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E-Government meets E-Health? Oder: E-Government + E-Health = E-Society?

Vom Dienstag 8. März bis Freitag 11. März 2016 fand an der Bern Expo das alljährliche Familientreffen der beiden Communities E-Government in der Schweiz und E-Health in der Schweiz im Rahmen der InfoSocietyDays statt. Die E-Government-Community traf sich vom 8. bis zum 9. März und die E-Health-Community vom 10. bis zum 11. März 2016.

E-Government Forum

Das diesjährige Swiss eGovernment Forum setzte sich die folgenden Motti für die die beiden Tage: «eSociety bereits heute Realität» sowie «Digitalisierung von Verwaltungsleistungen durch Make oder Buy».

Erhellend war am ersten Tag das erste Referat von Danielle Gagnaux-Morel, Staatskanzlerin des Canton de Fribourg. Take-home messages können wie folgt zusammengefasst werden: Ein E-Society-Himmel kann nur entstehen, wenn Ubiquitous Networks die Bereitstellung von Ubiquitous Services unterstützen und diese wiederum die Zusammenführung der verschiedenen E-Bereiche zu einem neuen Ganzen, der E-Society führen. Ziel von E-Government ist die Staatsmodernisierung. Die Herausforderung besteht darin, den Nutzen für die Nutzer herauszuarbeiten und zu ermöglichen. Transparenz und Vertrauen sind zentrale Ziele des modernisierten Staats.

Am letzten E-Government-Forum Romand, das in Neuchâtel stattfand, war der Guichet Unique des neuenburgischen Kantons ein zentrales Thema. Nun tauchte dieser auch in Bern an den InfoSocietyDays (allerdings nicht zum ersten Mal) auf. Der Vizekanzler und der IT-Chef des Kantons berichteten von den grossen Fortschritten hin zum papierlosen Staat.

E-Government Schweiz ganz neu, hätte man als Motto über das Referat von Cedric Roy stellen können. Ueli Maurer wird zitiert, der sagte: „Mit der Umsetzung der E-Goverment-Strategie Schweiz fördern Bund, Kantone und Gemeinden gemeinsam die dienstleistungsorientierte Verwaltung.“ Neu? Ja! Neue Steuerung – Trennung von strategischer und operativer Steuerung. Neue Finanzierung – Kantone und Bund finanzieren gemeinsam CHF 4 Mio. Die Kantone sind erstmals an der Finan­zie­rung beteiligt.

Wie immer gab es am Nachmittag des ersten Tages auch Solution-Präsentationen zu sehen. Spannend war ein Einblick ins herausfordernde Intranet des EDA, das neu gestaltet wurde und Kommunikation und Kollaboration mit Externen unterstützt und das Projektdatenbank, Prozessmodellierung, Dokumentenmanagement und Personenstammdatenmanagement integriert und weltweit zum Einsatz bringt.

Ein aktueller Statusbericht aus der Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit am IWI Der Universität Bern bot Matthias Stürmer. Dabei wurde klar, dass diese Stelle unterdessen eine beachtliche Grösse angenommen hat und auch über ansprechende Ressourcen zur Aufgabenbewältigung im Themenfeld Digitale Nachhaltigkeit verfügt. Interessant waren auch die präsentierten neun Kriterien für Digitale Nachhaltigkeit. Fünf davon beziehen sich auf das Digitale Gut, vier davon beziehen sich auf das Ökosystem, in welchem das Digitale Gut genutzt wird. Wen wundert es, dass das erste Kriterium auf freie Lizenzen lautet.

Der zweite Tag war dem Make-or-Buy von Services im IT-Bereich gewidmet. Sehr spannend war gleich der Einstieg in die zwei unterschiedlichen Vorstellungen der Make-or-Buy-Lösungen im IT-Bereich der Kantone Basel (ZID) und Schaffhausen (KSD).

E-Health Forum

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Das Forum E-Health stand am ersten Tag unter dem Oberthema „Elektronisches Patientendossier – Was nun?“ und dem Motto „Implikationen auf die Unternehmensstrategie“ und am zweiten Tag unter dem Motto „Konkrete Operationalisierung und Umsetzung“.

Ein erster Keynote-Vortrag wurde gehalten von Jürgen Holm – Medizininformatiker der Berner Fachhochschule. Er führte ein in die turbulenten kommenden Zeiten von E-Health. Die Digitale Transformation im Gesundheitswesen verläuft über die Konvergenz der Bereiche Automatisierung, Empowerment, Daten und Vernetzung.

