)§

 Findung geeigneter Instrumente
zur versorgungsorientierten
Erprobung und Einführung Zentrale übergreifende
Koordination zur Ausnutzung
von Synergien

Voraussetzungen für die Einführung
und Verbreitung von eHealth und
Big Data

 Telematikinfrastruktur als
maßgebliche Infrastruktur Herstellung flächendeckenderInteroperabilität (u.a. durch
Etablierung eines einheitlichen
Interoperabilitätsverzeichnisses)
 Frühzeitige Einbindung vonEndanwendern in Abstimmungsund Entscheidungsprozesse
 Unterstützung des Arzt-PatientenVerhältnisses

Abbildung 33: Voraussetzungen für eHealth und Big Data
Quelle: Strategy& Analyse

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

163

(1) Rechtliche VoraussetzungenMittels Schaffung eines einheitlichen und verlässlichen regulatorischen Rahmens werden
Handlungsspielräume der einzelnen Akteure des Gesundheitswesens definiert. Dieser stellt
Orientierungshilfen bereit und ermöglicht Planungssicherheit bei Konzeption, Einführung,
Nutzung und Betrieb von eHealth- und Big Data-Anwendungen. Diesbezüglich sind Regelungenu. a. aus dem Sozialgesetzbuch, Bundes- und Landesdatenschutzgesetz, IT-Sicherheitsgesetz,
Medizinproduktegesetz oder aus den europäischen Richtlinien sowohl für den Anwender als
auch für den Hersteller/Anbieter zu berücksichtigen. Unklarheiten in der Definition und
Klassifizierung von (Software-)Anwendungen als Medizinprodukte oder divergierende
Auslegungen von Sachverhalten durch verschiedene Datenschutzbeauftragte auf Bundes-,
Länder- und Organisationsebene verzögern die Verbreitung innovativer digitaler
Anwendungen. Darüber hinaus erfordert die zunehmende Verknüpfung von Daten im Zuge von
Big Data neue Prozesse, um u. a. Anonymisierung und Pseudonymisierung personenbezogener
Daten oder sinnvolle Einwilligungsrechte gewährleisten zu können und zugleich die Exzellenz
der medizinischen Forschung sicherzustellen. Das EHealth-Gesetz ist ein wesentlicher Schritt
zur Herstellung regulatorischer Voraussetzungen in Bezug auf die Digitalisierung desGesundheitswesens. Perspektivisch sind weitere Anpassungen gesetzlicher Vorgaben zu
erwarten, um den neuen Anforderungen der IKT im Allgemeinen und von deren Anwendung im
Gesundheitswesen im Besonderen gerecht zu werden.
(2) Technische Voraussetzungen
Für die Verbreitung von eHealth und Big Data in Deutschland, insb. zur Vernetzung der sektorund akteursspezifischen IKT, ist die Schaffung einer technologisch einheitlichen Basis grundlegend. Die Telematikinfrastruktur muss perspektivisch die maßgebliche Infrastruktur im
deutschen Gesundheitswesen werden und bisher mehrheitlich nicht interoperable sektor- undakteursspezifische parallele Infrastrukturen konsolidieren. Um dies zu erreichen, müssen
verschiedene Anforderungen erfüllt werden, vorrangig in Bezug auf IT-Sicherheit, Flexibilität,
um innovative Anwendungen jederzeit optional integrieren zu können, die Schaffung von
Möglichkeiten grenzübergreifender Versorgung sowie den Auf- und Ausbau technologischer
Grundlagen (z.B. Breitband). Eine einheitliche Referenzinfrastruktur kann einen wichtigen
Schritt hin zu flächendeckender Interoperabilität im deutschen Gesundheitswesen darstellen.
Die für ihre Herstellung notwendigen Standards sind auf nationaler wie internationaler Ebene
oftmals verfügbar. Die Divergenz zwischen Verfügbarkeit und Verwendung dieser Standards
hemmt allerdings eine flächendeckende Umsetzung nahtloser Kommunikation. Aus diesem
Grund sollte schwerpunktmäßig Interoperabilität gefördert und die Anwendung anerkannter
Standards oder Schnittstellen vereinheitlicht werden. Dabei muss allerdings situativ
entschieden werden, ob eine Vereinheitlichung durch Standardisierung oder eine Flexibilisierung mittels standardunabhängiger Schnittstellen vorrangig ist, um die erforderliche
Anpassungsfähigkeit zu gewährleisten und dadurch auch zukünftige Innovationszyklen
abzubilden. Das einzuführende Interoperabilitätsverzeichnis kann hierfür einen entscheidenden Impuls liefern.
(3) Governance-Voraussetzungen
Um die notwendigen Rahmenbedingungen für eine sinnvolle Einführung von eHealth- und Big
Data-Anwendungen zu schaffen, müssen Instrumente für eine versorgungsorientierte Erprobung und Einführung unter Einbindung sämtlicher relevanter Akteure entwickelt werden. Der
Innovationsfonds kann ab 2016 ein solches wichtiges Instrument darstellen, nachdem die 2012
eingeführten Regelungen bezüglich der Erprobung von Medizinprodukten wirkungslos blieben.
Der Erfolg hängt von der finalen Ausgestaltung des Fonds und der Annahme seitens der Akteureab. Mögliche weitere Instrumente sind zeitnah zu erarbeiten, um die positiven Effekte von

164
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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eHealth und Big Data im Hinblick auf die Gesundheitsversorgung auch im Ersten Gesundheitsmarkt bereitzustellen. Förder- und forschungspolitische Maßnahmen sind versorgungsorientiert und ressortübergreifend auszubauen, um Doppelstrukturen zu vermeiden undSynergien zu realisieren. Erfolgsentscheidend ist eine übergreifende Koordination aller Akteure(insb. Selbstverwaltung und Staat), mit der Ziele und Maßnahmen geplant und ggf. auchgesteuert werden. Hierfür sind geeignete Organisationsformen zu evaluieren und umzusetzen.
(4) Akteursspezifische Voraussetzungen
Zur Schaffung der rechtlichen und technischen sowie der Governance-Voraussetzungen bedarf
es eines grundlegenden Verständnisses der Anforderungen und Interessen der einzelnen Akteure des Gesundheitswesens. Erfolgsversprechend werden die Bemühungen zur Etablierungvon eHealth und Big Data ausschließlich unter der Voraussetzung sein, dass Endanwender (z.B.
Patienten/Versicherte, med. Fachpersonal) bereits frühzeitig in die Entwicklungs- sowie
Abstimmungs- und Entscheidungsprozesse einbezogen werden. Hierzu muss ein einheitliches
Verständnis in Bezug auf die Potentiale und Risiken der Technologien und ihres Einsatzes im
Gesundheitswesen geschaffen werden (z.B. Aufbau von „Digital Health Literacy“). Dieses
Bewusstsein muss allerdings bereits in der Ausbildung des im Gesundheitswesen arbeitenden
Fachpersonals geschaffen werden. Das Vertrauen der Endanwender in die neuen Technologien
ist grundlegend für deren erfolgreiche Einführung und Verbreitung. Dieses kann allerdings nur
gewährleistet werden, wenn digitale Anwendungen ausschließlich als ergänzende Unterstützung bestehender Arzt-Patienten-Verhältnisse dienen. Die durchgehende Sicherstellungeines akteursspezifischen Change-Managements ist substantiell für eine erfolgreiche
Realisierung von eHealth und Big Data.
Die Digitalisierung wird das Gesundheitswesen in den nächsten Jahren maßgeblich verändern.
Daher werden erste Maßnahmen seitens relevanter Akteure in Deutschland initiiert, um
eHealth und Big Data nachhaltig im Gesundheitswesen zu etablieren. Dennoch fehlt es bisher
an einem umfassenden Konzept zur Überführung von aus Versorgungs- und Wirtschaftlichkeitsperspektive sinnvollen eHealth- und Big Data-Anwendungen in den Ersten Gesundheitsmarkt. Durch das EHealth-Gesetz werden wesentliche Weichen im Hinblick auf die Schaffung
von rechtlichen, technischen und Governance-Voraussetzungen gestellt. Diese Bemühungenmüssen in eine Strategie eingebettet werden und es müssen weitere Maßnahmen aus ihnen
abgeleitet und umgesetzt werden. Ohne einen zeitnahen, sinnvollen und versorgungsorientieren Ausbau der betreffenden Anwendungen bleiben Potentiale von eHealth und Big
Data im Gesundheitswesen möglicherweise ungenutzt

Strategy& | PwC
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit165

4 Zielsetzung, Handlungsfelder und potentielle Maßnahmen
einer eHealth-Strategie
Das folgende Kapitel hat zum Ziel, auf Basis der Erkenntnisse aus der Bestandsaufnahme eine
strategische Zielsetzung sowie mögliche Handlungsfelder für die Weiterentwicklung einerumfassenden Strategie des BMG zur Nutzung von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen
zu entwickeln. Die Ergebnisse der Bestandsaufnahme verdeutlichen die Notwendigkeit einessolchen umfassenden Handlungsrahmens außerhalb der bestehenden Strukturen und Prozesse
als einer akteursübergreifenden Richtschnur für die Aktivitäten der einzelnen Akteure im
Gesundheitswesen.
Hierzu wird zunächst die Zielsetzung hergeleitet, die sich entgegen einer bisher oft überwiegenden Technologiefokussierung an den Bedarfen der gegenwärtigen und zukünftigen Gesundheitsversorgung ausrichtet (Kapitel 4.1). Auf Basis der Ziele sowie der in der Bestandsaufnahme
identifizierten Herausforderungen werden spezifische Handlungsfelder skizziert, die holistischAnsatzpunkte für die Weiterentwicklung von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen
adressieren sowie potentielle Maßnahmen entwickelt (Kapitel 4.2). Im Anschluss daran werden
Kriterien erarbeitet, mit deren Hilfe die vorgeschlagenen Maßnahmen u. a. im Hinblick auf
ihren Nutzen und ihre Machbarkeit bewertet werden (Kapitel 4.3.). Abschließend erfolgt eineüberblicksartige Darstellung der Ergebnisse der Bewertungen (Kapitel 4.4).

4.1 Entwicklung der strategischen Zielsetzung einer
weiterentwickelten eHealth-Strategie des BMG
Ziele einer eHealth-Strategie
Derzeit werden Initiativen häufig allein im Hinblick auf den Ausbau von Technologie gefördert,ohne dass dies mit dem größeren Versorgungskontext in Bezug gesetzt wird. Insbesondere die
Fokussierung auf Versorgungsprozesse bzw. daraus resultierende Versorgungsbedarfe könnte
jedoch die Einführung und Verbreitung von eHealth und Big Data beschleunigen, da digitale
Anwendungen explizit zur Lösung der wesentlichen Versorgungsprobleme eingesetzt werden
können. Eine zu entwickelnde eHealth-Strategie sollte sich daher nicht an der kurzfristigen
Weiterentwicklung von Technologien oder einzelner Behandlungsmethoden orientieren,sondern Patienten und deren Versorgung in den Mittelpunkt stellen. Insofern sollten aufbauend
zu entwickelnde Maßnahmen allein danach bewertet werden, welchen Beitrag sie in Bezug auf
eine Verbesserung der Versorgung leisten. Der Schwerpunkt der zu entwerfenden Strategie liegt
mithin maßgeblich auf der Erhöhung der Versorgungsqualität 97. Diese geht dabei nichtzwangsläufig mit einem signifikanten Anstieg der Versorgungskosten einher, sondern ist
zugleich auf mögliche Effizienzgewinne zu untersuchen (z.B. Reduzierung der Morbidität, derEinnahme von Medikamenten oder von Behandlungsfehlern).
Die Vielfalt von eHealth- und Big Data-Anwendungen erschwert eine allgemeine Aussage überden Nutzen von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen. Aufgrund möglicher negativer
Implikationen durch Fehlfunktionen von Anwendungen sowie der allgemeinen Finanzierungslücken im Gesundheitswesen ist es entscheidend, den sinnvollen Einsatz, d. h. den Nutzen einer
Anwendungsart (Telemonitoring, Teletherapie etc.) oder einzelner Anwendungen (eArztbrief

Zum besseren Verständnis des Qualitätsbegriffs bietet sich die Differenzierung in die Qualitätsarten (1) Strukturqualität, (2)Prozessqualität und (3) Ergebnisqualität an (G-BA, 2015).

97

166
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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etc.), herauszustellen. Nur wenn wie z.B. in der TIM-HF-Studie 98 deutlich wird, dass ein
Zusatznutzen evident ist, sollte eine Maßnahme langfristig fortentwickelt und in eine regelmäßige Nutzung überführt werden.
Um resultierende Nutzenpotentiale umfänglich zu realisieren und zugleich die Entscheidungsund Regulierungshoheit zu wahren, müssen bereits in kurzer Frist Antworten auf zahlreiche
offene und rahmengebende Fragestellungen gefunden werden. Durch die Verzögerung derBereitstellung sicherer und nutzerfreundlicher Kommunikationswege für den Datenaustauschwird dieser bspw. nicht verhindert, sondern partiell auf „unsichere“ Kommunikationswege
umgeleitet. Es besteht die Gefahr, dass solche Parallelstrukturen (z.B. die Nutzung unsicherer
Kommunikationswege wie E-Mail oder WhatsApp), einmal etabliert, nur schwer z.B. durch
nachträgliche regulatorische Anpassungen in sichere Kommunikationssysteme überführt
werden können. Aus diesem Grund müssen relativ zeitnah umfangreiche Maßnahmen
ergriffen werden, welche die notwendigen Rahmenbedingungen für ein digitales Gesundheitswesen schaffen.
Primärziel
Aus den vorangegangenen Ausführungen ergibt sich folgende grundsätzliche Zielsetzung einer
eHealth-Strategie:„Das Primärziel liegt in der zeitnahen Erhöhung der Versorgungsqualität durch den
sinnvollen Einsatz von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen.“Dieses Primärziel soll als Leitlinie für die weitere Entwicklung des digitalen Gesundheitswesens
dienen. Entscheidungen über Maßnahmen, z.B. auf gesundheitspolitischer oder institutioneller(Krankenhaus, ambulante Praxis, Verband etc.) Ebene, sollten sich maßgeblich am Primärziel
orientieren.
Weitere strategische Ziele
Zur Unterstützung und Ausformulierung des Primärziels wurden sieben weitere strategische
Ziele entwickelt (siehe Abbildung 34). Diese erweitern konsequent die zu beachtenden
Rahmenbedingungen bzgl. der Einführung und Verbreitung von eHealth und Big Data im
Gesundheitswesen und unterstützen so die Entwicklung der Handlungsfelder sowie spezifischer
Maßnahmen.

98
Im Rahmen der TIM-HF-Studie werden Herzinsuffizienzpatienten mittels dezentraler EKG-Geräte, Blutdruckmessgeräte und
Waagen durch Telemonitoring-Anwendungen telemedizinisch betreut. Für Herzinsuffizienzpatienten im Allgemeinen konnte keinsignifikant positiver Effekt nachgewiesen werden. Die Mortalität instabiler Patienten (nach einem Krankenhausaufenthalt wegen
Herzinsuffizienz, ohne depressive Symptomatik und mit einer nicht zu schwachen Herzleistung (LVEF >25 %)) wurde jedoch
nachweisbar durch diese Anwendungen reduziert (Koehler et al., 2011; Koehler et al., 2012). Weitere Studien bestätigen positive
Erkenntnisse aus Telemonitoring-Anwendungen im Hinblick auf Kosteneinsparungen und eine niedrigere Mortalität (Kielblock etal., 2007; Hindricks et al., 2014).

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

167

WEITERE STRATEGISCHE ZIELE
Fokus auf zusammenhängende
Versorgungsprozesse
Einbindung aller
Akteursgruppen

Ausrichtung an
VersorgungszielenPRIMÄRZIEL

Konstante Evaluierung vonMaßnahmen

Zeitnahe Erhöhung der Versorgungsqualität
durch den sinnvollen Einsatz von eHealthund Big Data

Kosteneffiziente Umsetzung

Ethischer Einsatz neuer
Technologien

Unterstützung Arzt-Patienten-Verhältnis

Abbildung 34: Primärziel und weitere strategische Ziele
Quelle: Strategy& Analyse

Fokus auf zusammenhängende Versorgungsprozesse
Ausgangspunkt bei der Entwicklung von Maßnahmen zur Erhöhung der Versorgungsqualität
sollte der Blick auf die Versorgung des Patienten bzw. eine detaillierte Analyse der Versorgungsprozesse sein. Darauf aufbauend sollen umfängliche Lösungen entwickelt werden, die Bedarfe
einer nahtlosen und zusammenhängenden Versorgung entlang der Versorgungsprozesse
adressieren. Eine einseitige Technologiezentrierung gilt es zu vermeiden, sofern keine
Beziehung zu konkreten Aspekten des Versorgungsprozesses aufgezeigt werden kann.
Ausrichtung an Versorgungszielen
Konkrete Versorgungsziele 99 sind eine grundlegende Voraussetzung für eine effektive und
effiziente Erhöhung der Versorgungsqualität. Sie stellen Orientierungspunkte für die Verbesserung der Versorgungssituation dar, mit deren Hilfe Handlungsfelder und Maßnahmen
entwickelt werden können. Der zweckgerichtete Einsatz von eHealth und Big Data kann ein
wesentlicher Baustein der Adressierung der Versorgungsziele sein. Daher gilt es, die
Versorgungsziele sowie eine mögliche eHealth- und Big Data-Strategie bereits frühzeitig
aufeinander abzustimmen, um Synergieeffekte zu nutzen.

99
Seit 2000 werden akteursübergreifend die nationalen Gesundheitsziele entwickelt, die als „ergänzendes Steuerinstrument im
Gesundheitswesen“ dienen. Dabei „streben [sie] die Verbesserung der Gesundheit Einzelner oder bestimmter Gruppen in
definierten Bereichen an und setzen sich auch für eine Stärkung von gesundheitsfördernden Strukturen ein“ (BMG, 2015). Der
Fokus der Ziele liegt auf der Erhöhung der Lebensqualität, Senkung der Morbidität, Reduktion der Mortalität und Stärkung der
individuellen Gesundheitskompetenz.

168
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Ethischer Einsatz neuer Technologien
Aufgrund der zunehmenden Erstellung und Aggregation hochsensibler personenbezogener
Gesundheitsdaten gilt es, über den rein rechtlichen Rahmen hinaus ethische Fragestellungen zu
diskutieren und zu entscheiden. Insbesondere Big Data bewegt sich im Spannungsfeld zwischen
dem möglichen gesellschaftlich erstrebenswerten Erkenntnisgewinn und einer unbemerkten
Einschränkung individueller Freiheit und Selbstbestimmung (Deutscher Ethikrat, 2015), bspw.
durch eine durch Lifelogging intensivierte Selbstüberwachung.
Unterstützung Arzt-Patienten-Verhältnis
Das Arzt-Patienten-Verhältnis ist zentraler Bestandteil der Gesundheitsversorgung in
Deutschland. Nur durch die persönliche Interaktion können neben messbaren Symptomen
bisher nicht wahrgenommene Symptome aufgedeckt oder anderweitige Probleme erkannt
werden, die nicht unmittelbar mit der zu untersuchenden Krankheit in Verbindung stehen. Die
Verbreitung von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen mit dem Ziel, Versorgungsqualität
zu erhöhen, sollte individuelle Arzt-Patienten-Verhältnisse unterstützen.
Kosteneffiziente Umsetzung
Die aus steigenden Gesundheitsausgaben und höheren Kosten für den Einsatz modernerTechnologien resultierende angespannte Finanzierungslage zahlreicher Akteure im Gesundheitswesen erhöht den Druck in Bezug auf ein kosteneffizientes Wirtschaften. Hohe initiale
Aufwände in Verbindung mit der Einführung von eHealth- und Big Data-Anwendungen(Aufbau der IT-Infrastruktur, Beschaffung von Hard- und Software etc.) senken die Bereitschaft, diese Einführung durchzuführen. Neben konkreten Maßnahmen zur Reduzierung der
Implementierungskosten sollte daher bewusst in digitale Anwendungen investiert werden,
welche die Kosteneffizienz signifikant steigern (z.B. Digitalisierung interner Verwaltungsprozesse).
Konstante Evaluierung von Maßnahmen
Entscheidungen hinsichtlich der Einführung von Maßnahmen sollten von ex-ante festgelegten
und begleitend gemessenen quantitativen oder qualitativen Kriterien gestützt werden. In
Abhängigkeit von den Ergebnissen der Evaluierung sind Entscheidungen in Bezug auf die
Maßnahmen (Ausweitung, Beendigung etc.) oder eine Anpassung der Rahmenbedingungen(z.B. rechtlicher Rahmen, Incentivierung) zu treffen.
Einbindung aller Akteursgruppen
Die Entwicklung und Realisierung eines Handlungsrahmens für die erfolgreiche Verwirklichung von Digitalisierungspotentialen im Gesundheitswesen sind nur unter Einbeziehung
sämtlicher relevanten Akteure möglich. So erfordern bspw. die Notwendigkeit, Rahmenbedingungen zu verändern und Innovation zu fördern, die zunehmende Relevanz von wenigen
kommerziellen IT-Unternehmen, die steigende Selbstbestimmung der Patienten sowie neue
Möglichkeiten in der Forschung einen gemeinsamen Dialog aller Akteursgruppen über die
Ausgestaltung des digitalen Gesundheitswesens.

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit169

(2) Identifikation von Handlungsfeldern
Die genannten strategischen Ziele geben den Rahmen für die Konkretisierung der Pläne zur
Weiterentwicklung von eHealth und Big Data im deutschen Gesundheitswesen vor. Basierend
auf den Erkenntnissen aus der Bestandsaufnahme und an den rahmengebenden Zielen
orientiert sind in diesem Zusammenhang neun Handlungsfelder (siehe Abbildung 35) mit
einzelnen Maßnahmen erarbeitet worden.

Zeitnahe Erhöhung der
Versorgungsqualität
durch den sinnvollen
Einsatz von eHealth und
Big Data

1

Versorgungsorientiertes Zielbild für zukünftige eHealthLandschaft

2

Beschleunigter Ausbau von Anwendungen in den Bereichen
eHealth und Big Data

3

Erhöhung der Adoption und Akzeptanz digitaler Technologien
durch vorrangige Anwendergruppen

4

Fortentwicklung eines umfassenden regulatorischen Rahmens fürDigitalisierung im Gesundheitswesen

5

Bereitstellung notwendiger Infrastrukturen zum übergreifenden
Datenaustausch

6

Nutzung der eigenen Digitalisierungspotentiale im Geschäftsbereich des BMG

7

Versorgungsnahe Ausrichtung der Förder- und Forschungspolitik

8

Stärkung der digitalen Gesundheitswirtschaft in Deutschland

9Einbettung in den internationalen Kontext

Ü1

Maßnahmenübergreifendes Handlungsfeld: Prüfung derAusgestaltung des Aufbaus einer eHealth-Einheit

Abbildung 35: Handlungsfelder
Quelle: Strategy& Analyse

Die Handlungsfelder kategorisieren wesentliche Ansatzpunkte, um Rahmenbedingungen und
konkrete Vorschläge für einen versorgungsorientierten Einsatz von eHealth und Big Data im
Gesundheitswesen zu schaffen. Der umfassende Charakter der Handlungsfelder wird u. a. durch
die Einbeziehung sämtlicher relevanter Akteursgruppen (Patienten, Leistungserbringer,
Kostenträger, Staat, Privatwirtschaft, Forschung) und Adressierung aller in der Bestandsaufnahme (Kapitel 3) identifizierten relevanten Aspekte unterstrichen. Die Handlungsfelder
unterliegen keiner grundlegend prioritären Ordnung, sondern sind, wenn möglich, parallel zu
realisieren (eine überblicksartige Vorstellung der einzelnen Handlungsfelder erfolgt in Kapitel
4.2).

