Xundheit!
November 10, 2015
Aus dem Unterricht des CAS Mobile Business zum Thema Mobile Health mit dem “Digital Dr. House – Bart de Witte” berichtet Patrick Schöni:
“Was halten wir von der User Experience im heutigen Gesundheitssystem der Schweiz?”
Mit dieser Frage starten wir in das Thema und hören schon früh verschiedene Praxisbeispiele aus der Klasse, welche die Herausforderungen (z.B. Digitalisierung, Prozesseffizienz, Kostenexplosion oder Datensicherheit) in diesem Bereich klar aufzeigen.
Eine weitere generelle Erkenntnis zeigt: Wir sind keine Kunden des Gesundheitswesens, sondern Patienten – wir sind also Kunden der Versicherungen und haben deshalb nicht die Power, das System so zu beinflussen, wie es für grosse Veränderungen nötig wäre.
Agenda
- Healthcare Market – Introduction
- Mobile Health Market
- Disruption in Healthcare
- Mobile Health Wearables
- Data & Insights
- Quantified Self
- Privacy & Security
- Cognitive Computing (Artificial Intelligence)
Der Gesundheitsmarkt (Healthcare Market)
Man unterscheidet zwischen vier verschiedenen Gesundheitsmodellen:
- Out of the Pocket: Keine Krankenkasse, jeder Gesundheitsservice wird direkt bezahlt (Drittweltländer)
- The Beveridge Model: Zentralisierter Service, angeboten durch den Staat (analog Polizei, Transport, etc.)
- National Health Model: Einheitskasse, eine zentrale Kasse, um Wettbewerbskosten (z.B. Marketing) zu sparen
- The Bismarck Model: Wettbewerbsmarkt mit obligatorischer Krankenversicherung (Schweizer Modell); Hoffnung auf Preiskampf und Innovation durch verschiedene Anbieter (z.B. Medgate)
In jedem Modell gibt es grosses Potential für Digitalisierung (bis 40 % ohne Qualitätsverlust), ausser in der Forschung, wo bereits unglaublich viel Wissen durch Digitalisierung generiert wird.
Die Patientinnen und Patienten erwarten bessere Qualität, Kostensenkungen und Zugang zu Gesundheitsleistungen (Arzt, Medikamente, etc.) und nehmen als Kundinnen und Kunden das Thema in die eigene Hand (Google, Ausbildung, gesundes Essen, Knip.ch, etc.). Darum wird das globale Gesundheitssystem gezwungen, seine Effizienz zu erhöhen.
Die Zukunft im Healthcare
Das Gesundheitswesen wird weiter vernetzt und von Daten getrieben. Der Patient bzw. die Patientin und v.a. die Familie rücken mehr ins Zentrum (Erhöhung Konsumentenpower).
Mobile Health
Die Grenze zwischen tragbaren (wearables, smart clothing) und integrierten Technologien (smarte implants) wird verschwinden. Zudem gibt es bereits viele neue Startups, die diesen Markt bearbeiten. Der Mobile Health Market mutiert zu einem Commodity Market (Massenmarkt).
Disruption in Healthcare – Wie kann man das System verändern?
Die Technologie und das Geld (Investments) sind da. Die Frage ist, welche Firma bzw. welches Startup sich durchsetzen wird.
Sustainable Innovation –> das gleiche Produkt wird immer weiterentwickelt
Disruptive Innovation –> das Geschäftsmodell ändert sich komplett
Beispiele von disruptiven Innovationen:
- Food Intake Tracking (MyFitnessPal, Tellspec, Healbe FLOW, HAPIfork, Vessyl, Automatic Ingestion Monitor)
- Mobile Labs (Cue Lab, VESTIGEN, theranos)
- Chronic Deseases (Propeller Sensor, mySugr)
- Professional Health (AliveCor, myZIO, Proteus, MobileODT)
- New Data Layer (uBiome, Kenkodo, 23andMe)
- Wearable Clothes (Hexoskin) & Jewelery
- Smart Contact Lenses
“A well designed and used Health App generates more data in one single day than the data a physician stores in his EMR during or after a consultation.”
Es gibt grundsätzlich zwei Arten von Daten im Gesundheitswesen:
- Veröffentliches Wissen (Studien, Publikationen, Bücher)
- Daten aus Untersuchungen (personalisierte Analysen)
“It takes an average of 17 years for new knowledge to be incorporated into practice and even then application is highly uneven.”
Daraus schliessen wir: Je mehr Patienteninformationen (Wissen) gesammelt und analysiert werden, desto personalisierter wird die Behandlung für den Endpatienten und die Endpatientin ausfallen (Vorbeugung + Früherkennung + Behandlung = personalisierte Diagnostik).
Quantified Self Movement
Die Selbstvermessung (Quantified Self) ist eine wachsende Bewegung von freiwilligen Personen, die sich selber vermessen und digital Daten über sich sammeln, um Erkenntnisse über die eigene Gesundheit und andere Gewohnheiten (Gewicht, Ess- und Schlafgewohnheiten, etc.) zu gewinnen.
Privacy & Security
Privatspähre ist ein Grundrecht der Menschheit, aber wir geben sie leichtfertig preis (Akzeptieren von Disclaimers und Terms & Conditions, WhatsApp, etc.), weil wir denken, dass wir nichts zu verbergen haben. Wir sollten vorsichtiger mit unseren persönlichen Daten umgehen, da wir nicht wissen, was damit (in Zukunft) alles geschieht!
Im Gegensatz zu fundierten Unternehmen (z.B. Swisscom, Banken, SBB, etc.) ist das Problem mit Startups, dass sie oft nicht reguliert sind und mit unseren Daten machen können, was sie wollen – wir geben sogar unser Einverständnis dazu.
Beispiel von “Terms & Conditions” von Startups:
Business Transfers: As we develop our business, we might sell or buy businesses or assets. In the event of a corporate sale, merger, reorganization, dissolution or similar event, Personal Data may be part of the transferred assets.
Cognitive Computing (Artificial Intelligence)
Die Nutzung von kognitiver bzw. künstlicher Intelligenz kann am Beispiel von “IBMWatson” dargelegt werden – ein Erkennungssystem (Cognitive System), welches die Art und Weise verändert, wie Unternehmen künftig denken, handeln und arbeiten werden. Diese Systeme lernen durch Interaktionen und liefern so evidenzbasierte Antworten, die für bessere Ergebnisse sorgen.
Praxisbeispiel: http://www-05.ibm.com/de/watson/