Digitale Gesundheit und Pflege | Gesundheit und Digitalisierung | bpb.de

Die Erwartungen hinsichtlich der Digitalisierung des Gesundheitswesens einschließlich der Pflege sind vielfältig. Da die Gesundheits- und Pflegeversorgung vornehmlich auf personenbezogene Dienstleistungen aufbaut, tragen digitalisierte Ansätze dazu bei, bislang analoge Informationen ins Digitale zu übertragen, um insbesondere die Such-, Kontroll- und Ortsüberüberwindungskosten zu reduzieren. Dies wird etwa am Verzicht auf papiergestützte Dokumentation im Gesundheits- und Pflegebereich deutlich. Die digitale Verarbeitung von Daten soll Informationsverluste vermeiden und den handelnden Akteur:innen in Gesundheit und Pflege Informationen kontextualisiert und zeitpunktgerecht zur Verfügung stellen. Darüber hinaus setzen insbesondere Lösungen, die auf künstlicher Intelligenz (KI) beruhen, daran an, aus Daten verbesserte oder gar alternative Informationen prädiktiver Natur zu erhalten. Diese verändern wiederum die Entscheidungssituationen in Arzt-Patienten-Kontakten oder auch in der Pflege. In dem Zusammenhang wird an Digitalisierung auch die Erwartung einer qualitativen Verbesserung in Diagnose, Therapie und Pflegeleistung geknüpft. Dies ist verbunden mit der Annahme, dass sich auch die Arbeitsprozesse verbessern und die Digitalisierung daher mit einem ökonomischen Nutzen verknüpft werden kann. Die Erwartungen sind plausibel, müssen aber einkalkulieren, dass für das Erreichen von Digitalisierungseffekten Anreize, Reaktionen und strategisches Handeln aller Akteur:innen im Gesundheitswesen zu berücksichtigen sind.

Digitalisierung bedeutet mehr als nur die Transformation analoger Daten in eine digitalisierte Form und umfasst drei Stufen hin zu einer umfassenden digitalen Transformation:

1. Digitisierung (digitization): Bislang "analoge" Informationen werden in digitale Kommunikations- und Interaktionsbeziehungen überführt;

2. Digitalisierung (digitalization): Die Nutzung von digitalen Daten verändert den Interaktions- oder Arbeitsprozess und somit auch Vorstellungen und Erwartungen der handelnden Akteur:innen in Bezug auf die Art des Zusammenwirkens in Gesundheits- und Pflegeprozessen;

3. Digitale Transformation (digital transformation): Die Umsetzung einer Digitalisierungsstrategie zielt auf die Nutzen- und Zielvorstellungen der beteiligten Akteur:innen, Organisationen und letztendlich der Gesellschaft insgesamt.

Das Gesundheitswesen eignet sich als vielfältiger Anwendungskontext von Digitalisierungsstrategien, da dort – aus der Natur der Interaktions- und Sorgebeziehungen heraus – unterschiedliche Informationsbeziehungen vorhanden sind und der Informationsaustausch für diagnostische, therapeutische und sonstige Betreuungsprozesse von hoher Relevanz ist. Außerdem ist das Gesundheitssystem in allen industrialisierten Ländern durch einen hohen Organisationsgrad und unterschiedliche beteiligte Akteur:innen geprägt, sodass dem Informationsfluss innerhalb von Organisationen sowie zwischen den Organisationen eine hohe Bedeutung zukommt. Darüber hinaus ist das Lernen aus Daten- und Informationsaustausch typisch für gesundheitsbezogene wie pflegerische Prozesse. KI-Systeme verstärken und erweitern diese Anwendungsmöglichkeit.

Gerade die Erfahrungen aus der Covid-19-Pandemie haben die Erwartungen an eine digitalisierte Gesundheits- und Pflegeversorgung steigen lassen, gleichzeitig wurde die Bedeutung von öffentlicher Infrastruktur und institutionellen Regelungen für eine zielführende, resiliente Gesundheitsversorgung und die darin liegende Bedeutung von Dateninfrastrukturen deutlich.

