Digitale Zwillinge im Gesundheitssystem
»Healthy Twins« sollen Kosten per Prävention sparen
Das deutsche Gesundheitswesen ist das teuerste in Europa, liefert aber weniger gesunde Lebensjahre. Das Problem ist fehlende Prävention. Das Simulationsmodell »Healthy Twin« soll Krankenkassen Patienten zeigen, bevor sie schwer erkranken. Noch fehlt die Datenbasis. Und was können Medtech-OEMs tun?
Mit Mitte vierzig startet für die allermeisten Menschen nicht nur die Midlife-Crisis, auch die ersten »Zipperlein« machen sich bemerkbar. Gerade wer beruflich unter Strom steht, familiäre Pflichten wie die Pflege von Angehörigen zu stemmen hat und sich dazu auch noch wenig bewegt, trägt oft unwissentlich einen bunten Strauß an gesundheitlichen Risiken mit sich herum. Ob nun erhöhter Blutdruck, Erschöpfung oder auch zusätzliche Kilos auf der Waage - oft werden diese Symptome isoliert betrachtet, selbst die Hausärztin oder der Hausarzt behandelt selten das Gesamtbild.
Genau diese Schwächen der aktuellen, wenig auf Prävention ausgelegten, Gesundheitsversorgung bilden die Basis einer Studie von Strategy& / PwC. Die Berater zeigen einen datenbasierten Ausweg, der nicht ganz neu ist: der »Healthy Twin«, also der digitale Patientenzwilling, soll genau jede Patienten finden, denen Prävention helfen kann.
Das Problem sind nicht die Kosten
Denn obwohl sich Deutschland das teuerste Gesundheitssystem in Europa leistet, haben Deutsche im Schnitt 0,7 gesunde Lebensjahre weniger als ihre Nachbarn. 538 Milliarden Euro gaben die Kassen 2024 aus, das entspricht einem Anstieg von 7,6 Prozent zum Vorjahr und immerhin 12 Prozent des Bruttoinlandsproduktes - damit liegen wir rund zwei Prozentpunkte über dem europäischen Durchschnitt.
Laut einer aktuellen Studie der Deutschen Herzstiftung sind besonders die Defizite in der Prävention und Früherkennung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen der Grund dafür, dass Deutschland in der Lebenserwartung trotz der hohen Kosten nur auf den hintere Rängen (unter 16 Ländern Rang 14 bei den Frauen sowie Rang 15 bei den Männern) landet. Zusammen mit den psychischen Erkrankungen, Verdauungsindikationen und Muskel-Skelett-Krankheiten kommt so fast die Hälfte aller Krankheitskosten von 228,4 Milliarden zusammen.
Der »Healthy Twin« als Kassenbuddy
Der von der PwC-Tochter Strategy& ins Spiel gebrachte »Healthy Twin« ist kein physiologisches Simulationsmodell im Sinne klassischer Digital-Twin-Technologie aus der Medizintechnik-Entwicklung. Er fungiert vielmehr als Big-Data-Instrument für die versicherungsökonomische Prognose. Sprich: er hilft Krankenkassen besonders gefährdete Mitglieder aufzuspüren, ihnen frühzeitig zu helfen und damit im besten Fall langfristig Kosten zu sparen - denn Prävention ist meist günstiger als die Behandlung, ist der Patient erst ernsthaft erkrankt.
Das Modell verknüpft Abrechnungsdaten, Diagnosen, ATC-Codes und die Behandlungsgeschichte zu einem individuellen Risikoprofil. Daraus berechnet es einen wahrscheinlichen Krankheitsverlauf samt Kostenpfad, mit und ohne Intervention. Dieser Prozess durchläuft sechs Phasen, das Modellieren, Vorhersagen, Bewerten, Intervenieren, Messen und Implementieren. Die jeweiligen Zwischenergebnisse fließen dabei laufend in ein selbstlernendes System zurück.
Die Krankenkassen sollen mit dem »Healthy Twin« Patienten mit einem besonders hohen Risiko für Multimorbidität erkennen - und Ihnen mit Prävention helfen. Spätere, viel teurere Behandlungen sollen so eingespart werden.
