home Ausgabe 12 Digitale Gesundheit: Wie digitale Medien zur Unterstützung unserer Gesundheit eingesetzt werden

Digitale Gesundheit: Wie digitale Medien zur Unterstützung unserer Gesundheit eingesetzt werden

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1. Einleitung

Die „Digitalisierung“ ist einer der Leitbegriffe, welcher uns politisch wie auch gesellschaftlich mit einer hohen Kontinuität tangiert. Gesellschaftlich ist ein deutlicher Wandel erkennbar – weg von analogen Kommunikationswegen und hin zu einer wohlmöglich effektiveren sowie effizienteren digitalen Kommunikation. Digitalisierung ist hierbei mehr als nur die Einführung von Technologie: Sie ist ein Transformationsprozess, welcher Menschen sowie deren Lebens- und Arbeitswelten gleichermaßen beeinflusst und somit mehr als das Schaffen reiner Infrastrukturen, wie zum Beispiel ein flächendeckendes Breitbandnetz. [1] Der Stand zur Digitalisierung der Gesellschaft wird jährlich durch den D21-Digital-Index erhoben. Die aktuellen Ergebnisse zeigen ein stetiges Nutzungswachstum von digitalen Produkten und digitalen Infrastrukturen: 53,9 % der Deutschen ab 14 Jahren nutzen bereits mobiles Internet. Die Nutzung mobiler Geräte, insbesondere von Tablets und Smartphones, steigt weiter deutlich an. [2]

Auch unsere Gesundheit bleibt von dieser Entwicklung nicht unangetastet. Gerne spricht man heutzutage von virtuellen Coachingprogrammen, Gesundheits-Apps oder smarten Wearables. Digitale Lösungen sollen uns – Bürgerinnen und Bürger – in der Gesunderhaltung unterstützen, Krankheiten vermeiden oder uns therapeutisch bzw. rehabilitativ begleiten. Zur Förderung digitaler Infrastrukturen im Gesundheitswesen wurde durch die Bundesregierung eine Vielzahl von Gesetzen, u.a. das GKV-Versorgungsstrukturgesetzes oder das E-Health Gesetz, auf den Weg gebracht. Sie sollen die rechtliche Grundlage zum Einsatz sowie zur Vergütung durch die Versorgungssysteme schaffen. [3]

Das Fraunhofer ISST erforscht in kooperativen, interdisziplinären Netzwerken neue digitale Gesundheitstechnologien. Hierbei muss immer auch in Richtung der großen Internetkonzerne geschaut werden, prägen diese doch maßgeblich konsumentenorientierte Innovationen sowie Medien. Dieser Beitrag setzt sich mit den bestehenden sowie aufkommenden Innovationen, von mobilen Apps über Virtual Reality bis hin zu Sprachassistenzsystemen, auseinander. Aus diesen erwachsen neue Möglichkeiten zur Informationsdarstellung und zur Interaktion mit digitalen Medien. Dies bedeutet jedoch mehr und mehr den Faktor Mensch explizit als Forschungsgegenstand mit berücksichtigen zu müssen. Seine Fähigkeiten und Fertigkeiten entscheiden maßgeblich, ob neue Interaktionskonzepte Akzeptanz finden und neue Darstellungsformen für Medien dem edukativen Ziel zur Gesunderhaltung Rechnung tragen. Die „Digitale Kompetenz“ ist hierbei, angelehnt an die „Gesundheitskompetenz“ (health literacy), der Leitbegriff.

2. Digitale Gesundheit und ihre Medien

Die Welt der Digitalisierung im Gesundheitswesen hat viele Facetten und eine langjährige Genese, wie in der nachfolgenden Abbildung 1 gezeigt.

 

Abbildung 1: Entwicklung der Digitalisierung im Gesundheitswesen. (© Fraunhofer ISST)

Ob „Individualisierte Medizin“, „Digital Health“, „Mobile Health“, „E-Health“ oder auch „Telemedizin“, allen Ansätzen gemein ist der Wunsch Ärzte und Patienten über räumliche und zeitliche Grenzen hinweg mithilfe von digitalen Medien zu verbinden [1]. Nachfolgend werden drei Innovationstreiber für neue Medien-Repräsentationsformen sowie Interaktionskonzepte vorgestellt.

2.1 Mobile Apps & Wearables

Mobile Apps etablierten das Denken einer vollkommen neuen Klasse von Anwendungen: Klein, smart, einfach bedienbar und Informationen immer auf den Punkt gebracht. Technisch parallel wurde mit den touchfähigen Endgeräten zudem ein neues Interaktionskonzept eingeführt – weg von der Tastatur, hin zu Swipes und Gesten. Die stetige Verfügbarkeit von Daten und Informationen sowie insbesondere die Möglichkeit zur kostengünstigen synchronen wie auch asynchronen Kommunikation zeigten Potentiale auch für das Gesundheitswesen auf [4].

