Expedition „Gesundheitswesen“: Mit Evidenz in die Zukunft

Reisebericht, 16.05.2024
WIG2-Session beim gkmd – Gesundheitskongress Mitteldeutschland, media city leipzig

Vor zehn Jahren startete die Expedition „Gesundheitswesen“ für das WIG2 Institut in Leipzig. Damals begann eine Hand voll Wissenschaftler:innen den Versorgungspfaden sogenannter Volkskrankheiten zu folgen und verschiedene Finanzierungsfragen im Gesundheitssystem zu beantworten.

Dr. Ines Weinhold, eine der Geschäftsführer:innen am WIG2, weiß zu berichten, dass seither auch der Morbi-RSA, Kerninstrument des Deutschen Gesundheitssystems, fortwährend in den Blick genommen wird. Mit Gutachten, z. B. zu Krankengeld, regionalen Verteilungswirkungen und Manipulationsanreizen wird so ein wichtiger Beitrag für einen fairen Wettbewerb der Krankenkassen geleistet – ergänzt um die Ausrichtung des jährlichen RSA-Fachkongress als Plattform für GKV-Finanzierungs- und RSA-Expert:innen.

Ein weiterer Weg durch die Geschichte führt seit Gründung entlang der gesundheitsökonomischen Begleitung großer Forschungsprojekte, in denen die Wirksamkeit sektorenübergreifender Modellvorhaben in der Psychiatrie untersucht wird – zum Teil noch bis ins Jahr 2040. Kurzdarauf kamen Begutachtungen weiterer Behandlungskonzepte auf dem Gebiet der integrierten, patient:innenorientierten Versorgung hinzu, welche über den Innovationsfonds gefördert wurden und werden. Es vergingen umtriebige Jahre, in denen das Leistungsspektrum des WIG2 kontinuierlich wuchs. So etablierten sich ab 2019 regionale Versorgungsstrukturen als weiterer Forschungsschwerpunkt. Mittlerweile werden hier Versorgungsangebote und Bedarfe u. a. in den Bereichen Hospiz-, Palliativ-, Demenz-, Arzneimittel- und Apothekenversorgung sowie geriatrische und pädiatrische Versorgung ganz genau unter die Lupe genommen.

Im Jahr 2019 markierte außerdem die Einführung des DiGA-Fast-Tracks als neuer Zugangsweg in den erstattungsfähigen Markt der GKV einen zukunftsträchtigen Startpunkt. Seither wird der Bereich rund um DiGA, digitale Diagnostik und innovative Medizinprodukte kontinuierlich ausgebaut. Außerdem machte Frau Weinhold auf die stete Forschungsarbeit mit Real World Data (RWD) und Registerdaten aufmerksam, die am WIG2 eine grundlegende Rolle spielen – und begrüßt als Moderatorin sogleich die Expert:innen der fünf Impulsvorträge an diesem Donnerstagnachmittag beim Gesundheitskongress Mitteldeutschland.

 


Digitale Gesundheitsanwendungen (DiGA) –
Von der Evidenz zur Anwendung.

DiGA-Markt

Seitdem das DiGA-Verzeichnis beim zuständigen Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM) ins Leben gerufen wurde, wurden 202 Anträge zur Aufnahme in dieses Register gestellt. Von den bislang gelisteten 63 Anwendungen konnten 35 ihren positiven Versorgungseffekt während der einjährigen Erprobungszeit in der Regelversorgung erfolgreich nachweisen und wurden mittlerweile dauerhaft in das Verzeichnis aufgenommen.

Der Blick auf die behandelten Indikationen zeigt einen hohen Anteil Digitaler Gesundheitsanwendungen im Bereich der Psyche. 27 Apps schließen die bisher große Versorgungslücke bei der Behandlung psychischer Erkrankungen.
38 % der mittlerweile insgesamt 375.000 aktivierten DiGA wurden durch Hausärzt:innen verschrieben. Der Anteil, der von Patient:innen direkt bei der Krankenkasse beantragt wird, verweilt in den letzten Jahren auf stabilen zehn bis elf Prozent.

