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Einführung​

Dank der revolutionären Anwendung des PASI-Systems von Legit.Health hat die Zukunft der Dermatologie begonnen APASI (Automatic Psoriasis Area and Severity Index). Mit Hilfe von Computer-Vision-Algorithmen haben die Forscher ein Tool entwickelt, das Smartphone-Bilder verarbeitet und sie automatisch in den Bereich des PASI übersetzt.

Es ist allgemein bekannt, dass objektive, verlässliche und präzise Ergebnismessungen maßgeblich für faktenbasierte Medizin sind. Wenn es um Psoriasis geht, hat der PASI die besten Messeigenschaften und wird am häufigsten für klinische Studien empfohlen. Deshalb haben wir den PASI automatisiert, um Patienten und Ärzten zu helfen, bessere Gesundheitsergebnisse zu erzielen.

Die Ursprünge des PASI​

Dieses Bewertungssystem für Psoriasis wurde erstmals 1978 in einem Artikel von T. Fredericksson und U. Pettersson veröffentlicht, in dem sie die Wirksamkeit einer neuen Behandlung für die Krankheit untersuchten.

Ihre Formel zur Beurteilung des Schweregrads der Erkrankung wurde zum allgemeinen Standard für Dermatologen auf der ganzen Welt und wird auch heute noch weithin verwendet.

Um den PASI zu berechnen, wurde die Summe des Schweregrads dieser drei Hauptveränderungen mit dem Zahlenwert der betroffenen Bereiche und mit den verschiedenen Prozentsätzen der vier Körperbereiche multipliziert. Diese Werte wurden dann addiert, um den PASI zu erhalten.

Die Einschränkungen des PASI auf Papier​

Das Hauptziel des PASI ist es, ein Instrument zur präzisen und konsistenten Erfassung von Daten für Routinebewertungen und klinische Studien zu bieten. Allerdings bringt es eine Reihe von Problemen und Einschränkungen mit sich.

Wir fanden erhebliche Unterschiede [in den Ergebnissen] zwischen erfahrenen und unerfahrenen Ärzten, die den PASI verwenden

Mit anderen Worten, es gibt eine hohe Variabilität zwischen Beobachtern, die am stärksten ausgeprägt ist, wenn erfahrene und unerfahrene Ärzte verglichen werden.

Abgesehen von den Unterschieden zwischen den Beobachtern haben viele Ärzte berichtet, dass das Ausfüllen des Papierbogens zu mühsam und zeitaufwändig ist und dass sie ihn im Alltag nicht wirklich nutzen.

Digitale Rechner: Eine halbfertige Lösung des Problems​

Mit dem Aufkommen einfacher Rechner wurden mehrere digitalisierte Versionen des PASI-Bewertungssystems entwickelt, um den Zeitaufwand für die Berechnungen zu verringern. Diese Online-Rechner lösen, wenn auch ineffizient, nur eines der Probleme, die der traditionelle PASI hat. Die Formel wird zwar automatisch berechnet, aber der Arzt muss dennoch die Werte für jeden Parameter eingeben.

Dies erfordert nicht nur weiterhin die Zeit und Aufmerksamkeit des Arztes, sondern ändert auch nichts an den zahlreichen Problemen der mangelnden Objektivität und Reproduzierbarkeit des PASI-Systems.

Wie können wir wissen, ob ein Punktesystem gut ist?​

Wenn es um dermatologische Beurteilungen geht, ist die Wirksamkeit eines Bewertungssystems von größter Bedeutung. Aber was genau macht ein Punktesystem zuverlässig und nützlich? Durch einen wissenschaftlichen Konsens wurden mehrere Schlüsselfaktoren identifiziert, die zur Robustheit dieser Systeme beitragen. Sehen wir uns diese entscheidenden Elemente etwas genauer an:

• Benutzerfreundlichkeit: Bei diesem Faktor geht es darum, ob das System im Rahmen der zeitlichen und finanziellen Möglichkeiten mühelos angewendet werden kann. Ein benutzerfreundliches System ist entscheidend für eine breite Akzeptanz im klinischen Umfeld.
• Empfindlichkeit gegenüber Veränderungen: Ein effektives Bewertungssystem muss in der Lage sein, klinisch bedeutsame Veränderungen im Laufe der Zeit zu erkennen. Diese Sensibilität stellt sicher, dass jede Veränderung oder jede Verschlechterung des Zustands eines Patienten genau erfasst wird.
• Zuverlässigkeit zwischen Beobachtern: Dies bezieht sich auf die Konsistenz der Ergebnisse, wenn verschiedene Beobachter/innen das Punktesystem verwenden. Eine hohe Zuverlässigkeit zwischen den Beobachtern bedeutet, dass verschiedene Ärzte zu ähnlichen Schlussfolgerungen kommen, was die Glaubwürdigkeit des Systems erhöht.
• Abweichungen der einzelnen Beobachter: Dabei geht es um die Konsistenz der Ergebnisse, wenn derselbe Beobachter das Bewertungssystem mehrmals verwendet. Die geringe Abweichung eines einzelnen Beobachters deutet darauf hin, dass das System stabile Ergebnisse liefert, unabhängig von wiederholten Bewertungen durch denselben Arzt.
• Interpretierbarkeit: Ein praktisches Bewertungssystem sollte aussagekräftige qualitative Interpretationen seiner Ergebnisse liefern, z. B. die Einstufung des Schweregrads einer Erkrankung als leicht, mittelschwer oder schwer.

Diese Kriterien gewährleisten nicht nur die Wirksamkeit des Bewertungssystems, sondern auch seine Anwendbarkeit und Zuverlässigkeit in verschiedenen klinischen Szenarien.

Angepasst von "Methods and definitions to rate the quality of outcome measures". Schmitt, J., Langan, S., Deckert, S., Svensson, A., von Kobyletzki, L., Thomas, K., & Spuls, P. (2013). Assessment of clinical signs of atopic dermatitis: A systematic review and recommendation. Journal of Allergy and Clinical Immunology, 132(6), 1337--1347. doi:10.1016/j.jaci.2013.07.008.

Sechs Gründe, warum APASI besser ist​

Legit.Health ist das revolutionäre klinische Daten- und Kommunikationstool für Dermatologen der nächsten Generation, das die Patienten in dreifacher Hinsicht unterstützt.

Nach 12 Monaten mit Legit.Health, in denen wir die Anwendbarkeit des Tools in unserem Krankenhaus analysiert haben, waren wir in der Lage, ein neues Pflegeparadigma in der Nachsorge von Psoriasis zu entwickeln.

Der Zweck der Deep-Learning-Algorithmen ist es, Ärzte von der mühsamen manuellen Berechnung von Bewertungssystemen zu befreien und die Ausübung einer objektiveren faktenbasierten Dermatologie zu ermöglichen, während gleichzeitig der Prozess der Berichterstattung der Pathologie beschleunigt und die Autonomie und Kontrolle der Patienten erhöht wird.

Die Algorithmen von Legit.Health stufen Läsionen automatisch ein, indem sie Smartphone-Bilder und kurze von Patienten berichteten Ergebnisdaten (PROMs) auswerten. Mit anderen Worten: Das Tool füllt automatisch die meisten dermatologischen Bewertungssysteme aus, wie z. B. PASI, SCORAD, UAS, GAGS und viele mehr.

