• In einer Umfrage aus dem Jahr 2022 haben Führungskräfte im Gesundheitswesen aus aller Welt ihre Erkenntnisse zur Implementierung digitaler Gesundheitslösungen in ihren Laboren geteilt.

• Die Umfrageteilnehmenden identifizierten die größte Herausforderung bei der Implementierung digitaler Gesundheitslösungen als Systeminteroperabilität, gefolgt von Budgetbeschränkungen.

• Die Befragten bewerteten auch, wie nützlich verschiedene Arten von Evidenz sind, wenn es darum geht, eine digitale Gesundheitslösung zu evaluieren, wobeiSicherheit und klinischer Nutzen zu den wichtigsten Aspekten zählen.

In den sich rasch entwickelnden Bereichen Gesundheitsversorgung und Diagnostik steht die Integration digitaler Gesundheitslösungen im Zentrum der Innovation. Die Einführung digitaler Gesundheitslösungen verspricht einen transformativen Weg, der dazu beitragen kann, die Patientenversorgung zu verbessern und den täglichen Betrieb von Laboren zu rationalisieren.

Aber was sind die größten Herausforderungen für Gesundheitsorganisationen, die digitale Lösungen implementieren wollen? Welche Art von Evidenz nutzen Laborleitungen, um ihre Entscheidungen zu treffen? Um diese Fragen zu beantworten, haben wir 144 Gesundheitsdienstleister und Fachleute aus 52 verschiedenen Ländern kontaktiert, darunter Führungskräfte und Management, und sie gebeten, ihre Erfahrungen und Erkenntnisse mit uns zu teilen.

Die digitale Gesundheit ist ein komplexer und sich ständig entwickelnder Bereich. Ein wesentlicher Faktor bei der Bewältigung der Herausforderungen, die sich rund um die Einführung und Akzeptanz digitaler Gesundheitslösungen ergeben, ist ein solider Nachweis, der den Mehrwert der Lösung belegt.

Die Teilnehmenden wurden auch dazu befragt, welche Art von Nachweis zur Bewertung einer digitalen Gesundheitslösung für den Kauf verwendet werden und wie nützlich sie jeweils sind, vorausgesetzt, dass die Lösung bereits behördlich genehmigt wurde.

Folgende Nachweistypen spielten eine Rolle:

• Sicherheit: Die Lösung verursacht keine potenziellen Schäden für Patienten

• Klinisch: Die Lösung löst ein reales Problem und liefert klinisch relevante Daten, wenn sie mit der Zielpopulation und in der Zielumgebung getestet wird.

• Erfahrung: Die Lösung liefert Nachweise für die Nutzbarkeit und Akzeptanz, wie z.B. einfache Bedienung und minimaler Schulungsbedarf.

• Betrieb: Die Lösung bietet betriebliche Effizienz, z B. durch Verbesserungen der klinischen Arbeitsabläufe.

• Finanzen: Die Lösung weist ein gesundheitsökonomisches Argument auf, das ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis zeigt, oder ein Finanzmodell, das den geschäftlichen Vorteil aufzeigt.

  
  Führungskräfte im Gesundheitswesen betrachteten alle Nachweistypen als wichtig für die Entscheidungsfindung beim Kauf einer digitalen Gesundheitslösung. Der klinische Nutzen und die Sicherheit waren hierbei die beiden am höchsten bewerteten Nachweise.

Leider landen heute viele digitale Gesundheitslösungen auf dem Markt, ohne entsprechende Daten zu generieren.1,2 Lösungsentwickler müssen Wege finden, um die Evidenzlücke zu schließen und fundierte Belege zu liefern, die eine sichere Entscheidungsfindung bei der Bewertung der Kapitalrendite unterstützen.

Dies ist dank neuartiger Ansätze zur kosteneffizienten und zeitsparenden Erstellung von Nachweisen, klarerer regulatorischer Leitlinien und etablierter Erstattungswege bereits der Fall.3,4 Diese Verbesserungen sollen dazu beitragen, das Vertrauen in digitale Gesundheitslösungen zu stärken und deren Auswirkungen auf das Gesundheitssystem zu beschleunigen.

1. Evidenzbasierte digitale Lösungen priorisieren, die Wirkung zeigen

2. Flexible und anpassbare Tools wählen

3. Vorhandene Ressourcen nutzen

4. Gemeinsamer Datenstandards umsetzen

5. Datenaustausch fördern

6. In technologische Infrastruktur investieren

7. Governance verbessern

8. Mitarbeitende weiterbilden
   
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1. Al-AMathews and Prime. (2023). Article available from https://healthcaretransformers.com/digital-health/current-trends/evaluating-digital-health-solutions-event/ [Accessed October 2023]

2. Day, Shah, Kaganoff, Powelson, Mathews. (2022). J Med Internet Res 24, e37677. Paper available from https://www.jmir.org/2022/6/e37677/ [Accessed October 2023]

3. Guo and Halligan. (2023). Article available from https://healthcaretransformers.com/digital-health/current-trends/clinical-simulation-digital-health-solutions/ [Accessed October 2023]

4. Conroy and Duncan. (2023). Article available from https://healthcaretransformers.com/digital-health/digital-health-reimbursement/ [Accessed October 2023]