Entscheidungsfindung im öffentlichen Gesundheitssystem

Die medizinische Versorgung der Bevölkerung ist einem stetigen Wandel unterworfen. Jedes Jahr kommt eine Vielzahl an neuen Medikamenten, Medizinprodukten oder Diagnoseverfahren auf den Markt. In den meisten Industrieländern wächst nicht nur die Gesamtbevölkerung, sondern auch der Anteil der Bevölkerungsgruppe über 65 Jahren. Darüber hinaus steigen manche Krankheiten wie psychische Erkrankungen stark an. Außerdem ist ein immer stärkerer Trend zu Prävention von Erkrankungen und Rehabilitation nach Erkrankungen vorhanden. Bei all diesen Vorgängen tritt eine Vielzahl an Fragestellungen auf.

Gesundheitssysteme haben in der Regel nur begrenzte Budgets und sollen Gelder für Therapien mit dem höchstmöglichen Nutzen einsetzen. Bei neuen Medikamenten ist zunächst der Mehrwert gegenüber bestehenden Medikamenten zu ermitteln, aber auch der Nutzen im Vergleich zum eingesetzten Geld und zur Budgetplanung der landesweiten Gesamtkosten. Darüber hinaus ist eine langfristige Prognose des Bedarfs medizinischer Leistungen notwendig, um beispielsweise Krankenhauskapazitäten frühzeitig zu berücksichtigen.

Bereits Sir Thomas More (1478 – 1535) hat gewusst „And it will fall out as in a complication of diseases, that by applying a remedy to one sore, you will provoke another...“. Im Gesundheitssystem wirken sehr viele Einflussfaktoren. Daher sind die tatsächlichen Effekte von Maßnahmen oft kaum einzuschätzen. In der Vergangenheit wurden gesundheitspolitische Entscheidungen oft von Expertengremien aufgrund deren subjektiven Einschätzungen getroffen. Heutzutage werden jedoch häufig objektive Grundlagen für Entscheidungen gefordert. Darunter fallen Themen wie „evidenzbasierte Medizin“ zur Darstellung des Nutzens, HTA („Health Technology Assessment“) zur Kosten/Nutzen-Bewertung neuer Behandlungen, „Budget Impact“-Analysen zur Abschätzung der Gesamtkosten oder „Public Health“-Studien zu Auswirkungen auf die gesamte Bevölkerung.

Derartige Studien eröffnen neue, interdisziplinäre Arbeitsfelder. Man benötigt hochqualitative Daten, medizinische Expertise und gesundheitssystemisches Verständnis, komplexe Berechnungen sowie Simulationsmodelle. Dabei arbeiten beispielsweise Data Scientists, Mediziner, Mathematiker und Gesundheitsökonomen oft Hand in Hand mit Entscheidungsträgern aus Politik und Gesundheitssystemen. International haben sich in den vergangenen Jahrzehnten wissenschaftliche Gesellschaften mit dem Ziel gebildet, derartige Arbeiten qualitätsgesichert und standardisiert abliefern zu können. Darunter fallen beispielsweise die ISPOR (The Professional Society for Health Economics and Outcomes Research), SMDM (Society for Medical Decision Making) oder HTAi (Healtch Technology Assessment international). Regelmäßig finden zum Informationsaustausch große Kongresse mit tausenden von TeilnehmerInnen statt.

Zu diesem Zweck wurden in vielen Ländern Institutionen gegründet. In Österreich sind das beispielsweise die Gesundheit Österreich GmbH (GÖG; eine Tochter des Bundesministeriums für Gesundheit), das Ludwig Boltzmann Institut für HTA (LBI-HTA), das Institut für Höhere Studien (IHS). Dazu kommen mehrere geförderte Kompetenzzentren. In Deutschland gibt es das Robert Koch Institut, das IQWIG (Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen) oder das DIMDI (Deutsches Institut für Medizinische Dokumentation und Information). In England sind bekannte Vertreter das NICE (National Institute for Health and Care Excellence) und das NIHR (National Institute for Health Research). Studien werden häufig in Kooperation mit Universitäten und Unternehmen durchgeführt, die vor allem technologische Expertise einbringen.

Fazit

Das alles führt dazu, dass im Bereich Data Science ist ein riesiger Bedarf an Datenhaltung, Datenanalyse, Reporting sowie Modellbildung und Simulation gegeben ist.

Autor

Florian Miksch