170
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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4.2 Definition potentieller Handlungsfelder und Maßnahmen
In diesem Kapitel werden die neun entwickelten Handlungsfelder vorgestellt. Hierbei wird
zunächst deren Relevanz bzw. Notwendigkeit im Hinblick auf das Gesundheitswesen herausgestellt. Zu den jeweiligen Handlungsfeldern werden potentielle Maßnahmen zur Konkretisierung der Entwicklung einer Strategie für eHealth und Big Data im Gesundheitswesen
dargestellt. Darüber hinaus erfolgt eine inhaltliche Einordnung der jeweiligen Maßnahme in das
ERU Framework zur Strukturierung von Analysebereichen in der Digitalisierung staatlicher
Organisationen. Bei den dargestellten Maßnahmen sind vor allem die zwei ERU-FrameworkEbenen „Environment“ und „Readiness“ relevant (siehe Abbildung 36), da die Betrachtung der
konkreten Anwendungsebene „Usage“ nicht Gegenstand dieser Studie ist.

Übergreifend

Environment – E
IKTInfrastruktur

Gesetzgebung

Interaktion zw.
Ressorts

ChangeManagement

GovernanceReadiness – R
MitarbeiterTechnologien

Prozesse

Organisation

Abbildung 36: ERU Framework – Ebenen „Environment“ und „Readiness“
Quelle: Strategy& Analyse

Die für eine Maßnahme relevanten Maßnahmenfelder des ERU Frameworks werden farblich
hervorgehoben. In der folgenden Abbildung 36 ist ein Beispiel zu sehen, in dem eine Maßnahme
hauptsächlich die Maßnahmenfelder „Change Management“ und „Prozesse“ im ERU
Framework adressiert.

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171Übergreifend

Environment – E
IKTInfrastruktur

Gesetzgebung

Interaktion zw.
Ressorts

ChangeManagement

GovernanceReadiness – R
MitarbeiterTechnologien

Prozesse

Organisation

Abbildung 37: ERU Framework – Hervorhebung adressierter Maßnahmenfelder (Beispiel)Quelle: Strategy& Analyse

Handlungsfeld 1: Versorgungsorientiertes Zielbild für eine zukünftige eHealthLandschaft
Dieses Handlungsfeld soll das bisherige Engagement der Akteure im Hinblick auf die
Weiterentwicklung von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen nutzen und ausbauen.
Durch Ausarbeitung rahmengebender Leitlinien werden Handlungsspielräume definiert unddabei zugleich die Grundlagen für möglichst zielgerichtete Aktivitäten der einzelnen Akteuregeschaffen. Für diese wird ein versorgungsorientiertes Zielbild einer zukünftigen eHealthLandschaft entwickelt, das als normative Orientierungshilfe für Aktivitäten im Gesundheitswesen dienen soll. Fragen in Bezug auf relevante Anwendungen, maßgebliche Infrastrukturen
oder Möglichkeiten zur Datenspeicherung werden adressiert und durch Ausrichtung auf das
Primärziel, d. h. die Erhöhung der Versorgungsqualität mittels eHealth und Big Data, in einen
größeren Kontext eingebettet.
Aus der Orientierung am Zielbild können wesentliche Folgemaßnahmen abgeleitet und dabei
zugleich in ihrer Umsetzung koordiniert sowie kontinuierlich evaluiert werden. Auf diese Weisekann eine gemeinsame Ausrichtung der einzelnen Akteure in Bezug auf besonders relevante
strategische Fragestellungen unterstützt werden, obwohl die bisherigen Initiativen in ihrer
Mehrzahl dezentral sowie weitgehend unabhängig voneinander entwickelt, pilotiert undumgesetzt werden.
Maßnahme 1.1: Aufsetzen eines Prozesses zur kontinuierlichen Entwicklung von mit digitalen
Technologien erreichbaren Versorgungszielen im Gesundheitswesen
eHealth und Big Data sind maßgebliche Technologien, mit deren Hilfe die aktuellen undzukünftigen Herausforderungen im Gesundheitswesen angegangen werden können. Zur
Gewährleistung des größtmöglichen Nutzens dieser Technologien orientiert sich deren Einsatz
bzw. Förderung an identifizierten aktuellen und potentiellen Versorgungsbedarfen. Zur
Identifikation der Bedarfe sollte ein kontinuierlicher Prozess entwickelt werden, der wie folgt
ausgestaltet sein kann: (1) In einer Vorevaluation werden Schwerpunkte möglicher
Versorgungsbereiche für die anschließende Detail-Analyse identifiziert und erste Zielvorgaben
abgeleitet. (2) In den Versorgungsbereichen sollten Versorgungspotentiale aufgezeigt, mit dem
Status quo abgeglichen und daraus mögliche Handlungsansätze abgeleitet werden. Dieser
Prozess erfordert Interviews und Umfragen sowie u. a. den Austausch bzw. die Aggregation
172
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bisher fragmentiert gespeicherter epidemiologischer und klinischer Daten, deren Auswertung
durch umfangreiche analytische Big Data-Anwendungen ermöglicht wird. (3) Basierend auf den
Ergebnissen der zweiten Stufe sollten Versorgungsziele entwickelt werden. Diese dienen den
Akteuren des Gesundheitswesens als verbindliche Richtlinie für die Verbesserung der
Versorgung. Bei den oben beschriebenen Prozessen zur Entwicklung von Versorgungszielen
sollten bestehende Formate, die sich gegenwärtig, allerdings ohne den Bereich derDigitalisierung in den Blick zu nehmen, mit Versorgungszielen befassen.

Environment – E
IKTInfrastruktur

Gesetzgebung

Interaktion zw.
Ressorts

ChangeManagement

GovernanceReadiness – R
MitarbeiterTechnologien

Prozesse

Organisation

Abbildung 38: ERU Framework – Maßnahme 1.1: Aufsetzen eines Prozesses zur kontinuierlichen Entwicklung von mit
digitalen Technologien erreichbaren Versorgungszielen im Gesundheitswesen
Quelle: Strategy& Analyse

Maßnahme 1.2: Entwicklung und Verfolgung eines Zielbildes
Die Entwicklung und Verfolgung eines Zielbildes für die eHealth-Landschaft stellt eine wichtige
Voraussetzung für eine erfolgreiche Digitalisierung des Gesundheitswesens und damit für die
Nutzung der betreffenden Potentiale zur Verbesserung der Patientenversorgung dar. Auf Basisder identifizierten Versorgungsbedarfe sowie der definierten Versorgungsziele (Maßnahme 1.1)
wird unter Einbindung sämtlicher relevanten Akteure des Gesundheitswesens ein rahmengebendes versorgungsorientiertes Zielbild einer zukünftigen eHealth-Landschaft entwickelt.
Zur Eröffnung von Handlungsspielräumen werden aus dem Zielbild konkrete Empfehlungen
und Vorgaben abgeleitet. Diese adressieren grundlegende Handlungsbereiche wie z.B. mögliche
zentrale Anwendungen (z.B. eAkte/EHR), die Förderung neuer Prozesse (Point of Carezunehmend beim Patienten), die Einführung von Kennzahlen zur Erfolgs- und Qualitätsmessung sowie die Verbreitung von Infrastruktur-Komponenten etc. Die Empfehlungen und
Vorgaben müssen dabei u. a. konkrete Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten, den
Zeitrahmen und Budgets beinhalten. Sie sind Bestandteil einer hierfür konkret zu erarbeitenden
Prozess- und Organisationsstruktur, die im Wesentlichen den Rahmen für Beteiligungen und
Beteiligungsprozesse bei der Entwicklung der Versorgungsziele und des Zielbildes sind.

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173

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Abbildung 39: ERU Framework – Maßnahme 1.2: Entwicklung und Verfolgung eines Zielbildes
Quelle: Strategy& Analyse

Maßnahme 1.3: Prüfung der Einführung von Leitlinien für Ethikkommissionen im Rahmen
der Anwendung von eHealth und Big Data
Die zunehmende Verwendung vielfältiger personenbezogener Daten, insb. Gesundheitsdaten ineHealth- und Big Data-Anwendungen, sowie der Umgang mit digitalen Daten bei deren
Verwendung werfen ethische Fragen auf. Um entstehende Konflikte z.B. zwischen Versorgungsnotwendigkeit, Datenschutz und kommerziellen Interessen zu diskutieren und zu lösen,kann das Einsetzen von Ethikkommissionen auf Basis zentraler Leitlinien (z.B. Kodizes)
sinnvoll sein. Das zentrale Ziel von Ethikkommissionen ist die Wahrung ethischer Grundsätze
in der Medizin und ihren angrenzenden Anwendungsgebieten. Bereits im Gesundheitswesen
bestehende Ethikkommissionen, (1) der Deutsche Ethikrat, (2) die Zentrale Ethikkommission
bei der BÄK, (3) Ethikkommissionen der LÄK, (4) Ethikkommissionen an medizinischen
Fakultäten und Hochschulen, beschränken sich hinsichtlich ihres Aufgabenspektrums
allerdings meist auf spezifische Aufgaben auf Basis eigener Regularien. Es gilt, die Notwendigkeit und den Nutzen der Einführung neuer oder der Kompetenzerweiterung bestehender
Ethikkommissionen und praktikabler Leitlinien über die ethische Vertretbarkeit u. a.
bestimmter Anwendungen des GM1 und GM2 oder von Infrastruktur-Komponenten zu prüfen
und hieraus Handlungsempfehlungen abzuleiten. Diese Maßnahme dient hauptsächlich als
Impuls, da das BMG zurzeit die Erstellung eines Gutachtens zum ethischen Umgang mit
eHealth und Big Data im Gesundheitswesen plant.

174
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Abbildung 40: ERU Framework – Maßnahme 1.3: Prüfung der Einführung von Leitlinien für Ethikkommissionen im
Rahmen der Anwendung von eHealth und Big Data
Quelle: Strategy& Analyse

Handlungsfeld 2: Beschleunigter Ausbau der Anwendungen in den Bereichen eHealth und Big
Data
Der Ausbau digitaler Technologien in Deutschland verläuft im Vergleich zu anderen Ländern
mit größerem Verzug. Dies verstärkt die Herausforderungen und Risiken im Hinblick auf die
Sicherstellung bestmöglicher Versorgungsleistungen. Um die vorhandenen und zukünftigen
Potentiale durch die Einführung und Verbreitung von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen nutzbar zu machen, sollte dieses Handlungsfeld Maßnahmen beinhalten, welche die
Dynamik der Anwendung steigern und etwaige Hindernisse durch die Anpassung von Rahmenbedingungen abbauen.
Diesbezüglich müssen aktuelle Strukturen einem „Digitalisierungscheck“ unterzogen, d. h. im
Hinblick auf eine in Anbetracht der Digitalisierung zeitgemäße Ausgestaltung analysiert und im
zweiten Schritt, falls notwendig, adjustiert werden. Entscheidend sind im Zuge dieser Analyse
u. a. Steuerungs- und Entscheidungsprozesse, die nicht zwangsläufig in einem direkten Versorgungszusammenhang stehen – bspw. die Überführung von Pilotprojekten in den Regelbetrieb
oder die Aufnahme von eHealth- und Big Data-Anwendungen in die kollektivvertragliche
Regelversorgung. Aufbauend auf der Analyse können die betreffenden Prozesse und Strukturen
verändert bzw. erweitert werden, um sinnvolle Innovationen zu beschleunigen.
Darüber hinaus sollen bestehende Incentivierungs-Instrumente zur Förderung des Ausbaus voneHealth und Big Data überprüft, adjustiert und, sofern der Bedarf besteht, neu entwickelt
werden. Die betreffenden Anreize können z.B. dazu dienen, die zu adressierenden Akteure vom
Vorteil einer bestimmten Anwendung zu überzeugen (z.B. Point of Care 100 direkt beim
Patienten) oder die Last zunächst unwirtschaftlicher Anschaffungskosten für den Anwender zu

100
Der Point of Care ist der Ort der Inanspruchnahme einer gesundheitsbezogenen Dienstleistung durch den Patienten.
Anwendungen, die den Point of Care stärker beim Patienten verorten, können das Arzt-Patienten-Verhältnis z.B. durch
Effizienzgewinne unterstützen.

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175

reduzieren bzw. dessen Adoption zu erhöhen (Einführung von Technologie, Erwerb vonLizenzen etc.).
Ansatzpunkte für Anpassungen aktueller Strukturen und Prozesse sowie die Ausgestaltung
gezielter Incentivierungs-Instrumente bieten u. a. die Erkenntnisse im Zusammenhang mit den
im Handlungsfeld 1 entwickelten Versorgungsbedarfen bzw. dem definierten versorgungsorientierten Zielbild für eine zukünftige eHealth-Landschaft.
Maßnahme 2.1: Überprüfung der Digital Readiness von Zugangswegen in die Regelversorgung
Die Überführung nutzenstiftender eHealth- und Big Data-Anwendungen in die Regelversorgung ist eine der wesentlichen Herausforderungen bei der Einführung und Verbreitung
neuer digitaler Technologien im Gesundheitswesen. So gibt es derzeit bspw. eine Vielzahl telemedizinischer Pilotprojekte. Gleichwohl fehlt es bisher häufig an übergeordneten
Orientierungspunkten, die eine Überführung erfolgreicher Projekte in den Regelbetrieb bzw.
die Regelversorgung ermöglicht. Eine solche ist allerdings notwendig, um sinnvolle Anwendungen betreffenden Akteuren im Bundesgebiet zugänglich zu machen. Es bedarf deshalb einer
initialen und kontinuierlichen Überprüfung, ob Zugangswege von Anwendungen in die Regelversorgung die aus der Digitalisierung des Gesundheitswesens heraus bestehenden Anforderungen abbilden (z.B. im Hinblick auf Informations-/Datenaustausch, den Umgang mit
personenbezogenen Gesundheitsdaten, besondere Risiken, räumlich und zeitlich unabhängige
Versorgung). Dabei gilt es insb. zu untersuchen, ob digitale Anwendungen in diesem
Zusammenhang eine gänzlich neue Methode oder nur eine Adjustierung bestehender Methoden
darstellen. Auf Basis der Ergebnisse dieser Überprüfung wird der Prozess des Zugangs in die
Regelversorgung angepasst bzw. erweitert. Weiterhin gilt es, die Vergütungsstruktur des DRGVergütungssystems (stationär) sowie der GOÄ und der EBM (ambulant) an die sich aus
digitalen Anwendungen ergebenden Anforderungen anzupassen, bspw. in Bezug auf die eAkte(EHR) oder Telekonsile.

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Abbildung 41: ERU Framework – Maßnahme 2.1: Überprüfung der Digital Readiness von Zugangswegen in die
Regelversorgung
Quelle: Strategy& Analyse

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Maßnahme 2.2: Erfolgsbewertung des Innovationsfonds mit Bezug auf den beschleunigten
Ausbau von eHealth und Big Data
Die Förderung von Innovationen im Rahmen des Innovationsfonds kann einen Beitrag zu einerbeschleunigten Verbreitung von eHealth und Big Data in Deutschland leisten. Der Innovationsfonds soll mit jährlich 300 Mio. Euro gezielt innovative „Leuchtturmprojekte“ (225 Mio. Euro)und (z. T. diesen zugehörige) Versorgungsforschung (75 Mio. Euro) unterstützen. Eine
kontinuierliche Evaluation von eHealth- und Big Data-Projekten ermöglicht die Messung desErfolgs einzelner Finanzierungsmaßnahmen und darauf aufbauend, falls notwendig, eine
Anpassung der Ausgestaltung. Hierzu sind drei Ebenen zu bewerten: Es gilt die finale Geschäftsund Verfahrensordnung zu evaluieren, kontinuierlich den Erfolg hinsichtlich der Beschleunigung der Marktreife innovativer eHealth- und Big Data-Anwendungen zu bewerten sowie den
Aufbau einer ressortübergreifenden Zusammenarbeit von BMG und BMBF und die Kooperation
mit den Vertretern der Selbstverwaltung zu untersuchen.

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Abbildung 42: ERU Framework – Maßnahme 2.2: Erfolgsbewertung mit Bezug auf den beschleunigten Ausbau voneHealth und Big Data
Quelle: Strategy& Analyse

Maßnahme 2.3: Koordinierte Incentivierung in Bezug auf den Einsatz von eHealth und Big
Data
Anreize zur Nutzung digitaler Anwendungen sind ein zentrales, maßgebliches Mittel, um die
Umsetzung der in Maßnahme M1.2 definierten rahmengebenden und versorgungsorientierten
Empfehlungen und Vorgaben zum zeitnahen und sinnvollen Ausbau von eHealth und Big Dataim Gesundheitswesen zu unterstützen und zu beschleunigen. Zunächst sollten den Anwendern(insb. Leistungserbringer) mögliche betriebswirtschaftliche Vorteile des Einsatzes neuer
digitaler Technologien aufgezeigt werden. Falls die Verbreitung dieser Technologien nicht den
Erwartungen entspricht sollten darüber hinaus Incentivierungs-Maßnahmen angestoßen
werden, welche größtmöglichen Erfolg versprechen (z.B. durch Analyse möglicher Gründe füreine Gefährdung der Maßnahmenumsetzung). Im Anschluss werden geeignete Instrumente füreine Incentivierung entwickelt. Zum einen muss hierfür die Ausgestaltung u. a. im Hinblick auf
die Art (Anreiz, Sanktion, Hybrid), den Umfang (z.B.: welcher monetäre Rahmen?) oder die
Funktion (Anschubfinanzierung, dauerhafte Incentivierung etc.) der Incentivierung definiert

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anpassen zu können. Besonderer Schwerpunkt der Incentivierung sollten die zunehmende
Behandlung direkt beim Patienten (Point of Care) sowie die Übernahme von Anschaffungs- bzw.
Initialisierungskosten sein.

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Abbildung 43: ERU Framework – Maßnahme 2.3: Koordinierte Incentivierung in Bezug auf den Einsatz von eHealth und
Big Data
Quelle: Strategy& Analyse

Handlungsfeld 3: Erhöhung der Adoption und Akzeptanz digitaler Technologien
durch vorrangige Anwendergruppen
Der Erfolg der Einführung und Verbreitung von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen ist
maßgeblich von der Einstellung der Akteure gegenüber diesen neuen digitalen Technologien
abhängig. Insbesondere bei Anwendungen, die einen maßgeblichen Beitrag zur Erhöhung der
Versorgungsqualität leisten oder deren Potentiale erst durch die Vernetzung bzw. Partizipationeines Großteils der adressierten Akteure realisiert werden (z.B. EHR, Telematikinfrastruktur),
ist eine flächendeckende Nutzung erfolgskritisch.
Dieses Handlungsfeld sollte daher Maßnahmen umfassen, welche die Adoption 101 und Akzeptanz der für die Versorgung essentiellen Anwendungen und Technologien erhöhen. Den Fokus
sollten hierbei die Endanwender bilden (z.B. Patienten, Ärzte oder andere Leistungserbringer).
Da diese die primären Anwendergruppen neuer Anwendungen darstellen, entscheidet ihre
Einstellung über die erfolgreiche Einführung und Verbreitung der Anwendungen. Der entscheidende Faktor bei der Bewertung von eHealth und Big Data ist das Vertrauen in die einzelnen
Anwendungen (Nutzen, Zuverlässigkeit etc.). Grundlage für dieses Vertrauen ist zunächst die
Schaffung eines einheitlichen, möglichst objektiven Verständnisses hinsichtlich der Potentiale
und Risiken von eHealth und Big Data.

Unter „Adoption“ wird der Prozess verstanden, welcher „der Übernahmeentscheidung (oder Kaufentscheidung) vorangestellt
ist“, kurz die Einstellungsbildung. „Akzeptanz“ beschreibt den der „Übernahmeentscheidung nachgelagerten Entscheidungsprozess
mit Blick auf die langfristige Nutzung der Technologie“ (Wewer A. e., 2012).

101

178
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Zu entwickelnde Maßnahmen dieses Handlungsfelds sollten diese Herausforderung durch eineakteursübergreifende Erhöhung des Verständnisses und umfassenden Kompetenzaufbau in
Bezug auf den Umgang mit gesundheitsbezogenen digitalen Technologien („Digital Health
Literacy“) auf zwei Ebenen adressieren. Zum einen sollten kurzfristig Initiativen gestartet
werden, welche die Aufklärung der relevanten Akteure zum Ziel haben (z.B. Kampagnen, erste
Weiterbildungsmöglichkeiten). Darüber hinaus sollten längerfristige Maßnahmen
kontinuierlich Vorurteile abbauen und die individuelle Kompetenz in Bezug auf die Beurteilung
von sowie den Umgang mit eHealth und Big Data im Gesundheitswesen fördern (z.B. Ausbau
der „Digital Health Literacy“ durch Erweiterung oder Anpassung von Curricula).
Maßnahme 3.1: Aufbau der „Digital Health Literacy“ von Fachpersonal im Gesundheitswesen
Zur erfolgreichen Weiterentwicklung der Digitalisierung des Gesundheitswesens muss dersinnvolle Einsatz digitaler Anwendungen vorangetrieben werden. So muss Fachpersonal mit
innovativen digitalen Anwendungen vertraut sein, um den tatsächlichen Nutzungsgrad derTechnologien zu erhöhen, Qualitätsstandards durch Kompetenzen im Umgang mit neuen
Technologien zu realisieren und die Aufwände zu reduzieren. Ziel der Maßnahme ist der Ausbau
einer „Digital Health Literacy“ von Fachpersonal in der medizinischen Gesundheitsversorgung,
Rehabilitation und Pflege durch Verbesserung der Ausbildungs- und Studieninhalte sowie die
Einführung gezielter Weiterbildungsangebote. Die „Digital Health Literacy“ beschreibt hierbei
die Fähigkeiten in Bezug auf den Umgang mit digitalen Anwendungen im Gesundheitswesen
sowie das Verständnis und kritische Reflektieren gesellschaftlich relevanter Themen aus dem
Technologiebereich (z.B. Big Data). Entwicklungsbedarfe in Bezug auf die „Digital Health
Literacy“ im Gesundheitswesen sollten evaluiert und darauf aufbauend gezielt Angebote
abgeleitet und Anreize geschaffen werden, um eine große Durchdringung sicherzustellen. Eine
Prüfung dieses Aspektes sollte im Hinblick auf die Ressourcenausstattung, Kooperationen mit
der Privatwirtschaft in der Lehre und den Umfang der Aus- und Weiterbildung zum regelmäßigen Bestandteil der Planung und Durchführung von Pilotprojekten gemacht werden, auf
deren Basis abschließend die Prüfung der Finanzierungsmöglichkeiten aufsetzen sollte.