Im Weiteren kam eine Fallstudie aus dem Kanton Genf zur Diskussion. Hier waren Pflegeinstitutionen zusammen mit dem Staat tätig im Themenbereich Patientendossier. Die Historie zeigt, dass es ein langer Weg war, der 1998 begann und bis heute andauert. Die numerischen Resultate können sich sehen lassen, 13‘000 Patienten sind eingeschlossen, 600 Hausärzte machen mit und 600 Gesundheitsfachleute sind integriert und pflegen ein elektronisches Patientendossier. Zu finden ist das auf MonDossierMedical.ch. Bis 2015 waren 6937 Dossiers eröffnet worden. Der Kanton ist zusammen mit der Post und Cisco schon lange auf dem Weg der Gesundheitsvernetzung und zeigte wieder einmal, dass man das Patientendossier auch schon haben kann, statt es erst zu entwickeln.

Unter dem Titel von der KG zur eKG zum ePD – Hausärztinnen und Hausärzte als Torwächter des elektronischen Patientendossiers zeigte gfs.bern die beinahe schon zur Tradition gewordene Studie eHealth Barometer. Die Schlussfolgerungen aus den empirischen Resultaten haben es in sich. Die Thesen lauten wie folgt: Eine Offenheit bei steigenden Datenschutzbedenken gegenüber dem ePD ist da. Es zeigen sich mannigfache Bedürfnisse und eine steigende Bekanntheit. Die Meinungsbildung zum ePD ist noch wenig weit fortgeschritten, das ePD ist bei der Bevölkerung besser zu verankern. Thesen zu den Leistungserbringern lauten wie folgt: Umsetzung eHealth auf Kurs, aber kein Automatismus. Insbesondere bei der Hausärzteschaft ist noch viel Überzeugungsarbeit für das ePD zu leisten.

Dann war es an der Reihe von eHealth Suisse, dem Koordinationsorgan für eHealth seitens des Eidgenössisches Departements des Inneren, darüber zu berichten, wie der Stand von eHealth aus Sicht von eHealth Suisse aussieht. Die gute Nachricht: Genf, Wallis, Tessin und St. Gallen gehören zu den Vorreitern und haben weitgehend auch einen zertifizierten Stand bezüglich eHealth in der Schweiz. Waadt gehört noch in die Nähe davon. Der grosse Rest der Schweizer Kantone und Versorgungsregionen steht quasi derart am Anfang, dass das Thema eHealth zwar bearbeitet wird, politische und strategische Entscheide on the way sind, aber die konkrete Umsetzung noch auf sich warten lässt.

Die Governance von Affinity Domains scheint eines der ganz heissen hinter der Einführung von eHealth in der Schweiz stehenden Fragen zu sein. U.a. kann hier der Kanton Zürich unter dem Label ZAD – Zurich Affinity Domain, bereits entsprechende Erfolge vorweisen. Ein dominantes Thema scheint zu sein: Information, Aufklärung sowie Weiterbildung. Ohne das scheint es mit eHealth nicht weiter zugehen.

Eine Reihe von Lösungspräsentationen zeigte am Nachmittag einen Überblick über Themen wie folgt: Integration von Bürgern und Leistungserbringern als Erfolgsfaktor, insbesondere Hausärzte, auch umfassende Bedrohungs- und Risikoanalysen wurden von IT-Security-Experten präsentiert. Ferner gelangten als mögliche Erfolgsfaktoren von eHealth und ePD u.a. IHE und die API-Economy in den Blickwinkel. Die Swisscom zeigte sich überzeugt, dass das Geschäftsmodell insbesondere Nutzen für die Beteiligten in den Vordergrund rücken muss und nicht auf Staatsfinanzierung gehofft werden darf und kann.

Der zweite Tag widmete sich u.a. der Gründung und Besonderheiten von Affinity Domains. Am Beispiel des Universitätsspitals Zürich, welches gewaltige Investitionen in ein Klinikinformationssystem tätigte, zeigte auf, dass der Nutzen vielfach nicht dort anfällt wo der Aufwand entsteht. Auf Forschungssicht wird auch am Aufbau eines Swiss Personalized Health Networks gearbeitet. Zwischen 2017 und 2020 sollen 70 Mio. CHF investiert werden. Darin wird auch Big Data ein zentrales Thema sein. Und noch einmal grüsste Frau Brönnimann aus dem Living Lab der Medizininformatik der Berner Fachhochschule von den Folien, als Letztere die Frage thematisierte, ob man sich Affinity Domains besser anschliessen oder selber eine gründen solle. Make-or-Buy bezüglich Gemeinschaften? Die Schlussfolgerungen lauteten wie folgt: Für das Buy gilt: Kostet viel Geld, macht aber Spass. Für das Make gilt das Gleiche … Dann ging der Referent konkreter der Frage nach, was Make-or-Buy denn tatsächlich bedeutet. Dabei zeigt sich einmal mehr: Finanzierungs- und Governance-Modelle werden wichtige Entscheidungskriterien sein ob man sich einer bestehenden Gemeinschaft anschliesst oder beschliesst selber eine zu gründen. Das Fazit: Es gibt keine einfachen Kochrezepte.

