Interview: mHealth in der Prävention und Gesundheitsförderung – Reflexion des digitalen WandelsEthik von mHealth ist mehr als die Diskussion von Daten und Datenschutz

Regelmäßig werden ethische Bedenken hinsichtlich mHealth geäußert – insbesondere mit Blick auf den Datenschutz, die Intransparenz und den möglichen Bias der Algorithmen. Eine kritisch reflektierende Betrachtung von mHealth stößt jedoch darüber hinaus auf weitere Fragen, die mit der Vulnerabilität der Nutzenden zusammenhängt. Unsere Interviewpartnerin ist Dr. med. Verina Wild, stellvertretende Direktorin am Institut für Ethik, Theorie und Geschichte der Medizin an der Ludwig-Maximilians-Universität München und Leiterin der vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Forschungsgruppe „META“ zu ethischen, gesellschaftlichen und rechtlichen Aspekten mobiler Gesundheitstechnologien. Auf der 18. BVPG-Statuskonferenz „Digitalisierung und Gesundheitsförderung: Schwerpunkt mHealth“ hat sie zum Thema „mHealth: Refexion des digitalen Wandels“ referiert.

Für mHealth-Angebote gibt es derzeit kein einheitliches Gesetz. Wo liegt das Problem?

Zunächst einmal möchte ich auf die neue Digitale-Gesundheitsanwendungen-Verordnung (DiGAV) hinweisen, die derzeit als Referentenentwurf vom Bundesministerium für Gesundheit vorliegt. Hier werden die Technologien reguliert, deren Kosten in Zukunft durch das ebenfalls neue Digitale Versorgung-Gesetz (DGV) rückerstattet werden können. Es tut sich also einiges im gesetzlichen Bereich. 

Aber Sie haben Recht, es ist nicht so einfach. Zu Beginn unseres BMBF-geförderten Forschungsprojektes „META“ (mHealth: Ethische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte im technologischen Zeitalter) baten wir eine angehende Juristin, für uns die Gesetzeslage zu mHealth zusammenzustellen. Das war sehr anspruchsvoll, da mHealth-Angebote viele verschiedene juristische Bereiche betreffen. Das erstreckt sich von Haftungs- und Patentfragen über IT-Recht bis hin zu Regelung von Prävention, Medizin, Medizinprodukten und biomedizinischer Forschung. Wenn man an Datenmissbrauch und an bestimmte Formen von Hacking denkt, wird auch das Strafrecht relevant. Es sind also verschiedene Rechtsgebiete betroffen, das erschwert die Regulierung von mHealth-Angeboten. 

Bei dem Nachdenken über Gesetze ergeben sich außerdem definitorische Schwierigkeiten: Wie grenzt man zum Beispiel Wellness- und Lifestyle- von Medizinprodukten ab? Eine der zentralen Fragen dahinter ist: Was ist denn Gesundheit, was ist Krankheit? Eigentlich bräuchten wir die Klärung dieser Fragen, um bestimmen zu können, welches mHealth Angebot für welches Ziel steht und wie es jeweils reguliert werden sollte. Aber wir haben in unserer Forschung festgestellt, dass die verschiedenen Anwendungsbereiche (z.B. Wellness, Prävention, Gesundheitsförderung, Krankheitsmanagement) sowohl praktisch als auch theoretisch schwierig voneinander abgrenzbar sind.

Ein zusätzliches Problem ist der geographische Fokus: Ist es überhaupt möglich, etwas national zu regulieren, was nicht auf Deutschland begrenzbar ist? Schließlich sind ja die mHealth-Angebote, die Entwickler, die Anbieterplattformen, die weiterführenden Interessengruppen aus dem Bereich Social Media oder Marketing häufig international aufgestellt. Nutzende laden sich Apps aus aller Welt herunter und vernetzen sich auf Social Media völlig selbstverständlich unabhängig geographischer Grenzen. 