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Abbildung 44: ERU Framework – Maßnahme 3.1: Aufbau der „Digital Health Literacy“ von Fachpersonal im
Gesundheitswesen
Quelle: Strategy& Analyse

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179

Maßnahme 3.2: Kampagnen zur Erhöhung der „Digital Health Literacy“ in der Bevölkerung
Die gesellschaftliche Einstellung gegenüber neuen Technologien, in diesem Fall eHealth und
Big Data, ist häufig ein zentraler Einflussfaktor im Hinblick auf den Erfolg von deren
Einführung und Verbreitung. Durch eine hohe Adoption und Akzeptanz neuer digitaler Anwendungen kann deren Verbreitung bei sinnvoller Ausgestaltung relativ kurzfristig die kritische
Masse erreichen und somit etwaige Potentiale aus der Vernetzung verschiedener Akteure (EHR,
Telematikinfrastruktur etc.) ausnutzen. Die erfolgreiche Etablierung von eHealth und Big Dataim Gesundheitswesen hängt insofern maßgeblich von der Annahme dieser Anwendungenseitens der Öffentlichkeit bzw. der einzelnen Endanwender ab. Um ein erhöhtes Bewusstsein
für die Relevanz von digitalen Anwendungen in der Patientenversorgung und Forschung zu
schaffen, ist daher der Aufbau eines objektiven Bildes hinsichtlich der Vorteile, Risiken undZiele von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen grundlegend. Zielgruppenspezifische
Kampagnen (offline, online) sollten über die Maßnahme 3.1 hinausgehend entwickelt werden,um die „Digital Health Literacy“ der Endanwender zu erhöhen. Das Hauptziel dabei ist die
Erhöhung der Bereitschaft, über gesicherte Medien Gesundheitsdaten für die Forschung undandere Anwendungen bereitzustellen, wodurch z.B. die vollumfängliche Ausschöpfung derdurch Big Data entstehenden Potentiale möglich wird. Zielführend kann in diesem Zusammenhang u. a. der Aufbau eines Informationsportals des BMG mit geprüften Gesundheitsinformationen sein, das als zentraler Anlaufpunkt in Bezug auf verifizierte Informationen überden Einsatz neuer Technologien im Gesundheitswesen fungiert.

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Abbildung 45: ERU Framework – Maßnahme 3.2: Kampagnen zur Erhöhung der „Digital Health Literacy“ in derBevölkerung
Quelle: Strategy& Analyse

Maßnahme 3.3: Schaffung von mehr Transparenz und Orientierung für vertrauenswürdige
eHealth- und Big Data-AnwendungenDie hohe Anzahl von eHealth- und Big Data-Anwendungen (derzeit werden weltweit allein weitüber 100.000 Gesundheits-Apps (Europäische Kommission, 2014) angeboten, deutschlandweit
waren es im Jahr 2011 bereits weit über 10.000 (BITKOM)) erschwert es Akteuren des Gesundheitswesens, einen Überblick über das Angebot, die Qualität und die Anbieter, insb. in Bezug

180
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auf deren Vertrauenswürdigkeit, zu gewinnen. Auch eine detaillierte Prüfung jeder einzelnen
Anwendung ist nicht praktikabel. Aus diesem Grund wird ein Prüfsiegel für vertrauenswürdige
eHealth- und Big Data-Anwendungen und -Anbieter (z.B. Forschungseinrichtungen, staatliche
Institutionen, Leistungserbringer, nichtkommerzielle Anbieter, Unternehmen mit besonderen
Datenschutzrichtlinien) entwickelt.
Im Auftrag des BMG ist aktuell eine Studie zum Thema „Apps im Gesundheitswesen“ erstellt
worden, die am 25. April 2016 veröffentlicht wurde. Die darin aufgezeigten Maßnahmen deckensich mit den hier aufgezeigten Grundsätzen und sollten weiter verfolgt werden.

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Abbildung 46: ERU Framework – Maßnahme 3.3: Schaffung von mehr Transparenz und Orientierung fürvertrauenswürdige eHealth- und Big Data-Anwendungen
Quelle: Strategy& Analyse

Handlungsfeld 4: Fortentwicklung eines umfassenden regulatorischen Rahmens
für die Digitalisierung im Gesundheitswesen
Die Anforderungen an den regulatorischen Rahmen sind in den letzten Jahren durch die
Verbreitung digitaler Anwendungen und Technologien gestiegen. Das vom Bundestag
beschlossene EHealth-Gesetz ist ein wesentlicher Schritt zur Herstellung dieser regulatorischen
Voraussetzungen. Allerdings fehlt es bis heute an einer gesamtheitlichen Betrachtung desrechtlichen Rahmens, mit der sowohl möglichen Schwachstellen in der Funktionalität vonRegelungen als auch potentiellen unterschiedlichen Auslegungen vorgebeugt werden könnte.
Aus diesem Handlungsfeld sollen daher Maßnahmen abgeleitet werden, die zum einen eine
Evaluation des bestehenden regulatorischen Rahmens ermöglichen und etwaige Anpassungsbedarfe identifizieren sowie zum anderen darauf aufbauend eine gezielte Adjustierung der
notwendigen Regelungen anstoßen. Diese orientieren sich zum einen an den definierten
Versorgungszielen sowie an den Bestrebungen, eine Balance zwischen
1) Verbraucherschutz2) Leistungsfähigkeit von Anwendungen und
3) Anwenderfreundlichkeit
sicherzustellen.

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181

Im Rahmen der Analysen gilt es, eine Vielzahl von existierenden Regelungen und insb.
möglicherweise nicht eindeutige Sachverhalte zu berücksichtigen – u. a. Medizinproduktegesetz, Haftungsregelungen, das Verbot der ausschließlichen Fernbehandlung sowie Datenschutz- und Datensicherheitsrichtlinien.
Maßnahme 4.1: Überprüfung des bestehenden regulatorischen Rahmens und Vollzugs
Der regulatorische Rahmen definiert die Handlungsspielräume der einzelnen Akteure desGesundheitswesens, bspw. bezüglich der Erhebung und Verwendung personenbezogener
Gesundheitsdaten. Im Rahmen der Maßnahme ist eine grundlegende und im Weiteren
regelmäßige Überprüfung des regulatorischen Rahmens im Hinblick auf die neuen und in
Zukunft zu erwartenden Anforderungen durch eine verstärkte Digitalisierung erforderlich(M4.2). Als Basis der Untersuchung dienen zu entwickelnde Kriterien in Bezug auf die Digital
Readiness (Anwendbarkeit bestehender Gesetze u. a. auf Software-Produkte, Abdeckung neuer
Dienstleistungen etc.) und die Einheitlichkeit von Regelungen bzgl. vergleichbarer Sachverhalte(z.B. Planungssicherheit der Akteure, Transparenz der Entscheidungs- und Bewertungsprozesse, Genauigkeit der Definition). Dabei muss überprüft werden, ob und inwieweit sicheinzelne Regelungen an den Versorgungszielen sowie an den Faktoren (1) Verbraucherschutz,(2) Leistungsfähigkeit von Anwendungen, (3) Anwenderfreundlichkeit orientieren. Im Rahmender Überprüfung gilt es zunächst zu untersuchen, ob und inwiefern Regelungen einheitlichinterpretiert und ggf. durchgesetzt werden. Dafür wird u. a. ausgewertet, wie effektiv undeffizient Aufsichtsfunktionen ausgeübt werden. Weiterhin sollten bestehende Gesetze undRegelungen regelmäßig überprüft werden. Neben Fragen wie z.B. zur Haftung, zum Verbot derausschließlichen Fernbehandlung, zur Klassifizierung bzw. zum allgemeinen Umgang mit
Medizinprodukten (MPG) oder zur Datensicherheit liegt ein weiterer Schwerpunkt auf der
Analyse bestehender Datenschutzrichtlinien, insb. in Hinblick auf die zunehmende Relevanz
von Big Data. Zu prüfen sind in diesem Zusammenhang bspw. Regelungen zur Anonymisierung/Pseudonymisierung oder zu Einwilligungserklärungen.

Abbildung 47: ERU Framework – Maßnahme 4.1: Überprüfung des bestehenden regulatorischen Rahmens und Vollzugs
Quelle: Strategy& Analyse

182
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Maßnahme 4.2: Notwendige Weiterentwicklung des bestehenden regulatorischen Rahmens
und des Vollzugs ermöglichen
Ein einheitlicher und verlässlicher Rechtsrahmen ist eine wichtige Voraussetzung für die erfolgreiche
Einführung und Verbreitung von eHealth und Big Data in Deutschland. Basierend auf den Anpassungsbedarfen aus der Überprüfung des regulatorischen Rahmens (M4.1) können Empfehlungen zur Weiterentwicklung ressortübergreifend abgeleitet werden. So werden Maßnahmen zur Anpassung des Rechtsrahmens eingeleitet. Zum einen müssen dafür Gesetzestexte und Regelungen den identifizierten
Anforderungen entsprechend adjustiert werden. Darüber hinaus gilt es, den Vollzug u. a. durch (1) klare
Kompetenzzuweisungen bei der Erfüllung von Aufsichts- und Durchsetzungspflichten zu verbessern
sowie durch (2) eine einheitliche Interpretation eine unterschiedliche Auslegung gleichartiger Sachverhalte zu vermeiden. Durch diese Maßnahmen sollen Planungssicherheit und Vertrauen sichergestellt
werden.

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Abbildung 48: ERU Framework – Maßnahme 4.2: Notwendige Weiterentwicklung des bestehenden regulatorischen
Rahmens und des Vollzugs ermöglichen
Quelle: Strategy& Analyse

Handlungsfeld 5: Bereitstellung notwendiger Infrastrukturen zum übergreifenden Datenaustausch
Um die aktuell existierenden parallelen, oft sektor- oder akteursspezifischen Infrastrukturen zu
konsolidieren und eine einheitliche technologische Plattform für den Kommunikations- undDatenaustausch zu schaffen, wird eine Telematikinfrastruktur (TI) entwickelt. Diese soll als
maßgebliche Infrastruktur sämtliche Akteure im Gesundheitswesen miteinander vernetzen. 102
Dieses Handlungsfeld soll den übergreifenden Datenaustausch zwischen IT-Systemen mittels
Infrastrukturen ermöglichen. Maßgeblich bei dieser Betrachtung sind der Rollout derBasisinfrastruktur sowie die stufenweise Weiterentwicklung mit den im eHealth-Gesetz
geplanten Anwendungen im Rahmen der TI. Perspektivisch sollen nicht nur Anbieter aus dem
Ersten Gesundheitsmarkt, sondern auch Anbieter aus dem Zweiten Gesundheitsmarkt sowie

102

Siehe EHealth-Gesetz.

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183der Erweiterten Gesundheitswirtschaft die Infrastruktur nutzen können. Um den Datenaustausch technologisch zu gewährleisten, sind zudem noch weitere Voraussetzungen zu
erfüllen, bspw. müssen die Breitbandübertragungsraten, wo aufgrund von Versorgungsbedarfen notwendig (siehe Handlungsfeld 1), für teleradiologische oder telekonsiliarische
Anwendungen geeignet sein.
Maßnahme 5.1: Entwicklung von Vorgaben zur nahtlosen und sinnvollen Einbindung vonMehrwertanwendungenDie Öffnung der TI in Richtung Mehrwertanwendungen ist eine grundlegende Voraussetzung
für die Stärkung der TI als maßgebliche Infrastruktur (EHealth-Gesetz). Es gilt zu klären, wie
eine Integration bzw. Einbindung von (kartenunabhängigen) Mehrwertanwendungen realisiert
werden kann. Durch diese soll ermöglicht werden, dass Anbieter und Nutzer digitaler
Anwendungen, die aktuell meist im weniger regulierten Zweiten Gesundheitsmarkt aktiv sind,unter der Voraussetzung der Einhaltung der notwendigen Qualitätsanforderungen Zugang zur
sicheren Datenaustauschplattform der TI erhalten. Damit Akteure des Gesundheitswesens
langfristige Planungssicherheit hinsichtlich Ausgestaltung, Funktionsweise der TI und
Einbindung weiterer Anwendungen erhalten, ist es wichtig, transparente Vorgaben in Bezug auf
den Prozess der Einbindung weiterer Anwendungen in die TI zu entwickeln. Dabei sindEmpfehlungen für bestimmte Faktoren, u. a. Zeitplan, Investitionskosten, Zuständigkeiten,
Kriterienkatalog (u. a. Zugangsautorisierung, Sicherheitsniveau, Datenformate), zu bestimmen.

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Abbildung 49: ERU Framework – Maßnahme 5.1: Entwicklung von Vorgaben zur nahtlosen und sinnvollen Einbindung vonMehrwertanwendungen
Quelle: Strategy& Analyse

184
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Maßnahme 5.2: Kontinuierliche Adjustierung der Telematikinfrastruktur
Die TI als maßgebliche Infrastruktur für das deutsche Gesundheitswesen muss kontinuierlich
weiterentwickelt werden, um möglichen Dysfunktionalitäten zu begegnen und auf sichverändernde Rahmenbedingungen zu reagieren. So können sich bspw. aus den in M1.2
definierten Empfehlungen und Vorgaben neue Anforderungen z.B. in Bezug auf das Angebot
und Funktionalitäten neuer Anwendungen oder notwendiger Infrastruktur-Komponenten
sowie Qualitätskriterien ergeben. Zugleich muss die Funktionsweise der TI regelmäßig auf
mögliche Verbesserungen im Hinblick auf Sicherheit, Leistungsfähigkeit und Anwenderfreundlichkeit analysiert werden. Um diesen Herausforderungen adäquat zu begegnen, muss nach derErprobung ein im besten Fall externes Projektscreening für die TI und ihre Anwendungenaufgesetzt werden. Auf den Evaluationsergebnissen aufbauend werden Empfehlungen für die
Weiterentwicklung der TI erarbeitet. Diese Empfehlungen beziehen sich u. a. auf den Umfang,den konkreten Zeitrahmen, zu erwartende Aufwände und Verantwortlichkeiten.

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Abbildung 50: ERU Framework – Maßnahme 5.2: Kontinuierliche Adjustierung der Telematikinfrastruktur
Quelle: Strategy& Analyse

Maßnahme 5.3: Gezielten Breitbandausbau für adäquate Möglichkeiten der Nutzung voneHealth und Big Data ermöglichen
Da telemedizinische Anwendungen Lösungsoptionen für unterversorgte ländliche Regionen
darstellen können, ist insb. in diesen Gebieten die Verfügbarkeit eines leistungsfähigen
Breitbandnetzes, welches die Funktionsfähigkeit notwendiger telemedizinischer Angebote
gewährleistet, ein grundlegender Baustein für die medizinische Versorgung. Basierend auf den
in M1.1 identifizierten Versorgungspotentialen sollte gezielt untersucht werden, in welchen
Regionen die Bedarfe für die Breitbandabdeckung besonders dringlich sind. Maßgeblich
entscheidend ist dabei die Notwendigkeit bestimmter telemedizinischer Anwendungen, welche
die Anforderungen an die Höhe der bereitzustellenden Übertragungsraten definieren. Die
identifizierten regionalen Bedarfe werden mit den aktuell verfügbaren Bandbreiten abgeglichen
und darauf aufbauend konkrete Maßnahmen abgeleitet. Diese adressieren zunächst priorisierte
Regionen, in denen aufgrund niedriger Übertragungsraten bereits bestehende oder

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185perspektivische Versorgungsbedarfe hinsichtlich der Sicherstellung der Funktionsfähigkeit
relevanter (telemedizinischer) Anwendungen identifiziert werden können.

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Abbildung 51: ERU Framework – Maßnahme 5.3: Gezielten Breitbandausbau für adäquate Möglichkeiten der Nutzung
von eHealth und Big Data ermöglichen
Quelle: Strategy& Analyse

Handlungsfeld 6: Nutzung der eigenen Digitalisierungspotentiale im Geschäftsbereich des BMG
Die Digitalisierung eröffnet dem BMG und dessen nachgelagerten Behörden (RKI, PEI, BfArM,
DIMDI und BZgA) Möglichkeiten zur Verbesserung der bisherigen Aufgabenerfüllung, bspw. in
der Forschung. So entstehen durch moderne technologische Möglichkeiten der Aggregation und
Auswertung großer Datenvolumen Potentiale in Bezug auf die Analyse, das Verständnis wie
auch die Vorhersage von epidemiologischen Entwicklungen oder in der Epidemieprävention.
Darüber hinaus ergeben sich zugleich auch zunehmend neue, im Weiteren zu eruierende
Anforderungen hinsichtlich der Aufgabenerfüllung der nachgelagerten Behörden. Diese neuen
Möglichkeiten und Anforderungen machen Anpassungen der bestehenden Prozesse und
Verantwortlichkeiten im Geschäftsbereich notwendig.
Das Handlungsfeld soll die Digital Readiness, d. h. die Kompetenz im Umgang mit den aus derDigitalisierung des Gesundheitswesens resultierenden Potentialen und Anforderungen, desGeschäftsbereichs des BMG adressieren.
Um sowohl die aus eHealth und Big Data entstehenden Möglichkeiten zu nutzen als auchbestehende Pflichten weiterhin mit der notwendigen Qualität auszuüben, ist es grundlegend,(1) die internen Digitalisierungspotentiale im BMG und in seinem Geschäftsbereich zu
realisieren und darüber hinaus(2) die Zusammenarbeit des BMG mit den nachgelagerten Behörden im Hinblick auf die
Digitalisierung zu verbessern.
Durch eine effektive und effiziente Koordination werden Ineffizienzen und Doppelstrukturen
vermieden sowie die Nutzung potentieller Synergiepotentiale ermöglicht.

186
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Insbesondere um eigene Digitalisierungspotentiale zu nutzen bzw. zur Gewährleistung der
Aufgabenerfüllung sind Maßnahmen zu entwickeln, mit denen gezielt grundlegende
Kompetenzen ausgebaut werden können. Dafür ist ein umfangreicher Aufbau interner
technologischer, personeller, organisatorischer und finanzieller Ressourcen entscheidend.
Maßnahme 6.1: Entwicklung von Handlungsbedarfen aus eHealth und Big Data für das BMG
und nachgelagerte Behörden
Die Digitalisierung des Gesundheitswesens tangiert das BMG und seine nachgelagerten
Behörden (RKI, PEI, BfArM, DIMDI und BZgA) auf zwei Ebenen. Zum einen bergen eHealthund Big Data erhebliche Potentiale zur Verbesserung der Bewältigung bisheriger Aufgaben(z.B. in der Forschung, Prozessoptimierung in der Verwaltung). Zum anderen stellen u. a.
bedingt durch die steigende Anzahl und stetig wachsende Komplexität digitaler Anwendungenhöhere bzw. neue Anforderungen z.B. hinsichtlich Aufsichts- und Prüfpflichten wesentliche
Herausforderungen dar, die es zu lösen gilt, um die Aufgabenerfüllung des Geschäftsbereichs inder notwendigen Qualität weiterhin gewährleisten zu können. Entscheidend ist hierbei der
Faktor der Digital Readiness, d. h. das Vorhandensein von Ressourcen und Fähigkeiten in Bezug
auf einen sinnvollen und versorgungsorientierten Einsatz neuer digitaler Technologien. Die
Evaluation analysiert die Digital Readiness anhand der aus möglichen Potentialen resultierenden Anforderungen sowie der steigenden Herausforderungen der originären Aufgabenerfüllung und vergleicht diese mit der aktuellen Aufstellung des BMG und seiner nachgelagerten
Behörden. Die aus dieser Analyse resultierenden Evaluationsergebnisse dienen der Identifikation notwendiger Bedarfe (z.B. Aufbau von Ressourcen), welche die Grundlage für die
Ableitung konkreter Folgemaßnahmen (Maßnahme 6.2) legen.

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Abbildung 52: ERU Framework – Maßnahme 6.1: Entwicklung von Handlungsbedarfen aus eHealth und Big Data für das
BMG und nachgelagerte Behörden
Quelle: Strategy& Analyse

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Maßnahme 6.2: Koordination der Zusammenarbeit sowie gezielten Aufbau von Ressourcen
im Geschäftsbereich des BMG ermöglichen
Auf Basis der in Maßnahme 6.1 identifizierten Anpassungsbedarfe sollten konkrete Maßnahmen
zur Verbesserung der Digital Readiness des BMG und seines Geschäftsbereichs entwickelt
werden. Um Ineffizienzen zu vermeiden und Synergien zu nutzen, ist eine stärkere Koordination
der Aktivitäten zwischen dem BMG und den einzelnen nachgelagerten Behörden erforderlich.
Um bestehende Aufgaben qualitativ hochwertig und sorgfältig zu erfüllen sowie wesentliche
Digitalisierungspotentiale auszuschöpfen, muss der Geschäftsbereich des BMG in den gezielten
Aufbau von Ressourcen investieren. Die hierfür aufzubauenden personellen und technologischen Ressourcen werden in M6.1 identifiziert und priorisiert. Die betreffenden Ergebnisse
fließen dann in die Budgetverhandlungen ein, bei denen wesentliche Investitionen freigegeben
werden müssen. Sämtliche Maßnahmen orientieren sich dabei, wenn möglich, an den in
Maßnahme 1.1 entwickelten Versorgungszielen bzw. dem rahmengebenden Zielbild(Maßnahme 1.2).

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Abbildung 53: ERU Framework – Maßnahme 6.2: Koordination der Zusammenarbeit sowie gezielten Aufbau von
Ressourcen im Geschäftsbereich des BMG ermöglichen
Quelle: Strategy& Analyse

Maßnahme 6.3: Steigerung der Attraktivität des BMG und seines Geschäftsbereichs als
Arbeitgeber für Digitalisierungs- und IT-Experten
Die Anforderungen aus der Digitalisierung erweitern die Anforderungen und erfordern in Teilenneue Kompetenzen im BMG und in seinem Geschäftsbereich. Da der Kompetenzaufbau nicht
ausschließlich intern bewältigt werden kann, müssen Digitalisierungs- und IT-Experten
rekrutiert werden. Der Fachkräftemangel sowie die hohe Nachfrage nach Fachkräften mit ITHintergrund erschweren dies. Die öffentliche Verwaltung konkurriert dabei mit Großkonzernen
wie Google, SAP und BMW so-wie dynamischen Tech-Start-ups. Allerdings wird die öffentliche
Verwaltung als Arbeitgeber bisher häufig als wenig attraktiv und nicht wettbewerbsfähig(niedrige Vergütung/Besoldung, starre Hierarchien etc.) angesehen. Daher müssen
Maßnahmen zur Steigerung der Arbeitgeberattraktivität des Geschäftsbereichs des BMG
entwickelt werden.

