Effizienzpotentiale durch eHealth: Studie im Auftrag des Bundesverbands Gesundheits-IT – bvitg e.V. und der CompuGroup Medical SE

Die vorliegende Untersuchung untermauert den positiven Wertbeitrag, den eHealth bei der Sicherstellung einer qualitativ hochwertigen und effizienten Gesundheitsversorgung leisten kann.

Show transcript

Effizienzpotentiale durch eHealth Studie im Auftrag des Bundesverbands Gesundheits-IT – bvitg e.V. und der CompuGroup Medical SE

Kontaktinformationen

Über die Autoren

Berlin Marcus Steffen Bauer Geschäftsführer +49-30-88705-834 marcus.bauer @strategyand.de.pwc.com Holger Schmidt Geschäftsführer +49-30-88705-861 holger.schmidt @strategyand.de.pwc.com

Frankfurt Dr. Rainer Bernnat Geschäftsführer +49-69-97167-414 rainer.bernnat @strategyand.de.pwc.com München Dr. Nicolai Bieber Director +49-89-5790-6597 bieber.nicolai @de.pwc.com

Dr. Rainer Bernnat ist Geschäftsführer von Strategy& und leitet die europäische Public Sector Praxisgruppe. Er besitzt über 25 Jahre Erfahrung bei der Beratung der Öffentlichen Verwaltung, insbesondere in den Bereichen Gesundheits­ wesen und Verteidigung, zumeist im Kontext Verwaltungs­ modernisierung, IT-Strategie und Digitalisierung. Marcus Bauer ist Geschäftsführer und Leiter des Berliner Büros von Strategy&. Er weist über 15 Jahre Erfahrung in der Reform von Gesundheitssystemen auf, u.a. bei der Weiterentwicklung integrierter Versorgungs­ modelle und in der Pflege. Er arbeitet für Gesundheits­ ministerien, Verbände, Leistungserbringer, gesetzliche wie private Krankenversicherungen und für Med-Techs. Holger Schmidt ist Geschäftsführer bei Strategy&. Er war zunächst als Arzt tätig und ist seit Eintritt in die Beratung Mitglied der globalen Pharma & Lifescience Praxisgruppe und unterstützt Klienten aus Pharma und Medizintechnik bei der Gestaltung innovativer Be­ handlungskonzepte. Eine zentrale Rolle nehmen dabei neue Service-Modelle, Technologien und digitale Geschäftsmodelle ein. Dr. Nicolai Bieber ist Director im Technology Consulting von PwC in München. Er hat umfassende Erfahrungen in den Bereichen Digitalisierung, ITStrategie und IT-Sicherheit sowie in den Branchen Gesundheit, Öffentliche Hand und IT-Services. Dr. Bieber leitet als Projektleiter zahlreiche Studien im öffentlichen Sektor und betreut federführend den Online-Rollout der elektronischen Gesundheitskarte. Nick Heusser ist Associate bei Strategy& in Berlin. Schwerpunkte seiner Arbeit sind Digitalisierungs­ strategien im Gesundheitswesen und Managed Services Modelle unter Einbindung von Medizintechnik, Heilund Hilfsmitteln. In der Zusammenarbeit mit Medizinern und Kostenträgern entwickelte Herr Heusser bereits vielfältige sektorübergreifende sowie interdisziplinäre Lösungsansätze. Ralf Schönfeld ist Senior Associate bei Strategy& in Berlin. Mit seinen Beratungsprojekten ist er schwerpunktmäßig im Pharma/Life Sciences Sektor tätig und entwickelt innovative Geschäftsmodelle.

Studie im Auftrag des Bundesverbands Gesundheits-IT – bvitg e.V. und der CompuGroup Medical SE

2

Strategy&

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ............................................ 3 Abkürzungsverzeichnis.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ............................................ 5 Abbildungsverzeichnis .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ........................................... 10 1. Management Summary.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .......................................... 12 2. Einführung und Zielsetzung der Studie......................................... 16. 2.1 Ausgangssituation der Studie . . . . . . . ........................................... 16 2.2 Zielsetzung der Studie. . . . . . . . . . . . . . . . . . ........................................... 17 3. Methodischer Ansatz zur Quantifizierung des eHealth Effizienzpotentials .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .......................................... 19 3.1 Einführung in die zugrundeliegende Methode......................... 19 3.2 Vorgehen zur Extrapolation des Effizienzpotentials auf sonstige Indikationsbereiche . . ........................................... 21 3.3 Einordnung der Studie und der zugrundeliegenden Untersuchungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .......................................... 25 4. Trendcluster im Gesundheitswesen, Rahmenbedingungen und Bestandsaufnahme von eHealth in Deutschland............................ 26 4.1 Definitorische Abgrenzung von eHealth .................................. 27 4.1.1 Begriffsdefinitionen und Einführung einer Taxonomie ... 27 4.1.2 Kurzdarstellung relevanter Akteure und deren Interaktionsbeziehungen . . . . . .......................................... 30 4.2 Trendcluster im Gesundheitswesen. . ........................................ 32 4.3 eHealth-spezifische Rahmenbedingungen im deutschen Gesundheitswesen.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ........................................... 35 4.4 Zwischenfazit – Einschätzung zum aktuellen Umsetzungsstand zur Realisierung von eHealth Effizienzpotentialen .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .......................................... 51 5. Zielbild eHealth-Lösung und Referenzrahmen............................... 56 5.1 Verankerung eines eHealth-Zielbildes ..................................... 56 5.2 In die eHealth-Lösung gemäß Referenzrahmen integrierte Anwendungen. . . . . . . . . . . . . . .......................................... 57 5.3 eHealth-Effizienzhebel im Referenzrahmen ............................ 60
Strategy& 3

6. Auswahl detailliert betrachteter Indikationsbereiche . . .................. 62 7. Quantifizierung des eHealth-Effizienzpotentials............................ 64 7.1 Archetyp I – Diabetes mellitus. . . . . . . ........................................... 64 7.2 Archetyp II – Chronische Herzinsuffizienz............................... 78 7.3 Archetyp III – Rückenschmerzen . . . .......................................... 94 7.4 Archetyp IV – Schlaganfall . . . . . . . . . . . ......................................... 109 8. Extrapolation auf sonstige Indikationsbereiche ........................... 122 8.1 Synthese der detailliert betrachteten Indikationen................ 122 8.2 Hochrechnung auf sonstige Indikationsbereiche ................... 124 9. Handlungsfelder zur Realisierung des eHealth-Effizienzpotentials.. . . . . . . . . . . . . . . . ........................................ 128 9.1 Handlungsfelder zur Erreichung eines „idealen“ Referenzrahmens. . . . . . . . . . . ........................................ 129 10. Ausblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ......................................... 138 11. Fußnoten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ......................................... 140 12. Literaturverzeichnis .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ......................................... 159

4

Strategy&

Abkürzungsverzeichnis

3D Dreidimensional AAL Ambient Assisted Living

Abb. Abbildung Abs. Absatz ADSR Arbeitsgemeinschaft der deutschen Schlaganfallregister

AHB Anschlussheilbehandlung AIS Arztinformationssystem AMTS Arzneimitteltherapiesicherheit AVS Apothekenverwaltungssystem BAQ Bayerische Arbeitsgemeinschaft für Qualitätssicherung der stationären Versorgung

BIP Bruttoinlandsprodukt BMBF BMG BMWi Bundesministerium für Bildung und Forschung Bundesministerium für Gesundheit Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

bspw. beispielsweise bvitg Bundesverband Gesundheits-IT − bvitg e.V.

bzw. beziehungsweise ca. circa CDSS
Strategy&

Clinical Decision Support System
5

CPOE CRT

Computerized Physician Order Entry Cardiac Resynchronization Therapy

CT Computertomographie d. h. das heißt

Dale-UV Datenaustausch mit Leistungserbringern in der gesetzlichen Unfallversicherung DDG DGW DICOM DKG DMP DRG eArztbrief Deutsche Diabetes Gesellschaft Digitale Gesundheitswirtschaft Digital Imaging and Communications in Medicine Deutsche Krankenhaus Gesellschaft Disease Management Programm Diagnosis Related Groups elektronischer Arztbrief

ebd. ebenda EBM eDMP eDoku EDV eGK eHealth eHKS Einheitlicher Bewertungsmaßstab elektronisches Disease Management Programm elektronische Dokumentation elektronische Datenverarbeitung elektronische Gesundheitskarte electronic Health elektronisches Hautkrebsscreening

EKG Elektrokardiogramm ELGA eNachricht elektronische Gesundheitskarte (Österreich) elektronische Nachricht

ePrävention elektronische Prävention

6

Strategy&

eRezept et al. etc. EU

elektronisches Rezept et alii (und andere) et cetera Europäische Union

EU-DSGVO EU-Datenschutzgrundverordnung eVerordnung elektronische Verordnung FAST Face-Arm-Speech-Test ff. fortfolgende G-BA G-DRG Gemeinsamer Bundesausschuss German-Diagnosis Related Groups

gem. gemäß ggf. gegebenenfalls ggü. gegenüber GKV GOÄ Gesetzliche Krankenversicherung Gebührenordnung für Ärzte