Das bedeutet, dass die neue Version dieses Bewertungssystems Daten präzise und konsistent extrahiert, sowohl bei Routinebewertungen als auch in der klinischen Forschung. Die Verbesserung ist in der folgenden Tabelle zu sehen, in der die Leistungskennzahlen der gängigsten Arten der Nutzung von Punktesystemen verglichen werden:

	Stift und Papier	Digital	Automatisch (KI)
Selbstüberwachung	-	-	Diagnose durchführen
Benutzerfreundlichkeit	≈ 600 Sekunden	≈ 420 Sekunden	≈ 23 Sekunden
Empfindlichkeit auf Veränderung	0 bis 4	0 bis 4	0 bis 100
Abweichungen zwischen Beobachtern	Mittel (20%)	Mittel (20%)	Geringste (8%)
Abweichungen der einzelnen Beobachter	Hoch	Hoch	Null

Dank der Deep-Learning-Algorithmen befreit Legit.Health Ärzte von der mühsamen manuellen Berechnung von Punktesystemen und ermöglicht die Ausübung einer objektiveren evidenzbasierten Dermatologie. Durch die Verwendung von Algorithmen zur Messung von Trockenheit, Lichenifikation, Erythem, Nässen, Ödemen und vielen weiteren Anzeichen kann das Tool außerdem die visuellen Anzeichen zuverlässiger und konsistenter berechnen.

1. Einfacher in der Anwendung und schneller als jede andere bestehende Methode​

Während ein erfahrener Arzt vielleicht sechs bis sieben Minuten benötigt, um den PASI-Score eines Patienten vollständig auszufüllen und zu berechnen, benötigt ein unerfahrener Arzt zehn Minuten. Der Algorithmus von Legit.Health benötigt währenddessen nur 23 Sekunden, um die endgültige Bewertung zu erhalten, einschließlich der Aufnahme des Bildes.

Dies ist sowohl aus Sicht des Zeitmanagements wichtig, da die Ärzte so ihre Zeit mit dem Patienten besser nutzen können, als auch aus klinischer Sicht. Die Tatsache, dass viele Ärzte kein Bewertungssystem ausfüllen wollen, weil sie den Prozess für zu mühsam und zeitaufwändig halten, und lieber aus dem Bauch heraus den Schweregrad der Krankheit einschätzen, ist mit der modernen Idee einer faktenbasierten Medizin nicht vereinbar.

2. APASI unterstützt den Arzt bei der Diagnose der Krankheit​

Der von Legit.Health entwickelte Algorithmus beschränkt sich nicht nur auf die Messung des Schweregrads, wie es der PASI tut. Er kann auch dabei helfen zu beurteilen, ob es sich tatsächlich um Psoriasis handelt oder nicht. Der APASI wurde mit Hilfe von Top-Dermatologen trainiert, um zwischen Hunderten von Erkrankungen zu unterscheiden, einschließlich der meisten Arten von Psoriasis.

Das bedeutet, dass APASI zwischen verschiedenen Arten von Psoriasis unterscheidet und den Arzt bei der Beurteilung der Krankheit unterstützt. Dadurch wird der Prozess nicht nur schneller, da relevante Informationen bereitgestellt werden, sondern die Anzahl der korrekten Diagnosen um 23 % erhöht.

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3. APASI kann kleine Veränderungen in der Entwicklung der Pathologie erkennen​

Das Tool von Legit.Health analysiert die Pathologien mithilfe eines validierten Bewertungssystems, das sowohl die niedrigste MID (kleiner relevanter Unterschied) als auch die niedrigste LDC (kleinste nachweisbare Veränderung) aufweist, was bedeutet, dass der Algorithmus jedes Bild mit größerer Präzision und Detailgenauigkeit analysiert als ein menschlicher Betrachter.

In klinischen Studien ist die Quantifizierung der Krankheit entscheidend, um die Wirksamkeit einer Prüfbehandlung zu messen, indem der Schweregrad der Krankheit vor der Therapie mit dem nach der Behandlung verglichen wird.

Darüber hinaus hat es eine höhere Validität und Zuverlässigkeit bei vergleichbaren klinischen Eigenschaften, dank der intrinsischen Funktionsweise der Computer-Vision-Algorithmen.

4. Verringert die Variabilität zwischen Beobachtern erheblich​

Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass selbst erfahrene Forscher mit dem PASI Schwierigkeiten hatten, die betroffene Fläche […] zu bewerten, insbesondere bei Patienten mit schwerer Psoriasis.

Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass APASI die Basismethoden in Bezug auf die Variabilität zwischen Beobachtern übertrifft und einen mittleren absoluten Fehlerprozentsatz von nur 13 % erreicht, der weit unter den üblichen 20 % liegt, die bei der klassischen Anwendung der traditionellen Bewertungssysteme beobachtet werden können.

5. Keine Variabilität zwischen Beobachtern​

Die algorithmische Natur des APASI eliminiert die Variabilität zwischen Beobachtern vollständig und zweifellos, da jede Messung zuverlässig konsistent ist.

Dies ermöglicht es dem Arzt, sich bei der Beurteilung des Schweregrads der Psoriasis nicht auf sein Gedächtnis verlassen zu müssen, sondern sich auf die Analyse der kontextbezogenen Informationen konzentrieren zu können. In diesem Sinne verringern die objektiveren Daten das Risiko von Fehldiagnosen erheblich und bieten eine objektivere, genauere und präzisere Möglichkeit, den Krankheitsverlauf zu verfolgen.

Um einen Behandlungseffekt zu beurteilen, sollte die Schwankung bei der Bewertung eines Patienten über einen Zeitraum gering sein

Dies ist besonders wichtig bei klinischen Studien, bei denen die Verringerung dieser Art von Variabilität ausschlaggebend ist, um die für diese Art von Studien erforderlichen präzisen Daten zu erheben.

6. Besser zugängliche und leichter zu lesende Daten​

Und nicht zuletzt bietet die Benutzeroberfläche von Legit.Health Zugang zu allen relevanten Informationen über den Patienten in übersichtlicher Form.

Alle von APASI abgeleiteten Daten werden übersichtlich auf dem Bildschirm angezeigt. Sie zeigen den Schweregrad der Erkrankung und die verschiedenen Faktoren, die der Algorithmus bei der Analyse des Bildes berücksichtigt hat, sowie deren Bewertungen an.

Die App bietet auch ein praktisches Diagramm, das die Entwicklung der Krankheit über einen längeren Zeitraum anzeigt und die Überwachung des Heilungsprozesses und der Wirksamkeit der Behandlung sehr einfach gestaltet.

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Zusammenfassung​

Der revolutionäre und innovative APASI repräsentiert die Zukunft der Dermatologie. Wir geben Ärzten Zugang zum besten Tool für die Diagnose von Psoriasis und ermöglichen es ihnen, faktenbasierte Medizin zu praktizieren und die Kommunikation zwischen Arzt und Patient zu verbessern.

Dank Legit.Health können Ärzte auf der ganzen Welt ihre Quote korrekter Diagnosen um 23 % verbessern und die Behandlung für den Patienten leichter nachvollziehbar machen, indem sie ihn zu einem aktiven Teilnehmer an seiner eigenen Genesung machen.