188
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Abbildung 54: ERU Framework – Maßnahme 6.3: Steigerung der Attraktivität des BMG und seines Geschäftsbereichs als
Arbeitgeber für Digitalisierungs- und IT-Experten
Quelle: Strategy& Analyse

Handlungsfeld 7: Versorgungsnahe Ausrichtung der Förder- und Forschungspolitik
Gezielte Förder- und Forschungspolitik kann die Rahmenbedingungen für Erkenntnisse zur
Verbesserung der Gesundheitsversorgung schaffen sowie den Forschungsstandort Deutschland
in Bezug auf Zukunftsthemen und -technologien stärken. Um neue Erkenntnisse undZusammenhänge hinsichtlich des Verständnisses der Funktionsweise des Körpers, Spezifika
einzelner Krankheitserreger oder großflächiger epidemiologischer Untersuchungen zu
gewinnen, werden im Rahmen von (Forschungs-)Förderprogrammen derzeit bereits zahlreiche
Projekte mit eHealth- und Big Data-Bezug unterstützt. Allerdings liegt der Fokus bisher meist
auf der gezielten Technologieförderung.
Die Basis für zuverlässige und valide Forschungsergebnisse sind eine qualitativ hochwertige
Datenbasis sowie Rahmenbedingungen, die objektive Studiendesigns ermöglichen. Bisher ist
der Zugriff auf umfangreiche gesundheitsbezogene Datensätze nur sehr eingeschränkt möglich.
Maßnahme 7.1: Fortsetzung der Entwicklung von datenquellenübergreifenden Analysen
Im Gesundheitswesen wird derzeit bereits eine Vielzahl von Daten für unterschiedlichste
Zwecke und aus unterschiedlichsten Quellen erhoben. Allerdings gibt es bisher für den Bereichder Selbstverwaltung und staatlicher Institutionen keinen Überblick über die erhobenen
Datensätze und insb. über die Qualität dieser Daten. Diese Transparenz sollte geschaffen
werden. Um die Qualität entsprechender Analysen zu verbessern, sollte nach Schaffung der
notwendigen Transparenz über die heutigen Datenanalysen überprüft werden, ob die Potentiale
von datenquellenübergreifenden Analysen gegenwärtig ausgeschöpft werden und darauf
aufbauend konkrete Maßnahmen für die Weiterentwicklung entwickeln. Die Aufarbeitung
möglicher Weiterentwicklungsansätze sollte dann zur Grundlage notwendiger Debatten impolitischen Raum gemacht werden, ob und unter welchen Rahmenbedingungen mögliche
datenquellenübergreifende Analysen zur Steigerung des Verständnisses über Wirkungszusammenhänge von Krankheiten und stärker auf die Patienten ausgerichtete Therapieansätze
zugelassen werden sollen.

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Abbildung 55: ERU Framework – Maßnahme 7.1: Überprüfung von datenquellenübergreifenden Analysen
Quelle: Strategy& Analyse

Maßnahme 7.2: Förderung versorgungsorientierter Forschung
Zur Verbesserung der Versorgung durch neue Erkenntnisse der Versorgungsforschung sowie
auch zur internationalen Stärkung des Forschungsstandorts Deutschland in innovativen
Forschungsfeldern muss die versorgungsorientierte Forschung durch Förderung des gezielten
Einsatzes von eHealth und Big Data unterstützt werden. Basierend auf identifizierten
Versorgungsbedarfen (z.B. aus M1.1) und auf Basis der Erfahrungen aus dem Innovationsfonds
sollten konkrete Forschungsfelder benannt und bereits vorhandene Forschungsprojekte
ausfindig gemacht oder neue Projekte aufgesetzt werden. Unter der Bedingung, dass der Einsatz
von eHealth und Big Data einen signifikanten Erkenntnisgewinn zur Folge hat, sollten dieseneuen Technologien gezielt projektabhängig gefördert werden. Grundlage dafür ist z.B. das
Aufsetzen eines Instruments zur Koordinierung zwischen den relevanten Ressorts, um die
Technologieförderung mit Gesundheitsbezug noch konsequenter versorgungsorientiert auszugestalten. Für die Auswahl von förderungswürdigen Forschungsprojekten sollten Kriterien
entwickelt werden, die u. a. die Versorgungsrelevanz, den Nutzen digitaler Anwendungen, die
Aufwände, den Zeitraum etc. umfassen. Diese Maßnahme umfasst nicht nur transnationale undangewandte Forschung, sondern auch die Förderung von Grundlagenforschung.

190
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Abbildung 56: ERU Framework – Maßnahme 7.2: Förderung versorgungsorientierter ForschungQuelle: Strategy& Analyse

Handlungsfeld 8: Stärkung der digitalen Gesundheitswirtschaft in Deutschland
Die digitale Gesundheitswirtschaft weist aktuell eine „gebremste Dynamik“ auf. Andere Märkte
überholen derzeit die Entwicklung in Deutschland in signifikantem Maße, u. a. durch breitflächig vorhandene technische Infrastrukturen, organisatorische Maßnahmen, innovative
Versorgungslösungen sowie wegen bereits etablierter Anreizstrukturen für Nutzer undAnbieter. Ursächlich für diesen Rückstand insbesondere kleiner Unternehmen und von Startups, die sich in einer Gründungs- oder Etablierungsphase befinden, sind eingeschränkte Handlungsräume aufgrund regulatorischer Vorgaben (siehe Handlungsfeld 4), sehr restriktive
Zugangswege zur Regelversorgung (siehe Handlungsfeld 2) und offene Fragen hinsichtlichzukünftiger Entwicklungen und Eckpunkte der Telematikinfrastruktur (siehe Handlungsfeld 5),
dort vor allem die Perspektive und operative Umsetzung von Mehrwertanwendungen sowie die
Integration von „End User Devices“ auf Basis breit etablierter Standards.
Angesichts vielfältiger im Ausland erfolgreicher Anwendungen ist unbestreitbar, dass nebenden etablierten eHealth-Unternehmen in Deutschland vor allem kleine, agile Unternehmenversorgungsorientierte oder patientenzentrierte Innovationen hervorbringen (können), die teils
hochgradig therapierelevant sind bzw. präventiv zur Gesunderhaltung der Bevölkerung
beitragen. Zudem ergeben sich neue Innovationsräume unter Einbezug von Big Data.
Innovative junge Unternehmen sind darauf angewiesen, sich eine nachhaltige Finanzierungsbasis zu verschaffen. Hierfür müssen sie einerseits Investoren von ihrem Unternehmen undihren Konzepten überzeugen und andererseits Geschäftsmodelle entwickeln, die innerhalb vonmaximal zwei Jahren Einnahmeströme generieren. In dieser Hinsicht unterscheiden sie sichvon etablierten, bereits am Markt agierenden Unternehmen, die entsprechende Entwicklungenaus dem Cashflow der laufenden Geschäftstätigkeit (auch außerhalb von eHealth-Geschäftsbereichen) refinanzieren. Die Etablierung der Finanzierungsbasis hängt maßgeblich von derTragfähigkeit der Planungsprämissen innerhalb eines überschaubaren Zeithorizonts und vonihrer positiven Einschätzung in Bezug auf den umfassenden regulatorisch-technologischen
Rahmen der Digitalisierung im Gesundheitswesen ab.

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191

Dieses Handlungsfeld sollte den beschleunigten Markzugang für diejenigen Unternehmenadressieren, die Lösungen und Produkte mit Kosten-/Nutzenvorteilen für das Gesundheitswesen oder den einzelnen Patienten anbieten. Explizit einzubeziehen sind in diesem
Zusammenhang sowohl der Erste als auch der Zweite Gesundheitsmarkt. Im Wesentlichen sindzwei Schwerpunkte der Gesundheitspolitik adressierbar: Zum einen ist die Erhöhung der Transparenz und Planungssicherheit mit Blick auf alle die Privatwirtschaft tangierenden Handlungsfelder angezeigt, zum anderen scheint die Vernetzung von Gründungs- und Innovationsförderung ein zielführender Ansatz zu sein, um innovativen Pilotprojekten mit guten
Erfolgsaussichten den Weg in den Anbietermarkt zu ebnen.
Maßnahme 8.1: Aufbau einer Regelkommunikation in Richtung innovative Unternehmen bzgl.
der eHealth-Strategie sowie der Maßnahmenentwicklung
Diese Querschnittsmaßnahme bündelt die Gestaltungselemente solcher Handlungsfelder, die
die Privatwirtschaft (und dort vornehmlich junge, innovative Unternehmen) betreffen. Ziel ist
die eindeutige Information von Unternehmen in Bezug auf entsprechende Vorhaben sowie
deren Inhalten und deren „Härtegrad“ zur Sicherstellung einer tragfähigen Planungsbasis.
Gleichzeitig sollen die Anliegen der Unternehmen mit Blick auf kurzfristig notwendige Konkretisierungen (z.B. Telematikinfrastruktur/Mehrwertanwendungen und Standards oderzukünftige Zugangswege in die Regelversorgung) bei der weiteren Beschleunigung des Ausbaus
und der Anwendungen von eHealth und Big Data Berücksichtigung finden. Zu empfehlen sindregelmäßige (ein- bis zweimal jährlich) Kommunikationsformate/-foren mit entsprechenden
Unternehmen.

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Abbildung 57: ERU Framework – Maßnahme 8.1: Aufbau einer Regelkommunikation in Richtung innovative Unternehmen
bzgl. der eHealth-Strategie sowie der Maßnahmenentwicklung
Quelle: Strategy& Analyse

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Maßnahme 8.2: Vernetzung von Innovations- und Gründungsförderung
Ziel ist eine effizientere Verzahnung von Förderepisoden, beginnend bei (wissenschaftlichorientierten) Innovationsförderungen. Bereits in einem frühen Stadium sollten Gründungsaspekte mit einfließen, die im Fall einer erfolgreichen Innovation eine breitere Aufstellung im
Markt ermöglichen. Hierzu zählen u. a. die Berücksichtigung von evidenzbasierter Nutzendarlegung, Schaffung von Versorgungseffizienz, Ableitung tragfähiger Geschäftsmodelle im 1.
und 2. GM, Sicherstellung rechtlicher Voraussetzungen (u. a. frühzeitige Berücksichtigung vonZertifizierung etc.), Prototypenentwicklung an der Nutzerschnittstelle (Usability Testing),
Anlage von Agilität in der Weiterentwicklung, Förderung eines flächendeckenden Einsatzes der
Lösung/Nutzung von Skalierungspotentialen. Im Zuge der Prototypenentwicklung und derErstellung eines Geschäftsmodells kann nahtlos und ggfs. flankiert von den Projektsponsoren
eine Gründungsförderung beantragt werden, die hierfür erforderlichen Voraussetzungenwurden dann bereits in der Innovationsförderphase geschaffen. Ggfs. kann eine Flankierungüber Inkubator- oder Acceleratorkonzepte durch den Projektträger erfolgen.

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Abbildung 58: ERU Framework – Maßnahme 8.2: Vernetzung von Innovations- und Gründungsförderung
Quelle: Strategy& Analyse

Handlungsfeld 9: Einbettung in den internationalen Kontext
Die globale Vernetzung der Arbeitswelt und des Tourismus erhöht die Notwendigkeit, Dienstleistungen und Infrastrukturen ebenfalls zu internationalisieren (z.B. Zahlungsverkehr, Telekommunikation, Transportwesen). In diesem Zuge gewinnt die grenzübergreifende Gesundheitsversorgung zunehmend an Relevanz. Die Digitalisierung eröffnet Möglichkeiten, durch den
Aufbau kompatibler Technologien (z.B. europäische Infrastruktur-Komponenten) eine länderübergreifende Versorgung nahtlos zu realisieren.
Aus diesem Grund sollte Ziel dieses Handlungsfeld sein, die Einbettung nationaler Initiativen
in den internationalen Kontext zu fördern. Dadurch soll Deutschland maßgeblich an der
Entwicklung und Ausgestaltung von Rahmenbedingungen beteiligt sein, die die internationale
Zusammenarbeit auf Basis digitaler Anwendungen in vielen Bereichen des Gesundheitswesens
bestimmen (z.B. Gesundheitsversorgung, Gesundheits-/Versorgungsforschung, Gesundheitswirtschaft).

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193

Die im EHealth-Gesetz vorgeschlagene Ausweitung der Kompetenzen der gematik, welche die
Aufgabe übertragen bekommen soll, deutsche Interessen im Bereich der Gesundheitstelematik
zu vertreten, ist neben kleineren weiteren Initiativen (z.B. Beteiligung des DIMDI an der
Entwicklung des ICD-10) ein erster Schritt zur verstärkten Positionierung deutscher Interessen
im internationalen Kontext, muss perspektivisch jedoch noch weiter ausgebaut werden.
Die Interoperabilität wird als Grundlage für die Einsetzbarkeit digitaler Anwendungen überDeutschlands Grenzen hinaus angesehen, mit der den Herausforderungen der Globalisierung
zielgerichtet begegnet werden kann. Nur durch die Ausarbeitung international verbindlicher
Schnittstellen und Standards, zunächst ggf. lediglich für ausgewählte Anwendungen, sowie die
Einführung möglicher EU-weiter Infrastruktur-Komponenten wird der grenzübergreifende
Datenaustausch ermöglicht und dadurch Gesundheitsversorgung im internationalen Kontext
realisierbar.
Maßnahme 9.1: Aktive Teilnahme an internationalen Initiativen
Die zunehmende Globalisierung wird einen höheren Vernetzungsgrad sämtlicher Lebensbereiche zur Folge haben. Internationale Initiativen (z.B. Standardisierungsinitiativen) und
Regelungen (insb. EU-Regelungen und -Verordnungen) werden in Zukunft das deutsche
Gesundheitswesen in stärkerem Maße beeinflussen. Daher gilt es, nationale Besonderheiten in
Bezug auf die Handhabung von eHealth und Big Data bereits frühzeitig in internationale
Entwicklungs-, Abstimmungs- und Entscheidungsprozesse einfließen zu lassen (z.B.
Datenschutz, Standards, Qualitätsanforderungen, Regulatorik). Die relevanten Akteure desdeutschen Gesundheitswesens müssen sich aus diesem Grund stärker aktiv an europäischen
und internationalen Gremien beteiligen.

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Abbildung 59: ERU Framework – Maßnahme 9.1: Aktive Teilnahme an internationalen Initiativen
Quelle: Strategy& Analyse

194
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Maßnahme 9.2: Gezielte Förderung internationaler Forschungszusammenarbeit
Neue technologische Möglichkeiten eröffnen große Potentiale z.B. in Bezug auf die Vorhersage
der Ausbreitung globaler Krankheitswellen (Pandemien, Epidemie etc.). In diesem Zusammenhang sind Wissenschaftler in hohem Maße auf eine internationale Zusammenarbeit angewiesen.
Die Förderung dieser Zusammenarbeit kann Synergien für den Fortschritt medizinischer
Forschung bspw. in Bezug auf den Infektionsschutz ermöglichen. Internationale Forschungsstrukturen werden gemeinsam aufgebaut und genutzt.

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Abbildung 60: ERU Framework – Maßnahme 9.2: Gezielte Förderung internationaler Forschungszusammenarbeit
Quelle: Strategy& Analyse

Maßnahme 9.3: Gewährleistung grenzübergreifender Versorgung
Die Globalisierung bzw. der zunehmende internationale Verkehr erhöht die Notwendigkeit,
Dienstleistungen und Infrastrukturen ebenfalls international auszugestalten (wie z.B. auch den
Zahlungsverkehr, die Telekommunikation und das Transportwesen). Die Digitalisierung
eröffnet auch im Gesundheitswesen Möglichkeiten, durch den Aufbau internationaler (EUweiter, bilateraler etc.) technologischer Strukturen eine länderübergreifende Versorgung zu
realisieren. Aufbauend auf bereits bestehenden Systemen für eine grenzübergreifende
Versorgung (z.B. europäische Gesundheitskarte) ist zu evaluieren, welche Schnittstellen,
Standards, EU-Infrastruktur-Komponenten etc. einzurichten sind, um die technologische
Grundlage für eine grenzübergreifende Versorgung schaffen zu können. Basierend auf den
Evaluationsergebnissen müssen weitere Maßnahmen abgeleitet werden, um den grenzübergreifenden Austausch in der Gesundheitsversorgung zu fördern.

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Abbildung 61: ERU Framework – Maßnahme 9.3: Gewährleistung grenzübergreifender Versorgung
Quelle: Strategy& Analyse

Handlungsfeldübergreifende Maßnahme: Prüfung der Ausgestaltung des Aufbaus
einer eHealth-Einheit
Die in den vorherigen Handlungsfeldern skizzierten aufgrund der Digitalisierung des Gesundheitswesens notwendigen Veränderungen sind vielfältig. Die Herausforderung liegt darin, sichnicht auf eine kleine Auswahl von Handlungsfeldern bzw. auf die Umsetzung weniger
Maßnahmen zu beschränken, sondern eine möglichst große Zahl von Handlungsfeldern parallelzu bearbeiten.
Die mit den Handlungsfeldern verbundenen Transformationsprozesse sind zeitnah umzusetzen. Dadurch entstehen besondere Anforderungen in Bezug auf die Koordinierung derVeränderungsprozesse zur Realisierung der Digitalisierungspotentiale. Mit den bisherigen
Instrumenten können weder diese Koordinierungsbedarfe noch die Initiativen zur Gestaltung
bzw. Weiterentwicklung von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen ausreichendadressiert werden.
Daher sollte ein diese Handlungsfelder erfassendes übergreifendes Instrumentarium entwickelt
und aufgebaut werden, mit dem die notwendigen Grundlagen für die Realisierung von Digitalisierungspotentialen gelegt werden können. Im Rahmen eines zu erarbeitenden Mandatskönnen durch dieses Instrument u. a. koordinierende, strategisch gestaltende, überwachende
Aufgaben zur Weiterentwicklung von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen übernommen
werden. Die strategische Ausrichtung sowie die konkrete Ausgestaltung gilt es im Rahmen einer
handlungsfeldübergreifenden Maßnahme zu evaluieren.
Der Blick auf den Umgang anderer Staaten mit den Herausforderungen der Digitalisierung
ermöglicht erste Aussagen über die weitere Ausgestaltung einer deutschen eHealth-Einheit.

196
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Für diese Analyse, wurde im Rahmen der Studie, eine erste überblicksartige Untersuchunginternationaler eHealth-Einheiten durchgeführt (siehe Abbildung 62).

Abbildung 62: Überblicksartige Darstellung internationaler eHealth Einheiten
Quelle: Strategy& Analyse

Die Analyse verdeutlicht zunächst die Relevanz zentraler eHealth-Einheiten in den untersuchten Staaten. In der Interpretation der Untersuchungsergebnisse müssen strukturelle
Differenzen in den Rahmenbedingungen des Gesundheitsweisens i.A. und eHealth i.S.
berücksichtigt werden. Beispielsweise ist in einem Großteil des angelsächsischen und skandinavischen Kulturraums der Stellenwert bzw. Umgang mit Datenschutz ein anderer. Zudem sinddie jeweiligen Gesundheitssysteme häufig zentral gesteuert oder der Staat besitzt extensive
Gestaltungsbefugnisse.
Die Aufarbeitung der Vorteile, der die Struktur des deutschen Gesundheitswesens prägende
Einfluss der Organisationen der Selbstverwaltung und in der Summe daraus abgeleitete Konsequenzen z.B. für den Aufbau der notwendigen organisatorischen Regelungen und der Koordination der Einzelinstrumente sind komplex und übersteigen das mit dem vorliegenden
Gutachten abzudeckende Gesamtspektrum des Themenbereiches eHealth und Big Data.

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Abbildung 63: ERU Framework – Maßnahme Ü.1: Prüfung der Ausgestaltung des Aufbaus einer eHealth-Einheit
Quelle: Strategy& Analyse

Potentielle Maßnahmen
Handlungsfeld

Nr.

Maßnahme

HF 1: Versorgungsorientiertes M 1.1 Aufsetzen eines Prozesses zur kontinuierlichen EntwickZielbild für zukünftige eHealthlung von mit digitalen Technologien erreichbarenLandschaft
Versorgungszielen im Gesundheitswesen
M 1.2 Entwicklung und Verfolgung eines Zielbildes
M 1.3 Prüfung der Einführung von Leitlinien für Ethikkommissionen im Rahmen der Anwendung von eHealth und
Big Data
HF 2: Beschleunigter Ausbau
der Anwendung eHealth und
Big Data

M 2.1 Überprüfung der Digital Readiness von Zugangswegen in
die Regelversorgung
M 2.2 Erfolgsbewertung des Innovationsfonds in Bezug auf denbeschleunigten Ausbau von eHealth und Big Data
M 2.3 Koordinierte Intensivierung in Bezug auf den Einsatz voneHealth und Big Data

HF 3: Erhöhung Akzeptanz
und Adoption primärer
Anwendergruppen

M 3.1 Aufbau der „Digital Health Literacy“ von Fachpersonal im
Gesundheitswesen
M 3.2 Kampagnen zur Erhöhung der „Digital Health Literacy“ inder Bevölkerung
M 3.3 Schaffung von mehr Transparenz und Orientierung fürvertrauenswürdige eHealth- und Big Data-Anwendungen198
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Potentielle Maßnahmen
Handlungsfeld

Nr.

Maßnahme

HF 4: Fortentwicklung eines
M 4.1 Überprüfung des bestehenden regulatorischen Rahmens
umfassenden regulatorischen
und Vollzugs
Rahmens für die DigitaliM 4.2 Notwendigen Weiterentwicklung des bestehenden
sierung im Gesundheitswesen
regulatorischen Rahmens und des Vollzugs ermöglichen
HF 5: Bereitstellung
notwendiger Infrastrukturen
zum übergreifenden Datenaustausch

M 5.1 Entwicklung von Vorgaben zur nahtlosen und sinnvollen
Einbindung von Mehrwertanwendungen

HF 6: Nutzung der eigenen
Digitalisierungspotentiale imGeschäftsbereich des BMG

M 6.1 Entwicklung von Handlungsbedarfen aus eHealth und Big
Data für dem BMG nachgelagerte Behörden

M 5.2 Kontinuierliche Adjustierung der Telematikinfrastruktur
M 5.3 Gezielten Breitbandausbau für adäquate Möglichkeiten
der Nutzung von eHealth und Big Data ermöglichen

M 6.2 Koordination der Zusammenarbeit sowie gezielter Aufbau
von Ressourcen im Geschäftsbereich des BMG ermöglichen
M 6.3 Steigerung der Attraktivität des BMG und seines
Geschäftsbereichs als Arbeitgeber für Digitalisierungsund IT-Experten

HF 7: Versorgungsnahe
Ausrichtung der Förderung–und Forschungspolitik

M 7.1 Fortsetzung der Entwicklung von datenquellenübergreifenden Analysen

HF 8: Stärkung der digitalen
Gesundheitswirtschaft in
Deutschland

M 8.1 Aufbau einer Regelkommunikation in Richtung innovative
Unternehmen bzgl. der eHealth-Strategie

HF 9: Einbettung in deninternationalen Kontext

M 9.1 Aktive Teilnahme an internationalen Initiativen

M 7.2 Förderung versorgungsorientierter Forschung

M 8.2 Vernetzung von Innovations- und Gründungsförderung

M 9.2 Gezielte
Förderungzusammenarbeit

internationaler

Forschungs-

M 9.3 Gewährleistung gerenzübergreifender Versorgung
Handlungsfeldübergreifende M Ü.1 Prüfung der Ausgestaltung des Aufbaus einer
MaßnahmeneHealth-Einheit
Abbildung 64: Überblick potentielle Maßnahmen
Quelle: Strategy& Analyse