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Digital Health – Part III: Good design

In this series of short papers recommendations for policy goals in digital health are outlined. These recommendations have been derived through the exchange of thoughts with scientists, experts on healthcare policy making, and strategy specialists. Recommendations in part III address design aspects of digital health.

Recommendation III: Take care of a good design
Good design creates value. This value is materialized during usage. It may take different forms, but in the context of digital health, we are primarily interested in those forms of value which contribute directly or indirectly to the health of people.
There are two seemingly contradictory aspects of good design, namely that of long term value and that of situated value here and now. Experience tells us that we should treat it as a warning signal if both perspectives contradict each other and as a howling siren if either of the two perspectives is ignored. Good design creates high values both temporarily and long term.

One can look at design also from the different perspectives of its stakeholders. Again, it is a warning signal, if values created do not comply with investments and changes needed. If a stakeholder group has to spend efforts and changes its work habits, but does not get significant value out of using a new solution, than it will (most likely) block its usage and we should conclude that the solution was badly designed.

A third multi-perspective way to look at design is to take disciplinary positions. A good design is one which is good from the perspective of each relevant discipline and which is good when perceived as a transdisciplinary solution. But more than that, a good design is one which is easy to understand from each involved discipline and whose transdisciplinary nature is likewise easy to understand.  This is because good design relies on good disciplinary practice and dismisses bad disciplinary practice – and good disciplinary always clearly reveals its ideas (although a full understanding of great practice may indeed be hard to grasp).

Example: The problem with patient files in e-health
This all seems pretty obvious. Unfortunately, it is the opposite of established practice in many areas of e-health. There, established practice is to focus on one usage scenario or on no usage scenario at all, to focus on one stakeholder or on no stakeholder at all, and to design from one discipline’s good practice or to ignore good practice at all.  This is the main reason why the take-up of e-health solutions is so slow.

Let us consider as an instructive example the patient file H-FILE (pseudonym) in Country X. It has been designed years ago, but its broad usage has been blocked many times. Believe it or not, people seriously told me that this was a security problem. Once security was good enough to guarantee privacy protection, they assured me, all hindrances would be removed. And these people had academic degrees and enjoyed a good reputation in their respective areas of work. But this is not the end of the story. Some people even told me that the problem with patient files was that the undertaking was not centered enough on the patients. Building patient files with a strong focus on the patients would remove the barrier for a better take-up of health.

To put it bluntly: Firstly, security and privacy are very important, but there will never be a solution which is 100% safe. Secondly, of course it makes sense to build a patient file solution around the data of a patient (you got that right, guys!) but, thirdly, it does not make sense to focus the design on the patient as its main user, since in real life the main users will be health professionals. For them, H-FILE will create additional supervision, which is never discussed openly in the H-FILE case and thus has turned into the huge unknown threat in the background. In this type of setting, and unfortunately it is not a unique one, nobody will ever tell you why they oppose the new tool. Instead, they will point to problems that do not point back, problems such as security and privacy. Putting the patient even more to the center will not help at all.

Principles, patterns, and emotions
Getting back to the future we all should go for: Good design is NOT THAT DIFFICULT as it follows principles derived from good practice and reflection: For the design of information and computing technology (ICT) solutions, these principles reflect the history of progress in ICT, dealing with complexity on the problem side, and situatedness and architectural abstractions on the solution side. Professional ICT design further can rely on proven processes and perspectives involving all concerned disciplines and it can build on proven solution modules.

So far for the good news. The bad news are: In successful real world practice, good design always involves both, gut feeling and disciplined application of design instruments and processes. There is a whole bunch of experts who try to replace gut feeling by rules or tools, but my experience is that they never solve the hard problems. The hard problems are solved by thinking which is driven by gut feeling which has been developed through emotions. It is possible to learn how to maximally exploit one’s emotions, but one needs to have them in the first place. Very few people have emotions about ICT-based solutions, which is the real tragedy of ICT. For digital health design, one should in addition have emotions on healthcare, health administration, and many more issues.

Knowledge, skills, and attitude
The above amounts to a more fundamental observation: Good design requires knowledge about good practice in all the relevant disciplines – that is in the case of digital health as a minimum healthcare, health organization and administration, health politics, many aspects of computer science, and law. It further requires skills to apply the knowledge in an integrative and creative way. And finally it requires the right attitude, i.e. a mixture of modesty and of commitment to good design, in order to be willing to take the burden of achieving good design.