Es lässt sich nicht leugnen, dass die Verwendung von Algorithmen, die den Schweregrad der Krankheit einschätzen, eine strahlende Zukunft für die Praxis der Dermatologie darstellt und zweifelsohne dazu beitragen wird, das Fachgebiet der Dermatologie voranzubringen.

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Einführung​

Im Gesundheitswesen gibt es eine stille, aber allgegenwärtige Herausforderung, die sich auf das Wohlbefinden derjenigen auswirkt, die an vorderster Front der Patientenversorgung stehen. Diese Herausforderung ist das Ärzte-Burnout, ein Zustand körperlicher, emotionaler und geistiger Erschöpfung, der durch anhaltenden Stress in medizinischen Berufen verursacht wird. Die Auswirkungen von Ärzte-Burnout betreffen nicht nur die Gesundheitsdienstleister, sie beeinträchtigen auch die Qualität der Versorgung der Patienten.

Bei Legit.Health wissen wir, wie wichtig es ist, medizinische Fachkräfte zu unterstützen. Unser Bestreben, das Leben von Ärzten und Patienten zu verbessern, spiegelt sich in unserer fortschrittlichen Technologie der künstlichen Intelligenz wider. Unsere KI-Tools wurden entwickelt, um klinische Arbeitsabläufe zu optimieren und den täglichen Druck, dem Ärzte ausgesetzt sind, zu verringern, um eine nachhaltigere Arbeitsumgebung und bessere Patientenergebnisse zu fördern.

Ärzte-Burnout, ein ernstes Problem​

Ärzte-Burnout ist ein erhebliches und komplexes Problem in der medizinischen Gemeinschaft. Die Weltgesundheitsorganisation definiert Burnout als ein berufliches Phänomen, das durch chronischen arbeitsbedingten Stress gekennzeichnet ist. Hierzu gehören emotionale Erschöpfung und Reizbarkeit, ein allmählicher Verlust an Empathie und eine Zunahme negativer Gefühle wie Zynismus sowie das Gefühl, dass die eigene berufliche Leistungsfähigkeit rapide abnimmt.

Dieses allgegenwärtige Problem ist grenz-, kultur- und sprachübergreifend, was darauf hindeutet, dass seine Wurzeln tief in der grundlegenden Natur der medizinischen Praxis verankert sind. Es geht nicht nur um das individuelle Wohlbefinden, sondern auch um die Effizienz und Effektivität der Gesundheitssysteme weltweit.

Auch wenn die vollständige Beseitigung des Ärzte-Burnouts nicht sofort möglich ist, ist es für die medizinische Gemeinschaft und die Gesellschaft insgesamt unerlässlich, sich mit den kulturellen, sozialen und wirtschaftlichen Faktoren auseinanderzusetzen, die zu dieser Krise beitragen. Als Teil dieser Gemeinschaft liegt es in unserer Verantwortung, die Ursachen dieses weit verbreiteten Problems kritisch zu bewerten und aktiv daran zu arbeiten, sie zu lindern - ein Problem, das sich direkt auf das Rückgrat unseres Gesundheitssystems und damit auf die Gesundheit unserer Gesellschaft insgesamt auswirkt.

Eine schwierige Situation, verschlimmert durch COVID-19​

Das Problem des Ärzte-Burnouts, das schon vor COVID-19 ein großes Problem war, hat sich durch die Pandemie dramatisch verschärft. Diese globale Gesundheitskrise hat die medizinische Gemeinschaft an noch nie dagewesene Grenzen gebracht und die ohnehin schon vorhandenen Probleme noch verstärkt.

Ärzte sind seit langem mit langen Arbeitszeiten, emotionaler und körperlicher Erschöpfung und einem Gefühl der Machtlosigkeit innerhalb eines Systems konfrontiert, das sich oft schwerfällig anfühlt und in dem sich viele allein gelassen fühlen. Die Pandemie hat viele der Fortschritte zunichte gemacht, die in den letzten Jahren erreicht wurden, um die Arbeitsbelastung der Ärzte zu bewältigen und das allgemeine Wohlbefinden zu verbessern. Eine erschreckende Statistik zeigt das Ausmaß dieser Krise: Drei von fünf Ärzten geben an, sich am Ende eines Arbeitstages erschöpft zu fühlen, und 44 % beschreiben ihre Arbeit als emotional belastend.

Wenn medizinische Fachkräfte einem solchen Dauerstress ausgesetzt sind, gefährdet dies nicht nur ihre Gesundheit, sondern stellt auch ein ernsthaftes Risiko für die Patientenversorgung und -sicherheit dar. Während die Bekämpfung der systemischen Wurzeln dieses Problems ein langfristiges Ziel bleibt, sind unmittelbare und wirksame Strategien unerlässlich, um die Belastung der Ärzte zu verringern und die Folgen des Burnouts zu mildern.

6 Wege, wie Legit.Health das Burnout von Ärzten reduziert​

Legit.Health bietet ein bahnbrechendes klinisches Daten- und Kommunikationstool, das auf moderne Dermatologen zugeschnitten ist. Dieses Tool vereinfacht nicht nur die klinischen Aufgaben, sondern kann auch die Patienten bei ihrer Behandlung unterstützen. Im Folgenden finden Sie sechs wesentliche Möglichkeiten, wie unsere Plattform den Stress und die Arbeitsbelastung reduziert, die zum Ärzte-Burnout beitragen.

Legit.Health ist das revolutionäre klinische Daten- und Kommunikationstool für Dermatologen der nächsten Generation, das die Patienten in dreifacher Hinsicht unterstützt.

Die Aufgabe der Deep-Learning-Algorithmen, die bei Legit.Health verwendet werden, besteht darin, Ärzten dabei zu helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen, indem die gesamte Rechenleistung und die gespeicherten Daten einer hochmodernen Technologie dem Arzt zur Verfügung steht.

Die Algorithmen von Legit.Health stufen Läsionen automatisch ein, indem sie Smartphone-Bilder und kurze von Patienten berichtete Ergebnisdaten (PROMs) auswerten. Mit anderen Worten: Das Tool füllt automatisch die meisten dermatologischen Bewertungssysteme aus, wie z. B. PASI, SCORAD, UAS, sowie die Schätzung der Prämalignität jeder Läsion.

Wie funktioniert dieses revolutionäre Tool für Ärzte der nächsten Generation?

1. Minimiert den Zeitaufwand für untergeordnete Aufgaben​

Eine der Hauptursachen für Ärzte-Burnout ist, dass sie nicht genügend Zeit für ihre Patienten haben. Schließlich hat der Arzt eine jahrelange Ausbildung absolviert, um Menschen helfen zu können, und Zeit für Aufgaben zu verschwenden, die unwichtig erscheinen, ist ziemlich frustrierend.

Dies gilt insbesondere für die Dermatologie, wo Ärzte oft damit beschäftigt sind, die Anzahl der Läsionen zu zählen oder die betroffene Fläche und den Schweregrad zu berechnen, anstatt mit dem Patienten zu interagieren. Das Beste, was der Markt den Ärzten zur Unterstützung und Beschleunigung dieser Aufgaben bieten kann, sind leider bis heute digitale Taschenrechner, die immer noch einen hohen Zeitaufwand erfordern.