Die weite Verbreitung mobiler Technologien in Form von Smartphones und Apps wird im Gesundheitswesen auch „Mobile Health“ (mHealth) genannt, eine Untergruppe von Digital Health. Die World Health Organization definiert mHealth [5, 6] als medizinische und gesundheitsfördernde Anwendungen, unterstützt durch mobile Endgeräte, z.B. Smartphones, drahtlose Endgeräte bzw. Patientenüberwachungssysteme. Mit den Wortschöpfungen „Digital Health“ oder auch „mHealth“ wird somit der selbstreflexiven, individualisierten Gesundheitsversorgung (Quantified Self Bewegung) mehr Ausdruck verliehen. Gerade chronisch Erkrankte können durch digitale Coaches in Form von Apps Unterstützung finden [7].

Ein Beispiel ist das BMBF geförderte Projekt EPItect in Abbildung 2. Das Zusammenspiel von Sensorik und Software erlaubt die zeitnahe Erkennung von epileptischen Anfällen. Künstliche Intelligenz hilft hierbei Therapien zu individualisieren. Die EPItect App ist ein elementarer Baustein zur Unterstützung sowie Anleitung des Patienten in seinem Behandlungsprozess.

Abbildung 2: Das BMBF geförderte Projekt EPItect zeigt, wie mithilfe smarter In-Ohr-Sensorik, künstlicher Intelligenz und einer mobilen App patientenindividuelle Therapien möglich werden. (© Fraunhofer ISST)

2.2 AR/VR

Der Einzug der Digitalisierung in unsere Lebens- und Arbeitswelt verändert die Art und Weise, wie wir mit diesen interagieren. Eine Herausforderung der Digitalisierung ist die Tatsache, dass digitale Objekte nicht sichtbar sind, gleichermaßen aber situativ relevante Informationen beinhalten können. In den letzten Jahren wurde deshalb eine Vielzahl von Innovationen zur Erweiterung der Realität hervorgebracht – man spricht von Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR) und Mixed Reality (MR).

Deloitte und Bitkom geben in ihrer Studie „Consumer Technology 2017“ an, dass 85% aller Befragten ab 14 Jahren schon etwas über VR-Brillen gelesen oder gehört haben. Insgesamt 26% können sich vorstellen eine solche Technologie zu nutzen. 46% gaben an, dass sie Computer- und Videospiele gerne in VR erleben würden und 43% würden damit gerne an ihnen unbekannte Orte reisen. Im Bereich AR zeigt Pokémon Go, dass digitale Spiele mit spannender Technologie ein großer Motivator vor allem auch zur physischen Aktivierung sind. Der Trend steht und fällt mit der Produktion der digitalen Inhalte. Treiber für erweiternde Realitäten waren und sind die Unterhaltungsindustrie sowie Anwendungsbereiche der Industrie 4.0. [8]

Der Stand der Technik zeigt, dass digitale Spiele und neuartige Technologien ein Motivator für die Auseinandersetzung mit einer Problemstellung sein können. Erweiternde Realitäten sind, am Beispiel von Pókemon GO, Begleiter unseres Alltags geworden. Die physische Aktivierung wird durch den Spielekontext zum Erlebnis und macht Spaß (65 Mio. Nutzer, Stand April 2017). VR- und AR-Technologien ermöglichen konkret das Erleben von Situationen, die sonst schwer zu konstruieren sind. Die digitale Modifikation ermöglich die passgenaue Einstellung auf den Anwender. Durch AR und VR-Anwendungen lässt sich der Transfer von erlerntem Wissen leichter bewältigen. Anwender erleben das Training spezifischer Handlungsschemata und müssen diese in einer wenigen abstrakten Interaktion anwenden. Handlungsabläufe können so leichter auf Situationen im Alltag übertragen werden, da bereits Erfahrungen für Situationen erinnert werden können. Lernen durch solche Technologien ist immersiv und hat eine Reduktion von Transfereffekten auf realweltliche Situationen zur Folge.