Einsatzfelder von Digitalisierung

Für das Gesundheits- und Pflegewesen sollen vier Ansätze für den Einsatz von Digitalisierung betrachtet werden, die sich aus dem Zusammenspiel der Interaktionsbeziehungen und der Bedeutung der Datenanknüpfungspunkte, wie etwa elektronische Fallakten, ergeben. Grundlage dieser systemischen Betrachtung ist die Interaktion zwischen Patient:innen oder Pflegebedürftigen (cared persons) und Leistungserbringer:in oder Pflegenden (caregivers). Diese steht im Zentrum der Abbildung. Digitalisierungsstrategien sind zunächst mit den genannten Datenanknüpfungspunkten verbunden. Letztendlich geht es darum, welche Beteiligten unmittelbar durch eine Digitisierung und die daraus folgende Digitalisierung betroffen sind. Es ist einerseits denkbar, dass vor allem cared persons unmittelbar von der Digitalisierung profitieren, woraus sich etwa Selbstmanagement-Strategien ableiten könnten. Sollten primär die caregivers Adressaten sein, etwa durch digitalisierte Dokumentationssysteme, verändert sich die Pflegeumgebung dieser beziehungsweise auch das Zusammenspiel unterschiedlicher caregivers, etwa durch den Zugriff auf eine elektronische Fallakte. Digitalisierungsstrategien können aber auch den Interaktionsprozess an sich verändern, also caregiver und cared person parallel adressieren, etwa durch Telemedizin oder Telepflege. Die Abbildung zeigt ausgehend von der Interaktionsbeziehung in Gesundheit und Pflege vier (nicht abschließende) Fokussierungen von Einsatzfeldern der Digitalisierung:

• eHealth (electronicHealth): Grundlage eines digitalisierten Gesundheitsnetzwerkes ist die Vernetzung und dadurch mögliche Automatisierung medizinisch-pflegerischer Dienstleistungsprozesse. Dies geschieht durch unterstützende Informations- und Dokumentationssysteme für Interaktionsbeziehungen, wie etwa elektronische Dokumentationssysteme oder die elektronische Patientenakte (ePA);

• tHealth (teleHealth): Aufbauend auf eHealth-Systemen und Datennutzungsstrategien können Anwendungen und Organisationsmodelle zur telemedizinischen oder telepflegerischen Versorgung greifen, indem eine Vernetzung unterschiedlicher Orte und Datenquellen durch digitale Infrastrukturen und parallele Dienstleistungsmodelle erfolgt;

• mHealth (mobileHealth): Patientenzentrierte Technologien, die Patient:innen befähigen, mit Gesundheitsdaten selbständig umzugehen und diese zu nutzen, lassen sich mit mHealth kennzeichnen. Exemplarisch dafür sind Gesundheitsapps;

• pHealth (personalHealth): Als erweiternde oder auch verknüpfende Strategie sind KI-Ansätze zu bezeichnen, die aus der Nutzung sowohl strukturierter als auch zusehends unstrukturierter Daten ein "Lernen" aus diesen Daten im Sinne eines Big-Data-Ansatzes ermöglichen, um beispielsweise aus längsschnittlichen wie querschnittlichen Daten von Individuen und Rückkoppelungen an Referenzdaten Vorhersagen abzuleiten, etwa im Sinne personalisierter Medizin. pHealth kann somit gerade mit mHealth – etwa Wearables – verknüpft werden, um einen Ansatzpunkt für eine personenbezogene, längsschnittliche Datenerhebung zu erlangen.