Weitere Herausforderungen liegen unter anderem in der Schnelligkeit und Dynamik der Entwicklungszyklen und in der Adaptierbarkeit, die mHealth ja gerade so attraktiv machen. Wollen wir beispielsweise Qualitätsstandards festlegen – was wir ja derzeit vielerorts versuchen zu tun – müssen wir diese Dynamik mitberücksichtigen. Es ist aber noch nicht klar, wie. Wie gehen wir mit Apps um, die anhand bestimmter Qualitätsstandards zertifiziert wurden, an denen aber regelmäßig Softwareupdates vorgenommen werden?


Gesundheitsethiker sehen neben dem Datenschutz auch den Umgang mit den Unmengen an erhobenen Daten kritisch. Welche Probleme gibt es aus Ihrer Sicht in diesem Bereich?

Es wäre gut, wenn die „Unmengen an Daten“ einen Sinn und Nutzen für die Allgemeinheit haben könnten, wenn ihre Auswertung zum Beispiel zu epidemiologischem Erkenntnisgewinn führen würde oder zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung oder auch zur besseren Erhebung und Evaluation von Nebenwirkungen von Medikamenten, usw. Allerdings ist es nicht klar, wie der Zugang zu diesen Daten und ihre sinnvolle vernetzte Analyse organisiert werden könnte. Die Daten sind kompartimentalisiert, das heißt, Teile der „Unmengen an Daten“ gehören einem, Teile einem anderen. Sie sind nicht frei verfügbar. Wenn wir uns vorstellen, dass die Daten in einem open access-Verfahren z.B. für Forschende und Gesundheitsorganisationen zugänglich sein sollen, dann müssten die einzelnen Anbieter, die sie sammeln, sie auch bereitstellen. Die Daten sind aber ihr höchstes Gut. Jemand, der mit Daten Profit macht, ist vielleicht nicht so einfach bereit, sie zur Verfügung zu stellen. 

Als eine weitere Möglichkeit zur Nutzung von Daten wird die Datenspende diskutiert. Hier soll also jemand, dessen Daten erhoben werden, sie für einen allgemein sinnvollen Zweck (wie epidemiologische Forschung) zur Verfügung stellen. Auch hier ist es nicht klar, ob und wie eine solche Spende ethisch einzuschätzen ist – vorausgesetzt, es besteht Interesse daran, sie umzusetzen und sie ist technisch und juristisch möglich. Kann man die Menge und Art der erhobenen Daten einschätzen, wenn man kein Experte für Datenanalyse ist? Eigentlich müsste man als Datenspender ja verstehen, welche Daten wie erhoben werden und was mit ihnen gemacht wird. Das ist einerseits so komplex, dass wir hier wahrscheinlich noch viel mehr Aufklärung und Bildung brauchen. Andererseits ist heute teilweise noch gar nicht bekannt, was in Zukunft mit Daten und Vernetzung von Datensätzen überhaupt möglich sein wird und ob Anonymität langfristig gewährleistet sein kann – viele meinen wahrscheinlich eher nicht. Es müsste also sehr genau definiert sein, an wen die Daten zu welchem Zweck gespendet werden und wie der Schutz der spendenden Person auch langfristig gewährleistet ist. 

Ein anderer Aspekt sind mögliche Biases in den zunehmend riesigen Datensätzen. Wir wissen heute ja, dass sich zum Beispiel der Herzinfarkt bei Frauen anders auswirkt als bei Männern, aber lange Zeit wurde das in der Medizin ignoriert. Es gibt auch heute noch zahlreiche Beispiele solcher „Biases“ in Hinblick auf Geschlecht, Hautfarbe oder anderes. Diese Fehler in der Medizin werden heutzutage teilweise in die Algorithmen von mHealth-Technologie eingeschrieben. Bei der Nutzung dieser von vorneherein gebiasten Technologie werden dann Nutzerdaten gesammelt. Diese Daten dienen dazu, die sogenannten “lernenden” Algorithmen weiter zu füttern und eigentlich zu verbessern. Wenn dieser Prozess aber von vorneherein falsch angelegt ist, kann sich ein solcher Fehler immer tiefer in die Algorithmen einschreiben und letztendlich nur noch schwer zu korrigieren sein. Es gibt einerseits noch viel zu wenig Sensibilität für diese Biases, die vermieden werden sollten und andererseits wissen wir, dass Daten und Graphiken gerne geglaubt wird. So sehr übrigens, dass manche der App und ihren Angaben mehr glauben als empirischen Befunden oder komplexeren Erklärungsansätzen für die „Wirklichkeit“.


