{"id":13844,"date":"2025-07-07T15:50:53","date_gmt":"2025-07-07T13:50:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=13844"},"modified":"2025-09-22T14:57:30","modified_gmt":"2025-09-22T12:57:30","slug":"digitales-gesundheitsoekosystem-mit-neighborhood-diagnostics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/digitales-gesundheitsoekosystem-mit-neighborhood-diagnostics\/","title":{"rendered":"Neighborhood Diagnostics \u2013 Die Vision eines digitalen Gesundheits\u00f6kosystems"},"content":{"rendered":"

\u00c4rztemangel, lange Wartezeiten auf Facharzttermine und eine langwierige Diagnosefindung sind nur einige der Herausforderungen, vor denen die medizinische Versorgung, insbesondere auf dem Land, steht. Mit dem Forschungsprojekt \u00bbNeighborhood Diagnostics\u00ab (ND) wollen wir die Gesundheitsversorgung im l\u00e4ndlichen Raum durch ein digitales Gesundheits\u00f6kosystem verbessern. Einen ersten Ausblick auf das Projekt finden Sie im Beitrag \u00bbNeighborhood Diagnostics \u2013 Entwicklung eines Digitalen \u00d6kosystems f\u00fcr digitale Diagnostik\u00ab<\/a>.<\/p>\n

Die Entwicklung eines digitalen Gesundheits\u00f6kosystems ist komplex, da viele Akteure und technische Systeme vernetzt und Datenfl\u00fcsse verstanden werden m\u00fcssen. All diese Aspekte sind wir in einem \u00bbTangible Ecosystem Design\u00ab (TED) Workshop<\/a> strukturiert angegangen und haben mit Projektpartnern eine gemeinsame Vision f\u00fcr dieses \u00d6kosystem entwickelt.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus war das Ziel des Workshops, ein tieferes Verst\u00e4ndnis aufzubauen und eine Grundlage f\u00fcr die Entwicklung zu legen. Ein weiterer Schwerpunkt war die Kl\u00e4rung der Frage, warum sich die Nutzer und Nutzerinnen am \u00d6kosystem beteiligen sollten und welchen Nutzen sie daraus ziehen k\u00f6nnen. Die Analyse der Interaktionen und Beziehungen zwischen den verschiedenen Akteuren im \u00d6kosystem f\u00fchrte zu einem besseren Verst\u00e4ndnis der Dynamik und der gegenseitigen Abh\u00e4ngigkeiten. Im folgenden Blogbeitrag stellen wir die wichtigsten Ergebnisse aus diesem Workshop vor.<\/p>\n

Digitale \u00d6kosysteme und die Tangible Ecosystem Design Methode<\/strong>
\nEin \u00bbDigitales \u00d6kosystem\u00ab<\/a> ist ein sozio-technisches System, in dem unabh\u00e4ngige Unternehmen und Menschen kooperieren, um gegenseitige Vorteile zu erzielen. Im Zentrum steht eine digitale Plattform, die diese Zusammenarbeit durch \u00d6kosystem-Dienste gezielt unterst\u00fctzt. Die \u00bbTangible Ecosystem Design\u00ab-Methode (TED)<\/a> wurde vom Fraunhofer IESE entwickelt, um komplexe Prozesse und Systeme greifbar (Englisch: \u00bbtangible\u00ab) und verst\u00e4ndlich darzustellen.<\/div>\n

Chronische Erkrankungen auf dem Land \u2013 so gehen wir sie an!<\/h2>\n

In l\u00e4ndlichen Regionen kann der Zugang zu einer kontinuierlichen medizinischen Versorgung herausfordernd sein. Das Projekt \u00bbNeighborhood Diagnostics\u00ab setzt hier an und nutzt die Chancen der Digitalisierung, um die Gesundheitsversorgung effizienter und zug\u00e4nglicher zu gestalten.<\/p>\n