Good design thus means mastering all kinds of objective challenges, including those created by the behavior of others, and one’s own ego together with one’s scientific second self. The latter is a specifically hard problem for researchers because on the one hand good design requires a lot of time and on the other hand it is hard if not impossible to publish it in journals or conference proceedings. Nearly nobody in science is interested to read about it and only very few reviewers are able to judge on it. But still, good design is the essence of real world success as it is mandatory for creating value. So we should learn to master its challenges.

My personal view
Let me conclude with two personal messages to those of you who want to achieve good design despite of its challenges. One message is: Whatever usage may be in the focus of your design, in 98% of the cases it will be necessary to provide high value to health professionals – that is something which enables them to get better as professionals. Help them improve their skills and their work – for this purpose you should understand their work, their skills, and their shortcomings – and they will pay it back through take-up of the new solution! The other message is: Whoever told you, that good ICT design does not require deep ICT knowledge, it was not exactly the truth!

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Digital Health – Part II: Social Aspects of Big Data

In this series of short papers recommendations for policy goals in digital health are outlined. These recommendations have been derived through the exchange of thoughts with scientists, experts on healthcare policy making, and strategy specialists. Recommendations in part II address social aspects of digital health.

Recommendation II: We should focus on the SOCIAL ASPECTS OF BIG DATA
We have become used to ignore social aspects in our highly individualized world. Speaking about personalized medicine seems to indicate that this is nothing social.  But, personalized medicine, or precision medicine, as it’s also called, relies on big data and thus it requires the health data of many. If we all provide our data, we all can potentially profit from a progress in medicine. If enough of us provide their data, others can profit without providing their data. If not enough provide their data, no one can benefit.

Multiple benefits at stake
The benefits of big data in healthcare are manifold. It can be used in research. It can be used in carrying out prevention, diagnosis, therapy, care, and monitoring.  It can be used for a remuneration relying on success rather than just on used resources. And it can be used in healthcare resource planning in politics. Thus the availability or non-availability of health data has a significant impact. Thereby useful data include bio-data, patient data, genomes, lifestyle data, and more.

Of course, it is possible to buy such data from countries where privacy is less well protected than in Switzerland or the European Union. Unfortunately this does not work equally well as using the data of the own population, because the distribution of genes and lifestyles has an impact on the distribution of diseases. So while in some cases using foreign data will work perfectly well, in other cases it won’t work. However, there are many work arounds for missing data. Therefore, as long as the available data show enough genetic and lifestyle variety, one can usually profit without contributing our one’s own data. So why give away our own data if we can buy those of others?

The solidarity issue investigated
Well, to benefit from big data in healthcare without contributing to it also makes clear where the red lines of solidarity are defined. The comparison with seemingly related cases does not really hold. For example, if people live an unhealthy life, they may create financial risks for society, but their own risks is thereby much higher. On the contrary, if people do not provide their data, the risk that applying big data is not possible is shared by all. The key question therefore is, what people do risk if they provide their data in order to create public value to all. Do they risk anything at all?

Unfortunately they do. Privacy violations are possible. Social sharing of one’s health data may be punished by crime. What is needed are therefore two things, a good governance implemented through good technology plus trust in technology and governance. Thereby terms have to be understood properly. Good governance is first and foremost measured by its impact, not by documents about it. It is thus impossible to separate organizational and technological issues of good governance. And trust is first and foremost measured by the contribution to the social creation of public value. Otherwise the way to no health data is paved with good intentions, good documents, and good speeches.

Actions to be taken
In order to establish a living solidarity in health data sharing we need first to build secure platforms which limit possible violations in a use-case sensitive way. Second, we need to provide evidence about the security of the platform and the targeted use cases. Third we need to communicate that part of a lived solidarity in the healthcare system is the sharing health data.

Thereby a broad discussion of pros and cons will be necessary. We should not hide the fact, that big data has both the potential for reinsuring solidarity in the healthcare system and for destroying this solidarity. The latter will happen if individual insurance premiums are completely calculated from individual risks based on big data. So there is more than the risk of crime if people give away their health data and we better be transparent about all this. This does not alter the bottom line that the refusal to share health data prevents the application of big data for the benefit of all of us and therefore is a serious risk by itself. There is no solution, which is both safe and performs solidarity.

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Digital Health – Part I: Insourcing Health

In this series of short papers recommendations for policy goals in digital health are outlined. These recommendations have been derived through the exchange of thoughts with scientists, experts on healthcare policy making, and strategy specialists. Recommendation in part I address both the role of the individual and the role of reparatory medicine.