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

199

4.3 Bewertungskriterien für die Priorisierung vonHandlungsfeldern und Maßnahmen
Die dargestellten potentiellen Maßnahmen zur Konkretisierung der Entwicklung einer Strategie
für eHealth und Big Data im Gesundheitswesen müssen hinsichtlich ihrer Umsetzbarkeit überprüft werden. Basierend auf den Ergebnissen der Expertengespräche und -Workshops werdenin diesem Kapitel Bewertungskriterien entwickelt, die eine fortlaufende Evaluation der
Maßnahmen ermöglichen.
Überblick über die Kriterien
Im folgenden Abschnitt werden die Bewertungs- und Erfolgskriterien entwickelt, die für die
spätere Evaluation der auszuarbeitenden Maßnahmen angewandt werden sollen. Im Einzelnen
sollen die Maßnahmen anhand folgender Kriterien bewertet werden:
1) Nutzen
2) Dauer der Umsetzung3) Aufwand4) Risiken
5) Einflussbereich des BMG6) einzubindende AkteureJedes Kriterium kann sich in Bezug auf eine mögliche Umsetzung der Maßnahmen positiv odernegativ auswirken. Die Kriterien werden nicht gewichtet und werden für jede einzelne
Maßnahme in ihrer Gesamtheit angewendet.
Mit dem Kriterium Nutzen wird der bei einem erfolgreichen Verlauf einer Maßnahmeerwartete Vorteil bewertet. Hierbei wird auf die Erreichung der gesetzten strategischen Ziele
Bezug genommen, nämlich des Primärziels einer zeitnahen Erhöhung der Versorgungsqualität
durch einen sinnvollen Einsatz von eHealth und Big Data sowie der erarbeiteten weiteren
strategischen Ziele (Ausrichtung an Versorgungszielen, kosteneffiziente Umsetzung etc.).
Die Dauer der Umsetzung einer Maßnahme gibt den geschätzten Realisierungszeitraum derMaßnahme an. Dabei wird der Zeitrahmen durch den jeweiligen Startzeitpunkt und den
Zeitpunkt der vollständigen Umsetzung einer Maßnahme abgegrenzt.
Der Aufwand bemisst sich nach der Höhe der für die Umsetzung einer Maßnahme
erforderlichen Aufwendungen. In diesem Kontext wird – soweit möglich – der voraussichtliche
Einsatz von finanziellen (Anschaffungskosten, Wartungskosten etc.), personellen (Fachkräfte,Qualifizierung etc.) organisatorischen (Aufbau von Gremien, Governance-Strukturen etc.)
sowie technologischen Ressourcen (Auf- und Ausbau von IT-Infrastrukturen, notwendige
Hard- und Software etc.) berücksichtigt.
Die Risiken bezeichnen die Relevanz von Einflussfaktoren, die die erfolgreiche Implementierung einer Maßnahme gefährden könnten. In der Analyse gilt es Faktoren wie bspw. den
Einfluss von Akteuren (z.B. etwaige Zielasymmetrien), aktuelle und zukünftige Rahmenbedingungen sowie die (politische) Sensibilität einer Maßnahme zu berücksichtigen.
Mit dem Kriterium Einflussbereich des BMG wird eine Maßnahme daraufhin bewertet, ob
sie sich im Einflussbereich des Geschäftsbereichs des BMG befindet. Darüber hinaus wird
verdeutlicht, in welchem Grad Maßnahmen im Zuständigkeits- und Verantwortungsbereich desBMG und nachgelagerter Behörden angesiedelt sind.
Unter dem Kriterium einzubindende Akteure wird beschrieben, in welchem Grad weitere
Akteure für die erfolgreiche Umsetzung einer Maßnahme einzubinden sind. Mit der Anzahl
einzubindender Akteure steigt die Komplexität der Umsetzbarkeit der jeweiligen Maßnahme.
200
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Ausprägungsmatrix der Bewertungskriterien
Ein differenziertes Bild hinsichtlich der Rahmenbedingungen der Umsetzbarkeit einer
Maßnahme ergibt sich aus der Analyse der einzelnen Kriterien entlang einer abgestuften
Ausprägungsmatrix (siehe Abbildung 65). Dadurch kann zum einen eine Einschätzung dereinzelnen Dimensionen der Bewertungskriterien hinsichtlich der Umsetzbarkeit einer
Maßnahme gegeben und zum anderen eine Vergleichbarkeit der Bewertungen untereinandergeschaffen werden. Die Ausprägungsmatrix reicht von 1 bis 5, wobei der Wert 1 die für die
Umsetzbarkeit der Maßnahme „nicht vorteilhafte“ bzw. negative Ausprägung eines Bewertungskriteriums bezeichnet und der Wert 5 am anderen Ende des Spektrums für einen „vorteilhaften“
bzw. positiven Einfluss, d. h. eine erfolgreiche Umsetzung, steht.
Ausprägungen
Nr.

Kriterien

1

2

3

4

5

1

NutzenKein positiver
Nutzen für strategische Ziele zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung

Geringer positiver
Nutzen für strategische Ziele zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung

Positiver Nutzen für
strategische Ziele zur
Verbesserung derGesundheitsversorgung

Signifikant positiver
Nutzen für strategische Ziele zur
Verbesserung derGesundheitsversorgung

Maßgebliche Maßnahme zum Erreichen
strategischer Ziele zur
Verbesserung derGesundheitsversorgung

2

Dauer derUmsetzungLangfristig(> 5 Jahre)

Mittel-/langfristig(3-5 Jahre)

Mittelfristig(2-3 Jahre)

Kurzfristig(1-2 Jahre)

Zeitnah(<1 Jahr)

3

Aufwand

Aufwand der Umsetzung ist sehr hoch

Aufwand der Umsetzung ist hoch

Mittlerer Aufwand derUmsetzungAufwand der Umsetzung ist gering

Aufwand der Umsetzung ist sehr gering

4

RisikenEine erfolgreiche
Umsetzung der
Maßnahme ist
unwahrscheinlich

Hohes Risiko, dassUmsetzung der Maßnahme nicht erfolgreich ist

Gefährdung derUmsetzung der
Maßnahme

Geringe Gefährdung
der Umsetzung der
Maßnahme

Keine Gefährdung
der Umsetzung der
Maßnahme

5

Einflussbereich BMG

Keine Einflussmöglichkeit durch denGeschäftsbereich des
BMG

Geringe Einflussmöglichkeit durch denGeschäftsbereich des
BMG

Mittlere Einflussmöglichkeit durch denGeschäftsbereich desBMG

Hohe Einflussmöglich- Maßnahme adressiert
keit durch den
direkt den GeschäftsGeschäftsbereich des bereich des BMG
BMG

6

Einzubindende Einbindung sämtAkteurelicher Akteure desGesundheitswesens in
die Umsetzung (alleAkteursgruppen)

Einbindung zahlreicher Akteure desGesundheitswesens in
die Umsetzung (4 bis
5 Akteursgruppen)

Einbindung mehrerer
Akteure des Gesundheitswesens in die
Umsetzung (3Akteursgruppen)

Einbindung vereinzelter Akteure desGesundheitswesens in
die Umsetzung(2 Akteursgruppen)

Maßnahme ohne
Einbindung anderer
Akteure des Gesundheitswesens umsetzbar (1 Akteursgruppe)

Abbildung 65: Ausprägungsmatrix der BewertungskriterienQuelle: Strategy& Analyse

Heatmap
Für die weitere, insb. die vergleichende Auswertung der bewerteten Maßnahmen wird eine
Heatmap entwickelt. Diese stellt Bewertungsergebnisse der einzelnen Maßnahmen übersichtlich dar und ermöglicht aufgrund der verwendeten farblichen Differenzierung eine ersteschnelle Interpretation (siehe die beispielhafte Darstellung einer Heatmap in Abbildung 66).

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201

AktureBMG

Risiken

Aufwand

Dauer

Handlungsfeld Nr.
HF 1: …
M 1.1
M 1.2
M 1.3
HF 2: …
M 2.1
M 2.2
M 2.3

NutzenMaßnahmen Heat-Map

Abbildung 66: Beispielhafte Darstellung einer Heatmap
Quelle: Strategy& Analyse

Die Farbkodierung ist dabei analog zu den einzelnen Ausprägungen der Ausprägungsmatrix
gewählt (siehe Abbildung 67). Die Farbskala entwickelt sich entlang der Randausprägungen von
1 = nicht vorteilhaft bis 5 = vorteilhaft.
nicht
vorteilhaft

vorteilhaft

Abbildung 67: Ausprägungsskala der Heatmap
Quelle: Strategy& Analyse

Basierend auf den Bewertungskriterien sind die einzelnen Maßnahmen evaluiert worden.
Darauf aufbauende Erkenntnisse bzw. allgemeine Aussagen aus einer Analyse sämtlicher
Maßnahmenbewertungen werden im folgenden Kapitel 4.4 dargestellt.

4.4 Überblicksartige Darstellung der Maßnahmenbewertung
Die Beschreibung und Bewertung der einzelnen Maßnahmen verdeutlichen die sich im
Zusammenhang mit der strategischen Weiterentwicklung von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen ergebenden Herausforderungen. Dabei ermöglichen die ausgewählten sechs Bewertungskriterien in der Aggregation eine erste Bewertung der Umsetzbarkeit einer Maßnahme.
Die Analyse der Bewertungsergebnisse 103 ergibt ein heterogenes Bild (siehe Heatmap,

103
Die Entwicklung der Bewertungskriterien sowie die Maßnahmenbewertung wurden mit dem BMG und externen diskutiert undvalidiert.

202
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Abbildung 68, denn keine der Maßnahmen hat eine durchgehend positive oder negative Bewertung erhalten.
Insgesamt lässt sich erkennen, dass die Einbindung der zahlreichen Akteursgruppen sowie
deren Zielasymmetrien meist zu einer Erhöhung insb. der Aufwände sowie der Risiken führen.
Unter anderem aufgrund der strukturellen Komplexität des Gesundheitswesens (z.B.
dezentraler Aufbau durch Selbstverwaltung) sind eine Vielzahl von entscheidungsrelevanten
Akteuren z.B. in die Entwicklungs-, Abstimmungs- und Entscheidungsprozesse einzubeziehen
bzw. zumindest frühzeitig über diesbezügliche Ergebnisse zu informieren. Die Skepsis gegenüber digitalen Technologien sowie unterschiedliche Motivationen im Hinblick auf die
Verwendung von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen erschweren und verlängern
zusätzlich die Umsetzungsprozesse.
Es zeigt sich ein Zusammenhang zwischen dem Nutzen einer Maßnahme und der Anzahl dereinzubindenden Akteursgruppen. Diejenigen Maßnahmen, die den höchsten Nutzen aufweisen
und demnach aufgrund ihrer Tragweite maßgeblich für die Weiterentwicklung von eHealth und
Big Data im Gesundheitswesen sind, erfordern zugleich Koordinierungs- und Steuerungsprozesse, welche die Einbeziehung sämtlicher relevanten Akteursgruppen in die Ausgestaltung
zur Voraussetzung haben 104. Formale politische Entscheidungswege wie auch Bedürfnisse der
Akteursgruppen (u.a. der Patienten) sind hierbei zu berücksichtigen.
Im Folgenden werden die Evaluationserkenntnisse für die einzelnen Kriterien durch die
beispielhafte Aufführung von drei potentiellen Maßnahmen dargestellt. Innerhalb dieserüberblicksartigen Analyse werden Auffälligkeiten aufgegriffen, kurze Erklärungsansätze
geliefert und erwähnenswerte Ausprägungen der Bewertungen hervorgehoben.
NutzenSämtliche im Rahmen dieser Studie entwickelten potentiellen Maßnahmen weisen einen
positiven Nutzen auf. Allen potentiellen Maßnahmen verfolgen entweder die Versorgungsqualität durch den sinnvollen Einsatz von eHealth und Big Data im Gesundheitswesen zu
erhöhen oder weitere strategische Ziele zu adressieren.
Maßnahmen mit dem höchsten Nutzen
M1.1

Aufsetzen eines Prozesses zur kontinuierlichen Entwicklung von mit digitalen Technologien
erreichbaren Versorgungszielen im Gesundheitswesen (5)M2.3

Koordinierte Incentivierung in Bezug auf den Einsatz von eHealth und Big Data (5)M3.1

Aufbau der „Digital Health Literacy“ von Fachpersonal im Gesundheitswesen (5)Tabelle 10: Maßnahmen mit dem höchsten Nutzen
Quelle: Strategy& Analyse

Dauer der Umsetzung
Der erwartete Implementierungszeitraum dient als wichtige Orientierungshilfe für die
Bewertung der Umsetzbarkeit einzelner Maßnahmen. Der Großteil der Maßnahmen (>80 %)104

Bis auf Maßnahmen, die ausschließlich im Geschäftsbereich des BMG liegen (siehe M6.2).

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit203könnte innerhalb von bis zu 3 Jahren realisiert werden und würde daher der Anforderung eines
zeitnahen Ausbaus von eHealth und Big Data im Gesundheitswesens gerecht werden. Insbesondere potentielle Maßnahmen mit dem Ziel einer Überprüfung könnten in vielen Fällen bereits
innerhalb eines Jahres umgesetzt werden und somit kurzfristig richtungsweisende Ergebnisse
zu relevanten Fragestellungen in Bezug auf die positive Begleitung der Digitalisierung desGesundheitswesens durch das BMG liefern. Potentielle Maßnahmen, welche die Stärkung derPosition des deutschen Gesundheitswesens auf internationaler Ebene oder die Koordinierung
mit anderen Staaten zum Ziel haben, wären längerfristig anzulegen.
Maßnahmen mit dem kürzesten Umsetzungszeitraum
M1.3

Prüfung der Einführung von Leitlinien für Ethikkommissionen im Rahmen der Anwendung voneHealth und Big Data (5)M3.2

Kampagnen zur Erhöhung der „Digital Health Literacy“ in der Bevölkerung (5)M4.1Überprüfung des bestehenden regulatorischen Rahmens und Vollzugs (5)Maßnahme mit dem längsten Umsetzungszeitraum
M9.3

Gewährleistung grenzübergreifender Versorgung (1)Tabelle 11: Maßnahme(n) mit dem kürzesten/längsten Umsetzungszeitraum
Quelle: Strategy& Analyse

Aufwand
Die potentiellen Maßnahmen scheinen alle in der Umsetzung zumindest geringe zusätzlich zu
den bestehenden Arbeitsabläufen anfallende Aufwände zu erfordern. Hierbei kann zwischen
finanziellen, personellen, technologischen und organisatorischen Aufwänden unterschieden
werden. Um die Digitalisierung des Gesundheitswesens möglichst zeitnah sowie zugleich unter
Erfüllung höchster Ansprüche u. a. hinsichtlich Qualität und Datenschutz zu forcieren, müssten
z.B. ggf. umfangreiche Ressourcen (technologische, personelle) aufgebaut werden, für die
Investitionen erforderlich sind.
Beispielsweise umfassen die Aufwände für den Aufbau technologischer Strukturen nicht nur
spezifische eHealth- und Big Data-Einzelanwendungen (bspw. Angebot/Nutzung einer App,
Ausstattung des Krankenhauspersonals mit Tablets), sondern auch und insbesondere den Aufund Ausbau notwendiger Infrastrukturen. IT-Systeme müssen ersetzt bzw. aktualisiert werden,um den gegenwärtigen Anforderungen digitaler Anwendungen gerecht zu werden. Insbesondere Big Data-Anwendungen bedürfen umfangreicher technologischer Grundlagen (z.B. InMemory- oder NoSQL-Datenbanken), um die Speicherung (ggf. auch in der Cloud) und
Auswertung großer unstrukturierter Datenmengen – falls notwendig, in Echtzeit – zu
ermöglichen. Um zum einen den qualitativ hochwertigen Umgang mit den neuen Technologien
zu ermöglichen (Administration, Wartung, Programmierung etc.), zum anderen aber auchbereits bestehende Aufgaben des Geschäftsbereichs des BMG (z.B. Aufsichts-, Prüfungs- undDurchsetzungspflichten) im Hinblick auf digitale Anwendungen zu berücksichtigen, muss die
notwendige Fachkenntnis durch intensive Qualifizierungs- und Ausbildungsangebote internaufgebaut oder entsprechende Fachleute per Rekrutierungsmaßnahmen oder den Rückgriff auf
Dienstleister extern angeworben werden. Insbesondere im Bereich der IKT ist allerdings derdiesbezügliche Wettbewerb mit den Marktteilnehmern des privaten Sektors (z.B. SoftwareHersteller) hoch.

204
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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Maßnahmen mit dem höchsten Aufwand
M9.3

Gewährleistung grenzübergreifender Versorgung (1)M2.3

Koordinierte Incentivierung in Bezug auf den Einsatz von eHealth und Big Data (2)M8.2

Vernetzung von Innovations- und Gründungsförderung (2)Tabelle 12: Maßnahmen mit dem höchsten Aufwand
Quelle: Strategy& Analyse

Risiken
Die häufig disruptiv stattfindende Veränderung durch Digitalisierung stellt die Akteure vor
große Herausforderungen, insb. im Rahmen der Veränderung etablierter Prozesse und
Strukturen. Eine maßgebliche Risikoquelle bei der Umsetzung von Maßnahmen sind daher
Interessenskonflikte zwischen einzubindenden Akteuren, die eine erfolgreiche Durchführung
verzögern oder verhindern könnten (mögliche Zielasymmetrien bestehen u. a. hinsichtlich
Datenschutz, Kostendruck, Transparenz, Vergütung etc.). Insbesondere Maßnahmen, dieeinschneidende Veränderungen oder sensible Themen adressieren (z.B. Datenschutz) sowie
hohe Investitionen erfordern, weisen daher erhöhte Risiken in Bezug auf eine erfolgreiche
Umsetzung auf.
Maßnahmen mit den niedrigsten Risiken
M6.1

Entwicklung von Handlungsbedarfen aus eHealth und Big Data für das BMG und nachgelagerte Behörden (5)M1.3

Prüfung der Einführung von Leitlinien für Ethikkommissionen im Rahmen der Anwendung voneHealth und Big Data (4)M8.1

Aufbau einer Regelkommunikation in Richtung innovativer Unternehmen bzgl. der eHealthStrategie sowie der Maßnahmenentwicklung (4)Maßnahmen mit den höchsten Risiken
M1.2

Entwicklung und Verfolgung eines Zielbildes (2)M2.3

Koordinierte Incentivierung in Bezug auf den Einsatz von eHealth und Big Data (2)M9.3

Gewährleistung grenzübergreifender Versorgung (2)Tabelle 13: Maßnahmen mit den niedrigsten/höchsten Risiken
Quelle: Strategy& Analyse

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

205

Einflussbereich des Geschäftsbereichs des BMG
Der Geschäftsbereich des BMG wird in vielfältiger Weise in die Einführung und Verbreitungvon eHealth und Big Data im Gesundheitswesen einbezogen sein. Aufgrund des Systems derSelbstverwaltung sind viele Maßnahmen in Zusammenarbeit mit anderen Akteuren (insb.
Leistungserbringer, Kostenträger etc.) oder Ministerien (insb. BMBF, BMWi, BMJV, BMI etc.)
umzusetzen. Lediglich die potentiellen Maßnahmen, die direkt und ausschließlich denGeschäftsbereich des BMG adressieren sowie im Fall spezifischer Evaluationen vorerst keiner
direkten Einbindung weiterer Akteure bedürfen, könnten eigenständig umgesetzt werden.
Darüber hinaus könnte der Geschäftsbereich des BMG häufig als Initiator oder Koordinator vonMaßnahmen agieren, die in akteursübergreifender Zusammenarbeit umgesetzt werden sollten.
Maßnahmen, die primär in den Geschäftsbereich des BMG fallen
M1.3

Prüfung der Einführung von Leitlinien für Ethikkommissionen im Rahmen der Anwendung voneHealth und Big Data (5)M3.2

Kampagnen zur Erhöhung der „Digital Health Literacy“ in der Bevölkerung (5)M6.1

Entwicklung von Handlungsbedarfen aus eHealth und Big Data für das BMG und nachgelagerte Behörden (5)Tabelle 14: Maßnahmen, die primär in den Geschäftsbereich des BMG fallen
Quelle: Strategy& Analyse

Einzubindende Akteure
Aufgrund des korporatistischen Steuerungsmodells im deutschen Gesundheitswesen obliegen
die administrative Steuerung und die unmittelbare Gestaltung dem Aufgabenbereich der Selbstverwaltung. Daher wären meist zumindest die selbstverwaltenden Körperschaften und deren
Verbände in die Entwicklungs-, Abstimmungs- und Entscheidungsprozesse der einzelnen
Maßnahmen einzubeziehen. Insbesondere bei Maßnahmen mit maßgeblichen Effekten auf diezukünftige Gestaltung des Gesundheitswesens, hoher Sensibilität (Ethik, Datenschutz etc.)
sowie explizit in die unmittelbare Gestaltungshoheit eingreifendem Charakter (Rechtsrahmen,
Internationalität) wären sämtliche Akteure des Gesundheitswesens in die relevanten Prozesse
einzubinden bzw. zumindest anzuhören. Potentielle Maßnahmen, die sich ausschließlich auf
den Geschäftsbereich des BMG konzentrieren könnten ohne Einbindung weiterer Akteursgruppen realisiert werden.
Maßnahmen mit der höchsten Anzahl einzubindender Akteure
M1.1

Aufsetzen eines Prozesses zur kontinuierlichen Entwicklung von mit digitalen Technologien
erreichbaren Versorgungszielen im Gesundheitswesen (1)M4.2

Notwendige Weiterentwicklung des bestehenden regulatorischen Rahmens und des Vollzugs
ermöglichen (1)M8.1

Aufbau einer Regelkommunikation in Richtung innovativer Unternehmen bzgl. der eHealthStrategie sowie der Maßnahmenentwicklung (1)Tabelle 15: Maßnahmen mit der höchsten Anzahl einzubindender AkteureQuelle: Strategy& Analyse

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Aufsetzen eines Prozesses zur kontinuierlichen
Entwicklung von mit digitalen Technologien erreichbaren Versorgungszielen

M 1.2

Entwicklung und Verfolgung eines Zielbildes

M 1.3

Prüfung der Einführung von Leitlinien für Ethikkommissionen im Rahmen der Anwendung von eHealthund Big Data

M 2.1Überprüfung der Digital Readiness von Zugangswegenin die Regelversorgung

M 2.2

Erfolgsbewertung des Innovationsfonds in Bezug auf
den beschleunigten Ausbau von eHealth und Big Data

M 2.3

Koordinierte Intensivierung in Bezug auf den Einsatz
von eHealth und Big Data

M 3.1

Aufbau der „Digital Health Literacy“ von Fachpersonalim Gesundheitswesen

M 3.2

Kampagnen zur Erhöhung der „Digital Health Literacy“in der Bevölkerung

M 3.3

Schaffung von mehr Transparenz und Orientierung fürvertrauenswürdige eHealth- und Big Data-Anwendungen

HF 2: Beschleunigter
Ausbau der Anwendung
eHealth und Big Data

HF 3: Erhöhung
Akzeptant und Adoption
primärer Anwendergruppen

HF 4: Fortentwicklung
M 4.1
eines umfassenden
regulatorischen Rahmens
für die Digitalisierung im M 4.2

Überprüfung des bestehenden
Rahmens und Vollzugs

HF 5: Bereitstellung
M 5.1
notwendiger Infrastrukturen zum übergreifenden M 5.2
Datenaustausch
M 5.3

Entwicklung von Vorgaben zur nahtlosen und sinnvollen Einbindung von Mehrwertanwendungen

HF 6: Nutzung dereigenen Digitalisierungspotentiale imGeschäftsbereich des
BMG

M 6.1

Entwicklung von Handlungsbedarfen aus eHealth und
Big Data für das BMG nachgelagerte Behörden

M 6.2

Koordination der Zusammenarbeit sowie gezielter
Aufbau von Ressourcen im Geschäftsbereich des BMG
ermöglichen

M 6.3

Steigerung der Attraktivität des BMG und seines
Geschäftsbereichs als Arbeitgeber für Digitalisierungsund IT-Experten

HF 7: Versorgungsnahe
Ausrichtung derFörderung – undForschungspolitik

M 7.1

Fortsetzung der Entwicklung von datenquellenübergreifenden Analysen

M 7.2

Förderung versorgungsorientierter ForschungHF 8: Stärkung derdigitalen
Gesundheitswirtschaft in
Deutschland

M 8.1

Aufbau einer Regelkommunikation in Richtung
innovative Unternehmen bzgl. der eHealth-Strategie

M 8.2

Vernetzung von Innovations- und Gründungsförderung

HF 9: Einbettung in deninternationalen Kontext

M 9.1

Aktive Teilnahme an internationalen Initiativen

M 9.2

Gezielte Förderungzusammenarbeit

M 9.3

Gewährleistung gerenzübergreifender Versorgung

Gesundheitswesen

Einzubindende
AktureM 1.1

Einflussbereich
BMG

HF 1:
Versorgungsorientiertes
Zielbild für zukünftige
eHealth Landschaft

Risiken

Maßnahme

Aufwand

Nr.