Weil der Versuch, Probleme im abstrakten Raum zu l\u00f6sen, in der Regel zu wenig praxistauglichen Ideen f\u00fchrt, haben wir konkrete F\u00e4lle ausgew\u00e4hlt, die die Betrachtung typischer Situationen von Menschen auf dem Land erlauben: Bluthochdruck und Diabetes\u2013 zwei weitverbreitete chronische Erkrankungen, die eine regelm\u00e4\u00dfige \u00dcberwachung erfordern. Diese Szenarien boten einen praxisnahen Einstieg in das komplexe Thema digitaler Gesundheitsversorgung. In beiden Szenarien wird durch den Einsatz smarter Ger\u00e4te der Gesundheitszustand der Patienten \u00fcberwacht. Die erhobenen Daten werden \u00fcber das ND-\u00d6kosystem mit den verantwortlichen \u00c4rztinnen und \u00c4rzten geteilt. Diese Daten k\u00f6nnen \u00c4rzte dann wiederum in ihre Entscheidungen einflie\u00dfen lassen. Mit diesen Grundlagen ging es im Workshop weiter in die methodische Erarbeitung des ND-\u00d6kosystems.<\/p>\n

Unsere Vision f\u00fcr eine digitale Gesundheitsversorgung<\/h2>\n

Die TED-Methode gibt eine strukturierte Vorgehensweise vor, der der Workshop folgte \u2013 vom groben Konzept bis zur ganz konkreten Ausgestaltung dessen, was im \u00d6kosystem f\u00fcr die Gesundheitsversorgung auf dem Land genau geschieht. Das resultierende Konzept von Neighborhood Diagnostics (ND) \u2013 systematisch entwickelt und im Workshop als Projektvision<\/strong> greifbar gemacht \u2013 l\u00e4sst sich gem\u00e4\u00df der Fraunhofer-IESE-Satzschablone<\/strong> f\u00fcr Digitale \u00d6kosysteme folgenderma\u00dfen formulieren:<\/p>\n

\u00bbND bietet die Vermittlung von Informationen zum Gesundheitszustand (Rohdaten und Diagnoseempfehlungen) von Patient:innen f\u00fcr medizinische Entscheidungstr\u00e4ger:innen, um Diagnosen und Behandlungen f\u00fcr Patient:innen zu verbessern.\u00ab<\/em><\/p>\n

Durch die Verwendung der in vielen Workshops erprobten TED-Methode wurde sichergestellt, dass das ND-\u00d6kosystem praxisnah gestaltet wird und alle relevanten Perspektiven \u2013 von Betroffenen \u00fcber \u00c4rzte und \u00c4rztinnen bis hin zu technologischen Schnittstellen \u2013 ber\u00fccksichtigt werden.<\/p>\n

Einbetten von intelligenten Diagnosediensten in Behandlungsprozesse<\/h2>\n

Wie kann diese Projektvision mit einem digitalen \u00d6kosystem realisiert werden? Daf\u00fcr m\u00fcssen komplexe Abl\u00e4ufe und Zusammenh\u00e4nge erkannt und modelliert werden. Dies wurde mit einem TED Service Blueprint<\/strong> m\u00f6glich, indem Abl\u00e4ufe durch die Verwendung von Playmobil\u00ae-Figuren greifbar gemacht werden. Die Teilnehmenden erhielten eine gro\u00dfe Auswahl an Figuren und Gegenst\u00e4nden (siehe Abbildung 1) und konnten so die verschiedenen Rollen und Interaktionen innerhalb des \u00d6kosystems visualisieren.<\/p>\n

\"Neigborhood
Abbildung 1: Auswahl von Playmobil\u00ae Figuren<\/figcaption><\/figure>\n

Identifikation von Herausforderungen<\/h3>\n

Ein wichtiger Schritt in der Entwicklung des TED Service Blueprints (siehe Abbildung 2) war die Markierung von Stellen mit impliziten Annahmen. Hierzu wurden \u00bbBaustellenschilder\u00ab genutzt, um kritische Punkte zu kennzeichnen. Dies waren unter anderem:<\/p>\n

    \n
  • Welche technischen Systeme m\u00fcssen miteinander kommunizieren?<\/li>\n
  • Wird die Plattform von \u00c4rztinnen und \u00c4rzten sowie Patientinnen und Patienten tats\u00e4chlich akzeptiert und genutzt?<\/li>\n
  • Wie zuverl\u00e4ssig funktioniert die Diagnosestellung \u00fcber digitale Daten?<\/li>\n<\/ul>\n

