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.
Technologie trifft Behandlungskompetenz
Evidenzbasierte Therapieentscheidungen, die eine bessere Versorgungsqualität ermöglichen und das Risiko von Behandlungsfehlern reduzieren
Neue Möglichkeiten zur Früherkennung, die für bessere Therapiechancen sorgen
Personalisierte Behandlung, die auf neuesten medizinischen Erkenntnissen und Best Practices basiert
Gesteigerte Effizienz durch optimierte Workflows und effektive Behandlungspläne, die für Entlastung im klinischen Alltag sorgen
Die Vorteile auf einen Blick
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
Bessere Therapiechancen durch prädiktive Modelle
Das
Im Bereich der Pathologie bietet
Schneller zur richtigen Entscheidung
Klinische Entscheidungsunterstützung in der Praxis
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.
Jetzt Voraussetzungen schaffen
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.
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