Bei den Kosten für einen solchen digitalen Therapiebegleiter gehen die Veranschlagungen zwischen Herstellern und Kostenträgern sehr weit auseinander – bis zu 58 % werden die für die Zeit der Erprobung durch den Hersteller festgelegten Preise nach der dauerhaften Listung durch die Krankenkassen nach unten verhandelt. Um dem Konfliktpotenzial zum Wert einer DiGA zu begegnen, wird eine Schiedsstelle zu Rate gezogen. Sie schaut primär auf die Kosten einer vergleichbaren analogen Therapie und ermittelt darüber hinaus einen prozentualen Aufschlag anhand des nachgewiesenen Versorgungeffekts aus der dafür durchgeführten Studie.

Für die Entwicklung des DiGA-Marktes bis 2028 blickt Torsten Christann (Managing Partner, Digital Oxygen) positiv in die Zukunft. Durch die zunehmend zu beobachtenden Kooperationen zwischen DiGA-Unternehmen und etablierten Playern erwartet er eine Verbesserung der Marktdurchdringung. Die 68 Mio. Euro Ausgaben der Krankenkassen im Jahr 2023 würden in einem optimistisch simulierten Szenario bis 2028 auf 1 Mrd. Euro ansteigen.

Zur Nutzenbewertung einer DiGA hält der Gesetzgeber laut Herrn Christann für die Entscheider:innen beim BfArM neben der durchgeführten Studie und analogen Therapien als Referenz prinzipiell weitere Kriterien bereit. Es können beispielsweise Referenzpreise aus dem Ausland, Preise des Selbstzahler-Marktes, verschiedene Preise bei Erst- und Folgeverordnung sowie das Verschreibungsvolumen einbezogen werden. Da sich die Schiedsstelle dieser Werkzeuge bisher jedoch nicht bediente, reagierte der Gesetzgeber mit der Verpflichtung, dass 20 % des Preises ab 2026 auf dem erfolgreichen Einsatz der DiGA basieren. „Was „erfolgsbasiert“ heißt, lässt der Gesetzgeber bisher offen“ .

Konzeption und Planung von DiGA-Evaluationen

Den positiven Grundton Christanns zur Marktentwicklung zügelte Dr. Tonio Schönfelder (Bereichsleiter Versorgungsforschung, WIG2) in seinem Vortrag zum wissenschaftlichen Nachweis positiver Versorgungseffekte von DiGA, denn „zurzeit ist es sehr schwer, in das DiGA-Verzeichnis zu kommen. Damit es dennoch gelingt, kommt es auf das richtige Studiendesign, ein durchdachtes Evaluationskonzept, eine homogene Studienpopulation, akribische DiGA-Markt-Recherchen und auf einen guten Draht zum BfArM an.“

Auch wenn es nicht den perfekten Bauplan für eine Studie gibt, zeigen Erfahrungen des WIG2 Instituts und der stete Abgleich mit erfolgreichen DiGA-Evaluationen, dass sich methodisch saubere, randomisierte kontrollierte Studien (RCT) mit einer ausreichend großen Studienpopulation bewähren. Dieses Studiendesign setzt jedoch deutliche Effekte der DiGA voraus – Effekte, auf die es bereits in der Pilotstudie ausgesprochen vielversprechende Hinweise geben sollte. Die Zusammensetzung der Interventions- und Kontrollgruppe einer RCT sollte zudem so homogen wie möglich sein. So können eventuell nachträglich vom BfArM geforderte Subgruppen-Analysen auf ein Minimum reduziert werden – und damit auch das vielleicht entscheidend schwerwiegende Risiko, am Ende Daten für weitere Nachweisführungen zu benötigen, die vorab nicht berücksichtigt und somit nicht erhoben wurden.

