der eHealth- Strategie Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit

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UCSF The University of California, San Francisco UMTS/HSPA Universal Mobile Telecommunications System v. a. vor allem VAG Versicherungsaufsichtsgesetz VDE Verband der Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik VdK Sozialverband VdK Deutschland e. V. VDSL Very High Speed Digital Subscriber Line vdek Verband der Ersatzkassen VfA Verband Forschender Arzneimittelhersteller vs. versus VSDM Versichertenstammdatenmanagement VUD Verband der Universitätsklinika Deutschlands vzbv Verbraucherzentrale Bundesverband e. V. WHO World Health Organization (Weltgesundheitsorganisation) XML Extensible Markup Language z.B. zum Beispiel ZOD Zahnärzte Online Deutschland ZTG Zentrum für Telematik und Telemedizin GmbH Zulass. Zulassung ZVEI Zentralverband Elektrotechnik- und Elektronikindustrie 10 Strategy& | PwC Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit
Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Anwendungsfelder und Wechselwirkungen von eHealth und Big Data ............. 15 Abbildung 2: Voraussetzungen für die Einführung und Verbreitung von eHealth und Big Data ................................................................................................................. 19 Abbildung 3: Taxonomie (1. Ebene) – Darstellung und Abgrenzung von Anwendungsfeldern .............................................................................................................................. 26 Abbildung 4: Taxonomie (2. Ebene) – Darstellung und Abgrenzung von Anwendungsarten . 27 Abbildung 5: Schematische Darstellung der Interaktionsbeziehungen von Akteuren im Rahmen der Anwendung von eHealth in der Gesundheitsversorgung .............. 31 Abbildung 6: Anzahl der Publikationen pro Jahr in PubMed bzgl. Telemedizin, TeleHealth, eHealth, Telemonitoring und Telematik von 1975 bis 2014 ................................ 35 Abbildung 7: Definitionen und Abgrenzung von eHealth und Big Data ................................... 54 Abbildung 8: Segmentierung von Big Data-Technologien ........................................................ 57 Abbildung 9: Ausschnitt aus geographischer Verteilung des Krebsrisikos in den USA ........... 79 Abbildung 10: Benutzeroberfläche SORMAS .............................................................................. 80 Abbildung 11: Fehlerrate bei Objektklassifizierungen – Large Scale Visual Recognition Challenge ............................................................................................................... 81 Abbildung 12: Kontinuierliches Monitoring anstelle von Einzeldaten ...................................... 82 Abbildung 13: Medizin in der Gegenwart und in der Zukunft ................................................... 83 Abbildung 14: Trendcluster im Gesundheitswesen .................................................................... 85 Abbildung 15: Fachkräfteengpässe in gesundheitswirtschaftlichen Berufen nehme ..................... bis 2030 weiter zu ............................................................................................... 86 Abbildung 16: EWG-Konsumausgaben in Mrd. EUR bis 2025 (Extrapolation) ....................... 94 Abbildung 17: Überblick über relevante Erstattungsmöglichkeiten des GM1 ............................ 95 Abbildung 18: Implementierung von EHR in Europa ................................................................ 99 Abbildung 19: Finanzierungsträger telemedizinischer Projekte ............................................... 101 Abbildung 20: Fokus öffentliche Förderung .............................................................................. 102 Abbildung 21: Fokus GKV-Förderung ........................................................................................ 102 Abbildung 22: Telemedizinprojekte in Deutschland ................................................................. 103 Abbildung 23: Einteilung von Medizinprodukten nach Risikoklassen, die eine Zertifizierung durch eine benannte Stelle erfordern ................................................................ 116 Abbildung 24: Dreistufige Systematisierung von Zielasymmetrien bei der Einführung von eHealth- und Big Data-Anwendungen .............................................................. 119 Abbildung 25: Asymmetrische Akteursgruppenziele ................................................................ 120 Abbildung 26: Multi-Ebenen-Akteursstruktur .......................................................................... 122 Abbildung 27: Einflussfaktoren für Adoption auf individueller Ebene .................................... 124 Abbildung 28: Schematische Darstellung der sog. eHealth-Landschaft und von deren Anforderungen ................................................................................................... 134 Abbildung 29: eResept-Funktionsweise ..................................................................................... 154 Abbildung 30: Organisatorische Einordnung der NSI .............................................................. 156 Abbildung 31: Funktionsweise der ELGA .................................................................................. 160 Abbildung 32: Meaningful-Use-Prinzip ..................................................................................... 162 Abbildung 33: Voraussetzungen für eHealth und Big Data ...................................................... 163 Strategy& | PwC 11 Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit
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Seite 29 und 30: 3 Bestandsaufnahme zur Ausgangslage
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Seite 37 und 38: Verordnung) und vollziehende Gewalt
Seite 39 und 40: Entwicklung der wissenschaftlichen
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Seite 45 und 46: sodass Teile der direkten Behandlun
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Seite 59 und 60: Potentielle Datenquellen und -besch
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Big Data- Anwendungsfeld Leistungs-
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Individuelle Personen Big Data-Anwe
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die Wahrscheinlichkeit der Aufdecku
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estimmter Krankheitseintritte und d
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der Big Data-Anwendungen aufzuzeige
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mit schlechtem Outcome als auch opt
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Strukturen) zu beobachten (Wang & K
