Nutzung von Real World Data: ein Paradigmenwechsel im Gesundheitswesen

Welchen Nutzen hat Real World Data?

Patientendaten, die im medizinischen Alltag gewonnen werden, bieten eine Fülle von Informationen, die über kontrollierte klinische Studien hinausgehen. Diese Daten umfassen demografische Daten der Patienten, Behandlungsergebnisse, Krankheitsverlauf und von den Patienten berichtete Ergebnisse und bieten so einen ganzheitlichen Überblick über die Wirksamkeit von Behandlungen in alltäglichen Situationen. Die Nutzung dieser Daten kann zu besseren Behandlungsergebnissen und zu einer besseren Unterstützung durch Behörden wie die FDA (Food and Drug Administration) und die EMA (European Medicine Agency) führen, die bei der Zulassung neuer Behandlungen zunehmend Daten aus der Praxis berücksichtigen.

Wie erfasst man Real World Data?

Die Pharmaindustrie ist dabei, ihren Ansatz zur Erfassung und Analyse von Real-World-Evidence (RWE) zu verändern. Digitale Geräte, Anwendungen und fortschrittliche Technologien revolutionieren die Erfassung und Nutzung von Patientendaten und bieten nie dagewesene Einblicke in den Krankheitsverlauf, die Wirksamkeit der Behandlung und die Erfahrungen der Patienten.

Vernetzte Geräte und mobile Anwendungen ermöglichen eine kontinuierliche Echtzeit-Datenerfassung von Patienten in ihrer natürlichen Umgebung. Wearables wie Smartwatches und Fitness-Tracker erfassen physiologische Daten. Die Apple Heart Study, die in Zusammenarbeit mit Stanford Medicine durchgeführt wurde, nutzte beispielsweise die Apple Watch, um Vorhofflimmern bei mehr als 400.000 Teilnehmern zu erkennen, was das Potenzial von Wearables für die Fernüberwachung der Gesundheit verdeutlicht.1

Gesundheits-Apps werden zunehmend eingesetzt, um Symptome, Medikamenteneinnahme und Lebensstilfaktoren zu überwachen. In der FLOODLIGHT Open-Studie von Roche wird eine Smartphone-App zur Überwachung von Multiple-Sklerose-Patienten eingesetzt, um Daten zur Handfunktion, Gehfähigkeit und kognitiven Leistung zu erfassen.

In ähnlicher Weise optimieren digitale Plattformen für von Patienten gemeldete Ergebnisse (ePRO) die Erfassung subjektiver Gesundheitsinformationen. Das vom britischen National Health Service entwickelte PROACT-Portal ermöglicht es Krebspatienten, Symptome und Nebenwirkungen elektronisch zu melden, was rechtzeitige Interventionen ermöglicht und die Patientenversorgung verbessert.

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Welchen Einfluss haben fortschrittliche Technologien auf die Datenanalyse?

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verändert die Analyse und Interpretation solcher Daten. KI- und ML-Algorithmen verarbeiten riesige Mengen von Patientendaten, erkennen Muster und machen Vorhersagen, die bei der Frühdiagnose und der personalisierten Behandlung helfen. So haben Forscher am Mount Sinai Hospital ein KI-System entwickelt, das CT-Scans analysiert und COVID-19 mit einer Genauigkeit von 82 % erkennt.2

NLP-Techniken extrahieren wertvolle Erkenntnisse aus unstrukturierten Datenquellen wie sozialen Medien, Patientenforen und elektronischen Gesundheitsakten. Die Social-Media-Listening-Plattform von IQVIA nutzt NLP, um Patientengespräche auf verschiedenen Online-Plattformen zu analysieren und so in Echtzeit Einblicke in Patientenerfahrungen, Behandlungsergebnisse und neue Gesundheitstrends zu erhalten.

Wie verwaltet man Real World Data?

Die effektive Verwaltung von Real World Data umfasst sowohl die Integration als auch die Analyse, um den Nutzen der Daten zu maximieren. Digitale Gesundheitsplattformen führen Daten aus verschiedenen Quellen in zentralen Systemen zusammen und erstellen umfassende Patientenprofile, die eine genaue Diagnose, eine effektive Behandlungsplanung und eine kontinuierliche Überwachung ermöglichen. Die Blockchain-Technologie gewährleistet Datensicherheit und Rückverfolgbarkeit und gibt den Patienten die Kontrolle über ihre Gesundheitsdaten, während gleichzeitig der Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleistet werden.

Die Datenanalyse konzentriert sich auf die Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse aus integrierten Daten. Die prädiktive Analytik nutzt Daten aus der Vergangenheit und Echtzeitdaten, um den Krankheitsverlauf und das Ansprechen auf die Behandlung zu prognostizieren und ermöglicht so ein proaktives Gesundheitsmanagement. Die personalisierte Medizin passt Behandlungen auf der Grundlage individueller Patientendaten an, wodurch die Wirksamkeit der Behandlung erheblich verbessert und unerwünschte Wirkungen reduziert werden.

Die Integration und Analyse von Real World Data bietet den Akteuren im Gesundheitswesen neue Möglichkeiten. Durch die effektive Erfassung, Verwaltung und Nutzung dieser Daten können die Beteiligten Innovationen vorantreiben, Behandlungsergebnisse verbessern und die regulatorischen Rahmenbedingungen effizienter gestalten. Die Umsetzung dieser Strategien verbessert nicht nur die Patientenversorgung, sondern versetzt die Gesundheitsbranche auch in die Lage, den Herausforderungen der Zukunft mit Zuversicht und Flexibilität zu begegnen. Alcimed kann Sie bei Ihren Projekten begleiten. Zögern Sie nicht, unser Team zu kontaktieren!

Über den Autor, 

Richard, Consultant in Alcimeds Life Sciences Team in Frankreich