In der für Deutschland repräsentativen Stichprobe wiesen 54,3 % der Befragten eine eingeschränkte Gesundheitskompetenz auf. Was bedeutet dies für die Nutzung von mHealth-Anwendungen? Oder anders gefragt: Wie beeinflusst mHealth das Verhältnis von Eigenverantwortung für Gesundheit und Gerechtigkeit?

Im öffentlichen Diskurs über mHealth (zum Beispiel im Bereich von Politik, Medien, Beschreibung und Marketing von mHealth) sehe ich eine sehr positive Auslegung der Begriffe Empowerment, Partizipation, Eigenverantwortung für Gesundheit. Es ist auch aus ethischer Sicht auf den ersten Blick gut, wenn gesunde oder kranke Nutzende beteiligt sind an ihrem Gesunderhaltungs- oder Genesungsprozess oder in ihrem Krankheitsmanagement, wenn sie sich damit identifizieren, wenn sie motiviert sind, wenn sie verstehen, was passiert und sich selbst gestärkt und gehört fühlen. All dies steckt in den Begriffen Empowerment, Partizipation und Eigenverantwortung für Gesundheit. 

Diese Begriffe dürfen aber nicht nur als positiver Effekt von mHealth schlagwortartig behauptet werden, sondern es muss auch belegbar so stattfinden, um wirklich als „gut“ bewertet zu werden. Hier ist u.a. die von Ihnen angesprochene Gesundheitskompetenz ganz zentral. Nur jemand, der weiß, worum es geht, kann auch wirklich eigenverantwortlich und „empowered“ entscheiden und handeln. Manche Nutzende verstehen aber nicht, was mit den Daten passiert oder wie Algorithmen geschrieben werden und funktionieren. Sie fühlen sich vielleicht durch die Technologien überfordert, unter Druck, überwacht oder kontrolliert. Das wäre dann gar kein Empowerment, im Gegenteil. Wie und ob Empowerment und Partizipation sich tatsächlich einstellt und auch als positiv empfunden wird, muss die Forschung erst noch besser herausfinden. 

Aber auch gesamtgesellschaftlich müssen wir uns fragen, was sinnvoll ist und wo womöglich Grenzen der Eigenverantwortung liegen. Die Frage, ob mHealth „gerecht“ ist, hört häufig beim Zugang schon auf: Wer hat Zugang zu den Technologien und können alle sie gleichermaßen gut nutzen? 

Aber ich glaube, es gibt hier auch eine Frage der sozialen Gerechtigkeit. Beispielsweise ist es ja belegt, dass nicht nur das eigene Verhalten die Gesundheit beeinflusst. Es gibt auch soziale Determinanten und strukturelle Faktoren, die die Gesundheit beeinflussen. Das kann mit Bildung, Arbeitsbedingungen, Einkommen und Erziehung zu tun haben. Oder mit der jeweiligen Wohn- und Lebensumgebung und speziellen klimatischen Bedingungen. Diese Faktoren und Bedingungen führen dazu, dass manche Gruppen eine höhere Krankheitswahrscheinlichkeit haben als andere. Selbst wenn alle Bevölkerungsgruppen nun gleichen Zugang zu mHealth haben, profitieren einige Gruppen vielleicht mehr als andere davon, weil sie aufgrund von Bildung, Einkommen, Lebensbedingungen, Umwelt bessere Möglichkeiten haben, Eigenverantwortung und Partizipation für sich auch sinnvoll umzusetzen. Wenn wir unser Gesundheitssystem nun tatsächlich vermehrt auf Apps und Wearables umstellen (z.B. mit Anreiz- und Bonussystemen bei Krankenkassen) muss uns bewusst sein, was mit diesem Shift vielleicht auf problematische Weise aus dem Blick gerät. Es können sich Fragen der sozialen Gerechtigkeit ergeben, die über die Verantwortung des Einzelnen und über Zugang zu Technologie hinaus gehen und politisch und gesellschaftlich gelöst werden müssten.


