RWE Mastery: From Real-World Data Capture to Evidence-Based Decision Making

Der folgende Beitrag ist ein Transkript eines gemeinsamen Webinars mit Hendrik Stork (IQVIA), das von Climedo am 13. März 2024 veranstaltet wurde.*

Einführung

Herzlich willkommen zu unserem heutigen Webinar. Wir widmen uns dem Thema der Real-World-Daten (RWD) und der Real-World-Evidence (RWE). Dabei werden wir vier zentrale Aspekte beleuchten:

1. Was sind Real-World-Daten?
2. Warum Real-World Data und Evidence?
3. Wie man auf Real-World-Daten zugreift
4. Förderung der evidenzbasierten Entscheidungsfindung

Wir werden uns speziell auf RWD im Kontext des Gesundheitswesens konzentrieren und andere Branchen ausklammern, in denen RWD möglicherweise eine andere Bedeutung hat.

1. Was sind Real-World-Daten?

Real-World Data in der Gesundheitsökonomie können aus zwei Arten von Quellen stammen:

• Sekundärdaten, die für andere Zwecke als die spezifischen Forschungsziele erhoben wurden 
• Primärdaten, die für bestimmte Zwecke erhoben wurden und nicht aus vorhandenen Ressourcen stammen

Diese Daten können Informationen zum Gesundheitszustand von Patient:innen und zur Durchführung von Behandlungen umfassen, die aus verschiedenen Quellen stammen oder kombiniert werden. Das Ziel ist immer die Generierung von RWE, die durch Interpretation und Analyse mittels spezifischer Studiendesignmethoden erreicht wird. Auf diese Weise werden Ergebnisse und Belege für die Verwendung beispielsweise des Nutzen- und Risikoprofils eines bestimmten medizinischen Produkts gewonnen.

Obwohl klinische Evidenz ebenfalls ein wichtiger Teil des breiteren Spektrums der Evidenzgenerierung ist, werden wir uns heute hauptsächlich auf RWE konzentrieren. Evidenz kann auch aus klinischen Studien stammen, einschließlich randomisierter Studien, pragmatischer RCTs und wenig interventioneller klinischer Studien, die zunehmend mit RWE verflochten werden. Es gibt eine wachsende Nachfrage nach klinischen Studien mit geringem Interventions-Charakter, die bis zu einem gewissen Grad den Anforderungen von Real-World-Beobachtungsstudien entsprechen, aber aufgrund der Randomisierung als niedrig-interventionelle klinische Studien klassifiziert werden.

RWE umfasst sowohl prospektive als auch retrospektive Daten, wobei die primäre Datenerhebung und die Nutzung vorhandener Datenquellen zu Zeit- und Kosteneinsparungen sowie zu einer geringeren Komplexität führen. Dies entspricht dem Trend, sich stärker auf vorhandene Datensätze zu konzentrieren und mögliche Wege zu deren Erhebung zu erkunden. Diese Quellen können von Schadensdatenbanken, Verbraucherdaten und Beobachtungsstudien bis hin zu elektronischen Krankenakten, Apothekendaten und Daten aus sozialen Medien reichen, was die Vernetzung des Ökosystems Gesundheitswesen widerspiegelt.

Live-Umfrage: Was sind Ihre RWE-Erfahrungen? 

Ergebnisse des Publikums: 

• 16% haben keine Erfahrung
• 54% haben etwas an Erfahrung
• 30% arbeiten regelmäßig damit

2. Warum Real-World Data und Evidence?

Kommen wir zum zweiten Teil: Warum sind Daten und Evidenz aus der realen Welt so wichtig? Diejenigen unter Ihnen, die bereits mit ihnen gearbeitet haben, kennen ihren Wert. Es ist immer eine Frage der Perspektive, aber es gibt drei Hauptperspektiven:

• Anbieter im Gesundheitswesen
• Industrie
• Aufsichtsbehörden und Kostenträger

An der Universität Zürich hängt die Anzahl der Abteilungen, die patientenbezogene Ergebnisse (PROs) erheben müssen, von ihrer Größe ab. Ziel ist es, eine verpflichtende Erfassung relevanter patientenbezogener Qualitätsparameter für die weitere Bewertung und Datenhaltung zu etablieren. Es wurden Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen für die Einrichtung eines “Data Warehouse” gestartet, wobei auch die Versicherungsträger aktiv an den Diskussionen teilnahmen. Die Umsetzungsstrategie und der wertorientierte Ansatz der Schweiz für die Kostenerstattung im Gesundheitswesen sind im Vergleich zu Deutschland fortgeschrittener. Trotz des unterschiedlichen Tempos kann Deutschland viel von den Fortschritten der Schweiz bei Initiativen im Gesundheitswesen lernen.

Bei all diesen Beispielen war die Beteiligung der Universität Basel und des Schweizer Gesundheitssystems von großer Bedeutung. Sie arbeiteten intensiv zusammen und passten sich den sich ändernden Anforderungen an. 

Abschließend möchte ich die Bedeutung von Registern hervorheben. Es gibt verschiedene Arten von Registern, die etwa von medizinischen Fachgesellschaften oder Pharmaunternehmen eingerichtet werden. Ich habe unter anderem mit 15 Krankenhäusern in Deutschland an der Einrichtung eines Brustkrebsregisters mitgearbeitet, das sich auf die Sammlung relevanter Daten für die Forschung und die Verbesserung der Behandlung konzentriert. Andere Register können sich auf produktbezogene Beobachtungsstudien fokussieren, die darauf abzielen, zusätzliche Vorteile gegenüber Wettbewerbern aufzuzeigen.

Art und Umfang der Register hängen von verschiedenen Faktoren ab, darunter die Finanzierung, die Beteiligung von Sponsoren aus der Industrie und die Forschungsfragen. Unabhängig von ihrer Art bieten Register wertvolle Daten für die Produktentwicklung, den Marktzugang und die Einhaltung von Vorschriften. Sie helfen bei der Beantwortung wichtiger Fragen zu Zielmärkten, zur Optimierung von Studien, zur Marktreife und zu Markenstrategien. Die Nutzung von RWE zu einem frühen Zeitpunkt im Produktlebenszyklus ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei Produkteinführungen, um eine erfolgreiche Marktdurchdringung und -akzeptanz sicherzustellen.

Die Nutzung von Real-World-Evidenz (RWE) erreicht bei Produkteinführungen häufig ihren Höhepunkt. Dies unterstreicht die Bedeutung einer frühzeitigen Berücksichtigung und Integration von RWE in Marktzugangs- und Vermarktungsstrategien. Während der gesamten Entwicklungsphase und darüber hinaus trägt RWE zur Steigerung der Kapitalrendite bei und beeinflusst maßgeblich die medizinischen Botschaften und die Vertriebsmaßnahmen, die darauf abzielen, Ärzt:innen von der Einführung neuer Produkte zu überzeugen. Insgesamt spielt RWE eine entscheidende Rolle für den Erfolg in der Pharma- und Gesundheitsbranche.

RWE wird in mehreren Schlüsselbereichen helfen, darunter:

• Entwicklung einer fundierten Strategie
• Verstehen der unerfüllten Bedürfnisse der Patient:innen
• Definition von Untergruppen für die klinische Entwicklung
• Beschleunigung und Optimierung von Studiendesigns
• Sicherstellung datengestützter Durchführbarkeits- und Rekrutierungsstrategien
• Etablierung von Endpunkten
• Unterstützung bei der Ausweitung der Zulassung
• Einreichung von HTA-Anträgen (Health Technology Assessment), Verhandlungen über Preise und Kostenerstattung
• Aufzeigen von komparativen Vorteilen
• Erstellung von klinischen Leitlinien 
• Maximierung des Wertes von Vermögenswerten
• Beschleunigung von Zeitplänen und Kosteneinsparungen.