NutzenHandlungsfeld

Dauer derUmsetzung

Potentielle Maßnahmen

regulatorischen

Notwendigen Weiterentwicklung des bestehenden
regulatorischen
RahmensunddesVollzugs
ermöglichen

Kontinuierliche Adjustierung der Telematikinfrastruktur
Gezielten Breitbandausbau für adäquate Möglichkeiten der Nutzung von eHealth und Big Dataermöglichen

internationaler

Forschungs-

Handlungsfeldübergreif M Ü.1 Prüfung der Ausgestaltung des Aufbaus einer
ende Maßnahmen
eHealth-Einheit
Abbildung 68: Heatmap der identifizierten Maßnahmen
Quelle: Strategy& Analyse

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Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

207

5 Literaturverzeichnis
AAMC. (2014, Juli / August). Association of American Medical Colleges - echnology in Academic
Medicine: Integrating Digital Literacy into Medical Education. Retrieved November 11, 2015, fromhttps://www.aamc.org/newsroom/reporter/julyaugust2014/401410/technolog.html
Abbott, P. A., & Liu, Y. (2013). A scoping review of teleHealth. Yearbook of medical informatics, 8(1),pp. 51-58.
ABDA. (2014). Apotheke 2030 - Perspektiven zur pharmazeutischen Versorgung in Deutschland.
Berlin: Bundesvereinigung Deutscher Apothekerverbände.
Al-Durra, M., Torio, M.-B., & Cafazzo, J. A. (2015). The Use of Behavior Change Theory in InternetBased Asthma Self-Management Interventions: A Systematic Review. Journal of medical Internet
research, 17(4), p. e89.
almeda. (2015). almeda. Retrieved 07 08, 2015, from http://www.almeda.com/ger/Gesundheitstelefon/Gesundheitstelefon
Ammenwerth, E., Schnell-Inderst, P., & Hoerbst, A. (2012). The impact of electronic patient portals on
patient care: a systematic review of controlled trials. Journal of medical Internet research, 14(6), p.
e162.
Anglada-Martinez, H., Riu-Viladoms, G., Martin-Conde, M., Rovira-Illamola, M., Sotoca-Momblona, J.
M., & Codina-Jane, C. (2015). Does mHealth increase adherence to medication? Results of a systematic
review. International journal of clinical practice, 69(1), pp. 9-32.
Arjona, A., Nuskey, B., Rabasseda, X., & Arias, E. (2014). Developments in clinical trials: a Pharma
Matters report. Drugs of today, 50(8), pp. 567-577.
Arnhold, M., Quade, M., & Kirch, W. (2014). Mobile applications for diabetics: a systematic review andexpert-based usability evaluation considering the special requirements of diabetes patients age 50 years
or older. Journal of medical Internet research, 16(4), p. e104.
Artikel-29-Datenschutzgruppe. (2015). ANNEX - health data in apps and devices. Brüssel:
Europäischen Kommission. Retrieved from http://ec.europa.eu/justice/data-protection/article29/documentation/other-document/files/2015/20150205_letter_art29wp_ec_
health_data_after_plenary_annex_en.pdf
Ärzte Zeitung. (2014, Januar 01). Googles Kontaktlinse für Diabetiker. Retrieved 08 20, 2015, fromÄrzte Zeitung online: ttp://www.aerztezeitung.de/medizin/krankheiten/diabetes/article/853384/hightech-auge-googles-kontaktlinse-diabetiker.html
Aspry, K. E., Furman, R., Karalis, D. G., Jacobson, T. A., Zhang, A. M., Liptak, G. S., & Cohen, J. D.
(2013). Effect of health information technology interventions on lipid management in clinical practice: asystematic review of randomized controlled trials. Journal of clinical lipidology, 7(6), pp. 546-560.
Audebert, H. J., Schenkel, J., Heuschmann, P. U., Bogdahn, U., & Haberl, R. L. (2006). Effects of theimplementation of a telemedical stroke network: the Telemedic Pilot Project for Integrative Stroke Care
(TEMPiS) in Bavaria, Germany. The Lancet. Neurology, 5(9), pp. 742-748.
Augustin, U., & Henschke, C. (2012). Does telemonitoring lead to health and economic benefits inpatients with chronic heart failure? - a systematic review. Gesundheitswesen, 74(12), pp. e114-21.
Baron, J., McBain, H., & Newman, S. (2012). The impact of mobile monitoring technologies on
glycosylated hemoglobin in diabetes: a systematic review. Journal of diabetes science and technology,
6(5), pp. 1185-1196.
Baumeister, H., Reichler, L., Munzinger, M., & Lin, J. (2014). The impact of guidance on Internet-based
mental health interventions — A systematic review. Internet Interventions, 1(4), pp. 205-215.
Bayerische Landesärztekammer. (2008). Kollektiv- und Selektivvertrag: Zwei Vertragssysteme imÜberblick. Bayerisches Ärzteblatt, pp. 82-83. Retrieved from http://www.blaek.de/presse/aerzteblatt/2008/BAB_0208_82_83.pdf

208
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

Strategy& | PwC

Bayoumi, I., Al Balas, M., Handler, S. M., Dolovich, L., Hutchison, B., & Holbrook, A. (2014). The
effectiveness of computerized drug-lab alerts: a systematic review and meta-analysis. International
Journal of Medical Informatics, 83(6), pp. 406-415.
Becker et. al., J. (2003). Datenschutz als Rahmen für das Customer Relationship Management Einfluss des geltenden Rechts auf die Spezifikation von Führungsinformationssystemen. Münster.
Bennett, G. G., Steinberg, D. M., Stoute, C., Lanpher, M., Lane, I., Askew, S., . . . Baskin, M. L. (2014).
Electronic health (eHealth) interventions for weight management among racial/ethnic minority adults:a systematic review. Obesity reviews : an official journal of the International Association for the Studyof Obesity, 15 Suppl 4, pp. 146-158.
Bertelsmann Stiftung. (2015). Bevölkerungsprognose. Gütersloh: Bertelsmann Stiftung.
Big White Wall. (2015). Big White Wall. Retrieved from https://www.bigwhitewall.com/landingpages/defaultnz.aspx
Binder, H., & Blettner, M. (2015). Big data in medical science--a biostatistical view. Deutsches
Arzteblatt international, 112(9), pp. 137-142.
BITKOM. (2014). Big-Data-Technologien - Wissen für Entscheider. Berlin: Bundesverband
Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e. V.
BITKOM, Fraunhofer ISI. (2012). Gesamtwirtschaftliche Potenziale intelligenter Netze in Deutschland.
Berlin, Karlsruhe: BITKOM, Fraunhofer ISI.
Black, A. D., Car, J., Pagliari, C., Anandan, C., Cresswell, K., Bokun, T., . . . Sheikh, A. (2011). The impactof eHealth on the quality and safety of health care: a systematic overview. PLoS medicine, 8(1), p.
e1000387.
Blair, T. L. (2014). Device diagnostics and early identification of acute decompensated heart failure: asystematic review. The Journal of cardiovascular nursing, 29(1), pp. 68-81.
BMBF. (2008). Leitfaden zur Erstellung von beurteilungsfähigen Vorhabenbeschreibungen im Rahmen
der Bekanntmachung des BMBF . Berlin: Bundesministerium für Bildung und Forschung.
BMG. (2013). eHealth - Planungsstudie Interoperabilität Ergebnisbericht AP 3 – Verfahrensvorschlag/
Grobkonzept. Bonn: Bundesministerium für Gesundheit.
BMG. (2014). eHealth-Planungsstudie Interoperabilität Ergebnisbericht AP 5 – Ziellösung. Bonn:
Bundesministerium für Gesundheit.
BMG. (2015). Gesundheitswirtschaft im Überblick. Retrieved from Bundesministerium für Gesundheit:
http://www.bmg.bund.de/themen/gesundheitssystem/gesundheitswirtschaft/gesundheitswirtschaftim-ueberblick.html
BMG. (2015). Glossarbegriffe. Retrieved from Bundesministerium für Gesundheit:
http://www.bmg.bund.de/glossarbegriffe/i-j/institut-fuer-qualitaet-und-wirtschaftlichkeit-imgesundheitswesen.html
BMI. (2011). Demografiebericht. Berlin: Bundesministerium des Inneren.
BMVI. (2015). Zukunft Breitband. Retrieved Juli 20, 2015, from Breitbandtechnologien:
http://www.zukunft-breitband.de/Breitband/DE/Technologie/Breitbandtechnologien/breitbandtechnologien_node.html
BMWi. (2009). Erstellung eines Satellitenkontos für die Gesundheitswirtschaft in Deutschland.
Forschungsprojekt im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie. Retrieved fromhttp://www.ggrdl.de/ggr_definitionen.html
BMWi. (2015). Die Gesundheitswirtschaftliche Gesamtrechnung für Deutschland. Berlin:
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.
Böckmann et. al., B. (2014). Das deutsche Telemedizinportal – Status und Perspektiven. In F. Duesberg,
eHealth 2015 (pp. 120 - 124). Solingen.

Strategy& | PwC
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

209

Bolton, C. E., Waters, C. S., Peirce, S., & Elwyn, G. (2011). Insufficient evidence of benefit: a systematic
review of home telemonitoring for COPD. Journal of evaluation in clinical practice, 17(6), pp. 12161222.
Bower, P., & Gilbody, S. (2005). Managing common mental health disorders in primary care:
conceptual models and evidence base. BMJ, 330(7495), pp. 839-842.
Brandt et. al., S. A. (2014). Tablet computers with mobile electronic medical records enhance clinicalroutine and promote bedside time: a controlled prospective crossover study. Journal of Neurology.
Brown, R. L. (2013, April 15). Is Healthcare IT Interoperability (Almost) Here? (CIO.com, Interviewer)
BSI. (2015). Die Lage der IT-Sicherheit in Deutschland 2015. Bonn: Bundesamt für Sicherheit in derInformationstechnik (BSI).
BTA. (2015, November 25). Angewandte Telemedizin Kostenträger. Retrieved from Bayerische
Telemedallianz: http://www.telemedallianz.de/at_kostentraeger.html
Bundesärztekammer. (2014). Ärzte in sozialen Medien. Handreichung der Bundesärztekammer.
Retrieved 08 24, 2015, fromhttp://www.bundesaerztekammer.de/fileadmin/user_upload/downloads/Aerzte_in_sozialen_Medien.
pdf
Bundesregierung. (2015). Entwurf eines Gesetzes für sichere digitale Kommunikation und
Anwendungen im Gesundheitswesen. Berlin: Bundesregierung. Retrieved 08 24, 2015, fromhttp://www.bmg.bund.de/fileadmin/dateien/Downloads/E/eHealth/150527_Gesetzentwurf_EHealth.
pdf
Burri, H., Sticherling, C., Wright, D., Makino, K., Smala, A., & Tilden, D. (2013). Cost-consequence
analysis of daily continuous remote monitoring of implantable cardiac defibrillator andresynchronization devices in the UK. Europace : European pacing, arrhythmias, and cardiac
electrophysiology : journal of the working groups on cardiac pacing, arrhythmias, and cardiac
cellular electrophysiology of the European Society of Cardiology, 15(11), pp. 1601-1608.
Burton, C., McKinstry, B., Szentagotai Tătar, A., Serrano-Blanco, A., Pagliari, C., & Wolters, M. (2013).
Activity monitoring in patients with depression: A systematic review. Journal of Affective Disorders,
145(1), pp. 21-28.
BVA. (2014). Tätigkeitsbericht 2014. Bonn: Bundesversicherungsamt. Retrieved from
Bundesversicherungsamt:
http://www.bundesversicherungsamt.de/fileadmin/redaktion/allgemeine_dokumente/pdf/taetigkeitsb
erichte/TB-2014.pdf
BVA. (2015). Retrieved fromhttp://www.bundesversicherungsamt.de/bundesversicherungsamt/organisation/abteilung-2.html
BZga. (2015, April 11). Prävention und KRanheitsprävention. Retrieved from Leitbegriffe derGesundheitsförderung: http://www.bzga.de/leitbegriffe/?id=angebote&idx=200
Capurro, D., Ganzinger, M., Perez-Lu, J., & Knaup, P. (2014). Effectiveness of eHealth interventions andinformation needs in palliative care: a systematic literature review. Journal of medical Internet
research, 16(3), p. e72.
Cassimatis, M., & Kavanagh, D. J. (2012). Effects of type 2 diabetes behavioural teleHealthinterventions on glycaemic control and adherence: a systematic review. Journal of telemedicine andtelecare, 18(8), pp. 447-450.
Catalani, C., Philbrick, W., Fraser, H., Mechael, P., & Israelski, D. M. (2013). mHealth for HIV
Treatment & Prevention: A Systematic Review of the Literature. The open AIDS journal, 7, pp. 17-41.
CBS. (2015, Februar 18). Lawsuit: Anthem Was Warned Of Cyber Threat To Health Care Providers.
Retrieved from CBS Losangeles: http://losangeles.cbslocal.com/2015/02/18/lawsuit-anthem-waswarned-of-cyber-threat-to-health-care-providers/

210
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

Strategy& | PwC

Chandak, A., & Joshi, A. (2015). Self-management of hypertension using technology enabledinterventions in primary care settings. Technology and health care : official journal of the European
Society for Engineering and Medicine, 23(2), pp. 119-128.
Charité Berlin. (2015). Charité Berlin. Retrieved 07 28, 2015, fromhttp://tmcc.charite.de/forschung/projekte/stemo/: http://tmcc.charite.de/forschung/projekte/stemo/Chi, N.-C., & Demiris, G. (2015). A systematic review of teleHealth tools and interventions to support
family caregivers. Journal of telemedicine and telecare, 21(1), pp. 37-44.
Cipriani, A., Geddes, J. R., Furukawa, T. A., & Barbui, C. (2007). Metareview on short-term
effectiveness and safety of antidepressants for depression: an evidence-based approach to informclinical practice. Canadian journal of psychiatry. Revue canadienne de psychiatrie, 52(9), pp. 553-562.
Clar, C., Dyakova, M., Curtis, K., Dawson, C., Donnelly, P., Knifton, L., & Clarke, A. (2014). Just tellingand selling: current limitations in the use of digital media in public health: a scoping review. Publichealth, 128(12), pp. 1066-1075.
Clarke, M., Shah, A., & Sharma, U. (2011). Systematic review of studies on telemonitoring of patientswith congestive heart failure: a meta-analysis. Journal of telemedicine and telecare, 17(1), pp. 7-14.
Cohen, G. M., Irby, M. B., Boles, K., Jordan, C., & Skelton, J. A. (2012). Telemedicine and PediatricObesity Treatment: Review of the literature and lessons learned. Clinical obesity, 2(3-4), pp. 103-111.
Conway, A., Inglis, S. C., Chang, A. M., Horton-Breshears, M., Cleland, John G F, & Clark, R. A. (2013).
Not all systematic reviews are systematic: a meta-review of the quality of systematic reviews for noninvasive remote monitoring in heart failure. Journal of telemedicine and telecare, 19(6), pp. 326-337.
Cook, J. A., & Collins, G. S. (2015). The rise of big clinical databases. The British journal of surgery,102(2), pp. e93-e101.
Costanzo, M., Signorelli, M., & Aguglia, E. (2014). EPA-0715 – Telemedicine and alzheimer: asystematic review. Abstracts of the 22nd European Congress of Psychiatry, 29, Supplement 1(0), p. 1.
Cotter, A. P., Durant, N., Agne, A. A., & Cherrington, A. L. (2014). Internet interventions to support
lifestyle modification for diabetes management: a systematic review of the evidence. Journal of diabetes
and its complications, 28(2), pp. 243-251.
Cox, N. S., Alison, J. A., Rasekaba, T., & Holland, A. E. (2012). TeleHealth in cystic fibrosis: a systematic
review. Journal of telemedicine and telecare, 18(2), pp. 72-78.
Cruz, J., Brooks, D., & Marques, A. (2014a). Home telemonitoring in COPD: a systematic review ofmethodologies and patients' adherence. International Journal of Medical Informatics, 83(4), pp. 249263.
Cruz, J., Brooks, D., & Marques, A. (2014b). Home telemonitoring effectiveness in COPD: a systematic
review. International journal of clinical practice, 68(3), pp. 369-378.
Davies, E. B., Morriss, R., & Glazebrook, C. (2014). Computer-delivered and web-based interventions toimprove depression, anxiety, and psychological well-being of university students: a systematic review
and meta-analysis. Journal of medical Internet research, 16(5), p. e130.
Davis, M. M., Freeman, M., Kaye, J., Vuckovic, N., & Buckley, D. I. (2014). A systematic review ofclinician and staff views on the acceptability of incorporating remote monitoring technology into
primary care. Telemedicine journal and eHealth : the official journal of the American Telemedicine
Association, 20(5), pp. 428-438.
de la Torre-Diez, I., Lopez-Coronado, M., Vaca, C., Aguado, J. S., & Castro, C. d. (2015). Cost-utility andcost-effectiveness studies of telemedicine, electronic, and mobile health systems in the literature: asystematic review. Telemedicine journal and eHealth : the official journal of the American
Telemedicine Association, 21(2), pp. 81-85.
de la Vega, R., & Miro, J. (2014). mHealth: a strategic field without a solid scientific soul. a systematic
review of pain-related apps. PloS one, 9(7), p. e101312.
Deutsch, E., & Spickhoff, A. (2008). Medizinrecht (6. Auflage ed.). Heidelberg/Berlin: Springer.

Strategy& | PwC
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

211

Deutscher Ethikrat. (2015, Mai 21). Die Vermessung des Menschen – Big Data und Gesundheit.
Retrieved from Deutscher Ethikrat: http://www.ethikrat.org/veranstaltungen/jahrestagungen/dievermessung-des-menschen
Deutscher Ethikrat. (2015, Januar). Vom Krankenhaus zum kranken Haus? Infobrief - Informationen
und Nachrichten aus dem Deutschen Ethikrat(No 16).
DiFilippo, K. N., Huang, W.-H., Andrade, J. E., & Chapman-Novakofski, K. M. (2015). The use of mobile
apps to improve nutrition outcomes: A systematic literature review. Journal of telemedicine andtelecare.
DIMDI. (2015). Deutsches Institut für Medizinische Dokumentation und Information. Retrieved fromhttps://www.dimdi.de/static/de/hta/dahta/index.htm
Dockweiler et. al., C. (2015). Adoption telemedizinischer Leistungen in der poststationären
Schlaganfallversorgung. Akt Neurol, 197-204.
Edirippulige, S., Martin-Khan, M., Beattie, E., Smith, A. C., & Gray, L. C. (2013). A systematic review oftelemedicine services for residents in long term care facilities. Journal of telemedicine and telecare.
Eghdam, A., Scholl, J., Bartfai, A., & Koch, S. (2012). Information and communication technology tosupport self-management of patients with mild acquired cognitive impairments: systematic review.
Journal of medical Internet research, 14(6), p. e159.
EHealth-Compass. (2014). EHealth-Compass - Vernetzte Medizintechnik (OP & Chirurgie). Offenbach:
HEALTH-CARE-COM GmbH. Retrieved from http://eHealthcom.eu/fileadmin/user_upload/dateien/Compass/Compass_Vernetzte_MedTech_OP_Chirurgie.pdf
Ehrenreich, B., Righter, B., Di Rocke, A., Dixon, L., & Himelhoch, S. (2011). Are mobile phones andhandheld computers being used to enhance delivery of psychiatric treatment? A systematic review. The
Journal of nervous and mental disease, 199(11), pp. 886-891.
Ekeland, A. G., Bowes, A., & Flottorp, S. (2010). Effectiveness of telemedicine: a systematic review ofreviews. International Journal of Medical Informatics, 79(11), pp. 736-771.
Ekeland, A. G., Bowes, A., & Flottorp, S. (2012). Methodologies for assessing telemedicine: a systematic
review of reviews. International Journal of Medical Informatics, 81(1), pp. 1-11.
Eland-de Kok, P., van Os-Medendorp, H., Vergouwe-Meijer, A., Bruijnzeel-Koomen, C., & Ros, W.
(2011). A systematic review of the effects of eHealth on chronically ill patients. Journal of clinicalnursing, 20(21-22), pp. 2997-3010.
Elbert, N. J., van Os-Medendorp, H., van Renselaar, W., Ekeland, A. G., Hakkaart-van Roijen, L., Raat,
H., . . . Pasmans, Suzanne G M A. (2014). Effectiveness and cost-effectiveness of eHealth interventions
in somatic diseases: a systematic review of systematic reviews and meta-analyses. Journal of medical
Internet research, 16(4), p. e110.
El-Gayar, O., Timsina, P., Nawar, N., & Eid, W. (2013). A systematic review of IT for diabetes selfmanagement: are we there yet? International Journal of Medical Informatics, 82(8), pp. 637-652.
Europäische Kommission. (2012). Guidelines on the qualification and classification of stand alone
software used in healthcare within the regulatory framework of medical devices. Brüssel: Europäische
Kommission. Retrieved from http://ec.europa.eu/health/medicaldevices/files/meddev/2_1_6_ol_en.pdf
Europäische Kommission. (2014, April 10). Mobile Gesundheitsversorgung: Potenzial der
MobileHealth-Dienste soll erschlossen werden. Retrieved from European Commission:
http://europa.eu/rapid/press-release_IP-14-394_de.htm
European Commission. (2014). Overview of the national laws on electronic health records in the EU
Member States and their interaction with the provision of cross-border eHealth services. Brussels:
European Commission.
Fanning, J., Mullen, S. P., & McAuley, E. (2012). Increasing physical activity with mobile devices: ameta-analysis. Journal of medical Internet research, 14(6), p. e161.