    Wie die Abbildung auch zeigt, ergibt sich f\u00fcr das \u00d6kosystem ein sehr kompliziertes Zusammenspiel aus Aktivit\u00e4ten unterschiedlicher Akteure.<\/p>\n

    \"Neighborhood
    Abbildung 2: Gemeinsame Arbeit am TED Service Blueprint<\/figcaption><\/figure>\n

    In einer zweiten Ausbaustufe wurden die Szenarien erweitert, indem zus\u00e4tzliche Akteure und Interaktionen eingebracht wurden. Neu hinzu kam ein intelligenter Diagnosedienst, der die medizinischen Daten der Patientinnen und Patienten analysiert und automatische Diagnoseunterst\u00fctzungen liefert. Angedacht ist dazu, dass ein Patient seine erhobenen Daten mit einem Diagnosedienst teilen kann \u2013 durch einen Hinweis des \u00e4rztlichen Fachpersonals. Wichtig ist hierbei, dass dies in der Entscheidungshoheit des Patienten liegt und er das Teilen jederzeit wieder beenden kann. Ein Diagnosedienst erh\u00e4lt \u2013 analog zum Arzt \u2013 Daten des Patienten, kann darauf aufwendigere Analysen machen und das Ergebnis mit der entsprechenden behandelnden Person teilen. Dadurch basieren Aussagen des Arztes nicht nur auf den Daten selbst, sondern auf daraus abgeleitetem Wissen, was nicht durch einfaches Draufschauen zu finden ist, sondern durch aufwendigere Analysen durch den Analysedienst gewonnen werden. Das ND-\u00d6kosystem erfasst nicht nur Daten, sondern tr\u00e4gt aktiv zur Unterst\u00fctzung der Diagnosestellung bei, um die medizinische Versorgung effizienter und pr\u00e4ziser zu gestalten. In dieser Ausbaustufe stieg also die Komplexit\u00e4t der durchdachten Szenarien weiter an.<\/p>\n

    Wer liefert Daten? Wer liefert Diagnosen? Und zu welchem Preis?<\/h2>\n

    Nachdem die Abl\u00e4ufe mithilfe der Szenarien f\u00fcr das digitale \u00d6kosystem modelliert waren, stellte sich die Frage, wie die einzelnen Akteure wie z. B. Patienten und Patientinnen sowie \u00c4rzte und \u00c4rztinnen im ND-\u00d6kosystem auf verschiedenen Ebenen konkret zusammenh\u00e4ngen. Diese Beziehungen zwischen den Akteuren im ND-\u00d6kosystem wurden mit einer Service Map<\/strong> sichtbar gemacht. Abbildung 3 zeigt eine visuelle Darstellung dieser Zusammenh\u00e4nge.<\/p>\n

    \"Neighborhood
    Abbildung 3: Gemeinsame Arbeit an der Service Map<\/figcaption><\/figure>\n

    Um die einzelnen Akteure und deren Verbindungen greifbar zu machen, wurden Fahrzeuge verwendet. Sie symbolisierten verschiedene Organisationen und Personen im ND-\u00d6kosystem. Dabei wurden folgende Schl\u00fcsselelemente modelliert:<\/p>\n

      \n
    • Akteure im \u00d6kosystem (z. B. Patienten und Patientinnen sowie \u00c4rzte und \u00c4rztinnen)<\/li>\n
    • Fl\u00fcsse von G\u00fctern<\/strong> (d. h. Rohdaten und Diagnosen)<\/li>\n
    • Geldfl\u00fcsse<\/strong> (z. B. Abrechnungen zwischen Patientinnen und Patienten sowie \u00c4rzte und \u00c4rztinnen)<\/li>\n
    • Datenfl\u00fcsse<\/strong> (z. B. Freigaben und Benachrichtigungen)<\/li>\n
    • Vertragliche Vereinbarungen<\/strong> (z. B. zwischen ND-Plattform sowie \u00c4rzten und \u00c4rztinnen)<\/li>\n<\/ul>\n