Allen Kategorien ist gemein, dass sie nicht auf eine rein technisch-digitale Umsetzung ausgelegt sind, sondern im Sinne einer digitalen Transformation Haltungen, Interessen und Anreize der Beteiligten sowie infrastrukturelle Aspekte der Datenanbindung integrieren müssen. Die Bedeutung des einbettenden Daten-Ökosystems leistet dabei für eine zielführende Umsetzung von Digitalisierung einen wesentlichen Beitrag.

eHealth: Vernetzungsplattform für Datenquellen

Die Vernetzung der Akteur:innen im Gesundheits- und Pflegewesen erfolgt in Deutschland über die sogenannte Telematikinfrastruktur (TI) als zentrale Plattform für digitale Anwendungen und bildet die Grundstruktur für weitere Dienstleistungsangebote. Für Aufbau, Betrieb und Weiterentwicklung ist die gematik GmbH als nationale Agentur für digitale Medizin verantwortlich. Die TI soll alle Akteur:innen des Gesundheitswesens im Bereich der gesetzlichen Krankenversicherung vernetzen und für einen sektor- und systemübergreifenden sowie sicheren Informationsaustausch sorgen, unter anderem durch die verpflichtende Schaffung sogenannter Interoperabilitätsstandards. Auf dieses geschlossene Netz haben nur registrierte Nutzer:innen mit einem elektronischen Heilberufs- und Praxisausweis Zugang. Zur Stärkung der Digitalisierung im deutschen Gesundheitswesen wurden in den vergangenen Jahren einige Gesetze zur stärkeren Vernetzung von Akteur:innen durch die TI verabschiedet.

Seit 2022 ist beispielsweise der Versand elektronischer Arbeitsunfähigkeitsbescheinigungen verpflichtend, seit 2023 können auch Arbeitgeber:innen diese online abrufen. Die Nutzung des E-Rezepts für verschreibungspflichtige Medikamente ist seit 2024 verpflichtend. Die ePA wird 2024 jedoch von weniger als 1 Prozent der Patient:innen in Anspruch genommen. Zwar ist sie 2023 bereits in 51 Prozent der Arztpraxen installiert, doch nur 1 Prozent der Praxen nutzen sie regelmäßig. Zur Beschleunigung der Nutzung sieht das Digital-Gesetz (DigiG) ab 2025 eine Opt-out-Lösung für die ePA vor, mit einer automatischen Einrichtung für Versicherte, sofern diese nicht aktiv widersprechen. Die Anbindung von Pflegeeinrichtungen an die TI ist seit 2023 freiwillig möglich und ab Juli 2025 ebenfalls verpflichtend.

Andere europäische Länder sind hier weiter. Ein wesentlicher Faktor liegt in der Verknüpfung von Datenquellen – etwa Versorgungseinrichtungen, Versorgungsdaten, Abrechnungsdaten – innerhalb eines übergeordneten und miteinander verbundenen Datenraumes. Mit dem European Health Data Space (EDHS) ist auch auf EU-Ebene ein sicherer Austausch von Gesundheitsdaten vorgesehen. Ziel ist es, den Datenaustausch in der gesamten EU zu vereinfachen, einen Binnenmarkt für elektronische Patientendatensysteme zu fördern und gesammelte Daten im Sinne einer Sekundärnutzung für Forschung, Innovation, Politikgestaltung und Regulierungstätigkeiten einzusetzen. Die Veröffentlichung der Verordnung wird für Herbst 2024 erwartet. Bei der Umsetzung von Datenvernetzungsstrategien über die unmittelbare infrastrukturelle Ebene hinaus zeigen sich gerade in Europa erhebliche Unterschiede, vor allem in Hinblick auf abgestimmte politische Ziele und Nutzenstrategien.

Dänemark beispielsweise verfolgt schon länger eine umfassende Digital-Health-Strategie, eingeordnet in eine Digitalisierung der gesamten dänischen Gesellschaft. Der Datenaustausch zwischen Akteur:innen läuft überwiegend elektronisch. So besaßen bereits 2017 alle dänischen Hausärzt:innen eine ePA. Ebenso werden fast alle Verschreibungen und Überweisungen elektronisch versendet. Ein nationales Gesundheitsinformationsportal dient als Schnittstelle aller Digital-Health-Anwendungen. Dort können Patient:innen persönliche Gesundheitsinformationen einsehen und den ärztlichen Zugang auf diese Daten verwalten. In Estland ist die Vernetzung der jeweiligen Akteur:innen dank einer national standardisierten Infrastruktur mit sicherer Datenweitergabe und Integration sämtlicher Akteur:innen bereits seit 2012 abgeschlossen, wodurch es zu den europaweit fortschrittlichsten Ländern hinsichtlich der Datenvernetzung zählt.

