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AssCompact 04/2020

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KRANKENVERSICHERUNG KI:

KRANKENVERSICHERUNG KI: Paradigmenwechsel für Krankenkassen und Gesundheitswesen Digital-Health-Experte Dr. Stefan Ebener fordert ein Umdenken bei der Leistungserstattung in der GKV. Dies könnte auch ein Modell für die PKV sein. Künstliche Intelligenz (KI) wäre dabei die Basis etwa für schnelles Erkennen von Krankheitssymptomen und mehr Effizienz in der Organisation. Ohne eine „Demokratisierung der Gesundheitsdaten“ geht das aber nicht. Laut der vorläufigen Erhebung der Kassenverbände belief sich das Defizit in den ersten neun Monaten des Jahres 2019 auf rund 741 Mio. Euro. Zum Jahresende wird das Minus auf rund 1,6 Mrd. Euro gestiegen sein. Kostentreiber sind die Leistungsausgaben pro Versicherten insbesondere für Medikamente und Heilmittel. Experten gehen gar davon aus, dass sich die Ausgabendynamik aufgrund zahlreicher neuer Gesetze und Regularien fortsetzen wird. Genannt werden hier unter anderem schnellere Arzttermine, die Online-Konsultation von Ärzten oder auch das Online-Rezept. Zudem ist ein großer und systemseitiger Kostentreiber der Krankenkassen das vorherrschende Prinzip unseres Gesundheitssystems: Volume statt Value. Im Klartext: Anstatt auf personalisierte Prävention oder individuelle medizinische Versorgung zu setzen, wird häufig auf das Gießkannenprinzip vertraut. Leistungserbringer sind immer häufiger mit fehlerhaften Rechnungen konfrontiert, die aufwendig reklamiert werden müssen und aufseiten der Krankenkassen zu erheblichen Mehrkosten in der Rechnungsprüfung führen. Doch das System krankt an anderer Stelle noch viel deutlicher: Die Kosten stationärer Leistungen machen 30 bis 40% des Gesamtbudgets einer Krankenkasse aus, immerhin 73 Mrd. Euro. Leistungserbringer sind immer häufiger mit fehlerhaften Rechnungen konfrontiert, die aufwendig reklamiert werden müssen und aufseiten der Krankenkassen zu erheblichen Mehrkosten in der Rechnungsprüfung führen. Generell lasten Regulatorik und Föderalismus – genannt sei nur das Landeskrankenhausgesetz – schwer auf den Innovationsbemühungen der Kassen und den Akteuren im Gesundheitssystem. Paradigmenwechsel durch künstliche Intelligenz Die großen Technologiekonzerne, allen voran Google, verstehen künstliche Intelligenz (KI) als Kernkomponente der digitalen Transformation, die nicht nur das Potenzial hat, eine Menge an existierenden Prozessen in Unternehmen und Institutionen zu verbessern, sondern auch fundamentale transformatorische Veränderungen in unserer Gesellschaft in Gang zu setzen. Dies ist viel weniger eine Frage der richtigen Technologie als vielmehr eine Frage des richtigen Mindsets. Unternehmen, insbesondere in Branchen wie Retail, Logistik und Manufacturing, haben dies bereits erkannt und massiv in Ausbildung respektive in KI-Initiativen und -Projekte investiert. Das Gesundheitswesen knüpft diesbezüglich an ähnliche Hoffnungen an: Thomas Schulz schreibt in seinem Buch „Zukunftsmedizin“, KI habe für das weltweite Gesundheitswesen, nach Schätzungen nicht weniger als 8,7 Trio. Dollar schwer, weiterreichende Folgen als etwa die Einführung der Elektrizität. Er sieht gar den Anbruch einer neuen medizinischen Ära, bei denen Apps die Grundlage zur Erkennung von Krankheiten und individueller Behandlung bilden. Die personalisierte Medizin kombiniert Zell-, Gen- und Immuntherapie anhand umfassender Datensätze und bildet die Ausgangslage für Organe aus dem 3D-Drucker. Die großen Errungenschaften kommen aus der Kombination verschiedener Forschungsbereiche wie Biologie, Genetik und Robotik gepaart mit künstlicher Intelligenz. KI im medizinischen Lebens - zyklus der Patientenversorgung Ein wesentliches Merkmal des Gesundheitswesens stellt die Vielzahl der Akteure dar. Neben den Leistungsempfängern und -erbringern spielen vor allem die Pharmaindustrie mit Technologieund Geräteherstellern sowie Institutionen für Forschung und Bildung eine zentrale Rolle. Aus Sicht der Erschließung der Potenziale aus dem Einsatz künstlicher Intelligenz ergeben sich für diese Akteure interessante Investitionsfelder: Institutionen aus Forschung und Bildung profitieren in vier Bereichen am stärksten von KI: W Erkennung von Krankheiten: z. B. automatisierte Bildanalyse, Trendanalyse von chronisch Kranken usw. W Verbesserung der operativen Effizienz: z. B. Dokumenten-Scanning und Event-Extraktion 46 April 2020