HBA Host-Bus-Adapter HbA1c HFpEF HFrEF i. d. R. ICD IKT Form eines Glykohämoglobins Diastolische Herzinsuffizienz Systolische Herzinsuffizienz in der Regel International Classification of Diseases Informations- und Kommunikationstechniken

insb. insbesondere IT Information Technology

Strategy&

7

KBV KHK

Kassenärztliche Bundesvereinigung Koronare Herzkrankheit

KIS Krankenhausinformationssystem KKR Krankheitskostenrechnung KOM-LE Kommunikation zwischen Leistungserbringern

KV Krankenversicherung KZBV Kassenzahnärztliche Bundesvereinigung

LDT Labordaten-Transfer LVEF MBO-Ä mHealth Mio. Normale linksventrikuläre Ejektionsfraktion (Muster-) Berufsordnung für die in Deutschland tätigen Ärztinnen und Ärzte mobile Health Millionen

Mrd. Milliarden MRT Magnetresonanztomografie

NFDM Notfalldatenmanagement Nr. Nummer NYHA o.ä. o.g. OAD OAK OE OECD OGTT New York Heart Association oder ähnlich oben genannt Orale Antidiabetische Therapie Orale Antikoagulantie Operative Exzellenz Organisation for Economic Co-operation and Development Oraler Glucosetoleranztest

8

Strategy&

OPS OTC PKV

Operationen- und Prozedurenschlüssel over the counter (rezeptfrei) Private Krankenversicherung

PVS Praxisverwaltungssystem QES RCT SAM Qualifizierte Elektronische Signatur Randomized Controlled Trial Software-Assistierte medizinische Lösung

SGB Sozialgesetzbuch SMC SNK Security Module Card Sicheres Netz der Kassenärztlichen Vereinigungen

sog. sogenannt STENO TEMPis Schlaganfallnetzwerk mit Telemedizin in Nordbayern Telemedizinisches Projekt zur integrierten Schlaganfallversorgung

TI Telematikinfrastruktur TIA Transitorisch ischämische Attacke

tlw. teilweise u. a. usw. unter anderem und so weiter

vgl. vergleiche VSDM Versichertenstammdatenmanagement WADO WIdO z. B. z. T. ZOD
Strategy&

Web Access to DICOM Persistent Objects Wissenschaftlichen Instituts der AOK zum Beispiel zum Teil Zahnärzte Online Deutschland
9

Abbildungsverzeichnis
Seitenzahlen tbd.
Abbildung 1 Gesamtübersicht zum methodischen Ansatz der vorliegenden Untersuchung . . .................................. 19 Abbildung 2 Schematische Darstellung der Untersuchungslogik als Analyse von Berührungspunkten zwischen Indikationen und eHealth-Anwendungen .................... 21 Abbildung 3 Schematische Darstellung der Bildung von Archetypen auf Basis detailliert betrachteter Indikationsbereiche.... 23 Abbildung 4 Residualgröße bei Aufteilung der Krankheitskosten auf Archetypen . . . . . . . . . . . . . . . . ........................................... 23 Abbildung 5 Definition Krankheitskosten als Kostenbasis für die Quantifizierung .. . . . .......................................... 25 Abbildung 6 Einschätzung des aktuellen Umsetzungsstandes von eHealth in Deutschland ......................................... 26 Abbildung 7 Taxonomie eHealth – Abgrenzung von Anwendungsfeldern und -arten.................................... 27 Abbildung 8 Konzeptionelle Darstellung der Interaktionsbeziehungen zwischen Stakeholder-Gruppen bei Integration von eHealth in die Gesundheitsversorgung ................... 31 Abbildung 9 Trendcluster im Gesundheitswesen............................... 33 Abbildung 10 Spezifische Rahmenbedingungen für eHealth in Deutschland. . . . . . . . . . . . . . . . . . .......................................... 36 Abbildung 11 Im eHealth-Gesetz adressierte Anwendungen ............... 38 Abbildung 12 Ausgewählte Ziele je Stakeholder-Gruppe ..................... 48 Abbildung 13 Zusammenfassung der Bestandsaufnahme von eHealth in Deutschland ......................................... 52 Abbildung 14 Grobdarstellung Zielbild eHealth ................................. 58 Abbildung 15 Behandlungspfad des Diabetes mellitus mit Schritten A bis L. . . . . . . . . ........................................... 67
10

Strategy&

Abbildung 16 Behandlungspfad mit Effizienzhebeln (1-8) . . ................ 69 Abbildung 17 Erwartetes Effizienzpotential entlang des Behandlungspfades Diabetes mellitus ..................... 77 Abbildung 18 Behandlungspfad mit Schritten A-H . . ........................... 82 Abbildung 19 Behandlungspfad mit Effizienzhebeln 1-5 .................... 84 Abbildung 20 Erwartetes Effizienzpotential entlang des Behandlungspfades Herzinsuffizienz . . .................... 93 Abbildung 21 Behandlungspfad mit den Schritten A-H ...................... 98 Abbildung 22 Behandlungspfad mit Optimierungshebeln 1-6 ........... 101 Abbildung 23 Erwartetes Effizienzpotenzial entlang des Behandlungspfades Rückenschmerz ........................... 108 Abbildung 24 Behandlungspfad mit den Schritten A-G..................... 112 Abbildung 25 Behandlungspfad mit Effizienzhebeln 1-3 .................. 115 Abbildung 26 Erwartetes Effizienzpotential entlang des Behandlungspfades Schlaganfall . . ........................ 121 Abbildung 27 Zusammenfassung detailliert betrachtete Indikationsbereiche (Archetypen I-IV) ....................... 123 Abbildung 28 Zuordnung sonstiger Indikationen zu Archetypen .. ..... 124 Abbildung 29 Extrapolation auf Basis der Studiengrundlage auf weitere Indikationsbereiche ................................. 127 Abbildung 30 Einordnung der strategischen Handlungsfelder hinsichtlich adressierter Rahmenbedingung(en) und Stakeholder-Gruppe(n) ...................................... 128 Abbildung 31 Handlungsfeld I – adressierte Rahmenbedingungen und Stakeholder-Gruppen . ........................................ 129 Abbildung 32 Handlungsfeld II – adressierte Rahmenbedingungen und Stakeholder-Gruppen . ........................................ 132 Abbildung 33 Handlungsfeld III – adressierte Rahmenbedingungen und Stakeholder-Gruppen . ........................................ 133 Abbildung 34 Handlungsfeld IV – adressierte Rahmenbedingungen und Stakeholder-Gruppen . ........................................ 134 Abbildung 35 Handlungsfeld V – adressierte Rahmenbedingungen und Stakeholder-Gruppen . ........................................ 136
Strategy& 11

1. Zusammenfassung der Studienergebnisse

Die vorliegende Untersuchung untermauert den positiven Wertbeitrag, den eHealth bei der Sicherstellung einer qualitativ hochwertigen und effizienten Gesundheitsversorgung leisten kann. Wenngleich die umfängliche Adoption von Informations- und Kommunikationstechnologie aktuell, u. a. aufgrund von Datenschutz-Vorbehalten noch schwer vorstellbar erscheint, verdeutlichen Positivbeispiele aus benachbarten Anwendungsbereichen, dass sich die Frage nach einer Integration digitaler Lösungen in den Versorgungsalltag von einer Grundsatzfrage („Ob?“) zu einer Frage des Zeitpunktes („Wann?“) entwickeln wird. Der Gesetzgeber hat wiederholt eine Weiterentwicklung von eHealth gefordert bzw. in kleinen Schritten eingeleitet. Auch die kontinuierlich steigende Anzahl an Pilotprojekten, Förderinitiativen sowie die sich ausweitende Angebotspalette von eHealth-Anwendungen, hervorgebracht von Kostenträgern, Leistungserbringern und der Privatwirtschaft zeigen einen klaren Trend hin zu einer durchgängigeren Digitalisierung des Gesundheitswesens auf. Dennoch ist im Status-Quo festzuhalten: 1.  Die Potentiale von eHealth bleiben aktuell noch weitgehend ungenutzt Dies ist einerseits auf die bremsende Wirkung eHealth-spezifischer Rahmenbedingungen zurückzuführen, spiegelt parallel jedoch auch die Realität einer in vielen Bereichen bisher unzureichend nachgewiesenen ökonomischen und medizinischen Vorteilhaftigkeit von eHealth wieder. Zwar wird in einer überwältigenden Mehrheit existierender Studien ein positiver Effekt durch eHealth postuliert, der tatsächliche Nachweis in klassischen Studienformaten scheitert jedoch zu oft. Dennoch sind Effizienzpotentiale durch eHealth im täglichen Versorgungsalltag messbar, allenthalben erkennbar oder vielerorts zumindest vorstellbar. Um diese Potentiale erstmals entlang medizinisch validierter Behandlungspfade quantifizieren zu können, wird in vorliegender Untersuchung ein Idealzustand („idealer Referenzrahmen“) gedanklich vorausgesetzt. In diesem sind eHealth-Anwendungen bereits umfassend umgesetzt und in einer
Strategy&