212
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

Strategy& | PwC

Fiordelli, M., Diviani, N., & Schulz, P. J. (2013). Mapping mHealth research: a decade of evolution.
Journal of medical Internet research, 15(5), p. e95.
Fischer, S. H., Tjia, J., & Field, T. S. (2010). Impact of health information technology interventions toimprove medication laboratory monitoring for ambulatory patients: a systematic review. Journal of theAmerican Medical Informatics Association : JAMIA, 17(6), pp. 631-636.
Fraunhofer FOKUS. (2015). Deutsches Telemedizinportal. Retrieved 06 08, 2015, fromhttp://telemedizin.fokus.fraunhofer.de/Fraunhofer SIT. (2015). Begleitpapier Bürgerdialog - Chancen durch Big Data und die Frage desPrivatsphärenschutzes. Darmstadt: Fraunhofer-Institut für sichere Informationstechnologie.
Free, C., Phillips, G., Galli, L., Watson, L., Felix, L., Edwards, P., . . . Haines, A. (2013b). The
effectiveness of mobileHealth technology-based health behaviour change or disease management
interventions for health care consumers: a systematic review. PLoS medicine, 10(1), p. e1001362.
Free, C., Phillips, G., Watson, L., Galli, L., Felix, L., Edwards, P., . . . Haines, A. (2013a). The
effectiveness of mobileHealth technologies to improve health care service delivery processes: asystematic review and meta-analysis. PLoS medicine, 10(1), p. e1001363.
Froböse, I. (2015, August 14). Wenn der Körper auf den Index kommt. (Wirtschaftswoche, Interviewer)
G-BA. (2013). Voraussetzungen der Erbringung einer (neuen). Retrieved from https://www.gba.de/downloads/17-98-3563/Infoblatt_Voraussetzungen-Erbringung-Methode_2013-10-10.pdf
G-BA. (2015). Gemeinsamer Bundesausschuss. Retrieved from https://www.gba.de/institution/aufgabe/arbeitsweise/sachverstaendige/
G-BA. (2015, August 27). Struktur-, Prozess- und Ergebnisqualität. Retrieved from Gemeinsamer
Bundesausschuss: https://www.gba.de/institution/themenschwerpunkte/qualitaetssicherung/ergebnisqualitaet/
gematik. (2015). Retrieved from https://www.gematik.de/cms/de/startseite/index.jsp
gematik. (2015). Homepage. Retrieved 07 2015, 28, from Telematikinfrastruktur:
https://www.gematik.de/cms/de/startseite/index.jsp
Genitsaridi, I., Kondylakis, H., Koumakis, L., Marias, K., & Tsiknakis, M. (2015). Evaluation of personal
health record systems through the lenses of EC research projects. Computers in biology and medicine,59, pp. 175-185.
Genzel, & Degener-Hencke. (2010). In A. Laufs, & B.-R. Kern (Eds.), Handbuch des Arztrechts (4.
Auflage ed.). München : C.H. Beck.
gesundheitswirtschaft rhein-main. (2014). Wachstumschancen des Zweiten Gesundheitsmarktes.
Frankfurt am Main: gesundheitswirtschaft rhein-main e.v.,.
gesundheitsziele.de. (2015). Nationales Gesundheitsziel „Tabakkonsum reduzieren“. Köln: Gesellschaft
für Versicherungswissenschaft und -gestaltung e. V.
Ghorai, K., Akter, S., Khatun, F., & Ray, P. (2014). mHealth for Smoking Cessation Programs: A
Systematic Review. Journal of personalized medicine, 4(3), pp. 412-423.
Giamouzis, G., Mastrogiannis, D., Koutrakis, K., Karayannis, G., Parisis, C., Rountas, C., . . .
Triposkiadis. (2012). Telemonitoring in chronic heart failure: a systematic review. Cardiology researchand practice, 2012, p. 410820.
Giglia, R., & Binns, C. (2014). The effectiveness of the internet in improving breastfeeding outcomes: asystematic review. Journal of human lactation : official journal of International Lactation Consultant
Association, 30(2), pp. 156-160.
GKV Spitzenverband. (2011). Thema: Innovationszentren. Retrieved from https://www.gkvspitzenverband.de/presse/themen/innovationszentren/thema_innovationszentren.jsp

Strategy& | PwC
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

213

Govindan, M., Van Citters, A., Nelson, E. C., Kelly-Cummings, J., & Suresh, G. (2010). Automateddetection of harm in healthcare with information technology: a systematic review. Quality & safety inhealth care, 19(5), p. e11.
Greenwood, D. A., Young, H. M., & Quinn, C. C. (2014). TeleHealth Remote Monitoring Systematic
Review: Structured Self-monitoring of Blood Glucose and Impact on A1C. Journal of diabetes scienceand technology, 8(2), pp. 378-389.
Hamine, S., Gerth-Guyette, E., Faulx, D., Green, B. B., & Ginsburg, A. S. (2015). Impact of mHealthchronic disease management on treatment adherence and patient outcomes: a systematic review.
Journal of medical Internet research, 17(2), p. e52.
Hansen, M. M., Miron-Shatz, T., Lau, A., & Paton, C. (2014). Big Data in Science and Healthcare: A
Review of Recent Literature and Perspectives. Contribution of the IMIA Social Media Working Group.
Yearbook of medical informatics, 9(1), pp. 21-26.
Hasselberg, M., Beer, N., Blom, L., Wallis, L. A., & Laflamme, L. (2014). Image-based medical expert
teleconsultation in acute care of injuries. A systematic review of effects on information accuracy,
diagnostic validity, clinical outcome, and user satisfaction. PloS one, 9(6), p. e98539.
Hasso-Plattner-Institut. (2015). HPI hilft optimale Chemotherapie für Krebspatienten schneller zu
ermitteln. Retrieved from http://hpi.de/pressemitteilungen/2015/hpi-hilft-optimale-chemotherapiefuer-krebspatienten-schneller-zu-ermitteln.html
Hasso-Plattner-Institut. (2015). SORMAS - A Management Tool for Containing Infectious Disease
Outbreaks. Retrieved from http://hpi.de/plattner/projects/sormas.html
Haufe. (2013). Lexikonbeitrag aus SGB Office Professional - Ambulante spezialfachärztliche
Versorgung. Retrieved from Haufe: http://www.haufe.de/sozialwesen/sgb-officeprofessional/ambulante-spezialfachaerztliche-versorgung_idesk_PI434_HI2811718.html
Hawley, G., Janamian, T., Jackson, C., & Wilkinson, S. A. (2014). In a maternity shared-care
environment, what do we know about the paper hand-held and electronic health record: a systematic
literature review. BMC pregnancy and childbirth, 14, p. 52.
Herbert, L., Owen, V., Pascarella, L., & Streisand, R. (2013). Text message interventions for children
and adolescents with type 1 diabetes: a systematic review. Diabetes technology & therapeutics, 15(5),pp. 362-370.
Hilgart, J. S., Hayward, J. A., Coles, B., & Iredale, R. (2012). Telegenetics: a systematic review oftelemedicine in genetics services. Genetics in medicine : official journal of the American College ofMedical Genetics, 14(9), pp. 765-776.
Howie, L., Hirsch, B., Locklear, T., & Abernethy, A. P. (2014). Assessing the value of patient-generated
data to comparative effectiveness research. Health affairs, 33(7), pp. 1220-1228.
Huang, T., Lan, L., Fang, X., An, P., Min, J., & Wang, F. (2015). Promises and Challenges of Big Data
Computing in Health Sciences. Big Data Research, 2(1), pp. 2-11.
Huang, Z., Tao, H., Meng, Q., & Jing, L. (2015). Management of endocrine disease. Effects of telecare
intervention on glycemic control in type 2 diabetes: a systematic review and meta-analysis ofrandomized controlled trials. European journal of endocrinology / European Federation of Endocrine
Societies, 172(3), pp. R93-101.
Hutchesson, M. J., Rollo, M. E., Krukowski, R., Ells, L., Harvey, J., Morgan, P. J., . . . Collins, C. E.
(2015). eHealth interventions for the prevention and treatment of overweight and obesity in adults: asystematic review with meta-analysis. Obesity reviews : an official journal of the International
Association for the Study of Obesity, 16(5), pp. 376-392.
IEEE. (1990). Standard Computer Dictionary. New York: Institute of Electrical and Electronics
Engineers.
Inglis, S. C., Clark, R. A., McAlister, F. A., Stewart, S., & Cleland, John G F. (2011). Which componentsof heart failure programmes are effective? A systematic review and meta-analysis of the outcomes of214
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

Strategy& | PwC

structured telephone support or telemonitoring as the primary component of chronic heart failuremanagement in 8323 patients: Abridged Coc. European journal of heart failure, 13(9), pp. 1028-1040.
Jacobs, R. J., Lou, J. Q., Ownby, R. L., & Caballero, J. (2014). A systematic review of eHealthinterventions to improve health literacy. Health informatics journal.
Jhaveri, D., Larkins, S., & Sabesan, S. (2015). Telestroke, tele-oncology and teledialysis: a systematic
review to analyse the outcomes of active therapies delivered with telemedicine support. Journal oftelemedicine and telecare.
Johansson, T., & Wild, C. (2011). Telerehabilitation in stroke care--a systematic review. Journal oftelemedicine and telecare, 17(1), pp. 1-6.
Jones, S. S., Rudin, R. S., Perry, T., & Shekelle, P. G. (2014). Health information technology: an updated
systematic review with a focus on meaningful use. Annals of internal medicine, 160(1), pp. 48-54.
Jongh, T. d., Gurol-Urganci, I., Vodopivec-Jamsek, V., Car, J., & Atun, R. (2012). Mobile phonemessaging for facilitating self-management of long-term illnesses. The Cochrane database of
systematic reviews, 12, p. CD007459.
JuKiP. (2014). Vertrauenswürdige Anwendungssoftware – Da gibt`s doch auch ne`App? Neue Medien,3(6), pp. 280-283. Retrieved from http://www.healthon.de/sites/default/files/uploads/files/wpcontent/uploads/2014/12/201412_Jukip_Da_gibts_doch_auch_ne_App_kl%20(2).pdf
Kartsakli, E., Lalos, A. S., Antonopoulos, A., Tennina, S., Di Renzo, M., Alonso, L., & Verikoukis, C.
(2014). A survey on M2M systems for mHealth: a wireless communications perspective. Sensors (Basel,
Switzerland), 14(10), pp. 18009-18052.
Kautz, K., & Nielsen, P. A. (2010). Scandinavian Information Systems Research. First Scandinavian
Conference on Information Systems, (pp. 98-102).
KBV. (2014). Ärztemonitor. Berlin: Kassenärztliche Bundesvereinigung.
KBV. (2015, 08 03). Kassenärztliche Bundesvereinigung. Retrieved fromhttp://www.kbv.de/html/14098.php: http://www.kbv.de/html/14098.php
KBV. (2015). Verzeichnis zertifizierter KV-SafeNet-Provider. Berlin: Kassenärztliche
Bundesvereinigung.
Kitamura, C., Zurawel-Balaura, L., & Wong, R. (2010). How effective is video consultation in clinicaloncology? A systematic review. Current oncology, 17(3), pp. 17-27.
Kitsiou, S., Pare, G., & Jaana, M. (2015). Effects of home telemonitoring interventions on patients withchronic heart failure: an overview of systematic reviews. Journal of medical Internet research, 17(3), p.
e63.
Klersy, C., Silvestri, A. d., Gabutti, G., Raisaro, A., Curti, M., Regoli, F., & Auricchio, A. (2011). Economic
impact of remote patient monitoring: an integrated economic model derived from a meta-analysis ofrandomized controlled trials in heart failure. European journal of heart failure, 13(4), pp. 450-459.
Klöcker, P., Bernnat, R., & Veit, D. J. (2015). Stakeholder behavior in national eHealth implementation
programs. Augsburg: Health Policy and Technology.
Knowles, S. R., & Mikocka-Walus, A. (2014). Utilization and efficacy of internet-based eHealthtechnology in gastroenterology: a systematic review. Scandinavian journal of gastroenterology, 49(4),pp. 387-408.
Koehler, F., Winkler, S., Schieber, M., Sechtem, U., Stangl, K., Böhm, M., . . . Anker, S. D. (2011). Impactof remote telemedical management on mortality and hospitalizations in ambulatory patients withchronic heart failure: the telemedical interventional monitoring in heart failure study. Circulation,
123(17), pp. 1873-1880.
Koehler, F., Winkler, S., Schieber, M., Sechtem, U., Stangl, K., Böhm, M., . . . Anker, S. D. (2012).
Telemedicine in heart failure: pre-specified and exploratory subgroup analyses from the TIM-HF trial.
International journal of cardiology, 161(3), pp. 143-150.

Strategy& | PwC
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

215

Kohane, I. S. (2015). An autism case history to review the systematic analysis of large-scale data to
refine the diagnosis and treatment of neuropsychiatric disorders. Biological psychiatry, 77(1), pp. 5965.
Konferenz der Datenschutzbeauftragten. (2015). Nachbesserungen beim eHealth-Gesetz und klare
Regelungen zum Einsatz externer Dienstleister bei Berufsgeheimnisträgern erforderlich. Entschließung.
Retrieved fromhttp://www.bfdi.bund.de/SharedDocs/Publikationen/Entschliessungssammlung/DSBundLaender/89
DSK_E_Health.pdf?__blob=publicationFile&v=2
Kotb, A., Cameron, C., Hsieh, S., & Wells, G. (2015). Comparative effectiveness of different forms oftelemedicine for individuals with heart failure (HF): a systematic review and network meta-analysis.
PloS one, 10(2), p. e0118681.
Krebs, P., Prochaska, J. O., & Rossi, J. S. (2010). A meta-analysis of computer-tailored interventions forhealth behavior change. Preventive Medicine, 51(3–4), pp. 214-221.
Kruse, C. S., Bolton, K., & Freriks, G. (2015). The effect of patient portals on quality outcomes and its
implications to meaningful use: a systematic review. Journal of medical Internet research, 17(2), p. e44.
Kuijpers, W., Groen, W. G., Aaronson, N. K., & van Harten, Wim H. (2013). A systematic review of webbased interventions for patient empowerment and physical activity in chronic diseases: relevance forcancer survivors. Journal of medical Internet research, 15(2), p. e37.
Kum, H.-C., & Ahalt, S. (2013). Privacy-by-Design: Understanding Data Access Models for Secondary
Data. AMIA Joint Summits on Translational Science proceedings AMIA Summit on Translational
Science, 2013, pp. 126-130.
Kumar, G., Falk, D. M., Bonello, R. S., Kahn, J. M., Perencevich, E., & Cram, P. (2013). The costs ofcritical care telemedicine programs: a systematic review and analysis. Chest, 143(1), pp. 19-29.
Kuß, H. (2015). Medizinische Behandlungsfehler - Wann und wie Ärzte und Krankenhäuser haften.
Hamburg: tredition GmbH.
KV Telematik. (2015). Anwendungen für Ihre Praxis. Retrieved from https://www.kvtelematik.de/aerzte-und-psychotherapeuten/kv-connect/anwendungen/
KVNO. (2005). KVNO extra Medizinische Versorgungszentren. Düsseldorf: Kassenärztliche
Vereinigung Nordrhein.
KZBV. (2015). Kassenzahnärztliche Bundesvereinigung. Retrieved 07 28, 2015, from Zahnärzte Online
Deutschland: http://www.kzbv.de/ausblick-weitere-entwicklung.113.de.html
Lainer, M., Mann, E., & Sonnichsen, A. (2013). Information technology interventions to improvemedication safety in primary care: a systematic review. International journal for quality in health care:journal of the International Society for Quality in Health Care / ISQua, 25(5), pp. 590-598.
Langkafel, P. (2014). Intro Big Data for Healthcare? In P. Langkafel, Big Data in Medizin und
Gesundheitswirtschaft - Diagnose, Therapie, Nebenwirkungen (pp. 1-39). Heidelberg: medhochzwei
Verlag.
Laplante, C., & Peng, W. (2011). A systematic review of eHealth interventions for physical activity: ananalysis of study design, intervention characteristics, and outcomes. Telemedicine journal and eHealth: the official journal of the American Telemedicine Association, 17(7), pp. 509-523.
Lau, F., Price, M., Boyd, J., Partridge, C., Bell, H., & Raworth, R. (2012). Impact of electronic medical
record on physician practice in office settings: a systematic review. BMC medical informatics anddecision making, 12, p. 10.
Lau, P., Lau, E. Y., Wong, D. P., & Ransdell, L. (2011). A systematic review of information andcommunication technology-based interventions for promoting physical activity behavior change inchildren and adolescents. Journal of medical Internet research, 13(3), p. e48.
Leppert, F., & Greiner, W. (2014). Die Überführung von Telemedizinischen Dienstleistungen in die
Regelversorgung. In K. Möller, & W. Schultze, Produktivität von Dienstleistungen. Springer.

216
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

Strategy& | PwC

Leppert, F., & Greiner, W. (2015). Taxonomie eHealth. Bielefeld: Universität Bielefeld.
Lewis, E. R., Thomas, C. A., Wilson, M. L., & Mbarika, Victor W A. (2012). Telemedicine in acute-phaseinjury management: a review of practice and advancements. Telemedicine journal and eHealth : theofficial journal of the American Telemedicine Association, 18(6), pp. 434-445.
Liaw, S.-T., Pearce, C., Liyanage, H., Liaw, Gladys S S, & Lusignan, S. d. (2014). An integratedorganisation-wide data quality management and information governance framework: theoreticalunderpinnings. Informatics in primary care, 21(4), pp. 199-206.
Lieber, B. A., Taylor, B., Appelboom, G., Prasad, K., Bruce, S., Yang, A., . . . Connolly, E Sander Jr.
(2015). Meta-analysis of telemonitoring to improve HbA1c levels: Promise for stroke survivors. Journalof clinical neuroscience : official journal of the Neurosurgical Society of Australasia, 22(5), pp. 807811.
Lin, H., & Wu, X. (2014). Intervention strategies for improving patient adherence to follow-up in the eraof mobile information technology: a systematic review and meta-analysis. PloS one, 9(8), p. e104266.
Lindberg, B., Nilsson, C., Zotterman, D., Soderberg, S., & Skar, L. (2013). Using Information andCommunication Technology in Home Care for Communication between Patients, Family Members, andHealthcare Professionals: A Systematic Review. International journal of telemedicine and applications,2013, p. 461829.
Linn, A. J., Vervloet, M., van Dijk, L., Smit, E. G., & Van Weert, Julia C M. (2011). Effects of eHealthinterventions on medication adherence: a systematic review of the literature. Journal of medical
Internet research, 13(4), p. e103.
Liu, S., Dunford, S. D., Leung, Y. W., Brooks, D., Thomas, S. G., Eysenbach, G., & Nolan, R. P. (2013).
Reducing blood pressure with Internet-based interventions: a meta-analysis. The Canadian journal of
cardiology, 29(5), pp. 613-621.
Loos, W. (2015). eHealth Gesetz 2015 - Standpunkte und Perspektiven. DGTelemed.
Low, A., Phillips, A. B., Ancker, J. S., Patel, A. R., Kern, L. M., & Kaushal, R. (2013). Financial effects ofhealth information technology: a systematic review. The American journal of managed care, 19(10 SpecNo), pp. SP369-76.
Luna, D., Mayan, J. C., Garcia, M. J., Almerares, A. A., & Househ, M. (2014). Challenges and potential
solutions for big data implementations in developing countries. Yearbook of medical informatics, 9(1),pp. 36-41.
Lundell, S., Holmner, Å., Rehn, B., Nyberg, A., & Wadell, K. (2015). TeleHealthcare in COPD: A
systematic review and meta-analysis on physical outcomes and dyspnea. Respiratory Medicine, 109(1),pp. 11-26.
Lünendonk. (2013). Big Data bei Krankenversicherungen - Bewältigung der Datenmengen in einem
veränderten Gesundheitswesen. Kaufbeuren: Lünendonk GmbH.
Lünendonk. (2013). Trendpapiert 2013 - Big Data bei Krankenversicherungen. Kaufbeuren: LünendonkGmbH.
Main, C., Moxham, T., Wyatt, J. C., Kay, J., Anderson, R., & Stein, K. (2010). Computerised decision
support systems in order communication for diagnostic, screening or monitoring test ordering:systematic reviews of the effects and cost-effectiveness of systems. Health technology assessment,
14(48), pp. 1-227.
Marcolino, M. S., Maia, J. X., Alkmim, M., Boersma, E., & Ribeiro, A. L. (2013). Telemedicine
application in the care of diabetes patients: systematic review and meta-analysis. PloS one, 8(11), p.
e79246.
Markl, V., Hoeren, T., & Krcmar, H. (2013). Finale Studienergebniisse - Innovationspotenzialanalyse für
die neuen Technologien für das Verwalten und Analysieren von großen Datenmengen (Big DataManagement). Berlin: TU Berlin, TU Münster, Westfälische-Universität Münster. Retrieved fromhttp://www.dima.tu-berlin.de/fileadmin/fg131/Publikation/BDM_Studie/StudieBiDaMa-online-v2.pdf

Strategy& | PwC
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

217

McKibbon, K. A., Lokker, C., Handler, S. M., Dolovich, L. R., Holbrook, A. M., O'Reilly, D., . . .
Roshanov, P. S. (2012). The effectiveness of integrated health information technologies across thephases of medication management: a systematic review of randomized controlled trials. Journal of theAmerican Medical Informatics Association : JAMIA, 19(1), pp. 22-30.
MEDCERT . (2015). Der Weg zum CE-Zeichen. Retrieved from http://www.medcert.de/der-weg-zumce-zeichen
Merelli, I., Perez-Sanchez, H., Gesing, S., & D'Agostino, D. (2014). Managing, analysing, and integrating
big data in medical bioinformatics: open problems and future perspectives. BioMed researchinternational, 2014, p. 134023.
Merriel, S., Andrews, V., & Salisbury, C. (2014). TeleHealth interventions for primary prevention ofcardiovascular disease: A systematic review and meta-analysis. Preventive Medicine, 64(0), pp. 88-95.
Miners, A., Harris, J., Felix, L., Murray, E., Michie, S., & Edwards, P. (2012). An economic evaluation ofadaptive e-learning devices to promote weight loss via dietary change for people with obesity. BMC
health services research, 12, p. 190.
Mistry, H. (2012). Systematic review of studies of the cost-effectiveness of telemedicine and telecare.
Changes in the economic evidence over twenty years. Journal of telemedicine and telecare, 18(1), pp. 16.
Mistry, N., Keepanasseril, A., Wilczynski, N. L., Nieuwlaat, R., Ravall, M., & Haynes, R. B. (2015).
Technology-mediated interventions for enhancing medication adherence. Journal of the American
Medical Informatics Association : JAMIA, 22(e1), pp. e177-93.
Mitchell, J. (1999). From TeleHealth to EHealth: The Unstoppable Rise of EHealth.
Mobasheri, M. H., Johnston, M., Syed, U. M., King, D., & Darzi, A. (2015). The uses of smartphones andtablet devices in surgery: A systematic review of the literature. Surgery.
Mohammed, E. A., Far, B. H., & Naugler, C. (2014). Applications of the MapReduce programming
framework to clinical big data analysis: current landscape and future trends. BioData mining, 7, p. 22.
Mosa, Abu Saleh Mohammad, Yoo, I., & Sheets, L. (2012). A systematic review of healthcare
applications for smartphones. BMC medical informatics and decision making, 12, p. 67.
Muessig, K. E., Nekkanti, M., Bauermeister, J., Bull, S., & Hightow-Weidman, L. B. (2015). A systematic
review of recent smartphone, Internet and Web 2.0 interventions to address the HIV continuum of care.
Current HIV/AIDS reports, 12(1), pp. 173-190.
Munro, J., Angus, N., & Leslie, S. J. (2013). Patient focused Internet-based approaches tocardiovascular rehabilitation--a systematic review. Journal of telemedicine and telecare, 19(6), pp. 347353.
Murdoch, T. B., & Detsky, A. S. (2013). The inevitable application of big data to health care. JAMA,
309(13), pp. 1351-1352.
Mushcab, H., Kernohan, W. G., Wallace, J., & Martin, S. (2015). Web-Based Remote Monitoring
Systems for Self-Managing Type 2 Diabetes: A Systematic Review. Diabetes technology & therapeutics.
Nakamura, N., Koga, T., & Iseki, H. (2014). A meta-analysis of remote patient monitoring for chronic
heart failure patients. Journal of telemedicine and telecare, 20(1), pp. 11-17.
National Center of Health Statistics. (2014, Januar). Use and Characteristics of Electronic Health
Record Systems Among Office-based Physician Practices: United States, 2001-2013. National Center of
Health Statistics Data Brief.
NKLM. (2015). Nationaler Kompetenzbasierter Lernzielkatalog Medizin 2015. Berlin: MFT
Medizinischer Fakultätentag der Bundesrepublik Deutschland e. V.
Nordheim, L. V., Haavind, M. T., & Iversen, M. M. (2014). Effect of telemedicine follow-up care of leg
and foot ulcers: a systematic review. BMC health services research, 14, p. 565.
Nuckols, T. K., Smith-Spangler, C., Morton, S. C., Asch, S. M., Patel, V. M., Anderson, L. J., . . . Shekelle,
P. G. (2014). The effectiveness of computerized order entry at reducing preventable adverse drug events