Recommendation I: We should INSOURCE HEALTH to a greater extent
Looking at the burden of disease from an economic perspective, the main cause is us, that is our way of living. This observation is not just for the individual who suffers from a disease. It describes only the economic view. However, there is a way to join the individual and the economic view in a fair way: If we manage to better insource health from healthcare to the individual, then most individuals will experience better health, the resources of healthcare can be better focused (this is the realistic version of “the healthcare system becomes cheaper”), and the negative economic side effects of disease can be significantly reduced.

What this does not mean and what it does mean
Insourcing health means that individuals take more responsibility for their own health, not less and not more. It does not mean that patients cure themselves (otherwise I would have recommended to insource healthcare instead of health, which I don’t do, except for obvious minor diseases). It does not necessarily mean that individuals necessarily live more healthily (risking your life with extreme sports is a decision which should be respected by others). It does not imply that unhealthy lifestyles should be punished through higher health insurance rates (because this would lead to more bureaucracy, which is unlikely to improve self-responsibility of citizens). It does not exclude social attempts to reduce the burdens of disease. It does not relate to e-banking, where administrative tasks are outsourced from banks to customers as it insourcing health is first and foremost a health issue, not an administrative e-health issue. But what it does mean is to fight the moloch of reparatory medicine, or rather to try to escape it.

Self-responsibility for your health goes hand-in-hand with a better self-awareness and a more conscious decision making in health issues.  That is, insourcing health means knowing more and deciding more consciously. Therefore, by its very nature, insourcing has a strong focus on monitoring and prevention, but it also contributes to a better communication between patients and medical doctors or/and other healthcare professionals in diagnosis and therapy.  The effect will be more healthy years for the individuals, less economic burden of disease, and a healthcare system which simply becomes better as it benefits from more informed and more informing patients.

How to implement
The implementation of a better or more advanced insourcing of health requires both technology and communication.  Technology at its best is more than an enabler. At its best technology nudges common sense behavior. Equally, at its worst it redirects attention from the essential to the irrelevant. The rise of measurement gadgets and apps related to biodata and behavior provides examples of both. What we need are individual health portals, where individuals can combine the data collected about them, share them with doctors and offer them for research.  These individual portals should host both data from gadgets and apps, self-created information from own observations, and data from professional diagnosis and therapy. But again, insourcing health only means exploiting the available data by extracting meaningful information, that is information that is meaningful for common individuals without special disciplinary knowledge. It does not mean that everyone has to measure his life 24/7 and in all aspects. Furthermore, when I advocate the insourcing of health, I do not have in mind to question the principal right of patients not to be informed.

The key function of the portal should be to provide the relevant information to the individual and to hide the irrelevant. Transparency always also implies the hiding of information, because every information highlighted creates a shadow for other information, and all information highlighted creates a shadow for all information. The goal of presenting the relevant information to the individual about her health is to enable her a.) to understand her health situation and to manage her own health resources, and b.) to understand which data she shares with others and what this means to her privacy. Such a transparency will nudge a considerate individual processing of health data, since it makes understanding their relevance much easier.

Of course, building such individual health portals is not good enough. They will have to be advertised through emotionally impressing stories. I personally prefer the Nestroy type of stories, that is stories which eventually end well, but before that came very close to total disaster. If it is possible to show how a positive outcome would have been much more sure if patients had had such an individual health data portal, then people will start to understand why they should invest time in a partial insourcing of their health.

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«Wir sind in eine Leibeigenschaft reingeschlittert»

Ernst Hafen sieht unsere digitale Identität in den Händen von Google, Facebook und Co. Ein Weg, diese Art von Leibeigenschaft aufzulösen und die Kontrolle über all seine persönlichen Daten, vor allem die Gesundheitsdaten, zu erhalten, wäre eine genossenschaftlich organisierte Datenbank.

Interview: Reinhard Riedl

Was ist Ihre Vision im Verein Daten und Gesundheit?
Wir haben als Individuen zunehmend auch eine digitale Persönlichkeit. Damit begeben wir uns in eine Art Leibeigenschaft. Wir akzeptieren mit der Nutzung beispielsweise von Google, Facebook und Twitter, dass diese Dienste Daten über uns sammeln. Das primäre Ziel des Vereins ist, die Kontrolle über alle Gesundheitsdaten zu erhalten. Es ist meine Überzeugung, dass die Leute freiwillig mitmachen und einen Beitrag dazu leisten. Habe ich zum Beispiel eine seltene Krankheit, bin ich daran interessiert, möglichst rasch eine Therapie zu finden. Dafür möchte ich mich nicht innerhalb eines Gesundheitssystems, sondern global vernetzen können. Die Individuen könnten dadurch selbstständig Treiberinnen und Treiber einer personalisierten Gesundheit werden beziehungsweise
dieser persönlichen Datenökonomie, die entsteht.