tHealth: Veränderung der Dienstleistungsproduktion

Exemplarisch für tHealth sind telemedizinische Leistungen, also die Versorgung über zeitliche und räumliche Distanzen hinweg. In Deutschland wurde 2015 durch das E-Health-Gesetz die Abrechnung von Videosprechstunden und telekonsiliarischen Befundbeurteilungen erstmals ermöglicht. Weitere Schritte waren 2018 die Aufhebung des generellen Fernbehandlungsverbots, wodurch telemedizinische Beratung ohne vorherigen persönlichen Kontakt erlaubt wurde, und die weitere Erleichterung durch das Digitale-Versorgung-Gesetz (DVG). Dennoch blieb die Nutzung bis zu einem sprunghaften Anstieg der Videosprechstunden während der Covid-19-Pandemie gering. 2021 wurden telemedizinische Leistungen auf Pflege und psychotherapeutische Akutbehandlungen ausgeweitet.

Auch auf EU-Ebene zeigen sich ähnliche Entwicklungen. So nahm die Zahl persönlicher Arztkontakte europaweit zwischen 2019 und 2020 um 20 Prozent ab, während sich Telekonsultationen von 11 auf 22 Prozent verdoppelten. In mindestens vier Ländern wurde das bisherige Verbot von Telekonsultationen aufgehoben und weitere Länder nahmen diese in die Kostenerstattung auf. Dänemark sticht bei diesen Beobachtungen heraus, da hier bereits vor der Pandemie Telekonsultationen einen hohen Anteil der Gesundheitsleistungen ausmachten.

Die digitalisierte Kommunikation erfordert die Nutzung gleicher Interoperabilitätsstandards. Als Standard für den elektronischen Austausch von Gesundheitsinformationen gilt das sogenannte Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), bei dem eine modulare Struktur von "Ressourcen" genutzt wird, die grundlegende Bausteine für verschiedene Gesundheitsinformationen darstellen, etwa Patientendaten, Diagnosen, Behandlungen und Laborergebnisse. Diese können über standardisierte Schnittstellen ausgetauscht werden, was die Integration und Vernetzung von Systemen im Gesundheitswesen erleichtert. Mit der Systematized Nomenclature of Medicine (SNOMED) existiert eine weltweit etablierte umfassende klinische Terminologie für standardisierte Erfassung und Austausch von Gesundheitsdaten. Interoperabilitätsanforderungen in Deutschland basieren bereits auf FHIR und SNOMED, FHIR ist als europaweiter Standard für den interoperablen Datenaustausch über Ländergrenzen hinweg vorgesehen.