Dank Legit.Health hat sich dies geändert, denn das neue algorithmische Tool der künstlichen Intelligenz kann eine Pathologie diagnostizieren und ihren Schweregrad in weniger als 23 Sekunden bestimmen. Das reduziert das Burnout bei Ärzten, die sich auf die Person konzentrieren wollen, die vor ihnen sitzt.

Unsere Deep-Learning-Algorithmen bieten eine verbesserte Entscheidungshilfe für Dermatologen. Durch die Nutzung fortschrittlicher Rechenleistung und eines riesigen Datenbestands unterstützt Legit.Health Ärzte dabei, fundiertere und effizientere Diagnosen und Behandlungspläne zu erstellen.

2. Verringert den Zeitaufwand für die Erstellung von Dokumenten​

Um in ihrem Fachgebiet zu bestehen und eine erfolgreiche Karriere zu verfolgen, sind viele Ärzte der Meinung, dass sie in den besten Fachzeitschriften veröffentlichen müssen. Dies zwingt sie zur Durchführung komplexer klinischer Studien, die den wissenschaftlichen Fortschritt über das hinaus tragen, was man sich noch vor zehn Jahren vorstellen konnte.

Allerdings stellt der Zeitmangel in den Händen dieser Ärzte ein weiteres Problem dar, da die Anforderungen für die Durchführung dieser Art von Studien oft einen umfangreichen Papieraufwand implizieren, der mit präzisen Daten auf dem neuesten Stand gehalten werden muss. Dies bedeutet, dass mehr Zeit für das Ausfüllen von Formularen und die manuelle Erfassung von Informationen aufgewendet werden muss, was vermehrt zu Ärzte-Burnout führt.

Dank seiner vielen algorithmischen Funktionen wie unseren Pixel-zu-CSV-Konvertern, automatischen patientenbezogenen Ergebnismessungen, Algorithmen für den Einschluss von Übereinstimmungen und für die dermatologische Bildqualität hilft Legit.Health bei der Durchführung sowohl traditioneller als auch dezentraler klinischer Studien.

All diese Technologien stehen dem Arzt zur Verfügung, um die Datenerfassung nicht nur schnell, sondern auch genauer und objektiver zu machen, da der Algorithmus nicht so voreingenommen wie ein Menschen ist.

Eines der herausragenden Merkmale ist die Fähigkeit, Läsionen automatisch zu bewerten, indem nur Smartphone-Bilder und von Patienten berichtete Ergebnisdaten (PROMs) verwendet werden. Dies bedeutet, dass das Tool von Legit.Health die meisten dermatologischen Bewertungssysteme, einschließlich PASI, SCORAD und UAS, selbstständig ausfüllen und auch die Prämalignität von Läsionen beurteilen kann.

3. Erleichtert die Kommunikation mit dem Patienten​

Eine weitere Ursache für das Ärzte-Burnout ist die Wahrnehmung, dass die Beziehung zum Patienten und seinen Bedürfnissen verloren geht. Viele Ärzte haben das Gefühl, dass sie gezwungen sind, sich auf Daten und Statistiken zu konzentrieren und nicht auf die menschlichen Aspekte.

Es ist bekannt, dass die Kommunikation zwischen Arzt und Patient einer der Eckpfeiler der modernen Medizin ist, und die Bemühungen, diese Kommunikation reibungsloser und effektiver zu gestalten, sollten nicht allein auf den Schultern des Arztes lasten.

Deshalb ist einer der größten Schwerpunkte von Legit.Health die Rationalisierung der Kommunikation, indem der Prozess so reibungslos wie möglich gestaltet wird. Patient und Arzt werden über eine App verbunden, die es ermöglicht, Nachrichten, Bilder und Anfragen nicht nur aus der Ferne zu übermitteln, sondern auch nach Priorität zu filtern. All dies sorgt dafür, dass die Kommunikation in dem für den Arzt angemessenen Tempo erfolgt.

4. Verringert den Druck der Überspezialisierung​

Der Arztberuf erfordert ein außerordentlich hohes Maß an Spezialisierung. Viele Fälle erfordern ein tiefgreifendes Wissen, und das nicht nur auf einem allgemeinen Gebiet, sondern auch bei sehr spezifischen Bedingungen. Dieser Bedarf an Spezialisierung kann für Hausärzte besonders belastend sein, da sie oft mit einem breiten Spektrum von Krankheiten konfrontiert werden, ihnen aber möglicherweise das Fachwissen für eine genaue Diagnose und Behandlung fehlt.

Legit.Health schließt diese Lücke effektiv, indem es Ärzten Zugang zu konsolidiertem Fachwissen führender Spezialisten für verschiedene Krankheiten verschafft. In Verbindung mit den robusten Verarbeitungsmöglichkeiten unserer Deep-Learning-Algorithmen bietet dies eine schnelle und zuverlässige Quelle für Zweitmeinungen.

Diese Funktion ist von unschätzbarem Wert für Hausärzte, die Legit.Health nutzen können, um schnelle, objektive Erkenntnisse zu gewinnen, die mit denen eines Facharztes vergleichbar sind, ohne zeitaufwändig auf umfangreiche Fachbücher zurückgreifen zu müssen. Auch Dermatologen profitieren davon, wenn sie auf Erkrankungen stoßen, die nicht in ihr Fachgebiet fallen. Sie können unser Tool als vertrauenswürdige Quelle zur Bestätigung von Diagnosen nutzen.

Indem Legit.Health die Ärzte mit diesem Maß an Unterstützung und Wissen ausstattet, mildert es den überwältigenden Druck, in allen Bereichen ein Experte sein zu müssen, und trägt so zur Verringerung des Ärzte-Burnouts bei.

5. Erfüllt die geltenden Vorschriften, einschließlich DSGVO​

Eine der Hauptursachen für das Ärzte-Burnout ist die Befassung mit nichtmedizinischen Angelegenheiten wie beispielsweise Vorschriften. Viele möchten sich der Ausübung der Medizin widmen und nicht ihre begrenzte Zeit und Energie für solche vergleichsweise unbedeutenden Angelegenheiten verwenden.

Natürlich ist die Beachtung von Vorschriften, Normen und Patientendaten für den ordnungsgemäßen Arbeitsablauf eines medizinischen Zentrums von entscheidender Bedeutung, auch wenn dies kein sehr attraktiver Job ist.

Deshalb haben wir bei Legit.Health einen starken Fokus darauf gelegt, die Einhaltung all dieser Vorschriften zu erleichtern. Die DSGVO ist das beste Beispiel dafür, wie wir den Datenschutz angehen und wie wir diese Arbeit den Ärzten abnehmen, damit sie sich auf das Wesentliche konzentrieren können.

6. Verringert die Anzahl von Patientenbeschwerden​

Nicht zuletzt muss berücksichtigt werden, welchen Druck die Patientenbeschwerden auf die Ärzte ausüben. Sie sind natürlich ein wertvolles Instrument, um schlechte Praktiken zu vermeiden und Feedback einzuholen, aber oft kann die Angst, mangelndes Wissen oder ein Missverständnis die Ursache für eine Beschwerde sein, was vermieden werden könnte.

Die dadurch verursachte Belastung für die Ärzte trägt in hohem Maße zum Burnout-Effekt bei, und die Lösung dafür liegt auf der Hand: die Zahl der Beschwerden zu verringern, nicht indem man es den Patienten schwerer macht, ihre Stimme zu erheben, sondern indem man die Fälle reduziert, in denen diese Beschwerden nicht aufkommen müssten.