Und was macht das Bestreben nach verbesserten „getrackten“ Gesundheitsdaten mit dem eigenen Verständnis von Gesundheit und der Beziehung zum eigenen Körper?

MHealth bietet wirklich interessante und attraktive Möglichkeiten, ein besseres Verständnis für den eigenen Körper, die Körpervorgänge und Gesundheit und Krankheit zu bekommen. Wir lesen und hören von positiven Erfahrungen, weil Nutzende besser schlafen, regelmäßiger Sport treiben, ihr Blutzuckerprofil besser unter Kontrolle haben, aufgehört haben zu rauchen oder anderes, weil sie Hilfe durch eine gute App oder einen digitalen Sensor oder ähnliches haben. Das ist aus ethischer Sicht sinnvoll und gut, denn es kann zu besserer Gesundheit und Lebensqualität führen. 

Aber auch hier gibt es eine Kehrseite. Wir wissen, dass das konstante Tracking, das Wissen um Körpervorgänge und die Möglichkeit, sich mit anderen zu vergleichen, auch belastend sein kann. Es kann zu Gefühlen der ständigen Überwachung und Kontrolle und zu Schuldgefühlen kommen. Lustbetonte Aktivitäten zum Beispiel im Bereich von Ernährung oder Sexualität fühlen sich für manche auf einmal belastet und beschwert an. Es kann zu Suchtverhalten kommen, wenn die Anforderungen z.B. von einer Fitness-App zu ernst genommen werden und die graphische Darstellbarkeit der eigenen Leistung zu immer weiteren Leistungssteigerungen animiert. Es gibt auch Berichte, dass Personen sich erst dann schwach oder krank fühlen, wenn die App ihnen „schlechte“ Werte mitteilt. Was passiert da also mit unserem Körpergefühl? Manche Jugendliche, die ihre getrackten Werte untereinander teilen, berichten auch von einer zunehmenden Minderung des Selbstwertgefühls, je mehr sie digitale Angebote nutzen.

Ich denke, wir sollten hier ganz genau hinschauen, um gerade bei Kindern und Jugendlichen oder anderen solcher „vulnerablen Gruppen“ Probleme zu erkennen und sie bestmöglich im Umgang mit den Technologien zu unterstützen. Es gibt dazu bereits kritische philosophische, soziologische und sozialempirische Forschung, die einiges aufdeckt, was zum Nachdenken anregt. Hier ist aber noch viel mehr Forschung nötig. Ich fände es außerdem gut, wenn es dazu mehr Diskussion in der Bevölkerung gäbe. In meiner Forschungsgruppe arbeiten wir deshalb gerade an einer Webseite, die bald online geht (about-mHealth.net), auf der wir all diese Aspekte auf hoffentlich ansprechende Weise zur Diskussion stellen möchten.


Die Fragen stellte Inke Ruhe, Bundesvereinigung Prävention und Gesundheitsförderung e.V.

Mehr zu Digitalisierung in Prävention und Gesundheitsförderung erfahren Sie hier.

PD Dr. med. Verina Wild | Forschung und Lehre im Bereich Medizinethik, Bioethik, Public Health Ethik, Global Health Ethics; Stellvertretende Direktorin Institut für Ethik, Theorie und Geschichte der Medizin an der Ludwig-Maximilians-Universität München; Leitung der BMBF-geförderten Forschungsgruppe „META“ zu ethischen, gesellschaftlichen und rechtlichen Aspekten mobiler Gesundheitstechnologien (www.meta.med.uni-muenchen.de); Mitglied des Ausschuss „Digitalisierung der Gesundheitsversorgung“ der Bundesärztekammer.

