Die Vorteile optimierter klinischer Entscheidungsfindung

Best Practice ermöglicht bessere Outcomes und geringere Kosten

08.May 2018 - Elektronische Patientenakten und die Digitalisierung der Gesundheitsversorgung  sind auf dem Vormarsch; gleichzeitig beginnen Leistungserbringer weltweit, verstärkt Technologie zur Verbesserung der Behandlungsqualität einzusetzen. Dieser Trend führt auch dazu, dass die bislang zu wenig genutzten Möglichkeiten zur verbesserten Entscheidungsfindung im klinischen Alltag zunehmend Aufmerksamkeit erlangen. Die Vision der „coordinated care“ (koordinierten Versorgung) für das Gesundheitswesen erfordert von den Akteuren, die Potenziale des „Advanced Clinical Decision Support“ (abgek. ACDS; ganzheitlicher Ansatz zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung) zu erschließen. Nur so kann die Standardisierung der Behandlung gelingen, Compliance gewährleistet, Variabilität reduziert und – zu guter Letzt – Outcomes verbessert werden.

Die Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung („clinical decision support“, abgek. CDS) hilft als System und Prozess, präzisere Diagnosen und geeignetere Therapiestellungen zu erreichen. Grundlagen für die Verbesserungen der Behandlung sind klinisches Wissen und Daten über Patienten. Die dem Kliniker angebotenen Informationen können allgemeine medizinische Angaben sowie Handlungsempfehlungen ebenso umfassen wie intelligent verarbeitete Patienteninformationen – oder beides.

Variabilität in der Behandlungsqualität reduzieren

CDS ermöglicht es Ärzten, ihren Patienten Behandlung und Beratung mit gleichbleibender Qualität evidenzbasiert anzubieten. Dies reduziert die Varianz, die nicht nur Kosten in die Höhe treiben, sondern auch Auswirkungen auf die Qualitätsbeurteilungen haben kann – und ebenso am Ende auf die Bilanz.

Faktoren, die zur Varianz in der Versorgung beitragen, sind Schulungspraktiken, Wissenslücken, eine Vielzahl verfügbarer Behandlungsoptionen und die Individualität des Vorgehens der Ärzte. Varianz erschwert es, die Qualität zu verbessern und zugleich die Kosten zu beherrschen. Wer sich die Reduktion unerwünschter Varianz zur strategischen Aufgabe macht, kann so den größtmöglichen Einfluss auf die Kostensituation der Leistungserbringer und des gesamten Gesundheitssystems ausüben.

Integration in die elektronische Patientenakte (ePA)

Der Schlüssel auf dem Weg zur Entscheidungsfindung mit höherem Wirkungsgrad besteht darin, das klinische Wissen nutzbar zu machen, das in Systemen bislang verborgen vorliegt. Dieses Wissen intelligent zu filtern und benötigte Informationen zum richtigen Zeitpunkt der Behandlung zur Verfügung zu stellen – so lassen sich die Behandlungsergebnisse verbessern. Systeme, die integriert mit der ePA zusammenarbeiten, gewährleisten die Adhärenz zu Leitlinien und vermindern einige der wesentlichen Kostentreiber: Wiedereinweisungen, vermeidbares Aufsuchen der Notaufnahmen, nosokomiale Infektionen sowie Medikationsfehler und mangelnde Medikationsadhärenz.  

Klinische Entscheidungsfindung der nächsten Generation

Die nächste Generation von Systemen zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung umfasst die Einbindung des Patienten, die personalisierte Vermittlung medizinischen Wissens und die Messung von Verbesserungen der Outcomes. Sie erleichtert es Patienten und Behandlern, die richtigen Entscheidungen zu treffen, indem sie intuitive, umsetzbare Informationen nahtlos in Portale und Workflows einbettet. Insgesamt geht es hierbei um einen umfassenden Ansatz zur Unterstützung der klinischen Entscheidung, der es Leistungserbringern ermöglicht, den schwierigen Balanceakt zwischen Kostenreduktion und höherer Behandlungsqualität zu meistern.

Evidenz der Vorteile

Kliniker machen wesentlich weniger Fehler, wenn sie UpToDate® einsetzen (eine Lösung für die klinische Entscheidungsunterstützung von Wolters Kluwer). Das ist das Ergebnis einer kürzlichen Studie: “Effectiveness of a clinical knowledge support system for reducing diagnostic errors in outpatient care in Japan”. Diese monozentrische retrospektive Studie zur klinischen Effektivität, veröffentlicht im International Journal of Medical Informatics, zeigt, dass dieses System Behandlungsfehler von 24 auf 2 Prozent reduziert.

Zusammenfassend: Um den Weg zu ebnen für eine Zukunft mit einer fairen Behandlung frei von Brüchen und mit besseren Ergebnissen, sollte die optimale klinische Entscheidungsfindung im Mittelpunkt künftiger Strategie stehen.