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http://dx.doi.org/10.25819/ubsi/10467
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Dokument Type: | Doctoral Thesis | metadata.dc.title: | Konzeptionierung einer neuen digital gestützten Versorgungsform auf Basis von Remote Patient Monitoring unter Einbeziehung innovativer Messverfahren | Other Titles: | Conceptualization of a new digitally supported form of healthcare based on remote patient monitoring involving innovative measurement methods | Authors: | Keil, Alexander | Institute: | Fakultät V - Lebenswissenschaftliche Fakultät | Free keywords: | Digitale Gesundheit, Remote Patient Monitoring, Vitaldaten, Telematikinfrastruktur, Digital health, Remote Patient Monitoring, Vital data, Telematics infrastructure | Dewey Decimal Classification: | 004 Informatik | GHBS-Clases: | TZIM VOQ TUH |
Issue Date: | 2023 | Publish Date: | 2024 | Abstract: | Der demographische Wandel stellt eine zunehmende gesellschaftliche Herausforderung dar. Durch das damit verbundene steigende Durchschnittsalter der Bevölkerung wächst auch der medizinische Bedarf, während gleichzeitig ein Mangel an medizinischem Personal, insbesondere in ländlichen Regionen, herrscht. Abhilfe schaffen können digitale Lösungen wie Remote Patient Monitoring (RPM). Hierbei nimmt der Patient selbstständig seine Vitalwerte auf und übermittelt diese zur Unterstützung der Behandlung zur Einsicht an seinen Arzt. Eine derartige Übermittlung von Vitaldaten in Kombination mit einer KI-basierten Auswertung könnte den Weg zu einer völlig neuen Datenmedizin ebnen. In dieser Arbeit wird das Konzept einer neuen digital gestützten Versorgungsform auf Basis von RPM aus drei Perspektiven vorgestellt: als Prozess, aus ärztlicher Sicht und als technisches Modell. Angereichert wird dieses Konzept noch durch die Einbeziehung innovativer Vitalwerte und deren Messverfahren. Der Fokus liegt hier auf nichtinvasiver Messung sowie der kontinuierlichen Messung mit Wearables. Im Verlauf des Buches wird hauptsächlich das zuvor erwähnte technische Modell betrachtet. Hierbei wird dem Patienten von seinem behandelnden Arzt indikationsabhängig die Messung ausgewählter Vitalwerte verordnet. Nach einer Ersteinrichtung der Geräte erfolgt die selbstständige Messung der Vitalwerte durch den Patienten, im Bedarfsfall kann hier eine Unterstützung durch Pflegepersonal erfolgen. Den besten Ort zur Speicherung von Gesundheitsdaten stellt die elektronische Patientenakte (ePA) dar, hier werden sie ein Leben lang gespeichert. Weiterhin können dank umfangreicher Interoperabilitätsvorgaben sowohl Ärzte als auch Forscher auf sie zugreifen. Um die Vitaldaten dort zu speichern, können sie vom Messgerät per Bluetooth an ein Smartphone übertragen werden und von hier aus über eine digitale Gesundheitsanwendung (DiGA) zur ePA weitergeleitet werden. Auf den ePA-Daten kann eine KI-basierte Analyse und eine Auswertung stattfinden und die Analyseergebnisse wiederum können in der ePa gespeichert werden. Die Vitaldaten gemeinsam mit der Auswertung können anschließend dem Arzt zur Evaluation zur Verfügung gestellt werden, sodass dieser bei Bedarf auf einer fundierten Datenbasis die Behandlung, Medikation und Vitalwerteverordnung anpassen kann. Weitere Umsetzungsoptionen für dieses Konzept werden diskutiert, anschließend wird es an mehreren Use-Cases evaluiert. Der erste Use-Case ist das allgemeine Monitoring von Vitaldaten an einem Beispielprojekt, der zweite das Monitoring von Herzinsuffizienz, das bereits Teil der Regelversorgung ist. Abschließend wird noch das Management von Diabetes und Hypertonie betrachtet und auf das Konzept dieses Buches übertragen. Insgesamt kann die in diesem Buch vorgestellte neue digitale Versorgungsform einen wertvollen Beitrag zur künftigen medizinischen Versorgung leisten. In ländlichen Regionen ist es möglich, hiermit den Versorgungsmangel zu kompensieren, indem unnötige Arztbesuche vermieden werden, ohne dass die Versorgungsqualität darunter leidet. Besonders in der Prävention besteht durch das Monitoring der eigenen Vitalwerte in Kombination mit einer KI-basierten Auswertung großes Potential, da so eine Erkennung drohender Erkrankungen bereits in den Frühstadien möglich ist und rechtzeitig interveniert werden kann. Demographic change represents an increasing social challenge. Due to the associated increase in the average age of the population, medical needs are also growing, while there is a shortage of medical personnel, especially in rural regions. Digital solutions such as Remote Patient Monitoring (RPM) can provide a solution. Here, the patients independently record their vital signs and transmit them to their physicians for review to support treatment. Such transmission of vital data in combination with AI-based analysis could pave the way for a completely new data medicine. In this paper, the concept of a new digitally supported form of care based on RPM is presented from three perspectives: as a process, from a physician's perspective, and as a technical model. This concept is further enriched by the inclusion of innovative vital signs and their measurement methods. The focus here is on non-invasive measurement as well as continuous measurement with wearables. In the course of the book, the aforementioned technical model is mainly considered. Here, the patients are prescribed to measure selected vital signs by their attending physician, depending on the indication. After an initial set-up of the devices, the patient independently measures the vital signs. If necessary, nursing staff can provide support here. The best place to store health data is the electronic health record (EHR), where it is stored for the patient's entire life. Furthermore, thanks to extensive interoperability specifications, both physicians and researchers can access the data. To store vital data there, it can be transmitted from the meter to a smartphone via Bluetooth, and forwarded to the ePA via a digital health application. AI-based analysis and evaluation can take place on the ePA data, and the analysis results can in turn be stored in the ePa. The vital data together with the analysis can then be provided to the physician for evaluation, allowing him or her to adjust treatment, medication, and vital signs prescriptions as needed based on a sound database. Further implementation options for this concept will be discussed, and evaluated on several use cases. The first use case is the general monitoring of vital signs in an example project, the second is the monitoring of heart failure, which is already part of standard care in Germany. Finally, the management of diabetes and hypertension is considered and applied to the concept of this book. Overall, the new digital form of care presented in this book can make a valuable contribution to future medical care. In rural regions, it is possible to compensate for the lack of care by avoiding unnecessary visits to the physician without compromising the quality of care. Especially in prevention, there is great potential through the monitoring of personal vital signs in combination with an AI-based evaluation, as this makes it possible to detect impending diseases in their early stages and to intervene in time. |
DOI: | http://dx.doi.org/10.25819/ubsi/10467 | URN: | urn:nbn:de:hbz:467-26232 | URI: | https://dspace.ub.uni-siegen.de/handle/ubsi/2623 | License: | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ |
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