Real World Data Wie Kliniken im EU-Datenraum von Versorgungsdaten profitieren können

Real-World-Daten, kurz RWD, werden trotz regulatorischen Drucks immer noch nur wenig in den deutschen Kliniken genutzt. Warum sie ein enormes wirtschaftliches Potenzial bieten und wie dieses genutzt werden kann, erklärt Dr. Erion Dasho, Arzt und klinischer Berater bei InterSystems.

Deutsche Krankenhäuser generieren täglich Millionen von Datensätzen: Laborwerte, Bildgebungen, Vitalparameter, Arztbriefe und Dokumentationen aus der Pflege. Trotz Hype rund um Künstliche Intelligenz (KI) werden diese Daten bislang nur selten strategisch genutzt. Die Folge: ein riesiges Potenzial für Forschung, Innovation und Wirtschaftlichkeit bleibt ungenutzt.

Versorgungsdaten für die Forschung nutzen

Klinisches Datenzentrum der Vivantes-Kliniken startet

Gleichzeitig wächst der regulatorische Druck: Der EU Data Act tritt am 12. September in Kraft. Parallel wird der European Health Data Space (EHDS) seit 2025 schrittweise eingeführt. Ziel beider Initiativen: Daten leichter zugänglich und besser nutzbar zu machen, für Versorgung, Forschung und Innovation. Wer jetzt wartet, muss später mit höherem Aufwand und weniger Gestaltungsspielraum nachrüsten. Kliniken stehen damit vor einer zentralen Frage: Welche Chancen eröffnen diese neuen Regeln und wie können sie das Potenzial ihrer Daten wirklich ausschöpfen?

Daten als klinischer Rohstoff – Potenziale und Realität

Wer frühzeitig eine konsistente, integrierte Datenbasis schafft, kann Versorgungsabläufe präziser steuern, Doppeluntersuchungen vermeiden und Entscheidungen schneller treffen. Real-World-Daten (RWD), also Routinedaten aus der Versorgung, bieten dabei besondere Vorteile. Aus Laborwerten, Bilddaten oder Behandlungsverläufen lassen sich belastbare Erkenntnisse über Therapieergebnisse, Qualitätskennzahlen oder Patientenpfade ableiten. Kliniken können so ihre Prozesse effizienter gestalten, Ressourcen gezielter einsetzen und gleichzeitig wirtschaftliche Vorteile erzielen.

Zudem bilden diese Informationen auch die notwendige Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von KI. Ohne konsistente, strukturierte und verlässliche Daten entstehen Fehlprognosen, Verzerrungen (Bias) oder unzuverlässige Empfehlungen. Erst wenn Patienteninformationen, Laborwerte, Bilddaten und Behandlungsverläufe integriert vorliegen, können KI-Systeme Muster erkennen, Vorhersagen treffen und konkrete Handlungsoptionen vorschlagen – sei es zur OP-Planung, Bettenbelegung, Frühwarnsystemen bei kritischen Patientenverläufen oder Ressourcensteuerung.

In der Praxis ist Deutschland bei der Nutzung solcher Daten allerdings noch zurückhaltend. In Ländern wie Finnland oder Dänemark werden RWD längst systematisch für Forschungs- und Innovationsprojekte eingesetzt: Zentrale Datenplattformen wie Findata in Finnland oder das dänische National Patient Register schaffen die Grundlage für sichere, standardisierte Auswertungen. Dort werden Routinedaten nicht nur für Forschung, sondern auch für Versorgungssteuerung, Arzneimittelanalysen und internationale Kooperationen genutzt. Dort ist datengetriebene Gesundheitsversorgung schon heute Realität.

In unternehmerisch geprägten Märkten wie den Vereinigten Staaten ist der Umgang mit Gesundheitsdaten deutlich weiterentwickelt. Dort gelten Daten nicht nur als strategische Ressource für Versorgung und Forschung, sondern auch als finanziell wertvolles Gut für die Institutionen, die sie besitzen. Krankenhäuser berechnen häufig zwischen 100 und 200 US-Dollar für einen einzelnen anonymisierten Patientendatensatz. Werden pseudonymisierte Daten longitudinal über einen bestimmten Zeitraum hinweg geteilt, kann sich dieser Betrag um ein Vielfaches erhöhen. Die Schlussfolgerung liegt auf der Hand: Durch die Weitergabe anonymisierter oder pseudonymisierter Datensätze an Forschungseinrichtungen, Pharmaunternehmen oder die Life-Science-Industrie können Krankenhäuser erhebliche zusätzliche Einnahmen erzielen. Diese Mittel ermöglichen wiederum Investitionen in Infrastruktur und Innovation bzw. Investitionen, die letztlich den Patienten zugutekommen, deren informierte Einwilligung stets die Grundlage jeder Datennutzung bildet.

In Deutschland hingegen kämpfen Einrichtungen oft mit fragmentierten IT-Landschaften. Nur wenige Häuser nutzen ihre Daten bisher strategisch: Ein Universitätsklinikum setzt KI-gestützte Modelle ein, um OP-Säle besser auszulasten. Das wissenschaftliche Institut der AOK (WIdO) nutzt routinierte Abrechnungs- und Administrationsdaten, um langfristig Qualitätsindikatoren zu berechnen – u. a. zu Komplikationen, Reinterventionen und Wiederaufnahmen bis zu einem Jahr nach Krankenhausentlassung. Damit liefert es Kliniken Hinweise, wo die Behandlung verbessert werden sollte. Solche Leuchttürme zeigen, was möglich ist. Sie sind aber Ausnahmen, nicht die Regel. Für die breite Krankenhauslandschaft fehlt meist eine konsolidierte Datenarchitektur, in der alle Systeme miteinander kommunizieren.

Oft stehen Ärzte noch vor Monitoren, die nebeneinander, aber nicht miteinander sprechen. Zum einen sind Krankenhaus-IT-Systeme historisch gewachsen und stark auf Abrechnung und Dokumentation fokussiert, nicht auf Analyse und strategische Nutzung. Zum anderen sind die internen Ressourcen für Datenmanagement in vielen Einrichtungen noch begrenzt – häufig wird es innerhalb der IT mitbearbeitet, anstatt als eigenständige Kompetenz ausgebaut zu werden. Hinzu kommt die Kulturfrage: Viele Beschäftigte sind unsicher, wie Daten genutzt werden dürfen und befürchten rechtliche Fallstricke.

(ID:50536993)