Zudem sind erste Umsetzungen für medizinische Anwendungsfelder vorzufinden. Kognitives Training bei Alzheimer Patienten kann z.B. durch VR-Technologien erzielt werden. Auch ein diagnostischer Einsatz bei Alzheimer, Konzentrationsstörungen oder weiteren kognitiven Einschränkungen und Erkrankungen erscheint möglich [9]. Weitere Einsatzszenarien sind beispielsweise das möglichst ikonische Erleben von konkreten Situationen zur Steigerung von Lerneffekten, insbesondere in der Psychotherapie um das Erleben von Situation bei Phobien wie Höhenangst zu forcieren. In diesem Sinne ist Lernen mit erlebbaren Erfahrungen gleichzusetzen [10]. Die Herausforderung ist, dass bekannt Konzepte wie das WIMP-Konzept, das für Windows (Fenster), Icons (Symbole), Menu (Menü) und Pointer (Zeiger) steht, derart für AR und VR nicht hinreichend erforscht sind und sich somit sich Anwendungen für diese Technologie häufig nicht intuitiv anfühlen. Medien und Interaktionskonzepte mit Medien müssen somit neu gedacht werden.

Ein Beispiel zeigt das Fraunhofer ISST in Kooperation mit der Hochschule für Gesundheit: Mithilfe einer sog. EMG-Sensorik (Messung der Muskelaktivität) in Kombination mit einem kugelförmigen Roboter sowie einer AR-Brille kann ein rehabilitatives Training umgesetzt werden. Über die AR-Brille kann ein virtueller Parcours eingeblendet werden durch den der kugelförmige Roboter über die EMG-Sensorik zu steuern ist. Wichtig ist es hierbei die Inhalte edukativ und motivational auszugestalten und eine Verschmelzung von digital-virtuellen sowie realen Objekten zu realisieren.

Abbildung 3: Einsatz von AR Technologie sowie smarter Sensorik und Aktorik zur Umsetzung rehabilitativer Trainings. (© Fraunhofer ISST)

2.3 Sprachassistenz

Während klassische Web-Interfaces, mobile Applikationen und Augmented- sowie Virtual Reality auf die Visualisierung von Daten und Informationen setzen, gehen sog. Sprachassistenzsysteme einen anderen Weg. Kommerzielle Sprachassistenzsysteme wie Amazon Echo und Google Home bieten eine zugängliche Lösung, Interaktionen auf eine neue Weise zu gestalten. Aus der wissenschaftlichen Sicht der Mensch-Technik-Interaktion spricht man hier von sog. Voice User Interfaces (VUI), wie in Abbildung 4 gezeigt. Im Fokus stehen hierbei Sprachbefehle über welche mit dem System interagiert werden kann. Sprache ist ein für den Menschen natürliches Kommunikationsmittel und eine Gewohnheit. Die ist ortsunabhängig und bedarf keiner visuellen sowie motorischen Fähigkeiten und kann somit Nutzern das Gefühl von Kontrolle und Selbstbestimmung zurückgeben.

Abbildung 4: Neue Form der Nutzerinteraktion – Sprachassistenten unterstützen durch intelligente Verarbeitung von Sprachbefehlen (© Fraunhofer ISST, Icons made by freepik from www.flaticon.com)

Das Fraunhofer ISST erforscht Nutzung und Nutzen für das Gesundheitswesen aus Sicht verschiedener Akteure, wie z.B. eines Patienten, eines Arztes oder einer Pflegekraft. Erste Arbeiten des ISST in Kooperation mit der Hochschule für Gesundheit zeigen hierbei Potenziale im Bereich der ambulanten Pflege auf [11]: Sprache eröffnet als innovatives Interaktionsmittel die Möglichkeit, motorische und visuelle Beeinträchtigungen zu umgehen. Ermittelt wurden Nutzungsszenarien, Bedürfnisse, Erfahrungswerte und mögliche Kriterien zur Akzeptanz von Sprachassistenzsystemen am Beispiel der kommerziellen Systeme Echo und Home.

Die vorläufigen Ergebnisse umfassen fünf Experteninterviews. Befragt wurden drei Pflegedienste, eine Demenzpatientin und die Hochschule für Gesundheit in Bochum. An der Onlinebefragung haben N=20 Senioren (neun Frauen und elf Männer) im Alter von 60 bis 95 Jahren teilgenommen. Generell kannten 78% der Probanden die beiden Systeme Echo und Home nicht. 42% können sich vorstellen, dass die Nutzung Spaß macht und ihnen Vorteile bringt. Ob Smart Home Steuerung, Erinnerungsarbeit oder Infotainment, Sprachassistenzsysteme können sowohl zu Pflegende wie auch Pflegende unterstützen.[12]

3. Digitale Kompetenz und der Faktor Mensch

Das Gesundheitswesen ist, im Unterschied zu anderen Branchen der Industrie 4.0, stärker durch den Faktor „Mensch“ geprägt und wird es perspektivisch gerade in den Primärprozessen weiterhin sein. Doch wie verhält sich der Mensch in einer sich digitalisierenden Welt mit einer hohen technologischen Innovationsgeschwindigkeit?

