Verdacht oder Krankheit? Risikopatient:in oder nicht? Operieren oder konservativ behandeln? Chemotherapie oder Bestrahlung? Therapieentscheidungen sind von zahlreichen Parametern abhängig und deshalb nicht immer eindeutig zu treffen. Dazu kommt, dass sich diese Parameter ständig verändern und weiterentwickeln: Das medizinische Wissen und die Menge an klinischen Daten wachsen exponentiell – und damit auch die Zahl neuer Leitlinien und Therapieoptionen. Für Behandler:innen eine ständige Herausforderung, im stressigen Klinikalltag auf dem aktuellsten Stand der Wissenschaft zu bleiben. Systeme zur klinischen Entscheidungsunterstützung können hier den Unterschied machen.

Systeme zur klinischen Entscheidungsunterstützung (auch Clinical Decision Support, kurz CDS) können für Entlastung sorgen und dazu beitragen, dass Behandlerteams das richtige Wissen zur richtigen Zeit am richtigen Ort zur Verfügung steht. Dabei unterscheidet man grundsätzlich zwischen wissensbasierten und nicht-wissensbasierten Ansätzen. Aktuell sind in deutschen Kliniken überwiegend wissensbasierte Systeme im Einsatz. Sie kombinieren aktuelles medizinisches Wissen, beispielsweise aus Leitlinien- oder Studiendatenbanken, mit individuellen Patientendaten und unterstützen so personalisierte Therapieentscheidungen. Nicht-wissensbasierte CDS-Systeme greifen hingegen nicht auf Wissensdatenbanken zurück, sondern nutzen häufig Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Lernens aus vergleichbaren Fällen bzw. von Mustern aus unterschiedlichen klinischen Datensätzen (Maschinelles Lernen, kurz ML). Das Problem dabei: Sie können aktuell ihre Empfehlung noch nicht begründen – eine zentrale Voraussetzung für die Zulassung als Medizinprodukt. Bei beiden Systemen spielen Algorithmen eine zentrale Rolle. Diese werden darauf programmiert, komplexe medizinische Informationen zu verarbeiten, zu strukturieren und Zusammenhänge zu erkennen.

Entscheidend beim Einsatz von CDS-Systemen: Sie bieten schnelle und evidenzbasierte Unterstützung unter anderem bei der Diagnose oder bei der Erstellung von individuellen Risikoprofilen und personalisierten Behandlungsplänen. Sämtliche Therapieentscheidungen trifft aber immer das Behandlerteam auf Basis der vorliegenden Informationen und der eigenen medizinischen Expertise. In diesem Zusammenspiel aus Technologie und Behandlungskompetenz liegt der Schlüssel zu einer besseren Patientenversorgung und mehr Effizienz im Klinikalltag.

Evidenzbasierte Therapieentscheidungen, die eine bessere Versorgungsqualität ermöglichen und das Risiko von Behandlungsfehlern reduzieren

Gesteigerte Effizienz durch optimierte Workflows und effektive Behandlungspläne, die für Entlastung im klinischen Alltag sorgen 

Neue Möglichkeiten zur Früherkennung, die für bessere Therapiechancen sorgen

Personalisierte Behandlung, die auf neuesten medizinischen Erkenntnissen und Best Practices basiert

Die klinische Entscheidungsunterstützung kommt bereits in verschiedenen Indikationsbereichen zum Einsatz. Wie zum Beispiel in der Onkologie, wo der Zugriff auf Datenbanken mit aktuellem medizinischem Wissen und der strukturierte Austausch von Patientendaten zentrale Voraussetzungen für eine personalisierte Krebstherapie sind. 