Welche Daten in welchem Zeitraum mit welcher Studienpopulation erhoben werden sollen und viele weitere Studiendetails werden im Evaluationskonzept ausgearbeitet. In dieser Vorbereitungsphase rund um Pilotstudie und Konzeptionierung sind klärende Abstimmungsgespräche mit dem BfArM besonders wichtig. In diesem Zuge sollten auch akribische Recherchen zur Durchführung anderer DiGA-Studien erfolgen, da das BfArM mit Konzepten bereits gelisteter DiGA vergleicht.

Wann ist ein Nutzen ein Nutzen, der groß genug und patient:innenrelevant ist?
In DiGA-Studien wird der Erfolg der DiGA anhand eines MCID-Werts (minimal clinical important difference) gemessen, erläutert Herr Schönfelder. MCIDs verlangt und nutzt das BfArM als Schwellenwerte, um zu beurteilen, ob der Nutzen einer DiGA für Patient:innen gegeben ist. DiGA-Hersteller und Evaluatoren stehen bei diesem Konzept vor vielfältigen Herausforderungen. Viele MCIDs werden nicht in Studien veröffentlicht, was die Recherche sehr aufwändig gestaltet und oftmals erfolglos bleiben lässt. Dies trifft insbesondere auf Nischen-adressierende Apps zu. Wenn kein MCID zur Erfolgsmessung recherchiert werden konnte, führt dies erfahrungsgemäß zu zähen Diskussionen und endet ggf. in der willkürlichen Annahme eines Werts durch das BfArM. Hinzukommt, dass viele Produkte einen Nutzen aufweisen, der jedoch nicht für das MCID-Konzept ausreicht.

Durchführung von DiGA-Studien

Die praktische Umsetzung einer DiGA-Studie beginnt für das Team der Clinical Research Organisation (CRO) bereits mit der Auswahl der Prüfstelle. Für den geplanten Rekrutierungszeitraum muss die Prüfstelle über ausreichend Patient:innen mit der entsprechenden Indikation verfügen. Auch personelle und infrastrukturelle Anforderungen sind zu klären. Christin Banik (Clinical Trial Managerin, GREENBAY research) betont, dass der Betreuungsaufwand durch die Prüfstelle nicht unterschätzt werden darf. Sie empfiehlt, erforderliche und ggf. fehlende Apparate, wie z. B. Langzeitmessgeräte seitens CRO bzw. Studiensponsor bereitzustellen, um einen reibungslosen Studienverlauf und eine einheitliche Messauswertung zu gewährleisten.

Die frühzeitige, aufklärende Einbindung des DiGA-Herstellers wirkt sich auf die gesamte Arbeit der Prüfstelle positiv aus. Visuell ansprechende und multimedial aufbereitete Studienunterlagen mit kurzen Texten, anschaulichen Grafiken und Videos erweisen sich ebenfalls als sehr hilfreich. Sie dienen als Informations- und Kommunikationsbasis für Prüfstellen und Patient:innen.

Die  Patient:innen sollten nicht nur die Indikation sowie Ein- und Ausschlusskriterien erfüllen, sondern auch die Bereitschaft mitbringen, eine App während der gesamten Studiendauer zu testen. Technische Grundvoraussetzungen wie ein störungsfreier Zugang zum Internet sind selbstverständlich. Um die gewünschte Anzahl an Patient:innen zu erreichen, ist ein großzügiger Rekrutierungszeitraum ratsam. Dadurch kann flexibel auf schwer vorhersehbare Faktoren wie die Dauer der Studienantragsprüfung oder saisonale Schwankungen flexibel reagiert werden werden.