„Digitale Vernetzung kann Leben retten.“
Bundesgesundheitsminister Hermann Gröhe1

12

Gesamtlösung integriert. Denn für Entscheider im Gesundheitswesen und in der Politik wird es in zukünftigen Erörterungen von hoher strategischer Relevanz sein, einen Gesamtblick über eine durchgängig umgesetzte (ideale) eHealth-Lösung und deren Effizienzen einzunehmen. 2.  Eine gesamthaft umgesetzte eHealth-Lösung führt zu einer signifikanten Verbesserung der medizinischen und operativen Exzellenz Die pointierte Betrachtung von vier archetypischen Indikationsbereichen (Diabetes, Herzinsuffizienz, Rückenschmerzen und Schlaganfall) führt zu dem Ergebnis, dass eHealth zu einer nachweisbaren Verbesserung der medizinischen und operativen Exzellenz beitragen kann. Im Rahmen der Analyse wird aufgezeigt, dass bspw. Krankenhausaufenthalte von Herzinsuffizienzpatienten oder akute Notfallsituationen aufgrund einer Falsch-/ Fehl- oder Doppelmedikation durch eHealth verhindert werden können (=medizinische Exzellenz). Ein zusätzliches signifikantes Effizienzpotential ergibt sich aus der Vermeidung von Informationsverlusten an Schnittstellen und Sektorgrenzen (=operative Exzellenz). Durch eine einheitliche Informationsgrundlage des gesamten Behandler-Teams werden Doppeluntersuchungen vermieden und Leistungserbringer von nichtmedizinischen Routineaufgaben entlastet oder durch Expertensysteme in ihrer Arbeit nachhaltig unterstützt. Durch Nachuntersuchungen per Videotelefonie können zusätzlich Zeiträume zwischen Regeluntersuchungen bedarfsgerecht verlängert bzw. verkürzt und Patiententransporte vermieden werden. Zielgerichtete ambulante Versorgungsformen – insbesondere in ländlichen Regionen – werden so häufig erst ermöglicht. Die dargestellten Ergebnisse untermauern insoweit die Chance, für die ärztliche Heilkunst dringend notwendige Ressourcen zu heben und somit einen Beitrag für die Herausforderungen der Zukunft zu leisten. 3.  Das (monetäre) Effizienzpotential durch eHealth im deutschen Gesundheitswesen beträgt nach Extrapolation der Studiengrundlage ca. 39 Mrd. Euro Unter Annahme der vollständigen Erreichung eines „idealen“ Referenzrahmens, ergibt sich ein jährliches (monetäres) Effizienzpotential durch eHealth in Höhe von ca. 39 Mrd. Euro bzw. 12,2% der gesamten Krankheitskosten in 2014 (Jahr der herangezogenen Grunddaten). Die Quantifizierung erfolgt durch Extrapolation der Studiengrundlage (vier detailliert betrachtete Indikationsbereiche) und auf Basis zentraler, mit Ärzten validierten Annahmen, u. a. dass vergleichbare Indikationsbereiche grosso modo
Strategy& 13

auch ein vergleichbares Effizienzpotential durch eHealth aufweisen können. Das Effizienzpotential wurde durchgängig unter Heranziehung von Primärstudien und konservativen Grundannahmen abgeleitet, bspw. bleiben indirekte Krankheitskosten (insb. Arbeitsunfähigkeit) hier unberücksichtigt. Im Kontext der Quantifizierung wurde zusätzlich Wert darauf gelegt, dass notwendige medizinische Behandlungen in vollem Umfang und leitliniengestützt erfolgen und damit negative Auswirkungen auf die Versorgungsqualität von Patienten ausgeschlossen sind. 4.  Ä rztliche Expertise ist durch eHealth nicht ersetzbar – vielmehr unterstützt eHealth bei der medizinischen Entscheidungsfindung und erleichtert sektorübergreifende & multidisziplinäre Versorgungsmodelle Ärztliche Expertise ist durch IT-gestützte Systeme in keinster Weise ersetzbar. Oberstes Gut jeder medizinischen Behandlung ist und bleibt der persönliche Arzt-Patienten-Dialog und die zugrundeliegende Vertrauensbeziehung, die nur dann gewährleistet sein kann, wenn die Behandlungshoheit beim Arzt verbleibt. eHealth wirkt demnach nicht als Substitut für ärztliche Leistung, sondern unterstützt diese bei Therapieentscheidungen und schafft Freiräume, die in Anbetracht der zunehmenden Arbeitsverdichtung zur Intensivierung der Arzt-Patienten-Beziehung (Stichwort „Aufwertung der sprechenden Medizin“) eingesetzt werden können. 5.  Zur Realisierung des Effizienzpotentials ist u. a. die Telematikinfrastruktur (TI) als zentrale Basisaustauschplattform zu etablieren und neben prioritären Anwendungen zuvorderst die Umsetzung einer elektronischen persönlichen Patientenakte anzustreben Zur Realisierung der quantifizierten Potentiale sind strategische Entscheidungen von Stakeholdern aus Gesundheitswesen und Politik unabdingbar. Aus der Summe der vorliegenden Analysen sowie nach Ansicht der im Rahmen dieser Studie befragten Akteure kristallisieren sich fünf prioritäre Handlungsfelder heraus. Diese Handlungsfelder umfassen die Entwicklung eines nationalen eHealth-Zielbildes zur Systematisierung wesentlicher Anwendungsbereiche, die durchaus zunächst Pilotcharakter aufweisen können. Des Weiteren ist die TI als sichere Kommunikationsinfrastruktur im Gesundheitswesen forciert aufzubauen. Zur Stärkung der TI sind offene Schnittstellen zur Integration von Anwendungen aus dem weniger regulierten „Zweiten“ Gesundheitsmarkt zu entwickeln, um den bereits heute häufig weit fortgeschrittenen Versorgungslösungen einen strukturierten Einsatzrahmen zu gewährleisten. Als dritte Handlungsempfehlung
14 Strategy&

ergibt sich der frühzeitige und breitflächige Einsatz einer elektronischen persönlichen Patientenakte. Erst eine für den Patienten jederzeit zugängliche Patientenakte kann die informationelle Selbstbestimmtheit dessen gewährleisten und damit den verantwortungsvollen Umgang und Austausch von Gesundheitsdaten zwischen Patient und Arzt fördern. Die Möglichkeit zur selektiven Freigabe von Gesundheitsinformationen und zur orts- und zeitungebundenen Interaktion mit Leistungserbringern macht den Patienten zum „Manager seiner eigenen Gesundheit“ und versetzt ihn in die Lage, ein neues Selbstverständnis über seinen Gesundheitszustand zu entwickeln. Zur Sicherstellung der Nutzungsbereitschaft ist der Aufbau von „Digital Health Literacy“ sowohl für medizinisches Fachpersonal als auch in der Bevölkerung anzustreben. Die Umsetzung technisch komplexer Lösungen mit höchsten Sicherheits- und Funktionsanforderungen setzt eine starke Gesundheitswirtschaft in Deutschland voraus. Um eine nachhaltige Innovationsfähigkeit in Deutschland zu gewährleisten, ist der schnelle Transfer vom Forschungsvorhaben über den Piloten in die Breitenanwendung zu fördern. Gleichfalls ist ein Rahmen zu entwickeln, der über adäquate Studiendesigns zur Wirksamkeit von eHealth Anwendungen die besten Lösungen transparent macht. Mit vorliegender Untersuchung soll untermauert werden, dass eHealth eine Schlüsselressource der zukünftigen Gesundheitsversorgung darstellen kann. Für die Integration digitaler Lösungen in konkreten Behandlungsepisoden wird es erfolgskritisch sein, wie zeitnah eine Balance zwischen Datenschutz, Bedienerfreundlichkeit und Funktionsweise von eHealth-Anwendungen gefunden wird. Der hierfür notwendige Abstimmungsprozess zwischen den beteiligten Stakeholdern ist in Anbetracht der geringen Potentialausschöpfung im Status Quo zwingend zu beschleunigen. Dass eine Realisierung positiver Effekte durch eHealth in Deutschland ohne Einschränkungen der Versorgungsqualität der Patienten möglich ist, konnte mit vorliegender Untersuchung bestätigt werden.