Ein besser informierter und zufriedener Patient ist weniger geneigt, eine Situation falsch zu verstehen oder falsch darzustellen, wodurch sich die Erfahrung des Patienten verbessert.

Legit.Health ist bestrebt, die Kommunikation zwischen Patient und Arzt zu verbessern, sodass sich der Patient verstanden fühlt und die Kontrolle hat. Besser informierte Patienten treffen bessere Entscheidungen, nehmen ihre Behandlung ernster und vertrauen ihrem Arzt mehr.

Zusammenfassung​

Als wir uns der Aufgabe gestellt haben, das perfekte Tool zu entwickeln, das die Lebensqualität unserer Nutzer verbessert, haben wir dabei sowohl an die Patienten als auch an die Ärzte gedacht.

Wir haben die Erfahrungen von Ärzten und die umfangreiche Literatur, die in den letzten Jahren zu diesem Thema erstellt wurde, berücksichtigt, um unsere Software so zu entwickeln, dass sie das Leben der Ärzte, die sie verwenden, einfacher und stressfreier macht.

Das Hauptziel ist und bleibt, die Leistung des Arztes zu verbessern und die Lebensqualität des Patienten zu erhöhen.

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This free 23-day trial of Legit.Health gives clinics and hospitals a hands-on look at how to drive increased adherence and improve patient outcomes, as well as improving efficiency and overall quality of life.

Lesen Sie die Veröffentlichung​

Wir laden Sie ein, die vollständige Veröffentlichung selbst zu lesen, oder Sie können nach unten scrollen, um die Zusammenfassung in diesem Blogbeitrag zu lesen.

Einführung​

Wir stellen AUAS vor, ein automatisches Äquivalent zu UAS, das einen Deep-Learning-Algorithmus namens Legit.Health-UAS-HiveNet zur Erkennung von Läsionen einsetzt. Unsere Ergebnisse zeigen, dass unser Algorithmus den Schweregrad von chronischer Urtikaria mit einer Effizienz bewertet, die mit der von erfahrenen Ärzten vergleichbar ist.

Außerdem kann der Algorithmus in CADx-Systeme implementiert werden, um Ärzte in ihrer klinischen Praxis zu unterstützen und als neuer Endpunkt in klinischen Studien zu dienen.

Die tatsächliche Wirkung des Legit.Health-UAS-HiveNet in der klinischen Praxis liegt darin, dass es Ärzte nicht nur bei der Diagnose, sondern auch bei der Überwachung von Patienten mit chronischer Urtikaria unterstützen kann, indem es ihnen hilft, Behandlungen zu verschreiben und die Angemessenheit von Behandlungen zu erhöhen.

Im Hinblick auf klinische Studien hat der AUAS das Potenzial, ein neuer klinischer Endpunkt zu werden, der sowohl die Qualität als auch die Quantität der den Forschern zur Verfügung stehenden Daten erhöhen könnte.

Autoren der Veröffentlichung​

Was ist eine Urtikaria-Schweregradbewertung?​

Urtikaria ist eine sehr häufige Erkrankung, die durch erythematöse, ödematöse, juckende und vorübergehende Ausschläge gekennzeichnet ist, die die Haut und die Schleimhäute betreffen. Sie kann in Unterformen wie akute spontane Urtikaria, chronische spontane Urtikaria, chronische induzierbare Urtikaria und episodische chronische Urtikaria unterteilt werden.

Die Diagnose der chronischen Urtikaria wird in der Regel durch klinische Beobachtung gestellt. Mit anderen Worten: Die Bewertung des Schweregrads der Krankheit erfolgt durch manuelle Bewertungssysteme, die subjektiv ausgefüllt werden.

Das am häufigsten verwendete Bewertungssystem ist der Urticaria Activity Score (UAS), der auch für 7 aufeinanderfolgende Tage verwendet werden kann, in diesem Fall wird er als UAS7 bezeichnet.

Das Problem mit der visuellen Bewertung​

Die unbestreitbarste Einschränkung manueller Bewertungssysteme ist die dem Menschen innewohnende Schwierigkeit, Parameter auf objektive, stabile und präzise Weise zu quantifizieren.

Der Mensch ist nur begrenzt in der Lage, die Quaddeln zu zählen, die Oberfläche einer Läsion zu quantifizieren oder die Rötung eines Bereichs zu bestimmen. Diese menschliche Einschränkung bei der Parameterschätzung spiegelt sich auch in dem Aufwand und der Zeit wider, die für das Ausfüllen der Urtikaria-Aktivitätsfragebögen erforderlich sind, was sich für die Patienten als sehr unbefriedigende Aufgabe erweist und zu einer schlechten Adhärenz führen kann.

Auf der anderen Seite klassifizieren Bewertungssysteme den Schweregrad der Krankheit anhand einer begrenzten Bandbreite von Scores, mit drei oder vier Kategorien, wie z. B.: keine, leicht, mittelschwer und schwer im Falle des UAS. Fragebögen haben in der Tat eine sehr hohe minimal nachweisbare Abweichung, da es sich um diskrete Bereiche und nicht um kontinuierliche Skalen handelt.

Und schließlich sind diese Fragebögen anfällig für Verzerrungen. Dies gilt insbesondere in Fällen, in denen der Patient weiß, dass die Behandlung, die er erhält, von den Informationen abhängt, die er zur Verfügung stellt. Und aufgrund des asynchronen Charakters der gemeldeten Messung fehlen dem klinischen Team die Mittel, um sicherzustellen, dass die vom Patienten gemeldeten Werte chronologisch korrekt oder einfach wahrheitsgemäß sind, was eine externe Überprüfung ausschließt.

Das Ziel des automatischen UAS​

In diesem Beitrag präsentieren wir den Automatic Urticaria Activity Score (AUAS). Hierbei handelt es sich um eine automatische Version des objektiven Teils des UAS, bei der faltungsneuronale Netzwerke eingesetzt werden, um die Nesselsucht automatisch und mit hoher Präzision zu zählen.

Ziel ist es, Mediziner dabei zu unterstützen, Bewertungssysteme wie den UAS objektiver und schneller auszufüllen, was die gesundheitlichen Ergebnisse verbessern und qualitativ hochwertige Endpunkte zur Messung der Wirksamkeit von Behandlungen für Urtikaria liefern könnte.

Die Lösung​

Wir haben ein neuronales Netzwerk namens Legit.Health-UAS-HiveNet zur Zählung von Nesselsucht trainiert.

Um künstliche Intelligenz für medizinisches Fachpersonal zugänglich zu machen, haben wir ein vollständig integriertes CADx-System entwickelt. Dabei handelt es sich um eine Webanwendung, die den Legit.Health-UAS-HiveNet-Algorithmus integriert und den patientenbezogenen UAS anhand der mit Smartphone-Kameras aufgenommenen Bilder berechnet.

Das CADx-System arbeitet in drei Stufen: Eingabe von Bildern und Grad des Juckreizes, Verarbeitung der Bilder und Erstellung eines Berichts mit der Bewertung des Schweregrads.

Der Bericht kann auch die Bewertungen mehrerer Bilder, die am selben Tag hochgeladen wurden, kombinieren, um die globale AUAS-Bewertung zu ermitteln.