Interview: mHealth in der Prävention und Gesundheitsförderung - Evidenz, Erwartungen, Chancen„mHealth-Anwendungen müssen zielgruppenspezifisch und evidenzbasiert sein“

Immer mehr digitale Anwendungen zur Prävention von Erkrankungen und zur Gesundheitsförderung stehen Nutzerinnen und Nutzern von Smart-Phones und anderen mobilen Geräten zur Verfügung. Welche Entwicklungen, Chancen und Risiken bietet diese Ausprägung der Digitalisierung in der Prävention und Gesundheitsförderung? Dr. Florian Fischer, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Fakultät für Gesundheitswissenschaften der Universität Bielefeld und Referent bei der 18. BVPG-Statuskonferenz „Digitalisierung und Gesundheitsförderung: Schwerpunkt mHealth“, gibt dazu Antworten.

Herr Dr. Fischer, eine Definitionsfrage zu Beginn: Was versteht man unter mHealth?

Der Begriff mHealth steht für „mobile Health“ – es geht also um den Einsatz mobiler Informations- und Kommunikationstechnologien in der Prävention und Gesundheitsförderung sowie in der Gesundheitsversorgung. Insofern kann man mHealth auch in dem breiteren Kontext von eHealth verorten. eHealth wiederum stellt einen sehr breiten Anwendungsbereich von digitalen Technologien innerhalb des Gesundheitswesens bzw. zu gesundheitsbezogenen Themen dar. Die Abgrenzung liegt somit darin, dass sich mHealth vor allem durch den Einsatz mobiler Endgeräte auszeichnet, wobei aber mit Blick auf den technischen Fortschritt mittlerweile fast alle Endgeräte so klein sind, dass sie auch als mobil bezeichnet werden können.

Einige mHealth-Angebote nutzen wir heute schon völlig automatisch, da sie teilweise ein Begleiter in unserem Alltagsleben geworden sind. Beispiele dafür lassen sich in Apps finden, die unseren Gesundheitszustand, zum Beispiel in Form unseres Bewegungsverhaltens oder auch unsere Herzfrequenz in Ergänzung mit anderen Devices, messen und kontinuierlich dokumentieren. Ergänzt werden solche Angebote durch die Möglichkeit der Einbindung interpersonaler Kommunikation und interaktiver Elemente. mHealth ermöglicht somit eine maßgeschneiderte und hochfrequente Zielgruppenansprache. Ein weiterer zentraler Vorteil ist, dass sich mHealth vielfach direkt in die Lebenswelt integrieren lässt und für Nutzerinnen und Nutzer einfach zugänglich ist. Dies zeigt sich in der hohen Durchdringungsrate mobiler Medien.


Und wer nutzt mHealth-Angebote? Gibt es genderspezifische Unterschiede?

Aufgrund der Heterogenität und auch Komplexität von mHealth-Angeboten lässt sich diese Frage leider noch nicht so einfach beantworten – zumindest nicht pauschal. Wenn man zum Beispiel auf gesundheitsbezogene Apps schaut, weisen Befragungsergebnisse darauf hin, dass Männer und Frauen nahezu gleich häufig solche Apps nutzen. Es gibt aber deutliche Unterschiede hinsichtlich der Themenfelder: So werden Ernährungs-Apps deutlich häufiger von Frauen als von Männern genutzt. Demgegenüber haben Männer eine höhere Affinität für Angebote, die therapieunterstützend sind bzw. eher in dem Bereich der medizinischen Apps verortet werden können. Dies ist sowieso eine wichtige Unterscheidung, denn neben den ganzen Lifestyle-Angeboten, zu denen eben auch Gesundheits-Apps gehören, gibt es auch mobile Anwendungen, die einen direkten medizinischen Bezug haben, also für Diagnostik und Therapie unterstützend eingesetzt werden können. Für Männer, die überhaupt eher den Kontakt zu Ärztinnen und Ärzten scheuen und auch weniger bereits sind, an Maßnahmen der Prävention oder Gesundheitsförderung teilzunehmen, können solche Anwendungen unter Einbezug der Digitalisierung sicherlich einen gewinnbringenden Zugangsweg darstellen. Einmal deshalb, da solche Angebote eine gewisse Anonymität gewährleisten und zum anderen, da Männer mit einer Technikaffinität dadurch auch für gesundheitsbezogene Themen interessiert werden können.