Strategy&

15

2. Einführung und Zielsetzung der Studie

2.1 Ausgangssituation der Studie Das deutsche Gesundheitswesen steht vor erheblichen Herausforderungen und Veränderungen. Während insbesondere durch den demografischen Wandel und die nicht zuletzt damit verbundenen jährlich steigenden Gesundheitsausgaben das Risiko einer sich verschärfenden zukünftigen Finanzierungslücke im deutschen Gesundheitssystem entsteht, verändern sich durch die zunehmende Digitalisierung in allen Bereichen der Gesellschaft, Wirtschaft und Verwaltung Prozesse und Stakeholder-Landschaften nachhaltig. Bezahlen mit dem Smartphone, die Durchführung von Buchungen auf Online-Portalen oder Videotelefonie zählen heute zu alltäglichen Anwendungsfällen. Eine vergleichbar hohe Adoptionsrate digitaler Anwendungen, bspw. für eine breitflächige sektorübergreifende Kommunikation und Koordination zwischen medizinischen Leistungserbringern oder eine zeitnahe und ortsunabhängige Zurverfügungstellung von Patienten-, Diagnose- und Behandlungsdaten, ist in der deutschen Gesundheitsversorgung jedoch bisher ausgeblieben. Medizinische Innovation und die demografische Entwicklung sind wesentliche Treiber der Steigerung der Gesundheitsausgaben. Die Notwendigkeit zur weiteren Optimierung administrativer und versorgungsbezogener Prozesse ist unumstritten. Immer regelmäßiger wird in diesem Kontext eHealth hohes Potential bei der Sicherstellung einer flächendeckenden, qualitativ hochwertigen und gleichzeitig effizienten Gesundheitsversorgung zugesprochen. Gleichwohl zeigt nicht zuletzt das bis dato unerreichte Ziel einer Einführung der elektronischen Gesundheitskarte die Komplexität der rechtskonformen und hochsicheren Implementierung digitaler Anwendungen im Gesundheitswesen auf. Umso wichtiger erscheint es, den Wertbeitrag, den eHealth zur Verbesserung von Versorgungsqualität und Steigerung der Kosteneffizienz im Gesundheitswesen leisten kann, quantitativ und qualitativ zu analysieren. Bisherige Untersuchungen über den Wirkzusammenhang zwischen eHealth und Gesundheitsausgaben, respektive Krankheitskosten,
16 Strategy&

umfassen bis dato bruchstückhaft Ausschnitte aus Behandlungsepisoden, abgegrenzte Technologien oder Pilotbereiche mit eingeschränkter Aussagekraft auf gesamtstaatlicher Ebene.2 Aktuell liegt keine Untersuchung vor, die auf Basis weiter gefasster Analysen und entlang medizinisch validierter Behandlungspfade das Effizienzpotential durch eHealth umfänglich quantifiziert. Aus diesem Grund haben der Bundes­ verband Gesundheits-IT − bvitg e.V. (bvitg) und die CompuGroup Medical SE die vorliegende Studie in Auftrag gegeben, in der kosten­ intensive und repräsentative Indikationsbereiche auf mögliche Effizienz­ potentiale durch eHealth analysiert werden. Auf dieser Untersuchungs­ grundlage aufbauend erfolgt eine erste Extrapolation auf weitere Indikations­ bereiche und damit eine Abschätzung des Gesamtpotentials. 2.2 Zielsetzung der Studie Die Ausgangssituation verdeutlicht die Notwendigkeit, das Effizienz­ potential durch eHealth in der Breite zu untersuchen, um Entscheidern in Gesundheitswesen und Politik einen Aufsatzpunkt für zukünftige Erörterungen zur Verfügung zu stellen. Folglich hat die vorliegende Studie die primäre Zielsetzung, vorliegende Studien heranzuziehen und monetäre und medizinische Effizienzpotentiale von eHealth zu quantifizieren. Die bisher existierenden Ausarbeitungen sollen trotz eingeschränkter Aussagekraft unter Einbezug von ausgewählten Quantifizierungen auf das gesamte deutsche Gesundheitswesen erweitert werden. Dabei wird aufgezeigt, wie eHealth entlang repräsentativer Behandlungspfade einzelner Indikationsbereiche dazu beiträgt, die Versorgungsqualität für Patienten zu verbessern und einen effizienten Ressourceneinsatz zu ermöglichen. Es ist explizit nicht Ziel der vorliegenden Untersuchung, durch digitale Gesundheitslösungen den Arzt-Patienten Kontakt zu marginalisieren oder die medizinische Expertise durch IT-gestützte Systeme zu ersetzen. Stattdessen soll dargelegt werden, inwieweit eHealth-Leistungserbringer bei der Diagnostik und Therapie unterstützen und von nicht-medizinischen Routineaufgaben entlasten können. Dadurch soll eine Freisetzung wertvoller Behandlungszeit vor dem Hintergrund der zunehmenden Arbeitsverdichtung aufgrund eines absehbaren, demografisch bedingten Nachfrageanstiegs ermöglicht werden. Die verbesserte Ressourcenallokation kann somit perspektivisch Freiräume schaffen, die zum Wohle des Patienten in eine intensivierte Arzt-Patienten-Beziehung oder in sonstige Versorgungsbereiche eingebracht werden können. Dementsprechend ist im Rahmen der vorliegenden Untersuchung zu erörtern, inwieweit eHealth-gestützte Versorgungsformen auf Grundlage patientenindividueller

Strategy&

17

Gesundheitsdaten sektorübergreifende und multidisziplinäre Behandlungsmodelle ermöglichen bzw. erleichtern und einem Informationsverlust an Schnittstellen zwischen Sektoren, Einrichtungen und Fachbereichen vorbeugen. Auf dieser Grundlage und unter Einbezug einer sich emanzipierenden Haltung von Patienten, Leistungserbringern und Kostenträgern gegenüber eHealth werden strategische Handlungsfelder aufgezeigt, deren Adressierung aus Sicht der Autoren dieser Studie für eine erfolgreiche Implementierung digitaler Anwendungen im Gesundheitswesen als notwendig erachtet wird. Die Studie beabsichtigt, den aktuellen Status und entsprechende Kritik­ punkte in der eHealth-Diskussion aufzugreifen, fortzuentwickeln und erste Lösungsansätze in einer kondensierten Form bereitzustellen, sodass sich auch Nicht-Experten den Kontext zügig erschließen können. Dies gilt u. a. bezüglich der definitorischen Abgrenzung von eHealth, eines weithin fehlenden Überblicks über die vorherrschenden eHealthspezifischen Rahmenbedingungen und den Umsetzungsstand in Deutschland. Zudem soll ein pragmatischer methodischer Ansatz zur Ermittlung von eHealth-Effizienzpotentialen vorgestellt werden, der es perspektivisch ermöglicht, entsprechende Behandlungspfad- und Indi­ kationsbereich-spezifische Analyse- und Berechnungsergebnisse in eine Gesamtbetrachtung für das gesamte Gesundheitswesen einzubeziehen.

18

Strategy&

3. Methodischer Ansatz zur Quantifizierung des eHealthEffizienzpotentials
3.1 Einführung in die zugrundeliegende Methode Der methodische Ansatz der vorliegenden Studie basiert auf sechs Analyseschritten.

Abbildung 1 Gesamtübersicht zum methodischen Ansatz der vorliegenden Untersuchung

1 Abschnitt 4: Beschreibung relevanter Trendcluster im Gesundheitswesen und Bestandsaufnahme von eHealth in Deutschland 2 Abschnitt 5: Festlegung des “idealen” Referenzrahmens und der Konzeption eines eHealth-Zielbildes 3 Abschnitt 6: Auswahl exemplarischer/archetypischer Indikationsbereiche als Studiengrundlage

4a

Betrachtung eines medizinisch validierten Behandlungspfades Identifikation von „Optimierungs-Hebeln“ entlang des Behandlungspfades Analyse und Quantifizierung des Effizienzpotentials durch eHealth Je Indikationsbereich/ Abschnitt 7

4b

4c

5 Abschnitt 8: Zuordnung weiterer Indikationen zu Archetypen und Extrapolation auf Gesamt-Effizienzpotential 6 Abschnitt 9: Formulierung strategischer Handlungsempfehlungen für Entscheider in Gesundheitswesen und Politik