Mit anderen Worten: Wenn der Benutzer Bilder von mehreren Körperteilen hochlädt, zeigt der Bericht des CADx-Systems sowohl die lokalen als auch die globalen AUAS-Werte an. Der globale AUAS wird berechnet, indem die Ergebnisse aller vom CADx-System verarbeiteten Bilder addiert werden.

Fazit​

In diesem Beitrag haben wir den AUAS vorgestellt, die erste künstliche Intelligenz, die das UAS-Bewertungssystem automatisch ausfüllt, indem sie Smartphone-Bilder analysiert. Die wichtigsten Fortschritte dieses Algorithmus sind die Verringerung des Zeitaufwands, den die Patienten für das Ausfüllen des manuellen Schweregrad-Bewertungssystems aufwenden müssen, und die Standardisierung der Urtikaria-Bewertung mit reduzierter Variabilität zwischen Beobachtern sowie eine höhere Zuverlässigkeit.

Wir konnten die Variabilität in der klinischen Bewertung überwinden, indem wir einen Zusammenführungsalgorithmus entwickelten, der die Anmerkungen aller Experten zu einem Konsens zusammenführt.

Das AUAS als Bewertungssystem weist bessere klinische Eigenschaften auf, hat aber auch den Vorteil, dass es zusammen mit dem Schweregrad ein Gesamtbild der Läsion liefert, was den Forschern einen besseren Überblick über die Studien ermöglicht. Zusammenfassend glauben wir, dass das AUAS und Legit.Health-UAS-HiveNet das Potenzial haben, die Gesundheitsergebnisse zu verbessern, die Kosten zu senken und die Praxis der faktenbasierten Medizin in Gesundheitsorganisationen zu verbessern.

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This free 23-day trial of Legit.Health gives clinics and hospitals a hands-on look at how to drive increased adherence and improve patient outcomes, as well as improving efficiency and overall quality of life.

Der Gesundheitsdienstleister Ribera Salud und Legit.Health begannen ihre Zusammenarbeit in einem der Krankenhäuser der Gruppe, dem Krankenhaus Torrejón, um die revolutionäre algorithmische Technologie zu implementieren, die 2 Jahre später hervorragende Ergebnisse gezeigt hat.

Im Jahr 2020 begannen der Gesundheitsdienstleister Ribera Salud und Legit.Health mit der Zusammenarbeit in einem der Krankenhäuser der Gruppe, dem Krankenhaus Torrejón, um die revolutionäre algorithmische Technologie zu implementieren, die 2 Jahre später dank der ausgezeichneten Arbeit der Ärzte hervorragende Ergebnisse gezeigt hat.

Die Pandemie könnte ein Segen sein, denn sie hat die Teams gezwungen, die Möglichkeiten der Fernversorgung auf ein neues Niveau zu heben. In diesem speziellen Fall musste das Team des Krankenhauses Torrejón die Behandlung des Patienten weiterverfolgen, konnte aber aufgrund von COVID-19 nicht sicherstellen, dass alle Patienten das medizinische Zentrum aufsuchen konnten.

Unter den gegebenen Umständen war Legit.Health das perfekte Tool für diesen Job.

Video-Zusammenfassung​

Sehen Sie sich die Präsentation von Dr. Elena Sanchez Largo an: Künstliche Intelligenz für die Fernüberwachung von Patienten mit Hautkrankheiten, wo sie einen Überblick darüber gibt, wie das Krankenhaus die Lösung von Legit.Health verwendet.

Neben Dr. Sanchez-Largo erklärt der Mitbegründer von Legit.Health, Taig Mac Carthy, einige der Schlüsselkomponenten der Lösung, wie z. B. die Funktion zur Messung des Schweregrads, die das Ausfüllen von Bewertungssystemen wie PASI oder SCORAD automatisiert.

Es ist ziemlich einfach zu erkennen, wie ein telematisches Tool wie Legit.Health dabei helfen kann, den Gesundheitszustand von Patienten aus der Ferne zu überwachen. Aber wie ist es möglich, die Arbeitsbelastung des Arztes nicht noch weiter zu erhöhen, indem er sich mit einem weiteren System befassen muss? Finden wir es heraus.

Erster Schritt: Registrierung von Patienten​

Die Implementierung eines neuen Systems in einen bestehenden Arbeitsablauf ist für die meisten Menschen eine unliebsame Aufgabe. Schließlich wurde dieser Arbeitsablauf durch jahrelange Anpassungen und Modifikationen verfeinert und perfektioniert, und die Aufnahme eines neuen Elements kann sich anfühlen, als würde man einen Schraubenschlüssel in eine gut geölte Maschine werfen.

Glücklicherweise ist der Onboarding-Prozess neuer Patienten sowohl einfach als auch zeitlich begrenzt, da er nur einmal durchgeführt werden muss.

Sobald die Ärzte des Krankenhauses Torrejón Zugang zu ihrem Legit.Health-Konto hatten (ein Vorgang, der gerade einmal zwei Minuten dauert), brauchten sie nur noch im Rahmen eines Arztbesuchs nach dem Namen, dem Nachnamen, der E-Mail oder der Telefonnummer des Patienten zu fragen und dessen Pathologieinformationen einzugeben.

Onboarding​

Der Onboarding-Prozess erfolgt für jeden Patienten nur einmal.

Dieser Vorgang dauert nicht länger als eine Minute und muss nur einmal durchgeführt werden. Wenn Sie ihn jedoch komplett vermeiden möchten, können Sie diesen Schritt dank der Dermatologie-API von Legit.Health ganz vermeiden.

Im Fall des Krankenhauses Torrejón bestätigten die Patienten ihr Konto und meldeten sich sofort mit ihrem Passwort an. Der Arzt wies sie an, ihre E-Mails oder Telefone auf Benachrichtigungen zu überprüfen, in denen sie aufgefordert wurden, Bilder für die Überwachung zu machen.

Insgesamt haben Ärzte und Patienten zusammen etwa 5 Minuten für die Einrichtung dieses Prozesses benötigt. Und obwohl sich das medizinische Team des Krankenhauses Torrejón dafür entschieden hat, diesen Prozess selbst in die Hand zu nehmen, überlassen andere Zentren den Schritt der Patientenregistrierung ihren nicht-medizinischen Teams.

Zweiter Schritt: Nachverfolgung​

Sobald das System eingerichtet war, begann für jeden Patienten des Krankenhauses Torrejón eine kontinuierliche Nutzungsschleife, in der die Nachverfolgung und Überwachung durch den Algorithmus zu einer einzigen Entscheidung durch die Ärzte vereinfacht wird.

Jedes Mal, wenn ein Patient ein Bild hochlädt, sei es, weil der Arzt bei seinem letzten Besuch ein Upload-Muster für ihn festgelegt hatte oder weil er den Eindruck hatte, dass sich sein Zustand wesentlich verändert hat, verarbeitet der Algorithmus die Informationen.

Wenn die Algorithmen nach der Analyse des Bildes eine Zunahme des Schweregrads oder einen Verdacht auf eine Malignität oder Prämalignität feststellen, wird das Bild als dringend gekennzeichnet und dem Arzt als erstes gezeigt.