mHealth:Patientenzentrierte Lösungen

mHealth umfasst Digitalisierungslösungen für Klient:innen oder Patient:innen, die durch die Anwendung von Apps oder Online-Anwendungen eine mobile und ortsunabhängige Nutzung digitalisierter Serviceleistungen in Anspruch nehmen können. mHealth muss damit auf einer Telematikinfrastruktur (eHealth) aufbauen, um einen kontinuierlichen Datenaustausch zu ermöglichen. Auch kann mHealth bewusst Teil einer telemedizinischen oder telepflegerischen Lösung sein. Gleichwohl wird der Bedeutung von App-gestützten Lösungen eine besondere Rolle zugesprochen. Mit dem 2019 in Kraft getretenen DVG sollte die Marktzulassung und Erstattung von sogenannten Digitalen Gesundheitsanwendungen (DiGA) beschleunigt werden. Bei DiGA handelt es sich um Apps oder Software zur Erkennung, Überwachung und Behandlung von Krankheiten. Reine Präventionsleistungen sind davon ausgeschlossen. DiGA müssen einen klar definierten medizinischen Nutzen haben, als Medizinprodukte zugelassen sein und einen hohen Datenschutz- und Datensicherheitsstandard erfüllen. Der gesamte Evidenzanspruch wird durch die Kontrolle auf sogenannte "positive Versorgungseffekte" überprüft. Zum Zeitpunkt der Einführung von DiGA war Deutschland im europäischen Vergleich Vorreiter. Seit 2020 ist es möglich, dass DiGA, nach Prüfung durch das Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte, durch die gesetzlichen Krankenversicherungen erstattet werden. Derzeit sind insgesamt 55 solcher Anwendungen erstattungsfähig, ein Großteil davon im Diagnosefeld psychischer Erkrankungen, gefolgt von Muskel- und Skeletterkrankungen. DiGA können von Ärzt:innen verschrieben oder bei Vorliegen der entsprechenden Diagnose direkt bei der jeweiligen Krankenkasse beantragt werden.

Anknüpfend daran wurden 2021 Digitale Pflegeanwendungen (DiPA) eingeführt, die sich an Personen mit Pflegebedarf richten, unter anderem um Beeinträchtigungen der Selbständigkeit zu mindern oder einer Verschlimmerung der Pflegebedürftigkeit entgegenzuwirken. DiPA können ausschließlich im ambulanten Pflegesektor erstattet werden, nicht aber im stationären Umfeld. Auch werden sie nicht verschrieben, sondern die Kosten bis zu einem monatlichen Betrag von 50 Euro auf Antrag von der zuständigen Pflegekasse rückerstattet. Darüber hinausgehende Leistungen müssen selbst getragen werden. Bisher sind in Deutschland noch keine DiPA zugelassen. Dies kann mit den hohen Anforderungen an den Nachweis eines pflegerischen Nutzens im Vergleich zum geringen Erstattungsbetrag begründet werden.

Im europäischen Vergleich nutzen inzwischen einige Länder DiGA als Vorbild. Allen voran hat Frankreich 2023 als zweites Land ein ähnliches Modell entwickelt (PECAN). Auch hier wird für Anwendungen, die ohne abschließende klinische Evidenz die entsprechenden Voraussetzungen erfüllen, die vorzeitige Kostenübernahme durch die Krankenkassen für ein Jahr ermöglicht. Innerhalb dieses Jahres ist die Evidenz anhand einer klinischen Studie nachzuweisen, die bei Antragstellung bereits laufen muss.

Belgiens Zugangsweg zu digitalen Gesundheitslösungen basiert auf der mHealthBelgium-Plattform, auf der alle Apps gesammelt werden, die CE-zertifiziert und in Belgien als Medizinprodukte zugelassen sind. Diese werden je nach Produktstand in drei Stufen mit wachsenden Anforderungen eingeteilt. Keine der 30 Apps auf der Plattform befindet sich derzeit auf Stufe 3, bei der nach Nachweis von Diagnose- oder Überwachungsfunktionalität sowie klinischer Wirksamkeit und gesundheitsökonomischer Effekte, zum Beispiel Verbesserungen im Versorgungsprozess, eine Finanzierung durch Krankenkassen erfolgt. In Österreich wird mit der im Juli 2024 vorgestellten eHealth-Strategie eine kurzfristige Schaffung von Rahmenbedingungen zur Einführung von DiGA und DiPA angestrebt.

