8. Medical-Valley-Workshop Intelligente Sensorik, 30. April 2015, Erlangen

Dr. Nils Heyen, Fraunhofer ISI

Quantified Self: neue Impulse für die Gesundheitsversorgung, -förderung und -forschung?

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1) Was ist Quantified Self (QS)?

2) Motive und Typen der Selbstvermessung

Überb l i ck

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3) Potenziale und Risiken der Selbstvermessung für …

… die Gesundheitsversorgung

… die Gesundheitsförderung

… die Gesundheitsforschung

� Bewegung von Menschen, die v.a. eins miteinander verbindet: Interesse am Sammeln von Daten über eigenen Körper/Leben, um daraus Erkenntnisse für Gesundheit/Leistungsfähigkeit im Alltag zu gewinnen; sog. Self-Tracking

� Slogan lautet entsprechend:„Self knowledge through numbers“

� QS-Bewegung: in USA seit 2007, in Deutschland seit 2011 (sog. Meetups an 8 Orten, v.a. aktiv in München, Berlin, Köln und Hamburg; neu: auch in Erlangen!)

1) Was i s t Quant i f ied Se l f? ( I )

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Orten, v.a. aktiv in München, Berlin, Köln und Hamburg; neu: auch in Erlangen!)

� Erste Medienberichte 2012: „Das Handy als Hausarzt“ (ZEIT) oder „Die Körperkontrolleure kommen“ (taz); schon länger gewisser Hype zum Thema

� Zunehmend klar: keine Sache von Nerds, sondern Massenmarkt mit Transformationspotenzial� 2014: 100.000 mHealth-Apps für Apple und Android verfügbar

� 2014 kamen die meisten heruntergeladenen Apps aus dem mHealth-Bereich

� Längst nicht alle Nutzer würden sich als Teil der QS-Bewegung sehen!

� Technik: teilweise selbst entwickelte Smartphone-Apps in Verbindung mit Zusatzgeräten wie Aktivitäts- und Schlafsensoren, Waagen oder Blutdruck-/ Blutzucker-Messgeräte

� Oft täglich generierte Daten werden automatisch via WLAN oder Bluetooth oder auch (selten) manuell per USB auf Web-Plattformen hochgeladen, wo sie mit Statistik- und Grafik-Software analysiert, visualisiert, ausgewertet und mit anderen Usern geteilt und diskutiert werden können

1) Was i s t Quant i f ied Se l f? ( I I )

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anderen Usern geteilt und diskutiert werden können

� Generell noch wenig Forschung und Daten; Aussagen entsprechend schwierig

� Sinnvoll, grob 3 Nutzergruppen zu unterscheiden (Überschneidungen möglich):

a) Nutzer mit bestimmter, oft chronischer Krankheit

b) Nutzer, die gesund sind, gleichwohl Interesse am Thema Gesundheit/Fitness/Körper haben

c) Nutzer ohne Interesse am Thema Gesundheit/Fitness/Körper (z.B. Zeitmanagement; Glück?)

2) Mot ive der Se lbs tvermessung

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� Nißen, 2013: weltweite Online-Befragung von 150 Self-Trackern (v.a. aus Dt. u. USA; 40% weiblich; 70% zw. 20 u. 40 J.; ursprünglich 411 TN)Unterscheidung von 5 Motivationen (Faktorenanalyse, nach Bedeutung gelistet):

1) Self-Design: Optimierung, Manipulation, Gestaltung, Kontrolle

2) Self-Discipline: Disziplinierung, Zielerreichung, Belohnung

3) Entertainment: Spiel & Spaß, Unterhaltung

4) Self-Association: In-Beziehung-Setzen zu einer Gruppe/Gemeinschaft, Vergleich mit anderen

5) Self-Healing: Kritik an Medizinsystem, Empowerment, Selbstverantwortung bzgl. Gesundheit

� Heyen, 2015: Typologie von Self-Tracking-Aktivitäten nach dem Grad des „Engagements“ in die Selbstvermessung (nicht an Personen gebunden):

2) Typen der Se lbs tvermessung

Selbstvermessung

4) Forschung & Entwicklung

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4) Forschung & Entwicklung

3) Forschung

2) Monitoring & Optimierung

1) Ohne konkrete Ziele

3) Potenz ia le und R i s iken von QS für d ie Gesundhe i t sversorgung

Potenziale/Chancen

• bessere Datengrundlage für Arzt & Pflege (Diagnostik):• deutlich mehr Messzeitpunkte• Messungen aus dem Alltag

Risiken/Grenzen

• Qualitätssicherung der Daten:• wie gut sind die Messgeräte und

Sensoren?• wie anfällig für Anwendungs-

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• Messungen aus dem Alltag

• Patient ist ggf. mit Daten vertraut, kann selber handeln (z.B. Insulin, Medikamente)

• Erleichterung für Monitoring & Überwachung (Telemedizin, Pflege)

• Individualisierte Medizin: was bedeutet allgemeine Empfehlung für Einzelnen?

