Methoden und Werkzeuge für eine datengetriebene Entwicklung digitaler Gesundheitsanwendungen
Creators: name: Schinle, Markus
Publisher: name: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Year: 2022
Subjects: data-driven development
digital health applications
dementia
health data ecosystems

description: Dem Paradigma der Präzisionsmedizin folgend schaffen digitale Gesundheitsanwendungen die Grundlage für eine personalisierte Versorgung, um damit die Effizienz und Effektivität von Gesundheitssystemen zu erhöhen. Im Kontext weltweit entstehender digitaler Gesundheitsökosysteme stehen dabei Daten als treibender Faktor im Mittelpunkt des Entwicklungsprozesses. Welche Methoden und Werkzeuge benötigt werden, um das dadurch mögliche Zusammenspiel zwischen einer datengetriebenen und einer wissensbasierten Entwicklung von digitalen Gesundheitsanwendungen zu unterstützen, wird in dieser Arbeit untersucht und anhand eines Rahmenwerks beschrieben. Durch Anwendung der Design Science Research Methode werden diesbezügliche Artefakte einem probleminitiierten Ansatz folgend entworfen, implementiert und durch quantitative sowie qualitative Methoden evaluiert. Dafür wird zunächst ein Vorgehensmodell abgeleitet, welches die zu beantwortenden Fragen in den Phasen der Digitalisierung, Automatisierung und Optimierung bis hin zur Translation in die medizinische Versorgung adressiert. Unter Beachtung entsprechender Normen findet eine Verknüpfung von interdisziplinären Methoden, Anforderungen sowie technologischen Ansätzen zu einer Wissensbasis statt, womit die Grundlage für zu entwickelnde Werkzeuge gelegt wird. Diese werden im Anwendungskontext dementieller Syndrome eruiert und pro Artefakt demonstriert sowie im Detail mit $n$ Probanden multiperspektivisch validiert. In Kooperation mit einer gerontopsychiatrischen Klinik werden diesbezüglich domänenspezifische Anforderungen an digitale Gesundheitsanwendungen bestimmt. Hierfür findet exemplarisch die explorative Entwicklung eines ambulanten Systems zur Messung kognitiver Leistungsparameter statt. Eine im Kontext dieser Zusammenarbeit durchgeführte Feldstudie ($n=55$) mit kognitiv eingeschränkten Personen zeigt Potentiale und Herausforderungen, welche durch die digitale Erfassung, Vernetzung und Auswertung von neuropsychologischen Daten entstehen. Dabei werden ebenfalls Anforderungen bezüglich der zielgruppenspezifischen Gestaltung einer gebrauchstauglichen Nutzerschnittstelle ($n=91$) gesammelt, welche in einem Leitfaden zusammenfließen und in einer grafischen Benutzeroberfläche iterativ implementiert werden. Aus der Perspektive von Datensubjekten ($n=238$) wird zusätzlich untersucht, welchen Stellenwert ein selbstbestimmter Umgang mit dieser Art von personenbezogenen Daten hat und für welche Zwecke diese aus deren Sicht eingesetzt werden sollten. Im Zuge dieses Entwicklungsprozesses sind ebenfalls Ansätze zur Automatisierung und Optimierung der Datenauswertung für die Ableitung des Gesundheitszustandes notwendig. Diese Schritte liefern als Artefakte, neben den Ergebnissen zum Vergleich verschiedener Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens, die Identifikation von dafür geeigneten Leistungs- und Optimierungsmaßen sowie Merkmalsselektionsverfahren. Im Vergleich mit schwellwertbasierten Verfahren zur Operationalisierung von Bewertungsmetriken (maximaler Cohen's Kappa $\kappa = 0,67$) erreicht die durch maschinelles Lernen gestützte Softwareanwendung eine höhere durchschnittliche Sensitivität von 83% bei einer 93%igen Spezifität (maximaler Cohen's Kappa $\kappa = 0,79$) für die Erkennung von kognitiven Einschränkungen. Die automatisierte Erfassung hierfür notwendiger Merkmale erfolgt durch neu entwickelte Ansätze und zeigt zukünftige Forschungsaktivitäten auf, welche die damit verbundenen Herausforderungen adressieren. Dabei werden Indikatoren identifiziert, wodurch sich die Potentiale in computergestützten Modellen aufzeigen. Diese liefern zusätzliche Erkenntnisse über das Spannungsfeld zwischen einer zuverlässigen Erfüllung klinischer Leitlinien sowie regulatorischer Implikationen insbesondere hinsichtlich der Erklärbarkeit datengetriebener Optimierungs- und Automatisierungsansätze. Eine Untersuchung der Transferpotentiale in die deutsche Regelversorgung aus der Perspektive unterschiedlicher Interessenvertreter unterstreicht diese Punkte. Hierfür konzipierte Werkzeuge und Methoden ermöglichen einerseits die empirische Untersuchung der Adhärenz solcher digitaler Lösungen bezüglich der Nutzungsbereitschaft ($n=29$) sowie deren zeitliche Entwicklung ($n=18$). Andererseits werden damit die Akzeptanzkriterien der kassenärztlich organisierten Leistungserbringer im deutschen Gesundheitswesen ($n=301$) erhoben und dargestellt, welchen Einfluss diese auf Markteintrittsstrategien haben. Darauf aufbauend werden Wege definiert, um einen Beitrag zur Entlastung des Gesundheitssystems zu leisten. Die gesammelten Erkenntnisse werden hierfür in einem ganzheitlichen Plattformkonzept zur Entwicklung personalisierter Präventions- und Behandlungsprogramme gebündelt.