      Beide Gruppen identifizierten zentrale Akteure:<\/p>\n

        \n
      • Patienten und Patientinnen<\/strong> \u2013 als Ausgangspunkt der Gesundheitsdaten<\/li>\n
      • Arztpraxis<\/strong> (mit \u00c4rztinnen und \u00c4rzten und medizinischem Fachpersonal)<\/li>\n
      • ND-Betreiber<\/strong> (bietet u. a. App und Plattform an)<\/li>\n
      • Wearable-Hersteller<\/strong> (Bereitstellung von Messger\u00e4ten wie smarten Blutdruckmessger\u00e4ten)<\/li>\n<\/ul>\n

        Zus\u00e4tzlich wurden von einzelnen Gruppen weitere relevante Akteure genannt, bspw.:<\/p>\n

          \n
        • Diagnosedienstanbieter<\/strong> \u2013 f\u00fcr automatisierte Analysen und Diagnosevorschl\u00e4ge<\/li>\n
        • Labore<\/strong> \u2013 f\u00fcr weiterf\u00fchrende medizinische Untersuchungen<\/li>\n<\/ul>\n

          Zentrale Elemente des ND-\u00d6kosystems sind der Daten- und Geldfluss:<\/p>\n

            \n
          • Rohdaten vom Patienten \u2192 \u00fcber Wearable-Hersteller \u2192 an das ND-\u00d6kosystem \u2192 weiter zur Arztpraxis<\/li>\n
          • Diagnoseempfehlungen vom Labor \u2192 \u00fcber das ND-\u00d6kosystem \u2192 zu den Arztpraxen<\/li>\n
          • Zahlungsstr\u00f6me \u2013 z. B. von der Arztpraxis \u2192 an die Labore<\/li>\n<\/ul>\n

            Die Service Map half dabei, das gesamte \u00f6konomische und funktionale Zusammenspiel der Akteure besser zu verstehen. Insbesondere zeigte sie, wie das ND-\u00d6kosystem als zentraler Vermittlungsdienst fungiert. Dies sieht man auch visuell gut in Abbildung 3, wo fast alle Fl\u00fcsse \u00fcber das in der Mitte platzierte ND-\u00d6kosystem laufen. Au\u00dfen herum sieht man dann die weiteren externen Akteure, die entscheidend zur Versorgung beitragen. Dies sind neben den naheliegenden Patienten und \u00c4rzten, ohne die das \u00d6kosystem inhaltsleer w\u00e4re: Wearable Hersteller, die die Datenerhebung erm\u00f6glichen, sowie Labore bzw. Diagnosedienstanbieter. Diese k\u00f6nnen Daten zus\u00e4tzlich analysieren und Diagnosevorschl\u00e4ge liefern, womit ein weiterer gro\u00dfer Nutzen mit dem ND-\u00d6kosystem geschaffen wird.<\/p>\n

            Und was, wenn niemand mitmacht?<\/h2>\n

            Damit Akteure im \u00d6kosystem mitwirken, m\u00fcssen diese Vorteile daraus ziehen k\u00f6nnen, also eine Motivation zum Teilnehmen besitzen. Um dies gut darzustellen, nutzten wir eine Motivationsmatrix<\/strong> als Kreuzprodukt aller Teilnehmenden, die in Abbildung 4 zu sehen ist. Diese half dabei, eine klare \u00dcbersicht \u00fcber die Erwartungen und Anreize der Beteiligten zu gewinnen und gleichzeitig Akteure zu identifizieren, die nur eine geringe Motivation zur Teilnahme am \u00d6kosystem haben.<\/p>\n

            \"Neighborhood
            Abbildung 4: Gemeinsame Arbeit an der Motivationsmatrix<\/figcaption><\/figure>\n

            In beiden Gruppen zeigten sich insbesondere Patienten und Patientinnen sowie Haus\u00e4rzte und -\u00e4rztinnen als zentral motivierte Akteure. Ihre Motivation resultierte aus:<\/p>\n

              \n
            • Patienten und Patientinnen:<\/strong> Verbesserung der Gesundheitsversorgung, fr\u00fchzeitige Diagnosen, einfache Kommunikation mit \u00c4rztinnen und \u00c4rzten<\/li>\n
            • \u00c4rzte und \u00c4rztinnen:<\/strong> Erhalt pr\u00e4ziser Gesundheitsdaten, effizientere Diagnosestellung, schnellere Entscheidungsfindung durch digitale Unterst\u00fctzung<\/li>\n<\/ul>\n