Publikumsumfrage: Wo sehen Sie bei RWE das größte Potenzial? (Mehrfachauswahl)

Ergebnisse: 

• 69 % sagen Wert nach der Zulassung
• 56% sagen Optimierung der Behandlungspfade
• 49% sagen HTA / Marktzugang
• 42% sagen Verbesserung der klinischen Entwicklung
• 36% sagen informierte Strategien 
• 29% sagen Ausweitung der Kennzeichnung 

Es ist interessant zu sehen, dass der Wert nach der Zulassung und die Optimierung der Behandlungspfade bei unseren Teilnehmer:innen am häufigsten genannt wurden.

Ich möchte diesen Abschnitt mit einigen aktuellen Daten abschließen, die in einem Whitepaper von IQVIA zu finden sind (Launch Excellence VIII Whitepaper; „Excellent launches are winning the evidence battle“). Darin wird ein signifikanter Rückgang der erfolgreichen Markteinführungen um mehr als 23% seit vor COVID-Pandemie festgestellt, was die Notwendigkeit einer Umkehr Strategie unterstreicht.

Es wurden drei kritische Erfolgsfaktoren identifiziert:

• Real-World Evidence (RWE): Die frühzeitige Erstellung von RWE hat sich durchweg als förderlich für erfolgreiche Markteinführungen erwiesen. Der Einsatz von RWE vor der Genehmigung kann den gesamten Einführungsprozess erheblich optimieren.
• Weitergabe von RWE und Erkenntnissen: Die Bereitstellung relevanter Erkenntnisse, wie etwa zusätzlicher medizinischer Nutzen und Sicherheitsprofile, kann die Entscheidungsfindung und das Engagement für Behandlungen fördern.
• Sensibilisierung der Patient:innen: Patient:innen müssen über den Zusatznutzen von Behandlungen informiert werden, was ihr Engagement und ihre Therapietreue verbessern kann.

Diese Faktoren unterstreichen die Bedeutung des Einsatzes von RWE zur Optimierung von Markteinführungsstrategien und zur Verbesserung der Erfolgsquoten bei der Markteinführung von Arzneimitteln.

Der Zeitpunkt der Weitergabe von Studienergebnissen ist derzeit viel zu spät. Patient:innen erfahren möglicherweise erst 18 Monate nach der Markteinführung von den Vorteilen und potenziellen Nebenwirkungen eines Medikaments, obwohl sie das Medikament bereits seit geraumer Zeit einnehmen. Diese Verzögerung kann dazu führen, dass Chancen für eine frühzeitige Anpassung der Behandlung verpasst werden, die zu besseren Ergebnissen hätten führen können. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dieses Problem anzugehen und sicherzustellen, dass die Erkenntnisse aus den Studien rechtzeitig sowohl an die Patient:innen als auch an die Gesundheitsfachkräfte weitergegeben werden.

Diese Erkenntnisse bilden ein kritisches Dreieck, in dem jeder Faktor den anderen beeinflusst.Patient:innen können nur dann informiert werden, wenn die Angehörigen der Gesundheitsberufe Zugang zu den relevanten Informationen haben. Daher ist es essenziell, neue Wege zu finden, um den Austausch mit den Fachkräften des Gesundheitswesens zu intensivieren und Informationen effektiv zu teilen, besonders angesichts des Rückgangs der Interaktionen nach der COVID-19-Pandemie. Trotz dieser Abnahme bleibt die Nachfrage nach medizinischen Informationen bei Ärzt:innen hoch, was die Bedeutung einer effizienten Informationsvermittlung unterstreicht.

3. Wie kann man auf Real-World-Data zugreifen?

Dies führt uns zum dritten Aspekt der heutigen Sitzung: Der Zugang auf Real-World-Daten (RWD). Die Wahl der Datenquelle ist dabei stark von der jeweiligen Indikation und den spezifischen Anforderungen abhängig.