Natürlich haben jüngere Menschen eine höhere Affinität zu digitalen Angeboten, trotzdem sehen wir immer mehr, dass solche Technologien auch in höheren Alterslagen genutzt werden. Dies ist auch vom genauen Zweck der mHealth-Anwendung abhängig, also ob es eher um eine Lifestyle-App geht oder um ein kontinuierliches Monitoring von Vitalparametern im Kontext einer chronischen Erkrankung. Dies geht einher mit der sogenannten „Quantified Self“-Bewegung. Zentrales Element dieses Trends zur Selbstvermessung ist die Sammlung und Analyse von gesundheitsbezogenen Daten. So nutzen bereits Millionen Menschen Fitnessarmbänder und übermitteln Daten auf ihr Smartphone. Vielfach werden solche Daten auch mit dem Kalorienverbrauch oder Informationen zur Überwachung des Schlafs verknüpft. Dadurch entstehen sehr individuelle Profile, welche die Nutzerinnen und Nutzer wiederum anspornen, sich zum Beispiel noch mehr zu bewegen. Insofern können solche Angebote eine motivationale Komponente beinhalten.


Die Erwartungen an die digitalen Anwendungen in der Prävention und Gesundheitsförderung sind hoch. Die Hoffnung ist, insbesondere vulnerable Zielgruppen besser zu erreichen. Kann diese Zielgruppe denn durch die Anwendung von mHealth-Anwendungen zu einer verstärkten Prävention und Gesundheitsförderung motiviert werden? 

Es ist tatsächlich kritisch zu hinterfragen, ob mHealth die Lösung des Präventionsdilemmas darstellen kann. Denn meist sind es die eher gesundheitsbewussten Personen, die mHealth-Anwendungen nutzen. Trotzdem bieten digitale Anwendungen Möglichkeiten, auch andere Zielgruppen zu erreichen, sofern die Angebote entsprechend aufbereitet und gut zugänglich sind. Man darf aber nicht vergessen, dass man bestimmte Personengruppen, zum Beispiel ältere Personen, mit solchen Angeboten teilweise nicht erreicht – insofern sollte es nicht zu einer Verstärkung sozialer Ungleichheit kommen. In diesem Kontext wurde mittlerweile der Begriff „Digital Health Divide“ geprägt. Im Kontext des Quantified Self ist darauf hinzuweisen, dass insbesondere gesundheitsbewusste oder sportlich affine Personen solche Technologien benutzen – und eben nicht jene Personen, bei denen Maßnahmen zur Bewegungsförderung besonders notwendig sind.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, wirklich alle – oder zumindest alle relevanten – Gruppen an den Vorteilen von mHealth teilhaben zu lassen und diese Angebote nutzerinnen- und nutzerorientiert zu entwickeln. Und das möglichst in partizipativen Prozessen, also mit einer frühen und sehr starken Einbindung der späteren Nutzerinnen und Nutzer. Denn hier sollte eher zählen, was technisch nötig ist – und weniger das, was technisch möglich ist. Dabei sind auch die Kompetenzen der Nutzerinnen und Nutzer zu berücksichtigen. Unter dem Begriff der „eHealth Literacy“ wird mittlerweile ein Bereich zusammengefasst, der sich damit beschäftigt, welche Fähigkeiten und Kenntnisse für die Anwendung von technologiebasierten Gesundheitsangeboten wesentlich sind – und was das Versorgungssystem tun kann, um die potenziellen Nutzerinnen und Nutzer auf einen adäquaten Einsatz solcher Anwendungen vorzubereiten. Dazu gehört eben auch Empowerment – eine zentrale Zielsetzung der Prävention und Gesundheitsförderung, aber auch digitaler Technologien mit Gesundheitsbezug.

