Medizininformatik

mHealth & Apps

Die voranschreitende Digitalisierung ist in der heutigen Zeit ein nichtaufzuhaltender Prozess. Ende 2017 gab es schätzungsweise 2,16 Milliarden Smartphones. Mit ihnen kann man viel mehr als nur Textnachrichten verschicken und Anrufe tätigen. Applikationen (Apps) für Smartphones und Tablets bieten unzählige Möglichkeiten: Von der einfachen Wetter-App zur komplexen Verhaltenstherapie bei depressiven Patienten. Im Google Play Store® gibt es derzeit über 3,4 Millionen Apps, im Apple App Store® sind aktuell ungefähr 2,2 Millionen Apps herunterladbar. Viele dieser Apps fallen in die Kategorie „Health&Fitness“. Die WHO fasst diese Tools unter dem Begriff „mHealth“ (von engl. Mobile Health) oder „eHealth“ (von engl. Electronic Health) zusammen und definiert sie als „medical and public health practice supported by mobile devices, such as mobile phones, patient monitoring devices, personal digital assistants (PDAs), and other wireless devices" (WHO, 2011). Fitnessarmbänder, digitale Blutdruck- und Blutzuckermessgeräte werden heute ganz selbstverständlich mit dem Smartphone verbunden und die Daten ausgewertet. Warum also sollen solche Apps nicht auch in der Onkologie ihren Einsatz finden?
Die Telemedizin bietet vor allem in Zeiten des Ärztemangels und des Pflegenotstands eine mögliche Entlastung - besonders im ländlichen Bereich. Aber auch als Ergänzung zur Standardtherapie können telemedizinische Ansätze verwendet werden. So kann die kontinuierliche Patientenanbindung an die behandelnde Klinik verbessert werden. Wichtig ist uns dabei immer: Apps können den persönlichen Kontakt zum Patienten nicht ersetzten, aber sinnvoll ergänzen. In unserer Abteilung haben wir einen besonderen Schwerpunkt auf Apps und Telemedizin in der onkologischen Therapie und Forschung gelegt. Ein Team aus medizinischen Informatikern, Ärzten und Entwicklern arbeitet interdisziplinär zusammen um neue App-assistierte und telemedizinische Therapieansätze zu schaffen. Der zusätzliche Nutzen ist immens und muss auch in der Medizin ausgenutzt werden: u.a. Kontinuierliche Nachsorge, schnellere Reaktion auf Veränderungen des Gesundheitszustandes und dabei schnellere Progressdetektion, bessere Kommunikation, langfristig auch Kostenersparnis. Auch mit App-basierte klinische Forschung im Sinne von smartRCTs (von engl. Smart Randomized Controlled Trials) ist ein voranschreitendes Thema. Hier werden Apps bei der Rekrutierung, Dokumentation oder Datenerhebung in Studien eingesetzt und können so Zeit und Geld sparen.

Kessel KA et al. Usability study: Mobile App assessing Health-related Quality of Life in Oncological Patients with the EORTC QLQ-C30 questionnaire JMIR Mhealth Uhealth. 2018; 6:e45
Kessel KA et al. Mobile Health in Oncology: A Patient Survey About App-Assisted Cancer Care. JMIR Mhealth Uhealth 2017; 5: e81-7. doi.org/10.2196/mhealth.7689
Vogel MME et al. mHealth and Application Technology Supporting Clinical Trials: Today's Limitations and Future Perspective of smartRCTs. Front Oncol 2017; 7: 262-6. doi.org/10.3389/fonc.2017.00037
Kessel KA et al. Mobile Apps in Oncology: A Survey on Health Care Professionals' Attitude Toward Telemedicine, mHealth, and Oncological Apps. J Med Internet Res 2016; 18: e312. doi.org/10.3389/fonc.2017.00037

Patient-reported Outcome (PRO)

