Digitale Medizin: Das sind die eHealth Trends 2018

Digitale Medizin: Das sind die eHealth Trends 2018

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    Welche Digital Health Entwicklungen sind 2018 wichtig für Ärzte und Patienten? Wir haben die größten Trends des Jahres im digitalen Gesundheitswesen für Sie zusammengetragen.

    Zu den eHealth und mHealth Trends zählen in diesem Jahr unter anderem Chatbots, Virtual Reality, Big Data sowie Deep & Machine Learning, aber auch Blockchain Technologien. Das Ärztenetzwerk coliquio sieht darüber hinaus noch weitere Trends wie Telemedizin als zunehmend selbstverständlichen Teil der Gesundheitsversorgung oder Wearables, die in klinischen Studien und im Remote-Monitoring von Patienten eine Rolle spielen sowie Kommandozentralen für Krankenhäuser, in denen alle Daten medizinischer Geräte und Kameras zusammenlaufen und somit sicherstellen, dass das Klinikpersonal auf lebenswichtige Daten wie Herzstillstände schneller reagieren kann.

    eHealth Trend 1: Chatbots

    Chatbots sind nicht nur der nächste große Trend im Marketing, wo es unter dem Begriff Messenger Marketing bekannt ist. Auch im digitalen Gesundheitswesen gewinnen Chatbots immer mehr an Bedeutung, wie wir bereits in unserem Beitrag „Chatbots – der nächste große eHealth Trend?“ berichteten.

    eHealth Trend 2: Virtual Reality

    Virtual Reality Brillen sind längst nicht mehr nur bei Computerspielen angesagt. Wir haben Sie auch schon auf dem letzten Deutschen Röntgenkongress in Leipzig gesehen. Mögliche Anwendungsfelder sehen Experten bei der Behandlung von psychologischen und neurologischen Erkrankungen wie beispielsweise Angststörungen, aber auch bei Schlaganfällen oder Phantomschmerzen. Medizintechnologie.de hat dazu einige Informationen zusammengestellt.

    eHealth Trend 3: Big Data, Deep & Machine Learning

    Durch die großen Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren könnten zukünftig Fehldiagnosen reduziert werden. So könnten beispielsweise Krankenkassen Kosten sparen, indem sie Behandlungsabläufe gleicher Krankheitsbilder miteinander vergleichen und unnötige Kosten bereits vorab erkennen. Intelligente Algorithmen vergleichen in wenigen Minuten viele Millionen Fälle miteinander oder beziehen dabei Bild- und Textdatenbanken mit existierenden Diagnosen ein. Auf Basis dieser Behandlungsdaten bisheriger Patienten finden Ärzte schneller den richtigen Behandlungsplan und die passende Therapie für den jetzigen Patienten und untermauern beziehungsweise überprüfen ihre Diagnose. Patienten könnten mit geringem Aufwand eine ärztliche Zweitmeinung einholen.

    Darüber hinaus kann der Arzt seinen Patienten mehr Zeit widmen, da sich bürokratische Arbeiten reduzieren lassen, etwa durch Spracherkennungssysteme, die Arztbesuchsberichte selbstständig in die Medizin-IT übertragen. Ebenso können Ärzte und Krankenhäuser für Medikamente sowie Heil- und Hilfsmittel verschiedene Datenquellen mithilfe von Big Data verknüpfen, um Angebotsdaten von Lieferanten zu vergleichen und eine sowohl wirkstoff- als auch kostenoptimierte Verschreibung zu erzielen.

    Der Grafikprozessorhersteller NVIDIA schreibt auf seiner Website und seinem Deep Learning Blog, dass er erstklassige neuronale Netze für die medizinische Bildgebung schnell erstellen kann und damit bei der Klassifizierung, Erkennung und Segmentierung hilft. Denn für die Entwicklung besserer Medikamente gegen Krebs, schnellere Genomanalysen und präzisere Bildgebung ist ein hoher Forschungsaufwand mit enormen Anforderungen an die Rechenleistung erforderlich.

    eHealth Trend 4: Blockchain

    Primär ist die Blockchain dafür konzipiert, Transaktionsdaten geschützt, nachvollziehbar und fälschungssicher zu speichern. Im Gesundheitswesen sind dafür diverse Anwendungsszenarien vorstellbar: erhöhte Interoperabilität von Gesundheitsdaten; verbesserte Cybersicherheit; bezahlbare, vernetzte Gesundheitsanwendungen ermöglichen Patienten ihre Daten in das Gesundheitssystem einzuspeisen; neue Geschäftsmodelle durch fehler- und manipulationsresistentere Abrechnungssysteme (Smart Contracts) und fälschungssichere Rezepte; ergebnisorientierte Behandlung und entsprechende Erstattungsmodelle sowie die Möglichkeit, dass Patienten ihre anonymisierten Gesundheitsdaten der Forschung zur Verfügung stellen und im Gegenzug dafür angemessene Vorteile erhalten.

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    Das HealthDataSpace-Redaktionsteam umfasst Digithurst und Telepaxx Mitarbeiter verschiedener Abteilungen, die ihre Erfahrungen und ihr Wissen zu relevanten Themen einbringen. Fragen, Feedback, Anregungen gerne an: info@healthdataspace.de

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