Quelle: Strategy& Analyse

Strategy&

19

Zu Beginn der Untersuchung (Schritt 1) erfolgt eine überblicksartige Bestandsaufnahme zu eHealth im deutschen Gesundheitswesen als Ergebnis einer Analyse aktueller Trendcluster und eHealth-spezifischer Rahmenbedingungen.3 Auf dieser Analyse aufbauend werden Rahmenbedingungen dahingehend eingeordnet, ob sie eine umfängliche Realisierung des Effizienzpotentials durch eHealth fördern oder einschränken. Im Anschluss wird in Schritt 2 ein Grobkonzept für eHealthLösungen in einem „idealen“ Referenzrahmen skizziert, in dem zentrale Annahmen als Grundlage für eine Effizienzbetrachtung getroffen werden. Im Wesentlichen wird vorausgesetzt, dass eine um Mehrwertanwendungen erweiterbare, zentrale Infrastruktur im Gesundheitswesen existiert, Interoperabilität zwischen Anwendersystemen gewährleistet ist und ausgewählte eHealth-Anwendungen vollumfänglich Endanwendern zur Verfügung stehen und breitflächig genutzt werden. In Schritt 3 werden vier exemplarische, kostenintensive und repräsentative Indikationsbereiche herangezogen, für die eine Quantifizierung des eHealth-Potentials in einem Referenzrahmen unter Hinzuziehung externer Quellen und Durch­ führung eigener Berechnungen erfolgt. Die vier detailliert betrachteten Indikationsbereiche repräsentieren aufgrund ihrer Charakteristika4 im gleichen Zuge vier Archetypen, denen weitere, soweit möglich vergleich­ bare, Indikationsbereiche zugeordnet werden (siehe Abschnitt 3.2 zur näheren Erläuterung). In Schritt 4a werden für diese vier Indikationsbereiche vereinfachte und medizinisch validierte Behandlungspfade erstellt, mithilfe derer ein „typischer Krankheitsverlauf“ eines Patienten visualisiert wird. Entlang dieser Behandlungspfade werden in Schritt 4b „Hebel“ identifiziert. Ein Hebel kann dabei sowohl eine prozessuale Ineffizienz (bspw. vermeidbare Doppeluntersuchung oder Zeitverlust bei der Informationsbeschaffung), als auch einen Entscheidungspunkt darstellen, der den weiteren Krankheitsverlauf des Patienten beeinflusst (bspw. Falsch-/Doppelmedikation aufgrund fehlender Medikations­ informationen). In Schritt 4c wird schließlich qualitativ und quantitativ analysiert, inwieweit eHealth dazu beitragen kann, den Behandlungspfad an den jeweiligen ausgewählten Hebeln zu optimieren. Dabei wird die Höhe des Effizienzpotentials unter Berücksichtigung bisher ver­ öffentlichter, ausgewählter Primärliteratur und unter Einbezug von Experteninterviews für einen „idealen“ Referenzrahmen kalkuliert, bzw. werden aktuelle Forschungslücken bei der Detailbetrachtung aufgezeigt. Die Zuordnung weiterer Indikationen zu den repräsentativen Archetypen (vier detailliert betrachtete Indikationsbereiche) erfolgt in Schritt 5. Dadurch erfolgt auf Basis der Detailanalyse eine indikative Hochrechnung des Effizienzpotentials, um eine Abschätzung des Gesamtpotentials zu ermöglichen. Für die Extrapolation gilt die zentrale Annahme, dass archetypisch vergleichbare Indikationsbereiche auch ein vergleichbares Effizienzpotential durch eHealth aufweisen (siehe Abschnitt 3.2 zur näheren Erläuterung).

20

Strategy&

Abbildung 2 Schematische Darstellung der Untersuchungslogik als Analyse von Berührungspunkten zwischen Indikationen und eHealth-Anwendungen

eHealthAnwendung 1 Diabetes mellitus

eHealthAnwendung 2

eHealthAnwendung 3

...

• Untersuchung eines typischen Behandlungspfads des identifizierten Indikationsbereichs im Hinblick auf potentielles Einsparpotential durch ausgewählte eHealth-Anwendung • Quantifizierung des Einsparpotentials und Betrachtung der Auswirkungen auf Versorgungsepisoden • Identifikation relevanter Rahmenbedingungen mit Einfluss auf Einsparpotential

Herzinsuffizienz

Rückenschmerz

Schlaganfall

Einsparpotential durch eHealth-Anwendung; Größe = Höhe der Einsparung

Quelle: Strategy& Analyse

Die Quantifizierung des eHealth-Potentials erfolgt, wie angedeutet, in dem zugrunde gelegten Referenzrahmen und stellt daher zunächst ein theoretisches Einsparpotential dar, das mit dem Status-Quo verglichen wird. Auf dieser „Delta-Betrachtung“ aufbauend werden in Schritt 6 strategische Handlungsempfehlungen für Entscheider in Gesundheits­ wesen und Politik formuliert, deren Adressierung die Lücke zwischen theoretischem und im Status Quo realisiertem Einsparpotential reduzieren würde. 3.2 Vorgehen zur Extrapolation des Effizienzpotentials auf sonstige Indikationsbereiche Wie in Abschnitt 3.1 beschrieben, erfolgt auf Basis der Studiengrundlage eine Extrapolation des Effizienzpotentials. Jede im Detail betrachtete Indikation bildet hierfür einen Archetypen (I - IV) als Grundlage der Kategorisierung. Die vier Archetypen unterscheiden sich bzgl. ihrer
Strategy& 21

Kostenstruktur und abhängig davon, in welchen „Abschnitten“ des Behandlungspfades primär Effizienzpotentiale durch eHealth zu erwarten sind. Die Zuordnung der weiteren Indikationen erfolgt ( gemäß Abbildung 3) nach folgenden Kriterien: • Zuordnung horizontale Achse: Die Zuordnung der Indikationen in den ambulanten oder stationären Bereich erfolgt auf Basis der Struktur der veröffentlichten Krankheitskosten des Statistischen Bundesamtes, gegliedert nach Einrichtungen im Gesundheitswesen. Dabei wird für jede Indikation das Verhältnis zwischen stationären5 und ambulanten6 Kosten kalkuliert. Demzufolge fällt ein höherer Anteil der Kosten im stationären Bereich an, solange sich ein Wert größer 1 ergibt.7 • Zuordnung vertikale Achse: Die vertikale Zuordnung erfolgt in Abhängigkeit davon, ob primär im Bereich Sekundärprävention & Diagnose oder Therapie & Rehabilitation die Hebelwirkung durch eHealth zu erwarten ist. Dies bedeutet nicht zwingend, dass in diesem Abschnitt des Behandlungspfades auch die monetären Effizienzpotentiale verortet sein müssen, sondern vielmehr, dass der optimierende Einfluss von eHealth vornehmlich dort stattfindet. Die Einteilung nach erwarteter Hebelwirkung erfolgte durch Strategy& im Austausch mit Medizinern und praktizierenden eHealth-Experten. Da in der Krankheitskostenrechnung des Statistischen Bundesamtes nicht für alle ICD-10-Codes eine Zahlenbasis veröffentlicht wird und einzelne Indikationen zu Indikationsgruppen zusammengefasst sind, konnten letztlich insgesamt 63 Zuordnungen vorgenommen werden. Eine Summierung der Krankheitskosten aller zugeteilten Indikationen ergibt, dass 76% der gesamten Krankheitskosten gemäß Abbildung 4 in Form von Archetypen abgebildet werden können (Zuordnung der Indikationen siehe Abbildung 28). Die Differenz zur Gesamtheit der veröffentlichten Krankheitskosten ergibt sich im Wesentlichen aufgrund von Faktoren, die den Gesundheitszustand beeinflussen und zur Inanspruchnahme des Gesundheitswesens führen (ICD-10 Z00-Z99), durch Symptome und abnorme klinische und Laborbefunde, die andernorts nicht klassifiziert sind (ICD-10 R00-R99) sowie durch Indikatoren, für die keine Krankheitskosten veröffentlicht werden oder die schlichtweg nicht einem der vier Archetypen zugeordnet werden können (bspw. ICD-10 B20-B24). Zur letztendlichen Extrapolation der Studiengrundlage auf das Einsparpotential über alle Indikationen hinweg wird folgende zentrale Annahme getroffen: „Indikationen mit vergleichbaren Eigenschaften weisen vergleichbare Effizienzpotentiale durch eHealth auf“.

Indikationen mit vergleichbaren Eigenschaften weisen vergleichbare Effizienzpotentiale durch eHealth auf.

22

Strategy&

Abbildung 3 Schematische Darstellung der Bildung von Archetypen auf Basis detailliert betrachteter Indikationsbereiche
Erwartete Hebelwirkung durch eHealth primär im Bereich

Therapie und Rehabilitation

Archetyp I

Archetyp II

Sekundärprävention und Diagnose

Archetyp III

Archetyp IV

Ambulant

Stationär

Kosten der Indikation größer im Bereich

Quelle: Strategy& Analyse

Abbildung 4 Residualgröße bei Aufteilung der Krankheitskosten auf Archetypen
Mrd. EUR 350 300 250 200 150 100 50 0 GesamtKrankheitskosten 2014 „Z-Diagnosen“ und Symptome und abnorme klinische und Laborbefunde, die andernorts nicht klassifiziert sind ICD-10-Codes ohne veröffentlichte Krankheitskosten und weitere, nicht kategorisierbare Indikationen Zugeordnete Krankheitskosten Residualgröße 322 28 49 245