Unser Verhalten gegenüber Innovationen steht in einem direkten Zusammenhang zu den folgenden drei Dimensionen: Nutzererwartung, Nutzererfahrung und Nutzenbewertung. Anders formuliert ist die Schaffung von Akzeptanz maßgeblich für den Erfolg bzw. Misserfolg einer Innovation. Das Technology Acceptance Model (TAM) ist ein verbreiteter Ansatz zur Erhebung der Nutzerakzeptanz und der Vorhersage über den Erfolg einer neu entwickelten Technologie [13]. Die Gründe für das Verwenden oder Ablehnen einer Technologie liegen, laut dem Modell, in bestimmten Einflussfaktoren der Nutzerakzeptanz. Die zwei zentralen Faktoren sind die wahrgenommene Nützlichkeit (perceived usefullness) und die wahrgenommene Einfachheit der Nutzung (perceived ease of use).

Eine einfache Nutzung bedeutet souverän mit einer digitalen Innovation umgehen zu können. Dies setzt jedoch eine Eigenschaft voraus: Digitale Kompetenz. Der selbstbestimmte Anwender ist in der Lage, Chancenpotenziale wie auch Risikosituationen einer digitalen Technologie zu erkennen. Gerade hier ist insbesondere im professionellen Umfeld im Gesundheitswesen ein Defizit erkennbar. So finden beispielsweise neue Medien am Beispiel von WhatsApp Anwendung in pflegerischen Prozessen ohne die datenschutzrechtlichen Implikationen zu durchdringen. Gleichwohl passiert dies aufgrund einer subjektiv empfundenen Prozessverbesserung durch die Möglichkeit zur digitalen Kommunikation auf Basis eines auch im privaten Umfeld hoch akzeptierten Kommunikationskanals.

Digitalisierung ist somit nicht nur eine technische Sicht, sondern erfordert von Krankenhäusern ebenso Konzepte, um die Souveränität der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in sich digitalisierenden Prozessen sicherzustellen. Der Faktor Mensch entscheidet durch Akzeptanz maßgeblich mit über die Effizienz und Effektivität neuer Prozesse. Neben Konzepten der Ausbildung bedarf es somit auch einer kontinuierlichen Weiterbildung. So unterstützt zum Beispiel die mit dem Fraunhofer ISST kooperierende Hochschule für Gesundheit in Bochum im Rahmen ihrer Bachelor- und Masterstudiengänge über eine Professur für Gesundheitstechnologien die Ausbildung zukünftiger Gesundheitsfachberufler in Bezug auf Chancen und Risiken der Digitalisierung.

4. Zusammenfassung

Die Digitalisierung ist ein stetiger Prozess, welcher immerwährend neue Technologien hervorbringt. Ob Smartphone, AR/VR Brille oder Sprachassistenten – sie alle verlangen eine Rejustierung von Interaktionsmechanismen sowie der Art und Weise wie Inhalte dargestellt werden. Gerade im Gesundheitswesen bedarf es hierzu einer Berücksichtigung der Fähigkeiten sowie Fertigkeiten der späteren Nutzer, seien es Patienten, Pflegekräfte oder Ärzte. Neben der sog. „health literacy“, also die Fähigkeit mit Gesundheitsinformationen umzugehen, spielt die digitale Kompetenz eine entscheidende Rolle. Sie ist einer der treibenden Faktoren zur Sicherstellung der Akzeptanz gegenüber digitalen Prozessinnovationen.

Ein nutzerorientierter, partizipatorischer Prozess ist deshalb notwendig, um schon in frühen Innovationsphasen Nutzen- und Nutzungspotenziale zu erkennen. Gerade digitale Innovationen für das Gesundheitswesen erfordern einen sachgerechten Umgang sowie eine kontinuierliche Nutzung. Nur so können viele der Innovationen ihren Zweck zur Gesunderhaltung erfüllen.

 

Literatur

[1] S. Meister, S. Becker, F. Leppert, and L. Drop, “Digital Health, Mobile Health und Co. – Wertschöpfung durch Digitalisierung und Datenverarbeitung,” in Digitale Transformation von Dienstleistungen im Gesundheitswesen I, M.A. Pfannstiel, P. Da-Cruz, and H. Mehlich, Eds., Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2017, pp. 185–212.