218
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

Strategy& | PwC

and medication errors in hospital settings: a systematic review and meta-analysis. Systematic reviews,
3, p. 56.
Nutbeam, D. (1998). Health Promotion Glossary. Health Promotion International, 13(4), pp. 349-364.
O'Brien, O. A., McCarthy, M., Gibney, E. R., & McAuliffe, F. M. (2014). Technology-supported dietaryand lifestyle interventions in healthy pregnant women: a systematic review. European journal ofclinical nutrition, 68(7), pp. 760-766.
Odone, A., Ferrari, A., Spagnoli, F., Visciarelli, S., Shefer, A., Pasquarella, C., & Signorelli, C. (2015).
Effectiveness of interventions that apply new media to improve vaccine uptake and vaccine coverage.
Human vaccines & immunotherapeutics, 11(1), pp. 72-82.
Ohlmeier et. al., C. (2014). Nutzungsmöglichkeiten von Routinedaten der Gesetzlichen
Krankenversicherung in der Gesundheitsberichterstattung des Bundes. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung, 464–472.
Omboni, S., & Guarda, A. (2011). Impact of home blood pressure telemonitoring and blood pressure
control: a meta-analysis of randomized controlled studies. American journal of hypertension, 24(9), pp.
989-998.
Or, C., & Tao, D. (2014). Does the use of consumer health information technology improve outcomes in
the patient self-management of diabetes? A meta-analysis and narrative review of randomized
controlled trials. International Journal of Medical Informatics, 83(5), pp. 320-329.
O'Reilly, D., Tarride, J.-E., Goeree, R., Lokker, C., & McKibbon, K. A. (2012). The economics of healthinformation technology in medication management: a systematic review of economic evaluations.
Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA, 19(3), pp. 423-438.
O'Reilly, G. A., & Spruijt-Metz, D. (2013). Current mHealth technologies for physical activity assessment
and promotion. American journal of preventive medicine, 45(4), pp. 501-507.
Pandor, A., Gomersall, T., Stevens, J. W., Wang, J., Al-Mohammad, A., Bakhai, A., . . . Wong, R.
(2013b). Remote monitoring after recent hospital discharge in patients with heart failure: a systematic
review and network meta-analysis. Heart, 99(23), pp. 1717-1726.
Pandor, A., Thokala, P., Gomersall, T., Baalbaki, H., Stevens, J. W., Wang, J., . . . Fitzgerald, P. (2013a).
Home telemonitoring or structured telephone support programmes after recent discharge in patientswith heart failure: systematic review and economic evaluation. Health technology assessment, 17(32),pp. 1-207, v-vi.
Pare, G., Moqadem, K., Pineau, G., & St-Hilaire, C. (2010). Clinical effects of home telemonitoring in thecontext of diabetes, asthma, heart failure and hypertension: a systematic review. Journal of medical
Internet research, 12(2), p. e21.
Parthiban, N., Esterman, A., Mahajan, R., Twomey, D. J., Pathak, R. K., Lau, D. H., . . . Ganesan, A. N.
(2015). Remote Monitoring of Implantable Cardioverter-Defibrillators: A Systematic Review and MetaAnalysis of Clinical Outcomes. Journal of the American College of Cardiology.
Peterson, A. (2014). Improving type 1 diabetes management with mobile tools: a systematic review.
Journal of diabetes science and technology, 8(4), pp. 859-864.
Pharmaceuticals, A. (2015, August 03). FDA approves the first 3D printed drug product. Retrieved
from http://www.multivu.com/players/English/7577251-aprecia-pharmaceuticals-spritam/
Philips. (2015). Die Philips Gesundheitsstudie. Frankfurt am Main: Zukunftsinstitut GmbH.
Pramann, O., & Albrecht, U.-V. (2013). Medical Apps – Haftungsrisiken - Spiel ohne Grenzen?
Offenbach: EHealth.com. Retrieved 08 24, 2015, from http://www.eHealthcom.eu/fileadmin/user_upload/dateien/Downloads/EHC_03_04_2013_Medical_Apps_Haftung_Pra
mann_Albrecht.pdf
Prey, J. E., Woollen, J., Wilcox, L., Sackeim, A. D., Hripcsak, G., Bakken, S., . . . Vawdrey, D. K. (2014).
Patient engagement in the inpatient setting: a systematic review. J Am Med Inform Assoc (Journal of
the American Medical Informatics Association : JAMIA), 21(4), pp. 742-750.

Strategy& | PwC
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit219

Purcell, R., McInnes, S., & Halcomb, E. J. (2014). Telemonitoring can assist in managing cardiovasculardisease in primary care: a systematic review of systematic reviews. BMC family practice, 15, p. 43.
PwC. (2014). European Hospital Survey. Brüssel: Europäische Kommission.
PwC. (2015). Potenzialstudie EHealth - Eine Studie im Auftrag des Ministeriums für Wirtschaft undEnergie des Landes Brandenburg. Potsdam: Ministerium für Wirtschaft und Energie.
Raikhelkar, J., & Raikhelkar, J. K. (2015). The impact of telemedicine in cardiac critical care. Criticalcare clinics, 31(2), pp. 305-317.
Ramnath, V. R., Ho, L., Maggio, L. A., & Khazeni, N. (2014). centralized monitoring and virtual
consultant models of tele-icu care: a systematic review. Telemedicine journal and eHealth : the official
journal of the American Telemedicine Association, 20(10), pp. 936-961.
Review, M. T. (2015). Robotic Surgery Linked To 144 Deaths Since 2000. Retrieved fromhttp://www.technologyreview.com/view/539521/robotic-surgery-linked-to-144-deaths-since2000/?utm_campaign=socialsync&utm_medium=social-post&utm_source=twitter
Ross, M. K., Wei, W., & Ohno-Machado, L. (2014). "Big data" and the electronic health record.
Yearbook of medical informatics, 9(1), pp. 97-104.
Rubin, M. N., Wellik, K. E., Channer, D. D., & Demaerschalk, B. M. (2012). Systematic review ofteleneurology: methodology. Frontiers in neurology, 3, p. 156.
Rubin, M. N., Wellik, K. E., Channer, D. D., & Demaerschalk, B. M. (2013a). Systematic review oftelestroke for post-stroke care and rehabilitation. Current atherosclerosis reports, 15(8), p. 343.
Rubin, M. N., Wellik, K. E., Channer, D. D., & Demaerschalk, B. M. (2013b). Systematic review ofteleneurology: neurohospitalist neurology. The Neurohospitalist, 3(3), pp. 120-124.
RWI. (2011). Perspektiven des Gesundheitssektors: Wachstumsmotor oder Milliardengrab? Essen:
Rheinisch-Westfälisches Institut für Wirtschaftsforschung.
Salisbury, C., Thomas, C., O'Cathain, A., Rogers, A., Pope, C., Yardley, L., . . . Montgomery, A. A. (2015).
TEleHealth in CHronic disease: mixed-methods study to develop the TECH conceptual model forintervention design and evaluation. BMJ Open (BMJ open), 5(2), p. e006448.
Samoocha, D., Bruinvels, D. J., Elbers, N. A., Anema, J. R., & van der Beek, Allard J. (2010).
Effectiveness of web-based interventions on patient empowerment: a systematic review and metaanalysis. Journal of medical Internet research, 12(2), p. e23.
Sanchez, M. A., Rabin, B. A., Gaglio, B., Henton, M., Elzarrad, M. K., Purcell, P., & Glasgow, R. E.
(2013). A systematic review of eHealth cancer prevention and control interventions: new technology,
same methods and designs? Translational behavioral medicine, 3(4), pp. 392-401.
Sanofi. (2015, August 31). Sanofi to collaborate with Google Life Sciences to imptove diabetes healthcare. Retrieved fromhttp://en.sanofi.com/NasdaQ_OMX/local/press_releases/sanofi_to_collaborate_with_goo_1948629_31-08-2015!15_06_00.aspx
Sarno, F., Canella, D. S., & Bandoni, D. H. (2014). Mobile health and excess weight: a systematic review.
Revista panamericana de salud publica = Pan American journal of public health, 35(5-6), pp. 424-431.
Sawmynaden, P., Atherton, H., Majeed, A., & Car, J. (2012). Email for the provision of information ondisease prevention and health promotion. The Cochrane database of systematic reviews, 11, p.
CD007982.
Schmidt, J. M., & Georgia, M. d. (2014). Multimodality monitoring: informatics, integration data
display and analysis. Neurocritical care, 21 Suppl 2, pp. S229-38.
Schnall, R., Travers, J., Rojas, M., & Carballo-Dieguez, A. (2014). eHealth interventions for HIV
prevention in high-risk men who have sex with men: a systematic review. Journal of medical Internet
research, 16(5), p. e134.
Schwab, S., Vatankhah, B., Kukla, C., Hauchwitz, M., Bogdahn, U., Fürst, A., . . . Horn, M. (2007). Longterm outcome after thrombolysis in telemedical stroke care. Neurology, 69(9), pp. 898-903.

220
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

Strategy& | PwC

Shi, L., Wu, H., Dong, J., Jiang, K., Lu, X., & Shi, J. (2015). Telemedicine for detecting diabetic
retinopathy: a systematic review and meta-analysis. The British journal of ophthalmology.
Shoenbill, K., Fost, N., Tachinardi, U., & Mendonca, E. A. (2014). Genetic data and electronic healthrecords: a discussion of ethical, logistical and technological considerations. Journal of the American
Medical Informatics Association : JAMIA, 21(1), pp. 171-180.
Shulman, R. M., O'Gorman, C. S., & Palmert, M. R. (2010). The impact of telemedicine interventions
involving routine transmission of blood glucose data with clinician feedback on metabolic control inyouth with type 1 diabetes: a systematic review and meta-analysis. International journal of pediatricendocrinology, 2010.
Simpao, A. F., Ahumada, L. M., & Rehman, M. A. (2015). Big data and visual analytics in anaesthesia
and health care. British journal of anaesthesia, p. [Epub ahead of print].
Simpao, A. F., Ahumada, L. M., Galvez, J. A., & Rehman, M. A. (2014). A review of analytics and clinicalinformatics in health care. Journal of medical systems, 38(4), p. 45.
Smith, A. J., Skow, A., Bodurtha, J., & Kinra, S. (2013). Health information technology in screening andtreatment of child obesity: a systematic review. Pediatrics, 131(3), pp. e894-902.
Spickhoff, A. (2014). Medizinrecht (2. Auflage ed.). München: C. H. Beck.
Spiegel. (2015). Retrieved from http://www.spiegel.de/netzwelt/netzpolitik/hacker-manipuliertnarkosegeraet-a-1047258.html
Statista. (2014). Anteil der Nutzer des mobilen Internets in Deutschland in den Jahren 2012 bis 2014.
Hamburg: Statista GmbH. Retrieved fromhttp://de.statista.com/statistik/daten/studie/197383/umfrage/mobile-internetnutzung-ueber-handyin-deutschland/
Statista. (2015). Anzahl der Internetnutzer und Gesamtbevölkerung in Deutschland im Mai 2015 (inMillionen). Hamburg: Statista GmbH. Retrieved fromhttp://de.statista.com/statistik/daten/studie/151619/umfrage/anzahl-der-internetnutzer-in-denletzten-drei-monaten-und-gesamtbevoelkerung-in-deutschland/
Statista. (2015). Gesundheit in Deutschland - Gesundheitsausgaben als BIP-Anteil. Hamburg: StatistaGmbH.
Statista. (2015). Prognose zum Volumen der jährlich generierten digitalen Datenmenge weltweit in den
Jahren 2005 bis 2020 (in Exabyte). Hamburg: Statista GmbH.
Statistisches Bundesamt. (2015). Bevölkerung Deutschlands bis 2060 - 13. koordinierte
Bevölkerungsvorausberechnung. Wiesbaden: Statistisches Bundesamt.
Stellefson, M., Chaney, B., Barry, A. E., Chavarria, E., Tennant, B., Walsh-Childers, K., . . . Zagora, J.
(2013). Web 2.0 chronic disease self-management for older adults: a systematic review. Journal of
medical Internet research, 15(2), p. e35.
Su, M.-C., Lin, C.-L., & Tsao, L.-I. (2014). The efficacy of eHealth management on weight control inadolescents: a systematic review. Hu li za zhi The journal of nursing, 61(1), pp. 74-84.
Suksomboon, N., Poolsup, N., & Nge, Y. L. (2014). Impact of phone call intervention on glycemic control
in diabetes patients: a systematic review and meta-analysis of randomized, controlled trials. PloS one,9(2), p. e89207.
Tao, D., & Or, C. K. (2013). Effects of self-management health information technology on glycaemic
control for patients with diabetes: a meta-analysis of randomized controlled trials. Journal oftelemedicine and telecare.
Thaler, R., & Sunstein, C. (2008). Improving decisions about health, wealth and happiness. Penguin.
Thieme. (2013, Dezemeber 16). Modellstudiengänge für Medizin. Retrieved 11 11, 2015, fromhttps://www.thieme.de/viamedici/vor-dem-studium-infos-zum-medizinstudium1493/a/modellstudiengaenge-medizin-3737.htm

Strategy& | PwC
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

221

Thun, S. (2015). Digitalisierte Medizin - Die Zukunft der Medizin mit IT-Standards und einer weltweit
gültigen Medizinfachsprache. Informatik Spektrum, 22-27.
Tillmann, T., Gibson, A. R., Scott, G., Harrison, O., Dominiczak, A., & Hanlon, P. (2015). Systems
Medicine 2.0: potential benefits of combining electronic health care records with systems sciencemodels. Journal of medical Internet research, 17(3), p. e64.
Toma, T., Athanasiou, T., Harling, L., Darzi, A., & Ashrafian, H. (2014). Online social networking
services in the management of patients with diabetes mellitus: Systematic review and meta-analysis ofrandomised controlled trials. Diabetes Research and Clinical Practice, 106(2), pp. 200-211.
Turner, T., Spruijt-Metz, D., Wen, C., & Hingle, M. D. (2015). Prevention and treatment of pediatricobesity using mobile and wireless technologies: a systematic review. Pediatric obesity.
Turner, W. A., & Casey, L. M. (2014). Outcomes associated with virtual reality in psychologicalinterventions: where are we now? Clinical psychology review, 34(8), pp. 634-644.
Uhlig, K., Balk, E., Patel, K., Ip, S., Kitsiois, G., & Iovin, R. (2012). Self-Measured Blood Pressure
Monitoring: Comparative Effectiveness. CAHRQ Comparative Effectiveness Reviews, No 45.
United Nations. (2010). The Millennium Development Goals Report. New York: United Nations
Department of Economic and Social Affairs.
van den Berg, N., Fiss, T., Meinke, C., Heymann, R., Scriba, S., & Hoffmann, W. (2009). GP-support bymeans of AGnES-practice assistants and the use of telecare devices in a sparsely populated region in
Northern Germany--proof of concept. BMC family practice, 10, p. 44.
van den Berg, N., Schmidt, S., Stentzel, U., Muhlan, H., & Hoffmann, W. (2015). The integration oftelemedicine concepts in the regional care of rural areas: Possibilities, limitations, perspectives.
Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz, 58(4-5), pp. 367-373.
van den Berg, N., Schumann, M., Kraft, K., & Hoffmann, W. (2012). Telemedicine and telecare for older
patients--a systematic review. Maturitas, 73(2), pp. 94-114.
van der Krieke, L., Wunderink, L., Emerencia, A. C., Jonge, P. d., & Sytema, S. (2014). E-mental healthself-management for psychotic disorders: state of the art and future perspectives. Psychiatric services,65(1), pp. 33-49.
Vayena, E., Salathé, M., Madoff, L. C., & Brownstein, J. S. (2015). Ethical challenges of big data in publichealth. PLoS computational biology, 11(2), p. e1003904.
Wade, T. D. (2014). Traits and types of health data repositories. Health information science andsystems, 2, p. 4.
Wade, V. A., Karnon, J., Elshaug, A. G., & Hiller, J. E. (2010). A systematic review of economic analysesof teleHealth services using real time video communication. BMC health services research, 10, p. 233.
Wallace, D. L., Hussain, A., Khan, N., & Wilson, Y. T. (2012). A systematic review of the evidence fortelemedicine in burn care: with a UK perspective. Burns : journal of the International Society for Burn
Injuries, 38(4), pp. 465-480.
Wang, W., & Krishnan, E. (2014). Big data and clinicians: a review on the state of the science. JMIR
medical informatics, 2(1), p. e1.
Ward, M. M., Jaana, M., & Natafgi, N. (2015). Systematic review of telemedicine applications inemergency rooms. International Journal of Medical Informatics(0).
Watkins, I., & Xie, B. (2014). eHealth literacy interventions for older adults: a systematic review of theliterature. Journal of medical Internet research, 16(11), p. e225.
Waure, C. d., Cadeddu, C., Gualano, M. R., & Ricciardi, W. (2012). Telemedicine for the reduction of
myocardial infarction mortality: a systematic review and a meta-analysis of published studies.
Telemedicine journal and eHealth : the official journal of the American Telemedicine Association,
18(5), pp. 323-328.

222
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

Strategy& | PwC

Weichert, T. (2014). Medizinisches Big Data und Datenschutz. In P. Langkafel, Big Data in Medizin und
Gesundheitswirtschaft - Diganose, Therapie, Nebenwirkungen (pp. 160 - 173). Heidelberg:
medhochzwei Verlag.
Wewer, A., Dockweiler, C., Beckers, R., & Hornberg, C. (2012). Alter und Geschlecht als wesentliche
Einflussfaktoren für die Akzeptanz telemidizinischer Verfahren bei Patientinnen und Patienten. In F. (.
Duesberg, eHealth 2013 - Informationstechnologien und Telematik im Gesundheitswesen (pp. 216221). Solingen: medical future verlag.
Widmer, R. J., Collins, N. M., Collins, C. S., West, C. P., Lerman, L. O., & Lerman, A. (2015). Digital
Health Interventions for the Prevention of Cardiovascular Disease: A Systematic Review and Metaanalysis. Mayo Clinic proceedings, 90(4), pp. 469-480.
WIdO. (2015). Ärzteatlas. Berlin: Wissenschaftliches Institut der Ortskrankenkassen.
Wilcox, M. E., & Adhikari, N. (2012). The effect of telemedicine in critically ill patients: systematic
review and meta-analysis. Critical care, 16(4), p. R127.
Willey, R. M. (2012). Managing heart failure: a critical appraisal of the literature. The Journal of
cardiovascular nursing, 27(5), pp. 403-417.
Wissenschaftlicher Dienst des Deutschen Bundestags. (2013). Aktueller Begriff - Big Data. Berlin:
Deutscher Bundestag.
Wood, W. A., Bennett, A. V., & Basch, E. (2015). Emerging uses of patient generated health data inclinical research. Molecular oncology, 9(5), pp. 1018-1024.
Wootton, R. (2012). Twenty years of telemedicine in chronic disease management--an evidence
synthesis. Journal of telemedicine and telecare, 18(4), pp. 211-220.
Worswick, J., Wayne, S. C., Bennett, R., Fiander, M., Mayhew, A., Weir, M. C., . . . Grimshaw, J. M.
(2013). Improving quality of care for persons with diabetes: an overview of systematic reviews - what
does the evidence tell us? Systematic reviews, 2, p. 26.
Wu, R. C., Tran, K., Lo, V., O'Leary, K. J., Morra, D., Quan, S. D., & Perrier, L. (2012). Effects of clinicalcommunication interventions in hospitals: a systematic review of information and communication
technology adoptions for improved communication between clinicians. International Journal of
Medical Informatics, 81(11), pp. 723-732.
Young, L. B., Chan, P. S., Lu, X., Nallamothu, B. K., Sasson, C., & Cram, P. M. (2011). Impact oftelemedicine intensive care unit coverage on patient outcomes: a systematic review and meta-analysis.
Archives of internal medicine, 171(6), pp. 498-506.
Zhai, Y.-k., Zhu, W.-j., Cai, Y.-l., Sun, D.-x., & Zhao, J. (2014). Clinical- and cost-effectiveness oftelemedicine in type 2 diabetes mellitus: a systematic review and meta-analysis. Baltimore, 93(28), p.
e312.
Zhai, Y.-k., Zhu, W.-j., Hou, H.-L., Sun, D.-x., & Zhao, J. (2015). Efficacy of telemedicine for thrombolytic
therapy in acute ischemic stroke: a meta-analysis. Journal of telemedicine and telecare, 21(3), pp. 123130.

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6 Anhang
6.1 Suchverlauf Literaturanalyse eHealth

Potentiell relevante Literaturstellenin pubmed(n = 265)

Potentiell relevante Literaturstellenin sciencedirect(n = 29)

Potenziell relevante Literaturstellen
nach Prüfung auf Duplikate(n = 280)
Ausschluss irrelevanter Literaturstellen
nach Durchsicht aller Titel und Abstracts(n = 106)
Durchsicht der Volltexte
potenziell relevanter Literaturstellen( n = 174)
Ausschluss irrelevanter Literaturstellen
nach Durchsicht der Volltexte(n = 25)
Kein Anwedungsbezug = 14
Kein systematisches Review = 9
Nicht vergleichbare Region = 2
Einschluss von Studien(n = 149)

224
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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6.2 Suchverlauf Literaturanalyse Big Data
Potentiell relevante Literaturstellenin pubmed(n = 149)

Potentiell relevante Literaturstellenin sciencedirect(n = 76)

Potenziell relevante Literaturstellen
nach Prüfung auf Duplikate(n = 218)
Ausschluss irrelevanter Literaturstellen
nach Durchsicht aller Titel und Abstracts(n = 179)
Durchsicht der Volltexte
potenziell relevanter Literaturstellen( n = 39)
Ausschluss irrelevanter Literaturstellen
nach Durchsicht der Volltexte(n = 20)
Kein Anwedungsbezug = 14
Kein systematisches Review = 9
Nicht vergleichbare Region = 2
Einschluss von Studien(n = 9)Strategy& | PwC
Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit225

7 Impressum
Weiterentwicklung der eHealth-Strategie
Stand: 24. Oktober 2016
Eine Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit
Studienerstellung
durch
Strategy&
mit
wissenschaftlicher
Begleitung
durch
Prof. Dr. Wolfgang Greiner (Universität Bielefeld, Mitglied des Sachverständigenrats zur
Begutachtung der Entwicklung im Gesundheitswesen) und Florian Leppert(Universität Bielefeld)
Gesamtverantwortung:Dr. Rainer Bernnat

Leitung der Studie:

Frederik Blachetta

Projektteam:Marcus Bauer
Dr. Nicolai Bieber
Karl Poerschke
Dr. Thomas Solbach

PwC Strategy& (Germany) GmbH
Kapelle-Ufer 410117 Berlin

226
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Strategy& ist ein globales
Team praxisorientierter
Strategen. Unser Ziel ist es,
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Geschäftsbereichs oder beim
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PwC-Netzwerks, dessen
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