Können Sie das Ziel einer personalisierten Gesundheit beziehungsweise einer personalisierten Medizin näher umschreiben?
Personalisierte Medizin heisst, dass wir alle unterschiedlich sind. Heute kennt man zunehmend die molekularen Grundlagen, die für diese unterschiedlichen Empfindlichkeiten verantwortlich sind. Sie können das mit einem Buch vergleichen: Wäre jeder tausendste Buchstabe ein Druckfehler, würde das den Sinn des Buchs nicht verändern. Aber im Erbgut sind diese kleinen Unterschiede verantwortlich für unser Aussehen und für die Empfindlichkeit für Krankheiten oder für die Reaktionen auf Medikamente. Wir sind am Anfang einer Revolution in der personalisierten Medizin. Wenn wir weiterkommen wollen, müssen wir alle Daten erheben, die wir heute können. Einerseits durch Genomanalysen, auf der anderen Seite aber auch über Mobile Health Apps, die alle möglichen Gesundheitsparameter über das ganze Leben aufzeichnen. Um wirklich genaue Voraussagen machen zu können, sind die Daten von Millionen von Leuten nötig. Es ist ein Big-Data-Problem, dass man nicht anhand einzelner Gensequenzen analysieren kann, sondern nach Mustern suchen muss, die aus diesen Datensätzen herauskommen.

Es gibt die These, dass die sozialen Lebensumstände einen Einfluss auf unsere Krankheitsrisiken haben. Bräuchte man nicht zusätzlich die Daten über das Leben, die digitale Identität?
Da haben Sie recht. Wie viel ich mich bewege, wie viel ich Auto fahre, wo ich lebe, welche Reisen ich mache, all das sind natürlich Sachen, die unsere Gesundheit beeinflussen. Da sind die Daten zentral, die wir zusehends über Mobile-Health-Technologien aufnehmen können. Ich weise auch immer gerne darauf hin, dass Google wahrscheinlich mehr über Ihren Gesundheitszustand weiss als Ihre Ärztin oder Ihr Arzt: welche Websites Sie anschauen, welche Tweets Sie machen, auch welche Telefongespräche Sie führen. Damit hat Google viel aggregiertere Information als Ihr Arzt, der bei Ihrer letzten Untersuchung Ihren Gesundheitszustand mit ein paar Notizen festgehalten hat. Deshalb sind all die Informationen, die Google hat, sehr relevant für die Gesundheit.


eGov_2_2014_17-_HafenErnst Hafen ist Professor am Institut für Molekulare Systembiologie und ehemaliger Präsident der ETH Zürich. Nebst seinen 26 Jahren in der akademischen Forschung, für die er mit mehreren Preisen ausgezeichnet wurde, setzte er sich aktiv für den Dialog zwischen Forschung und Gesellschaft und für die Umsetzung wissenschaftlicher Erkenntnis in kommerzielle Produkte ein. Als gelernter Genetiker hat Ernst Hafen ein starkes Interesse an der Humangenetik und an der personalisierten Medizin. Er postuliert, dass eine individuelle Kontrolle über persönliche Gesundheitsdaten einen Schlüsselfaktor für eine bessere und effektive Gesundheitsversorgung darstellt. Im Jahr 2012 gründete er den Verein Daten und Gesundheit. Dieser beabsichtigt, die Errichtung einer genossenschaftlich organisierten Gesundheitsdatenbank in der Schweiz zu fördern.


Heisst das, dass Google, Facebook und Co. mit der innovativen Nutzung unserer Daten Geld verdienen und für die anderen nichts bleibt?
Nein, ich glaube, das geht auch anders, wir haben nur noch nicht gelernt, damit umzugehen. Wir sind in eine Leibeigenschaft reingeschlittert, weil wir die Services gern nutzen, das Internet faszinierend finden und es gratis ist. Aber ich bin überzeugt, dass das nicht so weitergehen kann. Eine genossenschaftlich organisierte Datenbank, wo jeder freiwillig ein Konto eröffnen kann und dort all seine Daten sammeln und vor allem entscheiden kann, was er damit macht, ist im Prinzip die Antwort auf diese digitale Leibeigenschaft. Google kann weiterhin meine Klicks und meine Querys haben, aber ich möchte Kopien all dieser Events erhalten.