W Unterstützung zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Genehmigungsverfahren, Risikoanalysen usw. W eigentliche Forschung: z. B. Innovation in der Arzneimittelforschung Medizinischer Lebenszyklus im Gesundheitswesen Für Pharmaunternehmen, Technologieund Gerätehersteller kommen neben den bereits genannten Feldern zudem Anwendungsmöglichkeiten für KI im Bereich der Patientenversorgung infrage. Besonderes Augenmerk liegt derzeit auf Systemen zur Warnung und Diagnose von Patientendaten in Echtzeit und die Optimierung der Patiententriage. In jedem dieser Bereiche könnte KI den Patienten unterstützen. Quelle: Dr. Stefan Ebener Die Leistungserbringer können mit dem größten Nutzen von KI-unterstützenden Anwendungen aufwarten. Genannt seien nur die Bereiche der Patientenerfahrung und -pflege (Selbstbedienungsportale für Patienten, Bewertung des Gesundheitsrisikos, Robo- Berater für das Pflegemanagement, Fragen und Empfehlungen zur Behandlung, Wechselwirkung bei Arzneimitteleinnahme und Vitalprojektionen) sowie die Diagnostik und Chirurgie (KI-basierte Unterstützung während einer OP, automatisiertes Krankheitsmanagement). Darüber hinaus kann auch hier die operative Effizienz mit Ansätzen zur Vorhersage von Anwendungsmustern der Patienten, Stimmungsanalysen zur Serviceverbesserung sowie einer automatisierten Rechnungsprüfung verbessert werden. Betrachtet man den medizinischen Lebenszyklus im Gesundheitswesen (vgl. nebenstehende Grafik), wird schnell das Potenzial künstlicher Intelligenz für die Patientenversorgung klar. In allen sechs Bereichen, d. h. bei den ersten Symptomen (1), in der Zeit vor dem Arztbesuch (2), bei der Diagnose (3), der eigentlichen Behandlung (4), in der Zeit nach dem Arztbesuch (5) sowie während der Adhärenz (6) können intelligente Systeme/Anwendungen/Apps den Patienten unterstützen. Einen der größten Hebel stellt die multifaktorielle, personalisierte Prävention dar. Konkret bedeutet dies, auf Basis der individuellen Gesundheitsdaten personalisierte Empfehlungen zu Verhalten, Ernährung usw. zu bekommen. Das übergeordnete Ziel ist die Vermeidung etwa von Herzattacken unter anderem durch ein Realtime-Monitoring. Demokratisierung der Gesundheitsdaten Werden die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz insbesondere bei den Leistungserbringern voll ausgeschöpft, wird sich das gesamte Gesundheitswesen vom heutigen Volume wegbewegen und sich hin zu einem Value-bezogenen System entwickeln. Die personalisierte Medizin etwa auf Basis der eigenen Genetik (die Kosten für eine kommerzielle DNA- Sequenzierung betragen in den USA weniger als 1.000 Dollar) wird sich dann auch hinsichtlich ihres Geschäftsmodells verändern, ja verändern müssen. Die ergebnisorientierte Erstattung von Leistungen könnte unser defizitäres Gesundheitssystem von Grund auf revolutionieren. Es würde den Patienten wieder in den Mittelpunkt rücken. Dafür bedarf es jedoch eines fundamentalen Mindshifts in Politik und Gesellschaft: Wir benötigen die Demokratisierung der Gesundheitsdaten. Anonymisiert. Sicher. Eine Open-Data-Strategie auf Bundesebene. Denn eines muss klar sein: Algorithmen und künstliche Intelligenz werden durch Daten befeuert. Je mehr Daten zu Krankheitssymptomen vorliegen, desto effektiver können Behandlungsstrategien entwickelt werden. W Von Dr. Stefan Ebener Dr. Stefan Ebener (www.stefan-ebener.com) leitet als Manager Customer Engineering für Google Cloud ein internationales Machine-Learning- und KI-Expertenteam. Er ist Keynote Speaker und freiberuflicher Dozent bei der „Digital Health Academy“ (www.digitalhealth.edu.eu). April 2020 47

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