              Weitere Akteure wie Labore und Diagnosedienstanbieter wiesen eine heterogene Motivation auf \u2013 je nach konkretem Nutzen innerhalb des ND-\u00d6kosystems. Diese bringen einen enormen Mehrwert im \u00d6kosystem durch zus\u00e4tzliche Analysen und Diagnoseempfehlungen und sind vorrangig durch eine Ausweitung ihres Gesch\u00e4ftsmodells motiviert, mitzumachen. Hier ist also die Frage der Bezahlung f\u00fcr ein Mitwirken ausschlaggebend.<\/p>\n

              Nach dem Ausf\u00fcllen der Motivationsmatrix wurde eine Priorisierung wichtiger Aspekte durchgef\u00fchrt. F\u00fcr die ND-Plattform kristallisierten sich folgende Schwerpunkte heraus:<\/p>\n

                \n
              • Sicherheits- und Verschl\u00fcsselungskonzepte f\u00fcr den Datenaustausch<\/li>\n
              • Funktionale Erweiterung der ND-Plattform, z. B. durch neue Dienste<\/li>\n
              • Integration von Analysediensten<\/li>\n
              • Erweiterung des \u00d6kosystems, um neue digitale Services zu erm\u00f6glichen<\/li>\n<\/ul>\n

                Ein neuer Baustein: Der Neighborhood-Diagnostics-Marktplatz f\u00fcr gesundheitsbezogene Leistungen<\/strong><\/h3>\n

                Im Laufe des Workshops ergab sich eine weitere zentrale Erkenntnis: Das ND-\u00d6kosystem ben\u00f6tigt eine Komponente zur Vernetzung von Gesundheitsdienstleistern und Betroffenen. So entstand die Idee des ND-Marktplatzes<\/strong>, der die bestehende Datenplattform erg\u00e4nzt.<\/p>\n

                W\u00e4hrend sich die bisherige ND-Plattform vor allem auf den Datenaustausch zwischen Arzt und Patient konzentriert, soll der Marktplatz eine Plattform zur Sichtbarkeit und Vernetzung von Gesundheitsdienstleistern bieten. Dort k\u00f6nnten beispielsweise Therapeuten, <\/em>Fach\u00e4rzte und Gesundheitszentren ihre Leistungen sichtbar machen, sodass Betroffene auf Basis ihrer Diagnosen und individuellen Krankheitsbilder passende Gesundheitsangebote in ihrer Region finden k\u00f6nnen. Mit dieser Erweiterung wird das ND-\u00d6kosystem nicht nur zur Diagnose- und Behandlungsoptimierung genutzt, sondern tr\u00e4gt auch aktiv dazu bei, die Versorgungssituation im l\u00e4ndlichen Raum nachhaltig zu verbessern.<\/p>\n

                Fazit<\/h2>\n

                Durch den TED-Workshop konnte das Projektteam ein tiefergehendes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr das Zusammenspiel der verschiedenen Elemente und Akteure im Neighborhood-Diagnostics-\u00d6kosystem gewinnen. Diese Erkenntnisse sind essenziell f\u00fcr die Ableitung weiterer Anforderungen und die pr\u00e4zisere Definition der Projektvision.<\/p>\n

                Besonders wertvoll war der Workshop auch f\u00fcr die Zusammenarbeit zwischen den beteiligten Fraunhofer-Instituten. Der interaktive Austausch half, die unterschiedlichen Perspektiven und Herausforderungen der Beteiligten besser zu verstehen und eine gemeinsame Basis f\u00fcr die Weiterentwicklung des ND-\u00d6kosystems zu schaffen. Das pers\u00f6nliche Kennenlernen vor Ort hat diesen Prozess zus\u00e4tzlich gest\u00e4rkt und den Wissenstransfer erleichtert.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                \u00c4rztemangel, lange Wartezeiten auf Facharzttermine und eine langwierige Diagnosefindung sind nur einige der Herausforderungen, vor denen die medizinische Versorgung, insbesondere auf dem Land, steht. 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