Entsprechende Nachahmungsmodelle für DiPA existieren auf europäischer Ebene bislang nicht. Mit Blick auf die gesundheitsökonomische und -politische Evidenzlage zeigen DiGA ein ambivalentes Ergebnis, insbesondere bei Fragen nach der langfristigen Wirksamkeit – gerade bei Anwendungen höherer Risikoklassen. Hier können Anpassungen und die Verknüpfung mit Real-World-Data für einen systematischen Wirkungs- und Outcomekontext förderlich wirken. Das DigiG sieht herfür eine verpflichtende anwendungsbegleitende Erfolgsmessung ab 2025 vor, um mehr Einblick in die langfristige Nutzung, Akzeptanz und Wirksamkeit zu erlangen.

pHealth: Systematische Datennutzung

Der Bereich der KI-gestützten Datennutzung erweitert und verknüpft die bisher genannten Anwendungskontexte. Mit Blick auf Medizin und Pflege sind zwei Ansatzpunkte von KI zu unterscheiden, nämlich erstens Anwendungsfelder maschinellen Lernens, in denen aus Daten Musterprädiktionen abgeleitet werden, die etwa Entscheidungen zu Diagnose, Therapie oder auch Pflegeplanung beeinflussen können. Zweitens sind Modelle im Kontext von Natural Language Processing zu nennen, wo gerade Spracherkennungssoftware eine wesentliche Rolle in der medizinischen und pflegerischen Dokumentation spielt.

Der Blick in die europäischen Gesundheitssysteme zeigt eine Vielzahl von Projekten und Einzelanwendungen KI-gestützter Systeme, etwa in der Diagnose und Therapie onkologischer Erkrankungen oder in der Dermatologie.

Studien zu KI in der Pflege verdeutlichen die Potenziale bei entscheidungsunterstützender Prädiktion, etwa von Pflegerisiken wie Sturz oder Dekubitus. Gleichwohl lässt sich festhalten, dass für den zielführenden Einsatz von KI gewisse Bedingungen gegeben sein müssen, etwa ein angemessener Umfang von Trainingsdaten für die Weiterentwicklung der Prädiktionsgüte. So können strukturierte Daten, beispielsweise aus Dokumentationssystemen, mit Daten aus dem Behandlungsablauf (care pathway), etwa erhoben mittels personen- oder raumbezogener Sensorik, verknüpft werden. Darüber hinaus benötigen alle KI-gestützten Ansätze einen adäquaten Datenraum als Teil eines Gesundheitsdaten-Ökosystems, das die verschiedenen Datenquellen in einer institutionell abgesicherten Form verbinden kann.

Für Forschungszwecke ist die Nutzung von erhobenen Versorgungsdaten wichtig, um sowohl innovative als auch bereits in der Regelversorgung verortete Therapien zu evaluieren und Behandlungsmöglichkeiten individuell abzuwägen.

Das im März 2024 in Kraft getretene deutsche Gesundheitsdatennutzungsgesetz (GDNG) sieht daher eine zentrale Datenzugangs- und Koordinierungsstelle für die Nutzung von Gesundheitsdaten vor, bei der verschiedene Datenquellen zu Forschungszwecken miteinander verknüpft werden können, um den Zugang für die Forschung zu erleichtern. Der bereits angesprochene EHDS skaliert diese Bestrebungen auf die EU-Ebene und ermöglicht die Datennutzung über Ländergrenzen hinweg. Durch Opt-out-Regelungen soll die Freiwilligkeit der Datennutzung gewährleistet sein und jede:r die Hoheit über die eigenen Daten behalten.

Implikationen für die Gesundheitspolitik

Während andere Länder schon vor der Covid-19-Pandemie Gesundheits- und Pflegeprozesse erkennbar digitalisiert hatten, haben entsprechende Entwicklungen in Deutschland erst in den vergangenen Jahren an Fahrt aufgenommen. Gründe hierfür liegen weniger in technischen Aspekten, sondern auf organisatorischer und systemischer Seite, insbesondere aber auch an hohen datenschutzrechtlichen Bedenken.

Hier lohnt der Blick auf Studien, die sich mit dem Umsetzungsstand von Digitalisierungslösungen im Gesundheits- und Pflegebereich auseinandersetzen. Die Gesundheitswissenschaftler Saigí-Rubió et al. beispielsweise haben in einer Metastudie förderliche und hemmende Faktoren von telemedizinischen Lösungen in Europa untersucht. Von 2011 bis 2022 konnten 33 Studien in die Analyse übernommen werden, mit einem Fokus auf Länder wie Großbritannien, Italien, Dänemark, Niederlande und Deutschland. Die Tabelle zeigt die Untersuchungsdomänen, die Hinweise auf förderliche oder auch hemmende Faktoren für die Umsetzung von telemedizinischen Lösungen geben können.

