«Mobile Health verbessert Gesundheitsversorgung in strukturschwachen Gebieten»

 

Professor Dr. Walter Karlen

Departements Gesundheitswissenschaften und Technologie der ETH Zürich

Innerhalb des Departements Gesundheitswissenschaften und Technologie der ETH Zürich leitet Walter Karlen seit Oktober 2014 das Labor für Mobile Gesundheitssysteme. Davor entwickelte er an verschiedenen Universitäten Smartphone- Implementierungen biomedizinischer Sensoren für globale Gesundheitsanwendungen und neue Algorithmen zur automatisierten Analyse physiologischer Signale in der Anästhesie. Dafür wurde er mit dem «Killam Postdoctoral Research»- Preis ausgezeichnet.

Digital Health, Mobile Health – zwei Begriffe, zwei Bedeutungen?

Mobile Health (mHealth) ist der Unterbegriff. Sie dezentralisiert Digital Health in Bezug auf den Patientenort. Medizinische Behandlungen oder Diagnosen sollen abseits von Gesundheitszentren und hoch spezialisiertem Personal digital durchgeführt werden. Als primäres Medium für Medical Big Data stellt mHealth als «Internet of Medical Things» die Basis für die patientennahe (Point-of-Care-)Diagnostik sowie die personalisierte Medizin dar.

Wie können mobile Geräte die Versorgung verbessern?

Der Zugang zur Gesundheitsversorgung kann aus mehreren Gründen erschwert sein. Beispiele sind geografische Distanzen zum Arzt, eingeschränkte Mobilität oder fehlende finanzielle Mittel. Extrem hohes Potenzial für mobile Gesundheitsprojekte besteht vor allem in Entwicklungsländern, wo die Dichte von professionell ausgebildeten Ärzten und Pflegepersonal gering ist. Gleichzeitig ist der Bedarf hoch und die Infrastruktur so wenig entwickelt, dass eine sanfte Verbreitung digitaler Technologien ohne radikale Einschnitte möglich ist. In Europa wird das schwieriger, denn viele medizinische Methoden sind schon etabliert. Hohes Potenzial haben vor allem Messungen, die direkt am Patienten stattfinden. Mobile Sensoren, die schnelle Resultate liefern, werden künftig grundsätzlich sehr gefragt sein.

Wie verlaufen Interaktionen?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie Patient, Arzt und Gerät miteinander interagieren. Bei der Überwachung chronischer Krankheiten gehen wir davon aus, dass bestimmte Lösungen vom Arzt verschrieben werden. Danach ist der Patient für längere Zeit mit seiner App auf sich allein gestellt – obwohl er in der Regel keine medizinische Ausbildung hat. Folglich benötigt er sehr einfache und effiziente Interaktionslösungen, was bedeutet: Die Messungen und Berechnungen werden automatisiert, der Nutzer wird nur im Zweifelsfall hinzugezogen.

Können Sie ein praktisches Beispiel geben?

Eine App für die objektive Messung der Atemfrequenz von Kleinkindern, Foto: Brianne Adams

Wir entwickeln zum Beispiel eine mHealth- Lösung zur Überwachung von chronischen Wunden, die oft an Füssen von Diabetes- Patienten vorkommen und nur schlecht und sehr langsam heilen. Die regelmässige Reise in die Wundsprechstunde einer Spezialklinik ist unangenehm und zeitraubend – vor allem bei eingeschränkter Mobilität. Durch die App können ein Pfleger oder Angehöriger Bilder der Wunde in regelmässigen Abständen aufnehmen. Der «Fotograf» wird mittels geschickter Interaktion sogar unterstützt. Ein Computer analysiert die Bilder und sagt voraus, ob die Wunde schnell genug heilt. Die Arztbesuche lassen sich reduzieren und ein regelmässigeres, motivierendes Feedback an den Patienten senden.

Was ist mit der Qualitätssicherung?

Anwender sind in der Nutzung eines medizinischen Gerätes grundsätzlich nicht geübt. Deshalb darf eine App nicht einfach nur die Funktionalität eines solchen kopieren. Man muss sie von Grund auf neu entwickeln. Damit passen wir uns an die Bedürfnisse und Kompetenzen der Nutzer an. Indem wir die Interaktion zwischen Mensch und Maschine vereinfachen, können wir Fehler vermeiden und das Nutzerverhalten positiv beeinflussen. Dazu muss die Maschine aber erkennen, dass der Nutzer Fehler macht und ob zu intervenieren ist. Bei uns heisst dieses Prinzip «Context Awareness».

Welche Entwicklungen sind zu erwarten?

Eine neue Generation von miniaturisierten, vernetzten Sensoren wird kommen. Sie werden sowohl unabhängig operieren als auch in ein Wearable oder Smartphone eingebettet werden können. In der Zukunft wird es sie auch als Implantate geben. Noch viel wichtiger als die Sensorik sind aber die Analyse der Daten und ihre Anwendung auf ein spezifisches Leiden. Viele gewonnene Daten machen nur Sinn, wenn sie in einen Kontext eingebettet sind. Deshalb werden neue Strategien stärker auf die Personalisierung der Diagnose und die Behandlung fokussieren, also die Verhaltensebene.

«Die Zahl der Arztbesuche lässt sich reduzieren und ein regelmässigeres, motivierendes Feedback an den Patienten senden.»

Doch keine Innovation ohne jemanden, der sie finanziert …

Richtig. Unsere Aktivitäten bestehen darin, an Grundlagen zu forschen und erste klinische Validierungen für neue Konzepte zu suchen. Das ist zeitintensiv; das Risiko negativer Resultate ist relativ gross. So wird die Forschung meist von Stiftungen und Forschungsfonds getragen. Der Weg hin zum fertigen Produkt ist lang – vor allem bei medizinischen Anwendungen, die zusätzliche regulatorische Hürden meistern müssen. Dieses sogenannte Valley of Death muss gleichwohl finanziert werden.

Welche Ihrer Innovationen will noch finanziert werden?

Derzeit forschen wir an einer Neuerung mit enormem Marktpotenzial. Es ist ein tragbares Gerät, das seinem Nutzer ermöglicht, seinen Schlaf zu vertiefen und dessen Qualität zu verbessern – ohne pharmakologische Agenten. Wir schlafen viel zu wenig. So besteht ein erhöhtes Risiko für chronische Krankheiten wie Diabetes oder Alzheimer. Einerseits spricht die App Gesunde an, die erholter in den Tag starten wollen, andererseits steigert sie die Lebensqualität von Kranken. Mit Forschern der Uni Zürich konnten wir die Methode bereits unter Beweis stellen. Nun brauchen wir Finanzierungspartner.

Welche weiteren Bereiche lassen sich erschliessen?

Die Stärke von mHealth ist, dass man Menschen erreicht, die (noch) keine ärztliche Hilfe in Anspruch nehmen. Daher werden mehr Apps zur Prävention und frühen Diagnose chronischer Krankheiten erwartet. mHealth-Tools werden schon zur Unterstützung von medikamentösen Behandlungen oder Rehabilitationstherapien eingesetzt. Künftig könnte man feststellen, wie die Integration in den Alltag nach einem Spitalaufenthalt vonstattengeht. Vielleicht können aktivere Interaktionen den Behandlungserfolg verbessern.

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