Mit Hilfe von Patient-reported Outcome (PRO) können wir das Befinden während und nach der Therapie besser verstehen und gezielter auf Patientenwünsche und -bedürfnisse eingehen. Ein wichtiger Teil der PRO-Erfassung ist die Erhebung der Lebensqualität (Quality of Life, QoL). Die WHO definiert QoL 1946 als “individual's perception of their position in life in the context of the culture and value systems in which they live and in relation to their goals, expectations, standards and concerns“ (WHO, 1946). Diese Definition ist sehr umfänglich und in der Medizin und Gesundheitsforschung nur schwer zu erfassen. Deswegen etablierte sich in den 1980er Jahren der Begriff der gesundheitsbezogenen Lebensqualität (Health-related Quality of Life, HRQoL). Die HRQoL-Erfassung hat Vorteile für Ärzte und Patienten: Der Arzt befindet sich in der heutigen Zeit in seiner Therapieentscheidung in einem ständigen Zwiespalt zwischen dem Wohl des Patienten, klinischen Outcome und ökonomischen Überlegungen. Vor allem in der Onkologie, in der die Therapie oft nur lebensverlängernd aber nicht heilend wirkt, ist es wichtig abzuwägen, ob die Behandlung einen Effekt auf die Lebensqualität des Patienten hat. Deswegen ist es wichtig bestehende und neuartige Therapieansätze bezüglich HRQoL zu evaluieren und zu vergleichen. Eine kontinuierliche HRQoL-Erfassung im klinischen Alltag ermöglicht ein schnelles supportives Eingreifen von ärztlicher Seite oder dem Sozialdiensten. Der Patient fühlt sich durch die HRQoL-Erfassung ganzheitlich verstanden. Er erhält so die Möglichkeit seinem behandelnden Arzt Informationen zu seinem Gemütszustand zu geben, die über die übliche körperliche Untersuchung hinausgeht. In unserer Klinik beschäftigen wir uns seit langem mit der Erfassung von PRO und HRQoL. Die Daten sind eine relevante und nützliche Informationsquelle. Besonders in Fällen, in denen langfristige Nebenwirkungen einer Therapie interessant sind, ist PRO eine effiziente Methode. Die Arbeitsgruppe Medizinische Informatik fokussiert sich dabei vor allem auf die elektronische Erfassung (via Web-Interface, App oder digital vor Ort). Dies bietet die Möglichkeit Kosten und Zeit zu reduzieren, sowie die Compliance der Patienten zu erhöhen. Ein weiterer Schritt in Richtung digitale Medizin – Medizin 4.0.

Kessel KA et al. High-precision radiotherapy for meningiomas: Long-term results and patient-reported outcome (PRO). Strahlenther Onkol 2017; 29: 197.
Kessel KA et al. Fractionated vs. single fraction stereotactic radiotherapy in patients with vestibular schwannoma: Hearing preservation and patients' self-reported outcome based on an established. Strahlenther Onkol 2017; 193: 192-9.

Prognostic scores und adaptive Strahlentherapie

Prognostische Scores sind in der modernen Medizin ein wichtiges Werkzeug zur Therapieentscheidung, denn es stellt sich nicht selten die Frage: Sollte ein Patient operiert werden oder ist eine konservative Therapie ausreichend? Auch in der Onkologie werden die wissenschaftlich gewonnen Daten in empirisch überprüften Score-Systemen abgebildet. Die Entscheidung zur Therapie kann durch viele Tumor- und Patientenparameter wie beispielsweise Alter, Tumorstaging, Karnofskyindex bestimmt werden. Aber auch andere, ob beispielsweise eine Operation bereits erfolgt ist oder der Zeitraum seit der Erstdiagnose, können eine Therapieoption bestimmen. In der Regel bestimmt ein interdisziplinäres Team aus Spezialisten welche Therapie gewählt wird. Ein Score kann hierbei ein hilfreiches und objektives Medium sein. Die schnelle und IT-basierte Berechnung signifikanter und zuverlässiger Prädiktoren kann bei der Patientenklassifizierung und bei einer Therapieempfehlung einfließen. In unserer Abteilung beschäftigen wir uns mit der empirischen Erarbeitung von Scores zur Stratifizierung von Gruppen, Einschätzung des Krankheitsschweregrades, Evaluation von Outcome und Lebensqualität, und Kosten-Nutzen-Analysen. Diese Scores werden in verschiedenen Testreihen validiert. Aber auch die Möglichkeit der automatisierten Generierung von Scores aus Material der „Big Data“-Wolke werden in unserer Arbeitsgruppe untersucht.

Combs SE et al. Re-irradiation of recurrent gliomas: Pooled analysis and validation of an established prognostic score - Report of the Radiation Oncology Group (ROG) of the German Cancer Consortium (DKTK). Cancer Med 2018; 18: 549.
Kessel KA et al. Modification and optimization of an established prognostic score after re-irradiation of recurrent glioma. PLoS One 2017; 12: e0180457-10.

Kessel KA et al. Validation of an established prognostic score after re-irradiation of recurrent glioma. Acta Oncologica 2017; :1-5.

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