Kritiker solcher abrechnungsbasierter Risikomodelle weisen allerdings seit Jahren darauf hin, dass die Diagnosecodes in der GKV-Abrechnung nicht immer den tatsächlichen Zustand des Patienten widerspiegeln. Teils aus Kodierungsfehlern heraus, teils weil die Kassen und ihre angeschlossenen Ärzte sogenanntes »Upcoding« nutzen, um mit mehr Morbiditäts-Diagnosen höhere Zuweisungen aus dem Gesundheitsfond zu erhalten und teils weil Ärzte aus wirtschaftlichen Gründen besser abrechenbare Code vergeben, um ihre realen Aufwände zu decken.
Doch zurück zum eigentlichen Ziel: Der Kern der Berateranalyse (und des damit verbundenen Angebots an die Krankenkassen) setzt auf das Verringern der sogenannten Multimorbidität. Dieses gleichzeitige Bestehen mehrerer chronischer Erkrankungen verursacht rund 80 Prozent aller Gesundheitsausgaben, unabhängig vom Alter der Patienten. Als größter Hebel gilt daher die Intervention, bevor sich die chronischen Erkrankungen überhaupt als Multimorbidität manifestieren können.
Adieu, Prävention per Gießkanne
Besonders deutlich wird der Unterschied, wenn die pauschale und die gezielte Prävention bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Ein breit über die Bevölkerung verteiltes Programm verteilt Mittel auch an Menschen mit einem geringen Erkrankungsrisiko, der ROI bleibt dementsprechend niedrig. Konzentriert eine Krankenkasse dagegen dasselbe Geld auf die 15 bis20 Prozent der Versicherten mit einem überproportionalen Zehn-Jahres-Risiko, wird bereits im ersten Jahr eine positive Rendite erreicht. Getragen wird dieser Effekt vor allem durch vermiedene Herzinfarkte und Schlaganfälle.
Die PwC-Studie beziffert das zu erwartende Einsparungspotenzial bei multimorbiden Versicherten auf bis zu 10 Prozent allein im ersten Jahr, insgesamt könnten pro Patientin oder Patient rund 50.000 Euro eingespart werden. Gesamtvolkswirtschaftlich kommen dazu bis zu einem Viertel kürzere Arbeitsausfälle bei 10 Prozent weniger Krankschreibungen.
Vom Modell in die Versorgung
Die Autoren von Strategy& skizzieren einen dreistufigen Rollout und verweisen dabei auf erste Pilotprojekte und bestehende Sonderverträge zwischen Kassen und einzelnen Ärzten und Kliniken. Bis 2030 soll die Integration in die elektronische Patientenakte erfolgen, langfristig ist ein App-basierter Gesundheitscoach geplant. Hier steht das Modell aber noch auf wackeligen Füßen: Denn die ePA dient für den »Healthy Twin« als Datenbasis, wird aber aktuell nur von 12 Prozent der Versicherten aktiv genutzt.
Und die Studie offenbart noch einen weiteren Haken: Als eine der Hauptursachen der heutige Ineffizienz benennt sie die Fragmentierung der Gesundheitsdaten über Kassen, Kommunen, Forschung und Praxen hinweg. Eigentlich soll der »Healthy Twin« genau diese Daten zusammenführen und rechtssicher nutzbar machen. Doch wie soll das angesichts unzureichender technischer Schnittstellen, der bestehenden Unsicherheit bezügliches des Datenschutzes und der geringen Nutzerakzeptanz kurzfristig gelingen? Neben Technik und Datenschutz müssen es die Kassen erstmal schaffen, ihre eigenen Patienten vom Sinn des Datenteilens zu überzeugen - und damit zur ePa-Nutzung motivieren.
Und nützt das Medtech-OEMs?
Auch wenn der »Healthy Twin« vor allem den Krankenkassen als Kosten- und Prognoseinstrument dienen soll, eröffnet er auch Chancen für Gerätehersteller und Digital-Health-Anbieter. Werden Interoperabilität und Datenschutz konsequent in der Entwicklung mitgedacht, können deren Monitoring- und Sensordaten künftig als Input in solche Risikoprofile einfließen.
Ein erhöhter Blutdruck, eine Veranlagung zu Diabetes oder Erschöpfungssymptome würden dann hoffentlich nicht länger isoliert behandelt, sondern könnten zu einem Gesamtbild verschmelzen, welches frühzeitig individuelle Risiken aufzeigt. Ob dieses Versprechen trotz der aufgezeigten Big-Data-Systeme in den Praxen und bei den Patienten ankommt, dürfte mehrheitlich an der politischen und regulatorischen Umsetzung liegen. Bleibt zu hoffen, dass die Krankenkassen bis dahin nicht überproportional in Beratungsdienste investieren, deren realer Output noch unsicher scheint.