Quelle: Strategy& Analyse

Strategy&

23

Das bedeutet, dass das als anteilig (in %) von den Krankheitskosten angegebene Effizienzpotential eines analysierten Indikationsbereiches auch für alle weiteren Indikationen gilt, die diesem Archetyp zugeordnet werden. An entsprechender Stelle wird auf die Limitationen dieser zentralen Annahme hingewiesen. Für die beschriebene Residualgröße wird pauschal ein „minimales Effizienzpotential“ angenommen (siehe Abschnitt 8.2). Exkurs: Definition der betrachteten Kostenbasis Als Kostengrundlage für die Quantifizierung des monetären Effizienzpotentials dient die Krankheitskostenrechnung (KKR) des Statistischen Bundesamtes. Die KKR ist das grundlegende Berichtswerk im deutschen Gesundheitswesen, das für eine Vielzahl von Indikationen eine vergleichbare und homogene Datengrundlage liefert und somit eine Beurteilung der kostenmäßigen Bedeutung einzelner Krankheitsgruppen ermöglicht. Sie ist ein sekundärstatistisches Rechenwerk, das sich aus einer Vielzahl von Datenquellen (bspw. Krankenkassen, Rentenversicherungen und Forschungsinstitute) speist und auf einem ausgabenorientierten Kostenbegriff basiert.8 Zur Bestimmung der Krankheitskosten je Indikationsbereich werden die aus der Gesundheitsausgabenrechnung bekannten Werte mittels geeigneter Schlüssel aufgegliedert. Dabei ist die Gesamtsumme der Krankheitskosten niedriger als die der Gesundheitsausgaben des gleichen Berichtsjahres, da Investitionen aufgrund der problematischen Zuordnung auf einzelne Indikationsbereiche nicht berücksichtigt wurden. Die letzte KKR wurde 2008 veröffentlicht und die Werte auf das Jahr 2014 fortgeschrieben.9 Für einzelne Indikationsbereiche liegen gesundheitsökonomische Untersuchungen zu Exzesskosten vor. Diese kommen erwartungsgemäß zu dem Ergebnis, dass insbesondere für chronische Erkrankungen die tatsächlich anfallenden direkten Kosten teilweise deutlich von den veröffentlichten Krankheitskosten des Statistischen Bundesamtes abweichen. Dies ist im Wesentlichen darauf zurückzuführen, dass indikationsassoziierte Folge- und Begleiterkrankungen in der KKR regelmäßig nicht berücksichtigt werden. Um dieser Tatsache Rechnung zu tragen, werden in den detailliert betrachteten Indikationsbereichen Exzesskostenstudien angegeben, jedoch bei der weiteren Quantifizierung nicht berücksichtigt. Für die Extrapolation wird auf die Krankheitskosten je Indikation ohne Folgekosten zurückgegriffen, um eine Doppelung berücksichtigter Effekte zu vermeiden.

24

Strategy&

Abbildung 5 Definition Krankheitskosten als Kostenbasis für die Quantifizierung

Definition Krankheitskosten „Unter Krankheitskosten versteht man die unmittelbar mit einer medizinischen Heilbehandlung, Präventions-, Rehabilitations- oder Pflegemaßnahme verbundenen Ausgaben. Hierzu zählen auch sämtliche Verwaltungskosten. Nichtmedizinische Aufwendungen, zum Beispiel für private Arztfahrten, oder die unentgeltliche Pflege von Angehörigen bleiben dagegen unberücksichtigt“ (RKI, 2015).

Quelle: Strategy& Analyse

3.3 Einordnung der Studie und der zugrundeliegenden Untersuchungen In der vorliegenden Studie wird das Effizienzpotential eines zukünftigen eHealth-Ökosystems ermittelt, das derzeit nicht zusammenhängend existiert. Um die quantitativen Effekte von eHealth auf die Krankheitskosten berechnen zu können, wird daher ein angenommener Zielzustand zugrunde gelegt („Referenzrahmen“), bei dem die relevanten eHealthAnwendungen vollumfänglich zur Verfügung stehen und ebenso breitflächig und mit hoher Akzeptanz von Seiten des Patienten genutzt werden. Die Investitions- und Betriebskosten der umgesetzten eHealthLösung werden nicht quantifiziert. Auf die Berücksichtigung einer Einführungsphase mit einer stetig wachsenden Nutzungshäufigkeit wird in dieser Studie verzichtet. Dabei liegt der primäre Fokus auf der Quantifizierung des monetären Einsparpotentials (quantitativ) und punktuell des möglichen Wertbeitrages eines solchen eHealth-Ökosystems zur Erhöhung der Versorgungsqualität (qualitativ). Folglich fußt die nachfolgende Untersuchung weder auf randomisiert kontrollierten Studien, noch kann in allen Bereichen der inhaltlichen Argumentation auf entsprechende Untersuchungen zurückgegriffen werden. Die verwendete „Top-Down-Methode“ basiert demnach neben sorgfältig ausgewählter Primärliteratur auch auf Hypothesen und näherungsweisen Einschätzungen, die durch die Verfasser in Rücksprache mit Experten aus der Praxis getroffen wurden. Die Studie soll explizit dazu einladen, den gewählten methodischen Rahmen weiterzuentwickeln und (auch zukünftige) Analysen und Ausarbeitungen zur Schärfung der hier vorliegenden Ergebnisse einzubeziehen.

Strategy&

25

4. Trendcluster im Gesundheitswesen, Rahmenbedingungen und Bestandsaufnahme von eHealth in Deutschland
Die Bestandsaufnahme von eHealth in Deutschland soll auch dem Laien zunächst die Möglichkeit bieten, einen schnellen thematischen Überblick zu erlangen. Sie gliedert sich in 4 Abschnitte. Zu Beginn erfolgen eine definitorische Abgrenzung des eHealth-Begriffes und eine Kurzbeschreibung relevanter Stakeholder und deren Interaktions­

Abbildung 6 Einschätzung des aktuellen Umsetzungsstandes von eHealth in Deutschland

1 2

Grundlage: Definitorische Abgrenzung und Darstellung relevanter Akteure und Interaktionsbeziehungen

Trendcluster im Gesundheitswesen 3

Teilschritt

Individualisierung

Digitalisierung

Finanzierungslücken

+
Normativer Rahmen (inklusive Datenschutz und -sicherheit)

Spezifische Rahmenbedingungen und Voraussetzungen für eHealth

Technische Umsetzung (insbesondere Interoperabilität und Infrastruktur) Nutzerverhalten und Stakeholder-Akzeptanz

Finanzierung

4

=
Umsetzungsstand eHealth in Deutschland Einschätzung zur Potentialausschöpfung durch eHealth und Einteilung der Rahmenbedingungen in „hemmend“ und „fördernd“

X Teilschritt

Quelle: Strategy& Analyse

26

Strategy&

beziehungen. Im Anschluss (Abschnitt 2) werden übergreifende Trendcluster im Gesundheitswesen beschrieben. In Abschnitt 3 werden entsprechend die spezifischen Rahmenbedingungen für eHealth in Deutschland abgeleitet. Der aktuelle Umsetzungsstand von eHealth in Deutschland ist in Abschnitt 4 näher erläutert; auf dessen Basis erfolgt eine Einschätzung zur aktuellen Potentialausschöpfung.10 Die getroffene Einordnung der aktuellen Potentialausschöpfung dient als Grundlage für die Delta-Betrachtung gegenüber den ermittelten Effizienzpotentialen in einem „idealen“ Referenzrahmen. 4.1 Definitorische Abgrenzung von eHealth 4.1.1 Begriffsdefinitionen und Einführung einer Taxonomie

Abbildung 7 Taxonomie eHealth – Abgrenzung von Anwendungsfeldern und -arten11

Digitalisierung im Gesundheitswesen eHealth mHealth Gesundheitstelematik Telemedizin Teleforschung Telediagnostik Teletherapie Telekonsil Teleausbildung Teledokumentation Telereha Telepflege ePrävention Telemonitoring

eGK

eRezept/ eVerordnung

Verwaltung

eArztbrief

Abrechnung

IKT-Einsatz im Gesundheitswesen Gesundheitsbezug Mobile Endgeräte Räumliche Überwindung Medizinische Versorgung/Forschung

Quelle: in Anlehnung an Leppert & Greiner (2015)

Strategy&

27

Trotz zahlreicher Untersuchungsansätze haben sich im Forschungsgebiet Digitalisierung im Gesundheitswesen noch keine einheitlichen Begriffsdefinitionen durchgesetzt. Als Grundlage für die vorliegende Studie dient in Anlehnung an Leppert & Greiner (2015) eine Taxonomie mit den Ebenen Anwendungsfelder (rot) und Anwendungsarten (grau). Kurzdefinition relevanter Anwendungsfelder (rot) Digitalisierung im Gesundheitswesen dient als Sammelbegriff für Veränderung und Innovation in der Gesundheitsversorgung oder von Geschäftsmodellen sowie für Effizienzsteigerungen von Prozessen und die Vernetzung von Stakeholdern durch den Einsatz von Informationsund Kommunikationstechnik (IKT). Dabei umfasst eHealth jeden Einsatz von IKT mit direktem Gesundheitsbezug. Wird bei der Durchführung einer eHealth-Anwendung ein mobiles Endgerät eingesetzt, wird meist der Begriff mHealth verwendet. Gesundheitstelematik als Teilmenge von eHealth beschreibt die gesundheitsspezifische Kombination von Tele­ kommunikation und Informatik im Gesundheitswesen und dient meist der Überbrückung räumlicher Distanzen. Auch die Anwendungsfelder Telemedizin und Teleforschung stellen eine Teilmenge von eHealth dar. Während Telemedizin die Erbringung medizinischer Dienstleistungen mittels Gesundheitstelematik beschreibt, wird der Begriff Teleforschung für die auf Basis der Gesundheitstelematik durchgeführte medizinische Forschung verwendet (insbesondere Versorgungsforschung unter­ stützende Datenanalyse). Kurzdefinition und Zuordnung relevanter Anwendungsarten Anwendungsarten ermöglichen eine Kategorisierung von Einzelanwendungen in Clustern, wobei in Einzelfällen keine eindeutige Zuordnung möglich ist. Als Grundlage für den weiteren Gang der Untersuchung sind folgende Anwendungsarten grundsätzlich von Relevanz: • Unter der Anwendungsart Verwaltung werden Einzelanwendungen sowohl ohne (z. B. Controlling) als auch mit direktem Gesundheits­ bezug (bspw. Arztinformationssysteme) subsummiert. • Die Anwendungsart Abrechnung beinhaltet alle Arten von Einzelanwendungen, die eine Vergütung (inklusive Genehmigung/ Prüfung) medizinischer Leistungen zwischen Kostenträgern und Leistungserbringern ermöglichen. • Die Anwendungsart eRezept/eVerordnung umfasst die elektronische Erstellung, Dokumentation, Ablage und ggf. Übermittlung von Verordnungsdaten.