Im Allgemeinen werden Sekundärdaten auf Grundlage bereits vorhandener und häufig analysierter Daten untersucht. Diese sind leicht verfügbar und erfordern in der Regel keine zusätzlichen ethischen Genehmigungen. Sie bieten somit eine einfache Durchführbarkeit und Handhabung, weniger Komplexität und eine größere Kosteneffizienz.

Andererseits erfordern sekundäre Datenquellen eine gründliche Überprüfung der Datenqualität und -vollständigkeit. Diese Daten müssen validiert werden, und es fehlen oft wichtige Patientenergebnisse oder andere relevante Datenpunkte. Im Gegensatz dazu können retrospektive oder prospektive Daten auf die spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten werden, wodurch die Erfassung relevanter Ergebnisse gewährleistet ist. In solchen Fällen ist die Integration von Patientenberichten möglich. Außerdem können zusätzliche Variablen aus Apps oder intelligenten Fitnessgeräten einbezogen werden, sofern die technische Infrastruktur dies unterstützt.

Sie können die Datenerfassung auch rationalisieren, indem Sie mit verschiedenen bestehenden Datenquellen innerhalb von Arztsystemen oder Kliniken arbeiten, z.B. mit elektronischen Krankenakten. Dieser Ansatz macht die Dateneingabe effizienter, da die Informationen nur einmal in ein einziges System eingegeben werden müssen, das in andere Systeme einfließt. Allerdings ist diese Methode komplexer und erfordert zusärtliche Elemente wie Ethikanträge und Einverständniserklärungen der Patient:innen, was sie im Vergleich zu Datenbankstudien länger und kostspieliger macht.

Die Einrichtung eines Registers kann auf verschiedene Weise angegangen werden, wobei Faktoren wie die technische Infrastruktur, Partnerschaftsvereinbarungen (z. B. mit der Industrie oder medizinischen Fachgesellschaften), Datenschutzmaßnahmen, Zugangsrechte und die Gestaltung der Einverständniserklärung zu berücksichtigen sind. Darüber hinaus kann es notwendig sein, eine neutrale Stelle für die Datenaggregation und -analyse einzurichten, um verschiedene Datensätze zu kombinieren, auch wenn dies den Prozess noch komplexer macht. Trotz dieser Herausforderungen ist die Einrichtung von Registern bei sorgfältiger Planung und Durchführung machbar.

Es ist schön, von den Erfahrungen mit Registern bei IQVIA und in Ihrer Abteilung zu hören. Die Einrichtung eines neuen Registers mag komplex erscheinen, aber sie ist tatsächlich machbar und oft kostengünstiger als gedacht. 

Auf der nächsten Folie geht es um spezifischere Informationen, insbesondere um Sekundärdaten, retrospektive Datenerfassung und prospektive Datenerhebung. Diese Beispiele können je nach Forschungszielen und -bedarf variieren.

Sekundäre Datenquellen, die in der Regel für Marktzwecke erhoben werden, sind schnell verfügbar. Umgekehrt kann die Erfassung von Krankenblättern zwischen 6 und 12 Monaten oder länger dauern, je nach der Anzahl der beteiligten Standorte und der Vertragsdauer. Prospektive Studien hingegen können je nach Aufbau, Datenerhebungsbedarf und Beobachtungszeitraum zwischen einem und fünf Jahren oder sogar länger dauern.

Die angegebenen Zahlen dienen nur zu Referenzzwecken und sind nicht in Stein gemeißelt. Zeitrahmen und Kosten für die Studieneinrichtung können erheblich variieren, je nach Faktoren wie dem Indikationsbereich und ob es sich um seltene Krankheiten handelt, was die Komplexität erhöhen kann.

Bei prospektiven Studien hängen der Zeitplan und die Kosten stark von der Anzahl der beteiligten Standorte und Patient:innen ab. Studien in mehreren Ländern sind möglich, aber der Umfang kann die erforderlichen Ressourcen beeinflussen. So könnte beispielsweise eine deutsche Studie in einem einzigen Land mit etwa 20 bis 25 Standorten und 300 bis 500 Patient:innen zwischen 1 und 2 Millionen kosten. 