Die Motivation der Studienteilnehmer:innen variiert je nach Indikation und dem damit einhergehenden Leidensdruck. Allerdings kann es auch bei engagierten Patient:innen, die z. B. eine DiGA  therapiebegleitend bei einer Krebserkrankung testen, ein Mangel an Kommunikation und Austausch mit der Prüfstelle zu Demotivation führen.   Studienteilnehmer:innen, die in einer RCT nicht der Interventions-, sondern der Kontrollgruppe zugewiesen wurden, dürfen die DiGA nicht testen. Deren Motivation kann mit dem Angebot zur Nutzung der DiGA im Anschluss an die Studie gehoben werden.

Eine DiGA-Studie profitiert von einer realistischen Zeitplanung und angemessenen Vergütung, professioneller Information und Kommunikation sowie von nahtlos ineinandergreifenden Workflows zwischen wissenschaftlichem Evaluator und CRO, schließt Frau Banik ab.


 

Durch Kooperationen mit Partnern wie Digital Oxygen oder GREENBAY research kann das WIG2 Institut die Entwicklung digitaler Gesundheitsinterventionen national und international entlang verschiedener Marktzugangswege von Anfang an begleiten. Im Bereich Digital Health untersucht das Institut neben positiven Versorgungseffekten von DiGA beispielsweise auch die Potenziale von Wearables und digitaler Diagnostik.

Eine herausragende Kompetenz, welche unsere Forschungsarbeit auf fast allen Etappen voranbringt, so Frau Weinhold, ist die Aufbereitung und Analyse von Real World Data. Mit Hilfe von routinemäßig anfallenden Gesundheitsdaten aus der Versorgungsrealität können u. a. Reformoptionen im RSA simuliert, neue Versorgungsmodelle gesundheitsökonomisch evaluiert und regionale Bedarfe berechnet werden. Zudem ist die Beschreibung epidemiologischer Kennzahlen und Patient:innenenpfade z. B. für Zivilisationskrankheiten wie Diabetes oder Adipositas damit sehr gut möglich.

Hier zielt die Expedition „Gesundheitswesen“ des WIG2 auch zukünftig auf die Entdeckung und Erschließung neuer, internationaler und für die Wissenschaft gut nutzbarer Routinedaten-Quellen. So sollen u. a. GKV-, Apotheken- und Labordaten statistisch verknüpfbar sein und in zahlreichen Forschungsprojekten wertvolle Informationen liefern. Datenverfügbarkeit und Datensicherheit sind derzeit noch Herausforderungen bei der Verwendung sämtlicher Real Word Data. Antworten auf die Frage, ob und wie diese Probleme durch das Forschungsdatenzentrum Gesundheit, die ePA, Künstliche Intelligenz (KI) und synthetische Daten gelöst werden können, sieht Frau Weinhold mit Spannung entgegen. Damit übergibt sie das Wort an Institutskollege Tobias Heidler und an Philipp Großer, Geschäftsführer von Limebit.

 


Real World Data –
Verfügbarkeit. Sicherheit. Synthetische Lösungen.

Wenn all jene Daten, die in Deutschland erhoben werden mittels Synthetisierung für Forschungszwecke zur Verfügung stünden, würde laut Tobias Heidler (Senior Wissenschaftlicher Mitarbeiter, WIG2) eine enorme Innovationskraft freigesetzt. Es könnten Missstände erkannt, adressiert und im Sinne einer bedarfs- und patient:innenorientierten Gesundheitsversorgung behoben werden.

Diese Daten können in den Bereichen der Gesundheitsökonomie, Gesundheitssystemforschung und Versorgungsforschung zum Einsatz kommen, in denen die Identifikation von Personen nicht erforderlich ist – angefangen bei simplen Auswertungen für das Controlling oder Benchmarks für Krankenkassen. Herr Heidler denkt z. B. ganz konkret an den Vergleich einer echten mit einer synthetischen Krankenkasse. Darüber hinaus wären auch komplexe Analysen zur Abbildung der Versorgungsrealität und Untersuchungen auf dem Gebiet der personalisierten Medizin möglich.