28

Strategy&

• Der eArztbrief ist eine Einzelanwendung und ermöglicht eine strukturierte, sichere und standardisierte Kommunikation zwischen Leistungserbringern (bspw. Übermittlung patientenindividueller Gesundheitsdaten) und damit verbunden den elektronischen Austausch von Transferdokumenten (z. B. Entlassbrief, Befundbericht). • Dem Anwendungsfeld Telediagnostik werden Einzelanwendungen zur Diagnose über räumliche Distanzen hinweg (bspw. Video­ telefonie zwischen Arzt und Patient12 auf Grundlage übertragener Vitalparameter wie Blutdruck und Puls) zugeordnet. • Anwendungen zur Durchführung therapeutischer Maßnahmen durch Leistungserbringer unter Zuhilfenahme von IKT fallen in das Anwendungsfeld Teletherapie. • Die Einzelanwendung Telekonsil beschreibt die IKT-gestützte Behandlung eines Patienten durch mehrere Leistungserbringer bei gleichzeitiger Überwindung räumlicher Distanzen, bspw. bei der gemeinsamen radiologischen Befundung räumlich getrennter Fachärzte. • Einzelanwendungen zum Zwecke der papierlosen Erstellung, Ablage, Archivierung und Übermittlung gesundheits- und pflegebezogener Informationen und Daten stellt einen Teilbereich der Anwendungsart Teledokumentation dar. • Unter Telereha werden IKT-gestützte Einzelanwendungen zur Rehabilitation mit und ohne telemedizinischem Fokus zusammengefasst. • Einzelanwendungen zur langfristigen Erbringung oder Anleitung von Pflegeleistungen ohne telemedizinischen Fokus und über räumliche Grenzen hinweg wird als Telepflege bezeichnet. Exemplarische Anwendungen sind Alarmierungssysteme im häuslichen Umfeld zur Sturzprävention. • Die Messung und Überwachung von physiologischen und nichtphysiologischen Vitalparametern eines Patienten über räumliche Distanzen hinweg und unter Einbindung von IKT wird als Telemonitoring bezeichnet. • ePrävention umfasst all diejenigen Einzelanwendungen, die IKTgestützt zur Prävention beitragen. Typische Umsetzungsvarianten sind Applikationen auf mobilen Endgeräten (z. B. Smartphone oder „Wearables“), die häufig auf im Anwendungsfeld Telemonitoring erhobene Gesundheitsdaten zurückgreifen.

Strategy&

29

• Der Zugang zu Anwendungen der Telematikinfrastruktur sowie der orts- und zeitunabhängige Zugriff auf Patientendaten erfolgt mittels der elektronischen Gesundheitskarte (eGK) über die Komponenten der Telematikinfrastruktur (TI); eine wesentliche zukünftige Komponente wird die (persönliche) elektronische Patientenakte sein, die in Kapitel 5.2 detailliert beschrieben wird. 4.1.2 Kurzdarstellung relevanter Akteure und deren Interaktionsbeziehungen Im Bereich eHealth lassen sich folgende relevante Stakeholder-Gruppen und Interaktionsbeziehungen zwischen diesen identifizieren. Relevante Stakeholder-Gruppen für die vorliegende Untersuchung: • Patienten: Leistungsempfänger oder Verbraucher gesundheits­ bezogener Produkte und Dienstleistungen. • Leistungserbringer: Professionelle Dienstleister in der Gesundheitsversorgung.14 • Kostenträger: Finanzierungsträger des „Ersten“ Gesundheitsmarktes (gesetzliche und private Krankenversicherungen sowie Berufs­ genossenschaften, Unfallkassen, Beihilfeverbände und Rententräger). • Privatwirtschaft: Hersteller und/oder Anbieter gesundheitsbezogener Dienstleistungen und Produkte (bspw. pharmazeutische Industrie, Medizintechnik, Software-Anbieter, Heil- und Hilfsmittel). • Staat und öffentliche Verwaltung: Ministerien, Gesundheitsfonds, Behörden sowie Organe der mittelbaren Staatsverwaltung als legislative und exekutive Rahmengeber.15 • Forschung: Gutachter und Innovatoren der anderen Stakeholder-Gruppen. Relevante Interaktionsbeziehungen für die vorliegende Untersuchung: Nachfolgend werden die Interaktionsbeziehungen zwischen Stakeholder-Gruppen bei Integration von eHealth angeführt. Die relevanten Interaktionen sind in Abbildung 8 dargestellt. 1) eHealth als Bestandteil der Interaktionsbeziehung zwischen Patienten beschreibt meist die Übertragung individueller Gesundheits­ informationen zum Zwecke der Kommunikation über Krankheitsund Therapieverläufe (Stichwort „patient advocacy“ und Selbsthilfegruppen).17

30

Strategy&

Abbildung 8 Konzeptionelle Darstellung der Interaktionsbeziehungen zwischen Stakeholder-Gruppen bei Integration von eHealth in die Gesundheitsversorgung

Staat als Gesetzgeber und vollziehende Gewalt Versicherungsbeitrag/Versicherungsprämie 1 Konsultation Beziehung von Produkten/ Leistungen Patienten 4 Versicherungsleistung Kostenträger

Ver g Pr o
Versorgung Vergütung 3

ütu

duk

te/L

8

ng

eis

tun g

en

-/ g e tiv le k e r trä e S ti v v llek 7 Ko ng ütu g r Ve

5

Konsultation Beziehung von Produkten/Leistungen 2 Leistungserbringer 6 Vergütung Privatwirtschaft

Quelle: in Anlehnung an Strategy& und Universität Bielefeld (2016)

2) Die Interaktion zwischen Leistungserbringern umfasst den gegenseitigen Austausch von in der Regel patientenindividuellen Behandlungs­ daten und diagnostischen Vorleistungen, bspw. in Form eines elektronisch übermittelten Arztbriefes, eines Laborbefundes oder eines durchgeführten Telekonsils. 3) Die Integration von eHealth in der Beziehung zwischen Leistungs­ erbringer und Patienten betrifft die IKT-gestützte Versorgung des Patienten mit medizinischen Leistungen, hauptsächlich im Anwendungsfeld „Telemedizin“ und typischerweise in Form der Anwendungsarten Teletherapie, Telereha und Telemonitoring.

Strategy&

Arrangements zur Kostensenkung, Outsourcing und Administration

31

4) eHealth wird von Kostenträgern in der Interaktion mit Patienten häufig dazu eingesetzt, den Patienten Anwendungen zur Prävention, zu Bonusprogrammen für gesundheitsbewusstes Verhalten und Versorgungssteuerung sowie für administrative Zwecke wie Abrechnung, Genehmigung und Terminvereinbarung zur Verfügung zu stellen. 5) In der Interaktion zwischen Kostenträgern und Privatwirtschaft liegt das Hauptaugenmerk auf dem Abschluss und der Umsetzung von Arrangements zur Kostensenkung (z. B. Rabattverträge), zur Organisation von Versorgungslösungen (inkl. Heil- und Hilfsmittel), dem Outsourcing von Verwaltungsprozessen sowie dem Vertrieb und der Pflege/Wartung von IKT-Produkten und Services. 6) Auch in der Interaktion zwischen Privatwirtschaft und Leistungserbringern liegt der Schwerpunkt auf dem Angebot und der Wartung von Hardware und Software sowie dem Bezug von Produkten der Medizintechnik und Pharmazie. 7) Der Fokus eHealth-gestützter Wechselbeziehungen zwischen Leistungserbringern und Kostenträgern liegt primär auf den Bereichen Abrechnung und Administration erbrachter Versorgungsleistungen. 8) Die Privatwirtschaft fungiert in der Interaktion mit Patienten als Hersteller und Anbieter von eHealth-Anwendungen sowie von Heilund Hilfsmitteln. Derzeit liegt der Fokus meist auf Applikationen im Bereich Prävention und Telemonitoring, z. B. zur Erfassung physiologischer und nichtphysiologischer Daten (Schrittzähler, Blutzuckermessgerät, etc.). 4.2 Trendcluster im Gesundheitswesen Zur Herausstellung der besonderen Rahmenbedingungen für eHealth in Deutschland ist es zielführend, zunächst übergreifende Trendcluster im deutschen Gesundheitswesen zu beschreiben. Aktuell lassen sich mindestens vier Trendcluster bilden, die in Abbildung 9 dargestellt sind und im Folgenden kurz erläutert werden. (I) Demografie Nach Veröffentlichung der Vereinten Nationen lebt in Deutschland in einem weltweiten Vergleich aktuell die zweitälteste Bevölkerung nach Japan (United Nations, 2015).18 Seit dem Beginn der Aufzeichnungen 1871 hat sich die Lebenserwartung eines Neugeborenen in Deutschland mit jedem Jahrzehnt aufgrund diverser Einflussfaktoren wie wachsendem Wohlstand, verbesserter Ernährung sowie medizinischem Fortschritt um rund drei Jahre erhöht (RKI, 2015). Mit zunehmendem Alter eines Individuums steigt jedoch gleichzeitig das Risiko einer chronischen Erkrankung, von Multimorbidität (Scheidt-Nave et al.,
32 Strategy&