Darüber hinaus ist es von entscheidender Bedeutung, ethische Anforderungen zu berücksichtigen, insbesondere in Bezug auf die Einwilligung und die Größe der Patientenkohorten, die je nach Forschungsbedarf und Studiendesign variieren.

Die Durchführbarkeit ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Studienziele innerhalb eines angemessenen Zeitrahmens und mit angemessenen Ressourcen erreicht werden können. Für die Planung der prospektiven Datenerhebung ist es wichtig zu bestimmen, was bei einer bestimmten Anzahl von Standorten und Patient:innen innerhalb eines bestimmten Rekrutierungszeitraums zu erwarten ist.

Die prospektive Datenerhebung erfordert zwar die Einreichung von Zulassungsanträgen, bietet aber mehrere Vorteile. Sie liefert detaillierte Informationen über Krankheitsdiagnosen, ICD-Kodierungen, Termine und einen detaillierten Detaillierungsgrad für bestimmte Indikationen. Darüber hinaus ermöglichen prospektive Studien die Einbeziehung von Bewertungen der klinischen Ergebnisse und von Ergebnissen, die von den Patient:innen selbst berichtet werden, was die Entwicklung eines umfassenden Studienprotokolls und Analyseplans ermöglicht. 

Es ist jedoch wichtig, die Vorteile gegen die Investition von Zeit und Ressourcen abzuwägen und dabei die spezifischen Bedürfnisse und Ziele der Studie zu berücksichtigen. Diese Bewertung hilft bei der Bestimmung des am besten geeigneten Ansatzes, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Beobachtungsstudien bieten Flexibilität bei der Anpassung des Studiendesigns an den spezifischen Datenbedarf und die Ergebnisse. Diese Flexibilität ermöglicht kosteneffiziente Ansätze, bei denen bestimmte Dienste intern verwaltet werden können, indem vorhandene Technologien und Ressourcen genutzt werden.

Wenn Sie beispielsweise bereits über eine Datenerfassungstechnologie verfügen, können Sie die Datenerfassung intern durchführen. Ähnlich verhält es sich, wenn Sie über Vertriebsmitarbeiter oder medizinische Fachkräfte verfügen, die die Überwachung und Unterstützung vor Ort unterstützen können. Teile der Analyse und der Methodeninterpretation können ebenfalls intern durchgeführt werden, je nachdem, welche Fachkenntnisse im Unternehmen vorhanden sind.

Der Aufbau einer Beobachtungsstudie umfasst mehrere wichtige Schritte, darunter die Entwicklung des Protokolls, die Einhaltung der gesetzlichen Bestimmungen, die Datenerfassung, die Analyse und die Auswertung. Auch wenn die regulatorischen Anforderungen schwierig erscheinen mögen, sind sie mit dem richtigen Ansatz und der Unterstützung von Partnern zu bewältigen.

Insgesamt können Beobachtungsstudien so strukturiert werden, dass sie mit den verfügbaren Ressourcen und Anforderungen in Einklang stehen und Flexibilität bei der Auswahl geeigneter Pakete und Partner bieten, um die Studienziele effizient zu erreichen.

Wir beobachten einen Wandel in der Sammlung und Nutzung von Daten, wobei der Schwerpunkt zunehmend auf vorhandenen Datenquellen und Technologien liegt. Hier sind einige wichtige Trends, die wir beobachten:

• Umfangreiche standortbezogene Studien: Herkömmliche standortbezogene Studien sind zwar immer noch weit verbreitet, aber man ist sich ihrer Zeit- und Kostenintensität bewusst. Sie spielen jedoch nach wie vor eine Rolle, insbesondere bei innovativen Studiendesigns und datengesteuerten Durchführbarkeitsbewertungen.
• Datengestützte Durchführbarkeits- und Studiendesigns: Es gibt eine Tendenz zur Verwendung datengestützter Ansätze für die Gestaltung von Studien und Durchführbarkeitsbewertungen. Dies hilft bei der Optimierung von Ressourcen und der Verbesserung der Studienqualität.
• Einbeziehung von Patient:innen über Softwaresysteme: Innovative Methoden zur Einbindung von Patient:innen durch Softwaresysteme sind im Kommen. Dies verbessert nicht nur die Patientenbeteiligung, sondern führt auch zu einer höheren Datenqualität.
• Integration von ePA und EDC: Es werden Maßnahmen unternommen, um elektronische Patientenakten (ePA) mit elektronischen Datenerfassungssystemen (EDC) zu integrieren. Diese Integration rationalisiert die Datenerfassung, indem vorhandene Datenquellen identifiziert und fehlende Datenpunkte erfasst werden.
• Fernüberwachung: Die Überwachung vor Ort wird allmählich durch eine Fernüberwachung oder -überprüfung ersetzt, wodurch die Notwendigkeit von Besuchen vor Ort verringert und Störungen minimiert werden.
• Erhöhte Nachfrage nach Beweisen aus der realen Welt: Da Regulierungsbehörden, Kostenträger und Marktzugangsinteressenten zunehmend den Wert von Real-World-Evidence anerkennen, steigt die Nachfrage nach solchen Daten in Entscheidungsprozessen.

Insgesamt deuten diese Trends auf eine Verlagerung hin zu effizienteren und datengesteuerten Ansätzen in der klinischen Forschung hin, bei denen vorhandene Datenquellen und Technologien zur Verbesserung der Studienqualität und zur Rationalisierung von Prozessen genutzt werden.

Live-Umfrage: Welche Erfahrungen haben Sie mit dem Zugriff auf und der Arbeit mit verschiedenen Datenquellen gemacht? 

Ergebnisse:

• 53% haben mit sekundären und prospektiven Daten gearbeitet
• 27% haben nur mit sekundären Daten gearbeitet
• 16% haben nur mit prospektiven Daten gearbeitet
• 4% haben mit keiner der beiden Arten von Daten gearbeitet. 

Es ist spannend zu sehen, dass die Mehrheit der Befragten sowohl mit Sekundärdaten als auch mit prospektiven Daten gearbeitet hat. Diese Verteilung der Erfahrungen deutet auf ein abgerundetes Verständnis der Methoden zur Gewinnung von Erkenntnissen aus der realen Welt unter den Teilnehmern hin, wobei ein erheblicher Teil praktische Erfahrungen mit beiden Arten von Datenquellen hat.

4. Förderung der evidenzbasierten Entscheidungsfindung

Kommen wir zu unserem letzten Teil: Sobald die Grundlagen für eine evidenzbasierte Entscheidungsfindung geschaffen sind, reicht die Datenerhebung allein nicht aus. Wir können es eine integrierte Evidenzstrategie nennen oder anders bezeichnen, aber im Wesentlichen geht es darum, die Bedürfnisse aller Beteiligten, die Anforderungen an die Evidenz und die verfügbaren Ressourcen in Bezug auf Ihren Produktlebenszyklus und die einzelnen Phasen zusammenzubringen.

Sie brauchen eine funktionsübergreifende Teamabstimmung, um sicherzustellen, dass die Bedürfnisse aller Beteiligten übereinstimmen, um Redundanzen zu beseitigen, die Effizienz zu steigern und operative Fallstricke zu vermeiden. Nur wenn sich das Team über alle Abteilungen hinweg einig ist, kann eine Strategie effektiv umgesetzt werden, und zwar zusammen mit der notwendigen Technologie, um die erzeugten realen Daten und Nachweise zu maximieren.

Alles beginnt mit der Strategie auf der linken Seite. Anschließend gilt es, die Quellen der Daten sorgfältig zu prüfen. Es ist ermutigend zu sehen, dass die meisten der Anwesenden heute bereits mit den beiden sekundären Datenquellen gearbeitet haben, die man auf dem Radar haben sollte. Wichtig ist zu verstehen, welche Daten bereits verfügbar sind und welche zusätzlichen Daten benötigt werden. 