• wie anfällig für Anwendungs-fehler durch Nutzer?

• Zulassung notwendig?• Vertrauen der Ärzte in Daten

• Wieviel Selbstverantwortung für Patient zumutbar/sinnvoll?

• Datenmissbrauch durch Dritte, Datenschutz

3) Potenz ia le und R i s iken von QS für d ie Gesundhe i t s förderung

Potenziale/Chancen

• Motivation für Einzelnen, sich gesund zu verhalten

• Hilfe für Einzelnen, Gesundheitsziel zu erreichen

• Wissen für Einzelnen zu eigenem

Risiken/Grenzen

• Verhältnisprävention nicht vergessen (Verhaltensprävention ist nicht alles)!

• medizinisch fragwürdige Anreize & Handlungsempfehlungen (Bsp.

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• Wissen für Einzelnen zu eigenem Körper & Gesundheit (& Krankheit)

• ggf. gesundheitsökonomische Effekte: weniger Kosten, gesündere Gesellschaft?

Handlungsempfehlungen (Bsp. 10.000 Schritte pro Tag)

• schädliche Verhaltensänderungen, falsche Schlussfolgerungen möglich

• Zulassung erforderlich?

• Entsolidarisierung bei PKV/GKV?

• Inwieweit Zwang zur Optimierung?

• Datenmissbrauch durch Dritte, Datenschutz

3) Potenz ia le und R i s iken von QS für d ie Gesundhe i t s forschung

Potenziale/Chancen

• leichtere Datenerhebung/-zugang

• geringere Kosten bei Daten-erhebung/Probandenrekrutierung

Risiken/Grenzen

• schwierigere Kontrolle über Datenerhebung & -qualität• Vergleichbarkeit der Messungen?

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erhebung/Probandenrekrutierung

• z.T. neue Datenqualität, weil im Alltag erhoben (nicht im Labor)

• neue Forschungsfragen operationalisierbar

• Beitrag zu Big Data in Medizin/ Gesundheitswesen

• Wissenstransfer von Self-Trackern(Personal Science) zur Wissenschaft

• Vergleichbarkeit der Messungen?• Messfehler durch Nutzer?

• bisher nur Datentransfer, kein Wissenstransfer (auch keine Wissensaggregation)

• Datenschutz & Datenmissbrauch, v.a. Re-Identifizierungsrisiko

� Es gibt (wie immer bei neuen Technologien) beide Seiten: Potenziale UND Risiken

� Bzgl. Gesundheitsversorgung und Gesundheitsforschung scheinen die Risiken/Grenzen leichter handhabbar; hier wird am ehesten an bereits vorhandene professionelle Praxen angeschlossen

� Skepsis ist v.a. bzgl. Gesundheitsförderung angebracht; hier auch der größte

Faz i t

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� Skepsis ist v.a. bzgl. Gesundheitsförderung angebracht; hier auch der größte Hype bzw. die größte Kritik

� Es gibt (wie immer bei neuen Technologien) beide Seiten: Potenziale UND Risiken

� Bzgl. Gesundheitsversorgung und Gesundheitsforschung scheinen die Risiken/Grenzen leichter handhabbar; hier wird am ehesten an bereits vorhandene professionelle Praxen angeschlossen

� Skepsis ist v.a. bzgl. Gesundheitsförderung angebracht; hier auch der größte

Faz i t

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� Skepsis ist v.a. bzgl. Gesundheitsförderung angebracht; hier auch der größte Hype bzw. die größte Kritik:

„Das Gesundheits-system, wie wir es kennen, wird zertrümmert werden.“(Christoph Lauer im Tagesspiegel, 22.11.2014)

„Der Patient wird seinem Smartphone in Zukunft in vielen Fällen mehr vertrauen als einem Arzt.“(Delphi-Experten-Studie 2015)

„Apps ersetzen den Arztbesuch“(Ekkehard Mittelstadt im Tagesspiegel, 10.4.2015)

Quantified Self: neue Impulse für die Gesundheitsversorgung, -förderung und -forschung?

Kontakt:

Dr. Nils B. Heyen

Competence Center Neue Technologien

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