Auch wenn es immer einen gewissen Hype gibt, sobald neue Technologien auf den Markt kommen, sollte man sich darüber bewusst sein, dass die Möglichkeiten natürlich begrenzt sind. Es gilt somit, die Potenziale von mHealth auszuschöpfen, dadurch gegebenenfalls anderweitig schwierig erreichbare Zielgruppen zu adressieren und die Vorteile digitaler Technologien zu nutzen. Dies erfordert aber einen sehr strukturierten und zielgerichteten Prozess. Bislang ist es leider noch so, dass die Innovationen sehr stark technikgetrieben sind. Teilweise mangelt es an der Qualität oder Evidenzbasierung. Dies wiederum macht es schwieriger für potenzielle Nutzerinnen und Nutzer; zumal wenn darüber hinaus noch Unklarheiten bestehen, wie man gute von weniger guten Angeboten unterscheiden kann. Deshalb sollte der Fokus zukünftig darauf liegen, zielgruppenspezifische Angebote zu entwickeln, welche sich gegebenenfalls explizit an vulnerable Gruppen richten. Diese müssen qualitätsgesichert und evidenzbasiert – und natürlich für die potenziellen Nutzerinnen und Nutzer leicht zugänglich sein. 


Inwiefern können mHealth-Anwendungen denn zu einer verbesserten Prävention beitragen? Wo liegen bereits gute Ergebnisse vor – und wo sehen Sie noch Nachholbedarf?

Verbesserungen im Kontext der Tertiärprävention lassen sich vor allem darin erkennen, dass zum Beispiel über Erinnerungssysteme die Therapieadhärenz und Compliance erhöht wird. Diese Angebote richten sich sehr spezifisch an bestimmte Zielgruppen, zum Beispiel an chronisch Erkrankte. Es bestehen aber auch weitere Anwendungen, die sich an Angehörige oder aber Fachleute aus Medizin und Pflege richten. Die Verortung von digitalen Angeboten im Kontext der Primär- und Sekundärprävention fällt manchmal etwas schwieriger, da entsprechende Angebote nicht immer ganz trennscharf sind.

Nachholbedarf sehe ich dahingehend, dass ein Großteil der mHealth-Anwendungen auf Verhaltensprävention ausgerichtet ist. Obwohl digitale Anwendungen, wie bereits erwähnt, vielfach in den Lebensalltag integriert sind, kommt die Verhältnisprävention deutlich zu kurz. Es gibt einzelne Ausnahmen, in denen zum Beispiel das betriebliche Setting genutzt wird – diese Maßnahmen und Strategien kennt man somit aus dem Digitalen Betrieblichen Gesundheitsmanagement. 

Wissenschaftliche Belege zur Wirksamkeit von mHealth liegen vor allem dann vor, wenn entsprechende Anwendungen evaluiert wurden, die auf eine konkrete medizinische Indikation ausgerichtet sind. Es ist grundsätzlich auch wichtig, dass man hier dezidiert betrachtet, welche Zielgruppe über welches Medium mit welchen kommunikativen Maßnahmen zu welchem Thema erreicht werden kann, um somit die Wirksamkeit – aber auch möglicherweise bestehende Schadenspotenziale – zu betrachten. mHealth selbst ist eine sehr komplexe Intervention. Daher können Ergebnisse nicht verallgemeinert werden. Aber insgesamt bedarf es einer stärkeren Evidenzbasierung, die jedoch im Kontext der digitalen Angebote vor besonderen Herausforderungen steht.


Welche besonderen Herausforderungen bestehen denn im Kontext der Evidenzgenerierung von mHealth-Anwendungen in der Prävention und Gesundheitsförderung?