Kontinuierliche Nutzung​

Kurze Beschreibung, was Ärzte und Patienten tun, wenn sie Legit.Health nutzen

Der Arzt kann dann jederzeit alle Bilder einsehen, die ihm von seinen Patienten zugesandt wurden. Er kann ein persönliches Arztgespräch vereinbaren, wenn er dies für notwendig hält, oder einfach eine Nachricht mit Angaben zur Behandlung und zum Upload-Muster an den Patienten senden.

Dies bedeutet nicht nur einen minimalen Arbeitsaufwand für den Arzt pro Patient, sondern erhöht die Effizienz erheblich.

Die wahren Helden​

Die Einführung neuer Technologien stellt für Ärzte eine große Herausforderung dar, da sie bereits mit der klinischen Arbeit sehr beschäftigt sind. Glücklicherweise sind die großartigen Dermatologen im Krankenhaus Torrejón sehr innovative Fachleute, die sich bemühen, ihre tägliche Praxis zu verbessern, indem sie bessere Wege für die Behandlung der Patienten finden.

Die wichtigste Schlussfolgerung hier ist, dass die Technologie an zweiter Stelle steht und das klinische Talent an erster Stelle. Wenn das medizinische Team talentiert und fähig ist, kann jede Lösung gedeihen. Und genau das ist passiert, als das Universitätskrankenhaus Torrejón Legit.Health eingeführt hat.

Die besten Ergebnisse, die wir Ihnen zeigen können, wie dieses Projekt funktioniert hat, sind die Worte einiger der beteiligten Ärzte:

Dr. Elena Sánchez-Largo​

Der Einsatz von Anwendungen für die telematische Nachverfolgung ermöglicht den Informationsfluss zwischen Arzt und Patient, ohne dass ein persönliches Gespräch erforderlich ist, wodurch dieser an eine realere Zeit angepasst wird und Änderungen in der therapeutischen Einstellung schneller und effektiver möglich sind.

Dr. Elena Sánchez-Largo hat Legit.Health bei ihren Psoriasis-Patienten im Krankenhaus Torrejón eingesetzt und damit großartige Ergebnisse erzielt.

Sie berichtet, dass 27 % ihrer Patienten von einer frühzeitigen Anpassung ihrer Behandlung profitierten, und zwar dank der verbesserten Kommunikation zwischen Arzt und Patient.

Sie können Elena Sánchez-Largo auf Twitter folgen

Dr. Marta Andreu​

Diese telematische Nachsorge verhinderte Schulversäumnisse bei pädiatrischen Patienten, Arbeitsversäumnisse bei Erwachsenen und ermöglichte die Nachsorge von Patienten, die aufgrund von COVID-19 unter Quarantäne stehen oder an Krankheiten leiden, die das Reisen erschweren. Sowohl die Patienten als auch ihre Dermatologen zeigten sich sehr zufrieden mit der Nutzung der App. 100 % der Patienten waren daran interessiert, das Tool weiterhin zu nutzen.

Dr. Marta Andreu beschreibt die Verwendung der App im Krankenhaus Torrejón und sagt, dass sie bei Patienten mit Psoriasis, atopischer Dermatitis, Urtikaria, Akne und Hidradenitis Suppurativa eingesetzt wurde. Sie hebt hervor, wie gut die App von den Patienten angenommen wurde und wie ihre Nutzung die Zufriedenheit mit dem medizinischen Zentrum verbessert hat.

Sie können Dr. Marta Andreu auf LinkedIn finden.

Wir hoffen, dass wir in zukünftigen Beiträgen auch die Arbeit und das Talent ihrer Kollegen, wie Dr. Leticia Calzado, Dr. Marta Andreu, Dr. Marta Ruano oder Dr. Javier Alcántara, um nur einige zu nennen, hervorheben können. Wirklich hochinnovative Fachleute im Gesundheitswesen, die nach den besten Wegen suchen, ihre Patienten zu versorgen und die Gesundheitssysteme zu verbessern.

Jetzt Zugang erhalten​

This free 23-day trial of Legit.Health gives clinics and hospitals a hands-on look at how to drive increased adherence and improve patient outcomes, as well as improving efficiency and overall quality of life.

Einführung​

In den letzten Jahren hat sich die Gesellschaft als Ganzes daran gewöhnt, dass eine vollständig digitale Welt in alle Lebensbereiche, einschließlich des Gesundheitswesens, Einzug halten wird.

Und obwohl die angewandte Praxis der Telemedizin viele Vorteile mit sich bringt, gibt es auch Herausforderungen zu bewältigen, bevor wir die Vorteile dieser neuen Art der Gesundheitsversorgung nutzen können.

Dermatologen heben die Nützlichkeit von Bildern bei der Fernüberwachung von chronischen Krankheiten hervor. Deshalb wird das Tool auch heute noch in unserer Pflegetätigkeit eingesetzt, und wir werden auch in Zukunft neue Einsatzmöglichkeiten und Verbesserungen erforschen.

Telemedizin ist eine Realität, keine Prognose​

Die digitale Isolierung ist für den Durchschnittsbürger nicht mehr möglich. In der heutigen Zeit, in der jeder Haushalt über einen Internetanschluss verfügt und in jeder Tasche ein Smartphone steckt, ist der Versuch, die Macht des globalen Netzes über unser tägliches Leben zu leugnen, ebenso lächerlich wie unpraktisch.

Natürlich ist die Welt des Gesundheitswesens in dieser Hinsicht nicht anders. Diejenigen, die versuchen, sich dieser Modernisierungswelle zu widersetzen, werden schnell zurückgelassen oder gezwungen, sich anzupassen. Es ist üblich, dass Konzepte wie die Telemedizin in der Zukunftsform behandelt werden, aber die COVID-19 Pandemie hat uns gezeigt, dass die Zeit der Prognosen vorbei ist.

Es ist an der Zeit, sich den Herausforderungen zu stellen, die diese neue Form der Gesundheitsversorgung für uns mit sich bringt.

Die Geschichte der Fernversorgung​

Eine der ersten praktischen Anwendungen der Telemedizin fand in den späten 1950er Jahren im Bundesstaat Nebraska statt, wo ein staatliches Krankenhaus und eine psychiatrische Einrichtung eine Fernsehverbindung einrichteten, um den Zustand der Patienten aus der Ferne zu überwachen.

Obwohl die Technologie in den folgenden Jahrzehnten rasante Fortschritte machte, hat sich ihre Anwendung auf die Fernversorgung von Patienten nie durchgesetzt und wird heute kaum noch genutzt. Der bisher bekannteste Fortschritt besteht in der telefonischen Konsultation, obwohl sie sowohl von Ärzten als auch von Patienten als unzureichend angesehen wird.

Heute ist der Drang, Telemedizin zu nutzen, eher eine Realität als eine entfernte Möglichkeit. Die Pandemie von 2020 hat die Wahrnehmung und die Bedürfnisse vieler Menschen rapide verändert und zwingt das Gesundheitswesen dazu, der Effizienz Priorität einzuräumen und alle zur Verfügung stehenden Werkzeuge einzusetzen.

Wie sieht die Zukunft aus?​

Auch wenn es töricht ist, vorherzusagen, welche Technologien im nächsten Jahrzehnt entwickelt werden, können wir aus den jüngsten Fortschritten lernen, um eine fundierte Vermutung über den wissenschaftlichen Fortschritt anzustellen, der die Zukunft des Gesundheitswesens prägen wird.