In einer anderen Metastudie mit Fokus auf den Zusammenhang von Telemedizin und Gesundheitspolitik in den USA sehen Kruse et al. zum Beispiel solche telemedizinischen Lösungen als gesundheitspolitisch effektiv an, die den Zugang zu Gesundheits- oder Pflegeleistungen erleichtern und damit eine höhere Erreichbarkeit fördern, mit potenziell positiven Auswirkungen auf die Versorgungsqualität. Wesentliche Barrieren sind die Implementierungs- und Nutzungskosten von Telemedizin, gefolgt von Anfragen an die Gewährleistung der Patientensicherheit. In den Forschungen wurde darüber hinaus die Problematik häufig nicht ausreichender Studienzeiträume deutlich, um etwa nachhaltige Aussagen gerade auch zur Kosteneffektivität digitaler Lösungen abzuleiten. Auch sind Implementierungsstudien in Real-World-Umgebungen zur systematischen Ableitung von Nutzenkategorien und vor allem zu den erwarteten Kosten noch rar gesät.

Sahni et al. sprechen diese Aspekte in einem jüngst veröffentlichten Papier zu ökonomischen Potenzialen von KI im Gesundheitswesen in ähnlicher Weise an. Um eine tragfähige Implementierung von KI-basierten Lösungen zu erreichen, braucht es den Autoren nach einen klugen Mix aus technologischen, vor allem aber sozialen und organisatorisch-ökonomischen Aspekten. Als wesentliche technologische Herausforderung bleibt die Datenheterogenität, weshalb es wichtig ist, zielführende Strukturen, Schnittstellen und Adaptionsstrategien zu entwickeln. Exemplarisch müssen die unterschiedlichen Schnittstellen- und Datenzugänge verschiedener Organisationsmodelle in den Gesundheitssystemen in den Blick genommen werden. Als soziale, in freier Interpretation auch ökonomische, Kategorien sehen die Autoren vor allem Strategien, etwaigen Zielgruppen – Patient:innen, Pflegebedürftigen oder auch Bürger:innen – die Nutzenpotenziale zu vermitteln und unmittelbare Anknüpfungspunkte zu gestalten, um KI-gestützte Automatisierung in klinischen Prozessen umsetzen zu können. Dies erfordert jedoch adäquate Regulierungen und Finanzierungsbedingungen. Grundlegend für eine nachhaltige Akzeptanz digitaler Systeme bleibt die übergreifende Kategorie des Anwender- und Nutzervertrauens.

Vertrauensbildende Maßnahmen sind somit hoch relevant, sowohl im Sinne einer regulierenden Strategie auf der Makroebene etwa durch europäische Regulierungen wie den AI Act als auch in der konkreten Umsetzung dieser Strategien.

Schließlich muss aus einer ordnungspolitischen Sicht die Frage gestellt werden, mit welcher Begründung und mit welchen Ansätzen digitale Lösungen in der Gesundheits- und Pflegeversorgung zum Einsatz kommen sollen. Die gesundheitspolitischen Zielsetzungen sind auch Teil einer Diskussion darüber, wie etwa veränderte Versorgungsprozesse, insbesondere durch die Weiterentwicklung von KI, mit Umsetzungs- und Geschäftsmodellen im Gesundheits- und Sozialwesen integriert werden können. Damit verknüpft ist auch die Notwendigkeit, einen erweiterten Blick auf (neue) Abhängigkeiten von Daten und Datennutzung zu werfen, einschließlich heterogener und verzerrter Daten. Nicht zuletzt stellt sich die Frage, wie sich soziale Infrastrukturen vor diesem Hintergrund weiterentwickeln sollen.