Doch sorgen synthetische Daten tatsächlich dafür, dass Daten zu Analysezwecken unkompliziert verfügbar und zugleich DSGVO-konform geschützt sind? Die Erschließung von Routinedaten für Forschungszwecke z. B. über § 75 SGB X ist für Forschende aktuell umständlich und die Daten sind schwer zugänglich. Der Prozess ist langwierig und wirft zahlreiche Fragen auf: Wo kommen Daten her, wo liegen sie, wer pflegt sie? Wie komme ich an die Daten? Wie kann ich sie verarbeiten? Wie sind sie zu übermitteln? Wann sind sie zu löschen?

Seitens Deutscher Regierung und auch auf europäischer Ebene wurde der Bedarf an einem vereinfachten Datenzugang erkannt, im SGB V verankert und es wurde mit der Einrichtung des Forschungsdatenzentrums (FDZ) begonnen. Diese Entwicklungen schreiben der Datenschutzkonformität nach DSGVO eine wichtige Rolle zu und verlangen entsprechend, die Datensätze zum Schutz der Persönlichkeit zu reduzieren. Für diese Datenschutzgarantien durch Datenminimierung haben klassische Verfahren der Anonymisierung  den Nachteil, dass dabei Daten gelöscht werden müssen. Durch diese Löschungen gehen für die Forschung wertvolle Informationen verloren.

Bei der Synthetisierung werden Daten mittels KI generiert, die dem Original möglichst ähnlich, aber eben keine personenspezifischen Originaldaten sind. Bilder und Texte können bereits seit Jahren erfolgreich durch KI künstlich erzeugt werden. Die Generierung medizinischer Daten steckt derweil noch in den Kinderschuhen. Im Gegensatz zur synthetischen Bild- und Texterzeugung stehen KI kaum Gesundheitsdaten zur Verfügung, anhand derer sie lernen kann.

Philipp Großer (Data Scientist & Machine Learning Engineer, Limebit) stellte drei Varianten der Datensynthetisierung vor – die Imputationsmethode, die Distributionsmethode und den GAN-basierten Ansatz, wobei sich letzterer als besonders „spannend und vielversprechend“ erweist. GAN steht für „Generative Adversarial Networks“ und beschreibt die fortwährende Challenge zweier neuronaler Netze. Eine dieser beiden KIs – der sog. Generator – denkt sich eine Patient:innengeschichte aus, welche anschließend neben eine wahre Geschichte gestellt wird. Die Aufgabe der zweiten KI – des sog. Kritikers – besteht darin, herauszufinden, welche der beiden Patient:innen der realistischere ist. Dadurch lernt der Generator nach und nach plausiblere Patient:innen zu generieren. Der Kritiker wird gleichzeitig stetig besser darin, echte von künstlichen Varianten zu unterscheiden. Das Spiel läuft so lange bis der Kritiker verliert, weil die künstlichen Daten nicht mehr von echten Daten unterschieden werden können.

Medizinische Daten sind jedoch komplex und nur mit viel Übung von KI erlernbar. Sie haben einen temporalen Charakter, unterliegen zahlreichen Codes und es gibt sehr viele Ereignisse, die eintreten können. Trotz dessen und trotz der herausfordernden Datenverfügbarkeit, blickt Herr Großer hoffnungsvoll in die Zukunft. Auch Herr Heidler ist gespannt auf die weiteren Entwicklungen und erwägt einen regelrechten Innovationssprung – ähnlich wie bei der KI-basierten Bildgenerierung in den letzten Jahren.

„Mein Wunschziel ist, dass Gesundheitsdaten standardmäßig präzise über synthetische Daten abgebildet werden. Alle Interessensgruppen können damit arbeiten und weitere Datentöpfe unter Einhaltung von Datenschutz anknüpfen. Diese Basis wird Innovation und evidenzbasierte Forschung künftig einfacher und besser ermöglichen – zumindest, um theoretische Grundlagen zu schaffen, auf denen weiter aufgebaut werden kann,“ so Tobias Heidler.

 


Auf in die Zukunft!

 

 

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