[2] Initiative D21 e. V., D21 DIGITAL INDEX 2017/2018:  Jährliches Lagebild zur Digitalen Gesellschaft, 2017.

[3] S. Meister, “Einfache Handhabung und Bezug zum Alltagsleben – Digitalisierung in der Medizin zielführend umsetzen,” Westfälisches Ärzteplatz, 2018, pp. 14–15, 2018.

[4] S. Becker and S. Meister, “mHealth – neue Ansätze zur Verbesserung der Arzneitherapiesicherheit und Therapieadhärenz,” Forum der Medizin_Dokumentation und Medizin_Informatik, 2016, pp. 114–119, 2016.

[5] World Health Organization, mHealth (New horizons for health through mobile technologies): World Health Organization, 2011.

[6] European Commission, “Green Paper on mobile Health 5SWD(2014) 135 final6,” European Commission, Brussels, 2014. [Online] Available: http://ec.europa.eu/digital-agenda/en/news/green-paper-mobile-health-mhealth.

[7] S. Becker et al., “mHealth 2.0: Experiences, Possibilities, and Perspectives,” (eng), JMIR mHealth and uHealth, vol. 2, no. 2, e24, 2014.

[8] T. Lutter, C. Meinecke, T. Tropf, K. Böhm, and R. Esser, “Zukunft der Consumer Technology – 2017: Marktentwicklung, Trends, Mediennutzung, Technologien, Geschäftsmodelle,” 2017. [Online] Available: https://www.bitkom.org/noindex/Publikationen/2017/Studien/2017/CT-Studie/170901-CT-Studie-online.pdf.

[9] R. I. García-Betances, M. T. Arredondo Waldmeyer, G. Fico, and M. F. Cabrera-Umpiérrez, “A Succinct Overview of Virtual Reality Technology Use in Alzheimer’s Disease,” (eng), Frontiers in Aging Neuroscience, vol. 7, 2015.

[10] S. Irawati, S. Hong, J. Kim, and H. Ko, “3D edutainment environment,” in Proceedings of the International Conference on Advances in Computer Entertainment Technology: ACE 2008 : December 3rd-5th, 2008, Yokohama, Japan, Yokohama, Japan, 2008, p. 21.

[11] A. Hellwig, C. Schneider, S. Meister, and W. Deiters, “Sprachassistenten in der Pflege – Potentiale und Voraussetzungen zur Unterstützung von Senioren,” 2018.

[12] A. Hellwig, S. Meister, and C. Schneider, “Sprachassistenten in der ambulanten Pflege: Ein Leitfaden für den Einsatz von Voice User Interfaces am Beispiel der kommerziellen Sprachassistenzsysteme Amazon Echo und Google Home für Senioren und Pflegekräfte,” in Zukunft der Pflege: Tagungsband der 1. Clusterkonferenz 2018, Oldenburg, 2018, pp. 72–77.

[13] M. Jockisch, “Das Technologieakzeptanzmodell,” in Gabler Research, „Das ist gar kein Modell!“: Unterschiedliche Modelle und Modellierungen in Betriebswirtschaftslehre und Ingenieurwissenschaften, G. Bandow, Ed., 1st ed., Wiesbaden: Gabler, 2010, pp. 233–254.

Sven Meister

Sven Meister

Sven Meister, Abteilungsleiter „Digitization in HealthCare“ am Fraunhofer ISST, bearbeitet seit mehr als 10 Jahren Fragestellungen zur Konzeption, Realisierung sowie der Verbreitung intelligenter Digital Health-Anwendungen. Nach seinem Studium der Naturwissenschaftlichen Informatik (Schwerpunkt Bioinformatik) an der Universität Bielefeld promovierter er im Bereich der Angewandten Informatik im Themenfeld des Complex Event Processings an der Technischen Universität Dortmund. Die Abteilung „Digitization in HealthCare“ setzt sich mit den Einflussfaktoren der Digitalisierung auf das Gesundheitswesen auseinander. Über seinen Methodenkasten „Digital Health Innovation Engineering“ wird der digitale Reifegrad bestimmt und ein strategischer Prozess zur Digitalisierung initiiert. Über das Human Innovation Interaction wird konsequent der Faktor Mensch im Zusammenspiel mit zukünftigen Innovationen und digital unterstützten Prozessen untersucht. Herr Meister ist (Co-)Autor von mehr als 40 Veröffentlichungen und Fachbeiträgen im Digital Health Umfeld. Zudem ist er Mitglied im Bitkom, dem DGBMT Fachausschuss „Informationsmanagement in der Medizin“ sowie vertretendes Mitglied für das ISST bei der MedEcon Ruhr.