Ein Beispiel dafür ist die Verbreitung von tragbaren, drahtlos zugänglichen Sensoren, die in Smartphones, Smartwatches und anderen tragbaren Geräten eingebaut sind und es Ärzten ermöglichen, Daten über ihre Patienten in Echtzeit und mit minimalen Eingriffen in deren Alltag zu sammeln.

Eine weitere vielversprechende Perspektive ist die künstliche Intelligenz. Projekte, die auf dieser Technologie basieren, haben in den letzten Jahren in so unterschiedlichen Bereichen wie Onkologie, Strahlentherapie, Neurologie und Dermatologie großartige Ergebnisse gezeigt.

Ein leuchtendes Beispiel für den Einsatz von künstlicher Intelligenz ist Legit.Health, das revolutionäre klinische Daten- und Kommunikationstool für Dermatologen der nächsten Generation, das klinisch validierte Algorithmen und computergestützte Technologie einsetzt, um ihre medizinische Praxis zu verbessern.

Der Zweck der Deep-Learning-Algorithmen ist es, Ärzte von der mühsamen manuellen Berechnung von Bewertungssystemen zu befreien und die Ausübung einer objektiveren faktenbasierten Dermatologie zu ermöglichen, während gleichzeitig der Prozess der Berichterstattung der Pathologie beschleunigt und die Autonomie und Kontrolle der Patienten erhöht wird.

Die 5 Herausforderungen der modernen Telemedizin​

Finanzierung​

Wie so oft, wenn es um die Einführung einer neuen Technologie oder Infrastruktur geht, bringen Kritiker den finanziellen Aspekt ins Spiel. Allerdings ist es ziemlich kurzsichtig, nur die potenziellen Kosten einer Umstellung des medizinischen Systems auf Telematik zu betrachten, wenn man nicht auch die potenziellen Einsparungen und Gewinne berücksichtigt.

Das Gleichgewicht zwischen den wirtschaftlichen Kosten und den Vorteilen der Telemedizin wird zweifellos eine der größten Herausforderungen sein, die es zu bewältigen gilt, und die Unternehmen, die Dienstleistungen in diesem Bereich anbieten, müssen dies berücksichtigen. Aus diesem Grund hält Legit.Health seine Preise flexibel und die technologischen Anforderungen einfach, sodass sich jedes medizinische Zentrum oder jede Einrichtung die geringe erforderliche Investition leisten kann.

Vorschriften​

Eine weitere große Herausforderung, die vor der Einführung eines vollständig telemetrischen Systems zu bewältigen ist, betrifft die Gesetze und Vorschriften. Dies ist von Land zu Land unterschiedlich, aber überall auf der Welt ist die Einführung von Medizinprodukten stark reguliert.

Wenn diese Produkte zudem Patientendaten verwalten, müssen Gesetze wie die DSGVO die Sicherheit und Integrität der Daten gewährleisten. Deshalb muss man sich bei jedem Versuch, in die Telemedizin einzusteigen, mit diesen Fragen auseinandersetzen.

Legit.Health verfügt nicht nur über die europäische CE-Kennzeichnung, sondern ist ein Tool, das vollständig mit der DSGVO sowie allen anderen europäischen Standards konform ist und einen Teil der Last und der harten Arbeit abnimmt, die mit der Einhaltung dieser Angelegenheiten verbunden ist. Mit anderen Worten: Ihre Arbeit wird größtenteils erledigt sein, wenn die Zeit für ein Audit gekommen ist.

Implementierung​

Jede noch so ausgefallene Technologie der Welt ist gleichermaßen nützlich oder unnütz, wenn diejenigen, die sie nutzen sollen, nicht wissen, wie man sie implementiert, oder es nicht wollen. In diesem Fall ist die Herausforderung eine doppelte, denn Ärzte und Patienten müssen sich mit dem Gedanken anfreunden, diese neuen Technologien in die Dynamik einzubinden, die seit Jahrhunderten in unserem kollektiven Bewusstsein verankert ist.

Wir müssen nicht nur die Patienten davon überzeugen, dass sie über Computer und Smartphones effektiv mit ihren Ärzten kommunizieren können, sondern wir müssen auch den Ärzten helfen, ihre gewohnten Routinen an dieses neue System anzupassen.

Aus diesem Grund wurde Legit.Health mit Blick auf die Benutzerfreundlichkeit entwickelt. Nachdem der Patient das Bild aufgenommen hat, wird es durch den klinisch validierten Algorithmus analysiert und die Ergebnisse werden an den Arzt gesendet. Dieser profitiert von der Kontinuität der Daten, die durch diesen Prozess erzeugt werden, und erleichtert die Arbeit bei der Überwachung von Hautausschlägen und der Entwicklung von Krankheiten erheblich.

Technologie​

Die Technologie steht schon seit langem im Mittelpunkt der Telemedizin. Bei der Telemedizin geht es jedoch in erster Linie um die Dienstleistungen und nicht um die Einzigartigkeit der neuesten Technologie. Ein Ansatz, der auf Dienstleistungen und positiven Gesundheitsergebnissen basiert, bedeutet, dass das medizinische Zentrum über ein System zur ordnungsgemäßen Umsetzung verfügt, egal wie sehr sich die Technologie ändert.

Legit.Health ermöglicht es medizinischen Zentren, Technologie und Service in einem benutzerfreundlichen Paket zu vereinen. Es bietet sowohl eine Fülle von Tools für die Arztpraxis als auch mehrere Optionen, um ihren Patienten die Dienstleistungen zu bieten, die sie brauchen, um sich gut aufgehoben zu fühlen.

Nachweise​

In der medizinischen Welt nützen gute Ideen nichts, wenn sie nicht durch solide klinische Nachweise gestützt werden. Das gilt für Verfahren, Medikamente, medizinische Geräte und natürlich auch für allgemeine Konzepte oder Dienstleistungen wie Telemedizin.

Das Sammeln wissenschaftlicher Nachweise ist vielleicht die schwierigste Herausforderung, die die Telemedizin zu bewältigen hat, bevor sie Erfolg haben kann. Jedes System, jede Anwendung, jedes medizinische Gerät und jede Technologie, die diesen Wandel ermöglichen, müssen gründlich getestet werden, bevor sie in der Praxis eingesetzt werden.

Legit.Health nimmt an einer Vielzahl von klinischen Studien teil, bei denen algorithmische Technologie und Anwendungsdesign in mehreren europäischen medizinischen Zentren mit realen medizinischen Szenarien verglichen werden. Als Unternehmen legen wir großen Wert auf unsere Präsenz in medizinischen Fachzeitschriften und es ist eines unserer Hauptziele, den Bereich der Dermatologie voranzubringen.

Zusammenfassung​

Auch wenn der Weg dorthin lang und beschwerlich ist, hat das Gesundheitswesen als Ganzes bereits die ersten Schritte in Richtung einer Zukunft unternommen, in der die Telemedizin Realität ist.

Dank technologischen Fortschritten von Unternehmen wie Legit.Health und Initiativen von medizinischen Dienstleistern wie unter anderem der DKV gewöhnen sich sowohl Patienten als auch Ärzte immer mehr an die Realität der Fernmedizin.

Jetzt Zugang erhalten​

This free 23-day trial of Legit.Health gives clinics and hospitals a hands-on look at how to drive increased adherence and improve patient outcomes, as well as improving efficiency and overall quality of life.