Bisherige Studien in diesem Themenfeld haben Aspekte rund um Akzeptanz und Usability fokussiert. Wirksamkeitsnachweise liegen hauptsächlich zu jenen Interventionen vor, die einen direkten Bezug zu der Gesundheitsversorgung aufweisen – hierin geht es also vor allem um mHealth-Angebote, die diagnostische oder therapeutische Interventionen beinhalten.

Die bisherige Evidenzlage zu digitalen Interventionen in Prävention und Gesundheitsförderung weist jedoch noch einige Lücken auf. So sind die Prinzipien der Evidenzbasierung bei der Ergebnisevaluation stärker zu berücksichtigen. Während randomisiert-kontrollierte Studien den Goldstandard des Wirksamkeitsnachweises darstellen, sind diese nicht zwingend immer bei der Evaluation von mHealth-Anwendungen einsetzbar. Herausforderungen bestehen insbesondere dahingehend, dass digitale Angebote kontinuierlich weiterentwickelt werden. Daher ist es teilweise schwierig, eine Intervention zu bewerten, die eine Konstanz aufweist, um somit zu einem bestimmten Zeitpunkt evaluiert zu werden. Vielfach beruhen bisherige Ergebnisse auf kleinen oder sehr selektiven Stichproben. Unterschiedliche Settings und sozial benachteiligte Gruppen werden in den Studien wenig bis gar nicht beachtet. Vielfach stellt die Studienpopulation ein Convenience Sample dar – das bedeutet, dass Studienteilnehmerinnen und Studienteilnehmer mehr oder weniger willkürlich aus einer Grundgesamtheit gezogen werden bzw. sich die Teilnehmerinnen und Teilnehmer bewusst für eine solche digitale Intervention entscheiden. Eine Randomisierung wurde nicht immer oder nur unzureichend vorgenommen, und es fehlen häufig Informationen über Gründe für Non-Response oder den Abbruch einer Intervention. 

Die Bedeutung für ebensolche Wirksamkeitsnachweise wird zukünftig noch zunehmen, da in dem Digitale-Versorgung-Gesetz festgehalten ist, dass ab 2020 Apps auf Rezept ausgegeben werden dürfen. Nachdem die App vom Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte auf Sicherheit, Funktionstauglichkeit, Qualität, Datensicherheit und Datenschutz geprüft wurde, wird sie ein Jahr lang vorläufig von den gesetzlichen Krankenversicherungen erstattet. In dieser Zeit muss der Hersteller nachweisen, dass die App zu einer Verbesserung der Patientenversorgung führt. 
Es ist daher an der Zeit, ein System zu etablieren, in welchem die Evidenzbasierung und Qualität von mHealth-Anwendungen im Vordergrund stehen. Neben den klassischen Wirksamkeitsparametern sollten wir aus dem Blickwinkel von Public Health aber auch immer betrachten, welche gesellschaftlichen und ethischen Implikationen digitale Interventionen in Prävention und Gesundheitsförderung mit sich bringen. Dabei sollte unter anderem werden, ob die Intervention zu einer Verringerung oder gar einer Verstärkung der gesundheitlichen Ungleichheit führt. Darüber hinaus stellt sich auch die Frage, ob die digitale Intervention zu einer Reduktion des Präventionsdilemmas führen kann, dass also auch jene Zielgruppen erreicht werden, die sonst keine präventiven oder gesundheitsförderlichen Angebote in Anspruch nehmen.


Die Fragen stellte Ulrike Meyer-Funke, Bundesvereinigung Prävention und Gesundheitsförderung e.V.

Mehr zu Digitalisierung in Prävention und Gesundheitsförderung erfahren Sie hier.

Dr. Florian Fischer | Gesundheitswissenschaftler; wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität Bielefeld, Fakultät für Gesundheitswissenschaften, AG Bevölkerungsmedizin und Versorgungsforschung; Mitglied im Programmkomitee „Digitalisierung“ des Kongresses Armut und Gesundheit; Arbeitsschwerpunkte: Evidenzbasierung in Public Health, Digitalisierung und Gesundheit, Gesundheitskommunikation, Global Public Health.