Mit der können Behandler:innen bereits heute eine wachsende Bibliothek an klinischen Algorithmen mit CE-Kennzeichnung nutzen, die sie unter anderem bei der Ermittlung von Risiko-Scores zur Früherkennung und bei Entscheidungen über weitere diagnostische oder therapeutische Schritte unterstützen. Ähnlich wie bei einem App-Store bietet die Plattform Algorithmen von Roche und Drittanbietern gebündelt an einem Ort. Die Anbindung an bestehende Systemlandschaften reduziert manuelle Aufwände und beugt potenziellen Fehlerquellen vor. Damit können bestehende Workflows beibehalten und sogar vereinfacht werden. So benötigt beispielsweise der zur Früherkennung von Leberkrebs neben den Angaben zu Alter und Geschlecht lediglich Ergebnisse der Biomarker Elecsys® AFP und Elecsys® PIVKA-II. Behandler:innen bestellen ganz einfach den jeweiligen Algorithmus und erhalten dann das Ergebnis, die notwendigen Zwischenschritte steuert die Software. 

Das unterstützt interdisziplinäre Teams dabei, standortübergreifend und effizient evidenzbasierte Therapieentscheidungen zu treffen. Die Cloud-Lösung ermöglicht die Darstellung aller relevanten Patientendaten in einem ganzheitlichen Dashboard und sorgt dafür, dass Behandler:innen mit Apps schnell und einfach auf klinische Studien und neueste Publikationen zugreifen können, die auf individuellen Patienteninformationen basieren. Der vereinfacht dabei die Mutationsanalyse und Varianteninterpretation sowie die Erstellung genomischer Berichte. Dadurch lässt sich die Effizienz bei der Vorbereitung und Durchführung von Tumorkonferenzen signifikant steigern und die gemeinsame Entscheidungsfindung in überregionalen Netzwerken deutlich beschleunigen.

Im Bereich der Pathologie bietet ebenfalls eine klinische Entscheidungsunterstützung – als Teil einer digitalen Komplettlösung vom Scan der Gewebeproben über die Betrachtung bis zur Algorithmus-gestützten Analyse und Befundung, die für eine beschleunigte Auswertung sorgt. So kann die digitale Pathologie einen wichtigen Beitrag leisten, um schneller fundierte Diagnosen zu stellen und die Zeit zur Behandlung zu verkürzen – entscheidende Faktoren für den Therapieerfolg und die Versorgungsqualität in der Onkologie.  

Damit Systeme zur klinischen Entscheidungsunterstützung erfolgreich implementiert werden können, müssen Kliniken und ihre Labore bestimmte Voraussetzungen erfüllen. Neben dem Zugang zu umfangreichen medizinischen Daten und zertifizierten Algorithmen ist hier eine sichere und vernetzte IT-Infrastruktur entscheidend. Besonders die hohen Anforderungen an den Datenschutz sowie die mangelnde Interoperabilität unterschiedlicher IT-Systeme stellen viele Kliniken aktuell vor Herausforderungen. Mit navify erhalten sie eine übergreifende Gesamtlösung, mit der sich Daten aus unterschiedlichen Systemen sicher vernetzen und strukturieren lassen, damit diese ihr volles Potenzial zum Wohl der Patient:innen entfalten können. 

Unser Gesundheitswesen verändert sich rasant – und damit auch die Anforderungen an Kliniken. Viele stehen aktuell vor der Herausforderung, bei zunehmendem Ressourcen- und Kostendruck und akutem Fachkräftemangel gleichzeitig mehr zu leisten. Die klinische Entscheidungsunterstützung kann dazu beitragen, dass Kliniken auch morgen erfolgreich sind: Sie ermöglicht eine evidenzbasierte und individualisierte Patientenversorgung, kann die Qualität der Entscheidungsprozesse verbessern und dabei helfen, die Effizienz zu steigern. Darüber hinaus wird mit dem stetigen Fortschritt in der medizinischen Forschung und der Verfügbarkeit großer Datenmengen die Genauigkeit und Effektivität der Algorithmen immer weiter zunehmen. Neue Entwicklungen in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden eine noch präzisere und personalisierte Entscheidungsunterstützung ermöglichen. Für Kliniken ist jetzt der ideale Zeitpunkt, die Voraussetzungen zu schaffen und mit der Integration der klinischen Entscheidungsunterstützung die Weichen für die personalisierte Patientenversorgung von morgen zu stellen.

Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und lassen Sie uns das passende Lösungsangebot für Ihre individuellen Bedürnisse finden.

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