Abbildung 9 Trendcluster im Gesundheitswesen
Demografie (I) • Alternde Bevölkerung • Ärztemangel im ländlichen Raum • Fachkräftemangel • Personalisierte Medizin Individualisierung (II) • Informierter Patient • Zunehmendes Gesundheitsbewusstsein

• Big Data • (Medizinisch-) technischer Fortschritt

Trendcluster im Gesundheitswesen

• Medizinischer Fortschritt • Nachfrageanstieg durch alternde Bevölkerung

Digitalisierung (III)

Finanzierungslücken (IV)

Quelle: Strategy& Analyse

2010) und von Pflegebedürftigkeit (Statista, 2010). Mit der Anzahl der chronischen Erkrankungen wiederum erhöhen sich die Anzahl der Arztkontakte, ärztlicher Verordnungen, Überweisungen, Kranken­ hausaufenthalte und, resultierend daraus, die Krankheitskosten (Scheidt-Nave et al., 2010). „Die sich aufgrund der demografischen Alterung öffnende Schere zwischen Ausgaben und Einnahmen stellt das eigentliche Problem der […] Krankenversicherung dar. Viele Erkrankungen gewinnen mit zunehmendem Lebensalter nicht nur epidemiologisch, sondern auch ökonomisch an Bedeutung“ (RKI, 2009).19 20 In Verbindung mit der perspektivisch sinkenden Anzahl an Erwerbspersonen (BMAS, 2013) führt die alternde Bevölkerung in Deutschland zu einem gestiegenen Risiko einer Finanzierungslücke zwischen den Einnahmepositionen (Beiträge, Prämien, Steuerzuschüsse) und den Ausgaben für Versorgung und Verwaltung im deutschen Gesundheitswesen. Folge hieraus ist eine höher werdende finanzielle Belastung der Patienten (Eigenanteil) in Verbindung mit angepassten Beiträgen und Prämien (siehe Trendcluster Finanzierungslücken).
Strategy& 33

Weitere demografische Entwicklungen mit Effekten auf das Gesundheitssystem sind das Risiko einer primärärztlichen Unterversorgung in ländlichen Regionen (Sachverständigenrat zur Begutachtung der Entwicklung im Gesundheitswesen, 2013) und der bestehende Fachkräftemangel für Altenpflegefachkräfte und -spezialisten21 sowie Gesundheits- und Krankenpflegefachkräfte22 (Bundesagentur für Arbeit, 2015). (II) Individualisierung Im deutschen Gesundheitswesen ist eine Veränderung der „Rolle“ des Patienten zu beobachten. Immer häufiger wird ein „Dialog auf Augenhöhe“ mit professionellen Behandlern gefordert. Durch eine bessere Kenntnis der eigenen Gesundheitssituation kann der „informierte Patient “ Selbstverantwortung für seinen Gesundheits­ zustand übernehmen und aktiv zur Verbesserung dessen beitragen (Hüsing et al., 2008). Das gestiegene Gesundheitsbewusstsein führt insgesamt zu einer Stärkung der Rolle des Patienten und trägt zu einer höheren Patientenautonomie und Konsumentensouveränität bei. Zusätzlich ermöglicht die „ personalisierte Medizin“ Fortschritte in der Molekularbiologie und Genetik als Grundlage für eine Orientierung an individuellen Merkmalen des Patienten bei der Prädiktion, Therapie und Prognose (Deutscher Ethikrat, 2012). „Für die Gesundheitssysteme bedeutet dies, dass sie sich diesen neuen Anforderungen stellen und Menschen, Technologien und Organisationen in ihr System integrieren, die bislang nicht zu ihrer Arbeitsroutine gehörten“ (PwC, 2010). (III) Digitalisierung Die fortschreitende Digitalisierung verändert alle Bereiche der Wirtschaft und Gesellschaft. Auch im Gesundheitssystem wird die Integration moderner IKT Versorgungs- und Verwaltungsprozesse, Stakeholder-Landschaften und deren Kommunikation und Kollaboration sowie Geschäftsmodelle und Wertschöpfungsketten nachhaltig beeinflussen. Um den Effekt der Digitalisierung auf das Gesundheitssystem zu kategorisieren, richtet sich die Untersuchung im Folgenden an den interagierenden „Teilbereichen“ eHealth, Big Data und medizin-technische Innovationen aus: • eHealth bzw. mHealth beeinflusst gemäß Definition in A bschnitt 4.1 die Kommunikation und Kooperation von Stakeholdern im Gesundheitswesen, indem zeitliche und räumliche Distanzen überwunden werden. Zusätzlich bietet die vernetzte Erhebung und Bereitstellung von Patienten- und Behandlungsinformationen eine verbesserte Entscheidungsgrundlage für Leistungserbringer, wodurch die Patientensicherheit erhöht und Behandlungsfehler vermieden werden können (Gigerenzer et al., 2016).24

34

Strategy&

• Big Data ermöglicht, häufig in Interaktion mit eHealth, unter anderem die Formulierung neuer Hypothesen über medizinische Kausalzusammenhänge, die Identifikation von Betrugsfällen im System, aber auch die Optimierung individueller Therapieempfehlung. Grundlage hierfür ist die verbesserte Möglichkeit zur Auswertung großer, polystrukturierter Datenmengen. • Medizinisch-technische Innovationen, bspw. in den Bereichen Sensorik, Mustererkennung, Nanotechnologie und 3D-Druck, ermöglichen die Entwicklung neuer Produkte und Verfahren. Exemplarisches Fallbeispiel, auf das im Rahmen dieser Untersuchung zurückgegriffen wird, sind innovative Diabetes-Messgeräte, die eine kontinuierliche Blutzuckermessung und Datenübermittlung ermöglichen. (IV) Finanzierungslücken Die bereits im Trendcluster Demografie beschriebene alternde Gesellschaft in Deutschland führt perspektivisch zu einer höheren Anzahl an multimorbiden (Scheidt-Nave et al., 2010) und pflegebedürftigen Patienten (Statista, 2010). Das durch den demografischen Wandel und den medizinisch-technischen Fortschritt (Fetzer, 2005) entstehende Risiko einer Finanzierungslücke stellt das deutsche Gesundheitssystem vor die große Herausforderung, Reformen zur Steigerung von Effizienz und Effektivität umzusetzen,25 die keine negativen Auswirkungen auf die Versorgungsqualität der Patienten nach sich ziehen (Deutscher Ethikrat, 2015). 4.3 eHealth-spezifische Rahmenbedingungen im deutschen Gesundheitswesen Auf Grundlage einschlägiger Primärliteratur und auf Basis von Experteninterviews wurden im Wesentlichen die folgenden Rahmenbedingungen mit hoher Relevanz für die Einführung, Fortentwicklung und breitflächige Nutzung von eHealth identifiziert: • Der übergreifende normative Rahmen (I) als gesetzliche Grundlage für die Einführung von eHealth-Infrastrukturen und Anwendungen. • Der Grad der technischen Umsetzung (II) mit Fokus auf existierende und notwendige Infrastrukturen sowie Interoperabilität zwischen Anwendersystemen. • Die Finanzierung (III) von eHealth(-Anwendungen) sowie deren Erstattungsfähigkeit.

Strategy&

35

Abbildung 10 Spezifische Rahmenbedingungen für eHealth in Deutschland

Normativer Rahmen (I) • eHealth-Gesetz • Fernbehandlungsverbot • Datenschutz und -sicherheit, Haftungsregelungen

Technische Umsetzung (II) • Infrastruktur • Interoperabilität • Zweiter Gesundheitsmarkt

• Erstattung und Regelversorgung • Geschäftsmodelle

Spezifische Rahmenbedingungen für eHealth in Deutschland

• Steigende Nutzungszahlen • Chancen und Risiken

Finanzierung (III)

Nutzerverhalten und Stakeholder-Akzeptanz (IV)

Quelle: Strategy& Analyse

• Das Nutzerverhalten und die Stakeholder-Akzeptanz (IV) als Erfolgskriterien einer flächendeckenden Adoption digitaler Anwendungen im Gesundheitswesen. (I) Kurzdarstellung des normativen Rahmens für eHealth Der normative Rahmen für eHealth stellt eine übergreifende Rahmenbedingung für alle Stakeholder-Gruppen dar und beeinflusst den Grad der Potentialausschöpfung von eHealth maßgeblich. Grundsätzlich ist zwischen (a) direkten eHealth-bezogenen Gesetzesgrundlagen und (b) sonstigen, die Digitalisierung des Gesundheitswesens beeinflussenden Gesetzesgrundlagen, zu unterscheiden: (a) Direkte eHealth-