Digitalisierung medizinischer Leitlinien

Sie hatte es geahnt, nun verwandelt sich Vermutung in Gewissheit. Diagnose Brustkrebs. Zurück zu Hause tut sie, was viele Patientinnen in ihrer Lage tun. Sie sucht im Internet nach Heilungsmöglichkeiten. Irgendwann stößt sie auf einen Fachaufsatz. „Wirkt vielversprechend“, denkt sie. Beim nächsten Termin fragt die Frau ihre Gynäkologin nach der neuen Therapie. Die Ärztin möchte sich erst gründlich informieren. „Wir sprechen das nächste Mal darüber“, vertröstet sie ihre Patientin. Später sucht die Medizinerin in den Leitlinien nach Details zur neuen Behandlungsmethode.

Leitlinien spiegeln für jede Krankheit den aktuellen Erkenntnisstand. Allein die Brustkrebsleitlinien umfassen 350 eng bedruckte PDF-Seiten. Diesen Dschungel zu durchforsten kostet Zeit. Eine rare Ressource für krebskranke Menschen. Die Frau und ihre Ärztin existieren nur in einer Geschichte von Ina Kopp. Die Medizinprofessorin erzählt sie, um zu zeigen, wie wichtig ihr neuestes Forschungsprojekt ist. Kopp leitet das Institut für Medizinisches Wissensmanagement der Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften (AWMF).

In nur wenigen Jahren will sie Bleiwüsten in Bits und Bytes transformieren – digitalisierte, maschinenlesbare Informationen, jederzeit und überall verfügbar. In der Versuchsphase möchten die Forscher Ärzten das System als App anbieten. Zur dauerhaften Nutzung müssten die Leitlinien in bestehende Strukturen integriert werden, etwa in eine Klinik- oder Praxissoftware, wo bald auch elektronische Patientenakten (ePA) hinterlegt sind.

Sollte das Team um Kopp sein Ziel erreichen, könnte der Besuch einer Brustkrebspatientin bei ihrer Ärztin so verlaufen: Auf die Frage nach neuen Zytostatika-Anwendungen tippt die Gynäkologin entsprechende Fragen in ihr Tablet und erhält Sekunden später präzise Antworten. Noch in der Sprechstunde könnte sie mit ihrer Patientin Therapievarianten diskutieren.

Doch digitalisierte Leitlinien ließen sich auch mit Entscheidungs-Unterstützungssystemen verknüpfen. Dabei vergleichen Algorithmen Patientendaten mit einer umfangreichen Wissensbasis und leiten daraus Empfehlungen für den Arzt ab. Martin Sedlmayr, Professor für Medizinische Informatik an der Technischen Universität Dresden, forscht in diesem Bereich. Sedlmayr sagt: „Ein Computer ist 24 Stunden einsatzbereit, sieben Tage die Woche, ohne zu ermüden.“ In Zeiten von Ärztemangel, langen Arbeitszeiten, immer mehr diagnostischen und therapeutischen Optionen sei das „ein großer Vorteil“.