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et al., 2014) und somit eine große
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Zukunft die „Big Data-assistierte
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National-Scale Air Toxics Assessmen
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enlitic Anwendungsfeld Entwickler G
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NCT-Präzisionsonkologieprogramm An
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Demografie Digitalisierung Individu
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(gesundheitswirtschaft rhein-main,
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Selbsthilfe). Als Folge dessen rüc
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wachsenden Herausforderungen zur Ge
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3.3.2 Zugang von eHealth und Big Da
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Kollektivvertraglich Selektivvertra
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Sanktionen versehen. Dadurch soll d
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technischen wie personellen Fähigk
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et al., 2007). 55 Darüber hinaus b
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45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 Bayern
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Kostenträger Exemplarische Program
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an einer einheitlichen sektor- und
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Formen der Leistungserbringung erfo
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BDSG) oder eine erhebliche Gefahr f
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Darüber hinaus ist diese Aufsichts
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Nutzung von Informationen über die
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Haftung bei eHealth-Produkten und P
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Analyse umfasst dabei die Untersuch
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einschränken. Ein Blick auf bisher
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Exemplarisch lässt sich die Heraus
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technologische Zuverlässigkeit. De
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Infrastruktur-Framework, über das
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die TI basierend auf den geltenden
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eagieren können. Die im EHealth-Ge
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Gesundheitsdaten stellt hohe Anford
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Die Anforderungen in Bezug auf die
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Exemplarische Organisation HL7 Heal
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Exemplarischer Standard DICOM SNOME
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3.3.8 Aktivitäten weiterer Ressort
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anderen das Competence Center for S
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Leistungserbringung der bundesunmit
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Infektionsschutz oder zur Epidemiol
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ausstattung an, also gesundheitswes
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gesehen werden. Der unzureichende M
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„eResept“ (Norwegen) Funktion n
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National Sundheds-it (NSI) bzw. Nat
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Estnische ID-Karte (Estland) Funkti
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ELGA - elektronische Gesundheitsakt
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Meaningful Use (USA) Funktion Zeitl
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3.3.11 Zwischenfazit Das Gesundheit
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eHealth und Big Data im Hinblick au
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etc.), herauszustellen. Nur wenn wi
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Ethischer Einsatz neuer Technologie
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4.2 Definition potentieller Handlun
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isher fragmentiert gespeicherter ep
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Environment - E IKT Infrastruktur G
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Maßnahme 2.2: Erfolgsbewertung des
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Zu entwickelnde Maßnahmen dieses H
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auf deren Vertrauenswürdigkeit, zu
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Maßnahme 4.2: Notwendige Weiterent
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Maßnahme 5.2: Kontinuierliche Adju
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Insbesondere um eigene Digitalisier
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Maßnahme 8.2: Vernetzung von Innov
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Maßnahme 9.2: Gezielte Förderung
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Für diese Analyse, wurde im Rahmen
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Potentielle Maßnahmen Handlungsfel
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Ausprägungsmatrix der Bewertungskr
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Abbildung 68, denn keine der Maßna
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Maßnahmen mit dem höchsten Aufwan
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Potentielle Maßnahmen Handlungsfel
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Bayoumi, I., Al Balas, M., Handler,
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Chandak, A., & Joshi, A. (2015). Se
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Fiordelli, M., Diviani, N., & Schul
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structured telephone support or tel
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Leppert, F., & Greiner, W. (2015).
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and medication errors in hospital s
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Shi, L., Wu, H., Dong, J., Jiang, K
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Weichert, T. (2014). Medizinisches
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6.2 Suchverlauf Literaturanalyse Bi
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Strategy& ist ein globales Team pra
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