Diese Überlegungen gehen über bloße Theorie hinaus; vielmehr erfordern sie den Einsatz von Technologie, die nicht nur Daten sammelt, sondern sie auch effektiv verarbeitet und analysiert, um den Anforderungen aller Beteiligten gerecht zu werden. Dies kann die Implementierung verschiedener Dashboards für unterschiedliche Abteilungen erforderlich machen, beispielsweise eines für den Vertrieb und ein anderes für die Entwicklungsabteilung.

Es wird zweifelsohne allen Beteiligten von Nutzen sein, wenn sie Zugang zu den gleichen umfassenden Datensätzen haben. Über die reine Datenerfassung hinaus ist es wichtig, die Daten zu analysieren, um daraus Erkenntnisse abzuleiten, die automatisch zu medizinischen Botschaften und Auswirkungen führen. Dies kann dann in eine Vermarktungsstrategie umgesetzt werden, die ausgeführt, gemessen und mit Programmen zur Wirkungsevidenz versehen werden sollte. 

Nun möchte ich etwas näher auf die verschiedenen Fähigkeiten eingehen, die für die Erfüllung dieser Bereiche nützlich sein könnten: Natürlich wurden die Strategie und alles, was mit der Arzneimittelentwicklung zusammenhängt, erwähnt. Eine gesunde Pipeline ist heute wichtiger denn je. Mit Blick auf die Zukunft geht es nicht nur um die Entwicklung von Medikamenten, sondern auch um mehrstufige Ansätze für die Einbeziehung von Patient:innen und Anbietern in die Produktentwicklung.

Die Datenlandschaft wurde bereits mehrfach erwähnt. Wir müssen genau wissen, welche Daten verfügbar sind, um Überraschungen zu vermeiden und einen schnellen sowie sicheren Zugriff zu gewährleisten. Zusätzlich ist eine gründliche Beratung zu den rechtlichen Vorgaben, den Trägern von Kosten sowie der Preisgestaltung in Ihrem spezifischen Fachgebiet unverzichtbar, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Kenntnisse vorhanden sind.

Auf der nächsten Folie werde ich die technische Umsetzung näher beleuchten. Es gibt bereits viele fortschrittliche technologische Optionen: Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, um nur einige zu nennen. Wir müssen herausfinden, welche Technologien für Ihre Bedürfnisse erforderlich sind, um den Wert der Daten zu maximieren. Nicht alles ist notwendig, aber einige dieser Technologien könnten äußerst relevant und nützlich sein.

Auf der rechten Seite der Folie stehen die Publikationsplanung und das medizinische Schreiben nicht so sehr im Mittelpunkt, aber ich denke, dass wir diese automatisch mit der analysierten Evidenz, die aus der hochwertigen Datenerhebung generiert wird, fördern. Dies fördert nicht nur die patientenorientierte Evidenz und Kommunikation, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für innovative Vertragsabschlüsse. Aktuell laden Krankenkassen die Krankenhäuser ein, ihre Qualität nachzuweisen und dafür eine Entschädigung zu erhalten. Darüber hinaus sollten auch die Unterstützungsprogramme für Patient:innen nicht vergessen werden.

Außerdem gefällt mir der letzte Punkt, die medizinischen KPIs. Diese sind zweifellos relevant, und ich bin sicher, dass die meisten von Ihnen im Publikum sie bereits messen.

Um den technologischen Aspekt weiter zu betonen, lassen Sie uns ein Brainstorming durchführen. Meiner Erfahrung nach ist es entscheidend, sowohl eine Idee als auch eine Strategie für einen effektiven Datenzugriff zu entwickeln.