Was sind im Augenblick die grossen Herausforderungen, wenn man eine solche Genossenschaftsidee für die Schweiz realisieren will?
Die Herausforderung ist einerseits, eine Datenbank zu bauen, die so sicher ist, dass die Leute ihr vertrauen. Andererseits muss man den Leuten sagen: «Hört mal, ihr seid in dieser Leibeigenschaft. Ihr hättet eigentlich viel mehr davon, wenn ihr alle Daten auf einem Konto hättet.» Wenn wir über persönliche Daten und insbesondere Gesundheitsdaten reden, geht es oft darum, dass der Staat entscheidet, was damit gemacht wird. Aber die Wirtschaft zum Beispiel wird stimuliert, weil man mit seinem Geld machen kann, was man will. Dieses Umdenken ist bei persönlichen Daten noch nicht passiert.

Es ist schwer vorstellbar, wie so grosse Datenmengen, die viele Lebensbereiche betreffen, anonym in einer Datenbank angelegt werden können. Wie kann man mit diesem Problem erfolgreich umgehen?
Wichtig ist, dass die Daten auf den Konten nie herausgegeben werden. Es können lediglich Anfragen oder Querys für Daten gemacht werden, die Sie freigeben. Ein weiteres Ziel der Genossenschaft ist, den Bürgerinnen und Bürgern und nicht den Shareholdern zu dienen. Die Genossenschaft schaut, dass keine identifizierbaren Daten rausgegeben werden. Das Identifizieren von Daten kommt erst, wenn man mehrere Silos von Daten hat. Wenn man diese zusammenführen würde, könnte man nach und nach die betreffenden Personen identifizieren. Das kann man nie ganz vermeiden, aber man kann es minimieren.

Wie kann man Daten aus ganz unterschiedlichen Quellen zusammenführen?
Wir sind darauf angewiesen, dass wir mit den Datenprovidern zusammenarbeiten und Apps entwickeln können, die den Import dieser Daten automatisch generieren. Es bleibt eine Tatsache, dass wir eine Riesenmenge von Daten in verschiedenen Qualitäten und mit verschiedenen Standards haben. Alle Initiativen, die auf eine Top-down-Standardisierung ausgerichtet waren, sind weitgehend gescheitert. Aber erstens sind heute die Suchtechnologien so gut, dass man aus vielen strukturierten und unstrukturierten Daten viel Information bekommt. Zweitens glauben wir, dass die Leute selber einen grossen Beitrag zur Kreation ihrer eigenen Daten leisten und uns mitteilen, wenn Daten fehlerhaft sind. Das wird die Qualität erhöhen. Letztlich wird diese Genossenschaft auch über Big-Data- Analytics und Machine Learning damit beginnen können, die Daten bottom up zu standardisieren.

Was ist der Unterschied Ihrer Bestrebungen zu denjenigen von E-Health Schweiz, wie es vom Bundesamt für Gesundheit organisiert wird?
Die beiden Initiativen vom Verein Daten und Gesundheit und vom Bundesamt für Gesundheit (BAG) sind komplementär zueinander. E-Health Schweiz, wie es vom BAG organisiert wird, hat das absolut gerechtfertigte Bedürfnis, die Schnittstellenproblematik zu verbessern, sodass die Daten im schweizerischen Gesundheitssystem besser fliessen. Unsere Motivation ist das primäre Empowerment der Bürgerinnen und Bürger. E-Health Schweiz geht es um die Patientendaten, uns geht es um alle persönlichen Daten. Weiter sind wir global und nicht national aufgestellt. Es kann sein, dass es in 20 Jahren keine E-Health-Schweiz-Strategie gibt, aber dass die meisten Bürgerinnen und Bürger bereits ein Konto haben und ihrer Ärztin oder ihrem Arzt Zugang zu diesem Konto geben können.

Wo wird das Gesundheitswesen in 30 Jahren sein?
Eine pessimistische Antwort wäre, dass sich nicht viel ändern wird, weil das ganze Gesundheitssystem sehr träge ist. Ich glaube aber  nicht daran. Vor 20 Jahren hat auch noch niemand die Smartphones vorausgesagt. Um die Schnittstellenproblematik zu lösen, müssen  alle im schweizerischen Gesundheitssystem mitmachen, sonst funktioniert es nicht. Aber das Finden von effektiveren Medikamenten oder das frühzeitige Entdecken von Nebenwirkungen von Medikamenten sind globale Fragen, die nicht immer durch lokale Gesundheitssysteme gelöst werden können. Ich glaube, dass wir hier in den kommenden 30 Jahren eine Bürgerzentrierung hinbekommen. Einfach weil es heute durch digitale Daten möglich ist. Jetzt müssen wir nur noch die Awareness schaffen.