Eine Möglichkeit dazu sind Gesundheitsplattformen. IQVIA steht zwar bereitwillig zur Verfügung, um Unterstützung zu bieten, aber es ist wichtig zu wissen, dass wir nicht die einzige Lösung sind. Verschiedene andere Plattformen bieten hochwertige Daten, Systeme für klinische Ergebnisse und elektronische Datenerfassungssysteme, die in breitere Ökosysteme des Gesundheitswesens integriert sind. Diese Alternativen könnten die Möglichkeiten der Datenerfassung und -auswertung verbessern.

Darüber hinaus ist es wichtig, neue Plattformen für dynamische Analysen und skalierbare Tools zu erkunden. Diese Tools erleichtern eine schnelle Analyse durch Technologien wie maschinelles Lernen oder HTA-Beschleunigerprogramme. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die Wochen oder Monate dauern, liefern diese Plattformen schnell und effizient Ergebnisse, bereichern die Studiendesigns und erfüllen die Beweisanforderungen.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache beispielsweise rationalisiert die Datenanalyse, während GDPR-konforme Anbieter die nahtlose Integration sensibler Datensätze ermöglichen und den Wert der Analyse ohne Einschränkungen maximieren. Auch wenn das Vertrauen in diese Lösungen variieren kann, ist es ratsam, die Kommunikation mit solchen Anbietern aufzunehmen.

Lassen Sie uns nun anhand eines Beispiels der Climedo-Plattform veranschaulichen, wie sich diese Technologie in alltägliche Szenarien umsetzen lässt. Stellen Sie sich auf der linken Seite einen Bildschirm vor, der einem Arzt gesundheitsbezogene Ergebnisse anzeigt und bei abnormalen Schwellenwerten Warnungen auslöst. Dies ermöglicht eine proaktive Interaktion mit dem Patienten und den Vergleich mit größeren Gruppen für gemeinsames Lernen und die Optimierung der Behandlung.

Auf der rechten Seite wird die transparente Kommunikation mit den Patient:innen durch den Echtzeitzugang zu ihren eigenen Berichten erleichtert, wie dies in über 200 Kliniken in Deutschland demonstriert wurde. Dies ermöglicht den Patient:innen, aktiv an den Behandlungsentscheidungen teilzunehmen und fördert eine kooperative Zusammenarbeit zwischen ihnen und den Ärzt:innen.

Davon profitieren nicht nur Patient:innen und Ärzt:innen, sondern auch die Qualitätsabteilungen der Krankenhäuser sowie weitere Beteiligte. Obwohl diese Beispiele spezifisch sind, ist es wichtig, maßgeschneiderte Lösungen für Ihre individuellen Bedürfnisse zu finden. Trotz der Komplexität unserer Branche ist es heute einfacher denn je, die verfügbaren Optionen zu nutzen. Ein pragmatischer und transparenter Ansatz, selbst bei der Einholung einer breiten Zustimmung der Patienten, kann erhebliche Vorteile bringen. Wenn ich an meine Erfahrungen mit einer Studie denke, an der 10.000 Patient:innen mit Hüft- und Kniegelenksprothesen teilnahmen, so stellte sich heraus, dass 93% der Patient:innen ihre Zustimmung zur Datenspende gaben. 

Transparenter Umgang mit Daten schafft Vertrauen und steigert den ROI in allen Phasen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Datennutzung nur dann effektiv ist, wenn sie durch solide Planungs- und Interpretationsmethoden unterstützt wird. Die Bewältigung der zahlreichen Fragen rund um dieses Thema erfordert gemeinsame Anstrengungen. Wir bei IQVIA sind bestrebt, dieses Gespräch fortzusetzen und stehen Ihnen für weitere Fragen gerne zur Verfügung.

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit. Ich hoffe, dass diese Präsentation Ihnen einige nützliche neue Erkenntnisse gebracht hat!

Möchten Sie mehr über das gemeinsame Angebot von Climedo und IQVIA erfahren? Schreiben Sie uns einfach eine Nachricht. 

* Dieser Blog-Beitrag beruht auf einem Climedo-Webinar vom 13.3.2024 und wurde nicht separat von IQVIA freigegeben.