Unsere traditionelle Abschlussfrage: Wie soll der Staat der Zukunft aussehen?
Es täte der Schweiz gut, die Demokratie und den Kapitalismus zu hinterfragen. Es braucht gesetzliche Rahmenbedingungen, aber es braucht auch eine grössere Selbstbestimmung des Individuums. Wenn wir von Datenschutz sprechen, sprechen wir immer davon, dass der Staat Regeln aufstellen muss, um Daten zu schützen. Das ist ein passives Modell. Ein demokratisch aktives Modell ist die digitale Selbstbestimmung. Es sollte nicht eine staatliche Genossenschaft geben, es sollte mehrere geben, wie es mehrere Banken gibt. Solange die Daten miteinander verlinkt sind, wie sie das im Finanzbereich über SWIFT auch sind, haben wir im Prinzip die Datenökonomie geschaffen. Das gibt der Bezeichnung Demokratie nicht nur ein politisches Gewicht, sondern auch eine ökonomische selbstbestimmte Kraft, die globale Auswirkungen hat. Es täte der Schweiz gut, hier eine Vorreiterrolle zu spielen.

Herzlichen Dank für das Gespräch.

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Sécurité(s) pour les implants connectés

L’équipe Security and Privacy de RISIS analyse l’arrivée prochaine de nouveaux implants connectés (senseurs et déclencheurs) sur le marché médical. Ces implants connectés posent de très sérieux problèmes de sécurité: sécurité des systèmes informatiques (communication, software), sécurité médicale, et protection des données. L’équipe avec ses partenaires propose des solutions innovantes pour arriver à des systèmes utilisables en dehors des laboratoires.

Les objets connectés ont envahi nos vies. Difficile de ne pas voir un jogger sans un casque connecté, un bracelet contrôlant ses mouvements ou une ceinture mesurant son pouls.

Les données connectées par ces objets peuvent être utilisées dans le cadre médical. Mesurer précisément le nombre de pas, la vitesse, les mouvements, le poids (avec une balance connectée), la tension artérielle ou la glycémie des patients est déjà possible avec des produits du marché. Ces données peuvent être très utiles au patient, mais pourraient aussi être très utiles au médecin pour effectuer le suivi de certaines maladies. On pense particulièrement à l’obésité, le diabète, l’hypertension artérielle. Ces données peuvent être plus intéressantes encore si on les regroupe et si elles peuvent être utilisées pour la recherche. Le projet Midata conduit entre autre à la BFH-TI par l’institut I4MI permet de rassembler ces données sous le contrôle du patient qui détermine lui même quels destinataires peuvent voir les données qu’ils ont transférées.

Actuellement, de nombreuses recherches en laboratoire vont encore beaucoup plus loin. Elles proposent de connecter les senseurs et déclencheurs directement implantés dans le corps des patients. Ces senseurs peuvent par exemple mesurer le débit du sang ou le taux de glycémie. Certains vont aussi mesurer le rythme cardiaque ou d’autres paramètres vitaux. Les déclencheurs vont ensuite influencer la santé du patient, ce peut être une pompe à insuline ou un défibrillateur cardiaque qui sont implantés directement dans le corps du patient et agissent lorsque c’est nécessaire.

Ces nouveaux systèmes posent de très nombreux problèmes de sécurité intéressants pour les chercheurs de RISIS. Ces problèmes sont liés à plusieurs types de sécurité. Les systèmes implantés doivent fonctionner conformément à l’usage prévu (sécurité du système). Les protocoles doivent êtres efficaces pour traiter la maladie (sécurité médicale). Les protocoles doivent assurer une très grande confidentialité aux données médicales (protection des données).

La sécurité du système inclue une sécurité de la communication par exemple en utilisant de manière adéquate la cryptographie. Mais elle inclue aussi la sécurité du software du serveur et des implants. Une procédure doit, par exemple, être mise en place pour mettre à jour régulièrement le firmware des implants. Ces mises à jour, sont très complexes à mettre en place. Comment valider le nouveau software? Comment le tester? Comment le déployer?

La sécurité médicale des implants est délicate à assurer. L’un des moyens privilégiés pour mesurer l’efficacité des implants médicaux est l’usage de registres médicaux. Dans le cadre de sa coopération avec l’Université de Berne, les chercheurs de RISIS ont participé à la création du plus grand système de registres médicaux en Suisse, MEMdoc.

La protection des données est un point crucial pour les nouveaux systèmes d’implants médicaux, qui est actuellement très sous-estimé.

L’équipe Security and Privacy développe des solutions permettant le monitoring des données médicales par les médecins, les fabricants et les chercheurs. Les solutions proposées doivent placer le patient au centre du dispositif. C’est lui qui doit pouvoir contrôler simplement ses données.

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