Die Digitalisierung in der Diabetologie steht an einem Wendepunkt. Es geht nicht mehr nur um technische Tools oder Einzellösungen, sondern um eine strukturelle Neugestaltung der Bereiche Versorgung, Qualitätssicherung und Forschung. Im Rahmen des Leitliniensymposiums auf dem DDG-Kongress stellte Prof. Dirk Müller-Wieland die aktualisierte Praxisempfehlung vor. Im Zentrum stehen Interoperabilität, der gezielte Einsatz von Künstlicher Intelligenz und patientenzentrierte Versorgungsprozesse.
Elektronische Diabetesakte als gemeinsame Datenplattform
Ein zentrales Element der Empfehlung ist die elektronische Diabetesakte (eDA). Sie ist als lernendes System konzipiert, das die fragmentierte Datenlandschaft in der Diabetologie durch eine indikationsspezifische, interaktive Plattform ergänzt. Die eDA ist technisch an die elektronische Patientenakte (ePA) angebunden und liefert zusätzliche Informationen, die für die Versorgung, Qualitätssicherung und Forschung essenziell sind.
Zu ihren Funktionalitäten zählen Longitudinaldaten, Zielverfolgung über strukturierte Dashboards, Alert-Funktionen sowie standardisierte Eingabeformate. Die Datenstruktur ermöglicht eine einheitliche Dokumentation über verschiedene IT-Systeme hinweg. Die technische Integration soll über gängige Praxissoftware wie Medatixx, Duria oder Idamed erfolgen. Das Ziel besteht in einem durchgängigen Datenfluss zwischen ambulanter und stationärer Versorgung sowie zwischen Versorgung und Forschung.
Strukturierte Datennutzung zur Optimierung der Versorgung
Die eDA ist mehr als nur eine Datenablage, denn sie soll aktiv zur Verbesserung der Versorgung beitragen. Sie ermöglicht die strukturierte Erhebung und Aggregation versorgungsnaher Daten, die in Echtzeit für Register, digitale Gesundheitsanwendungen (DiGAs), Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS) oder Forschungsnetzwerke nutzbar gemacht werden können. Damit wird die Grundlage für eine datenbasierte, dynamisch steuerbare Versorgungsqualität geschaffen.
Die DDG formuliert hierzu konkrete Anforderungen: Benötigt werden standardisierte Datensätze ohne Doppeleingaben, Rückmeldung von Qualitätskennzahlen im Versorgungsalltag, Integration von CDSS zur Unterstützung klinischer Entscheidungen sowie Schnittstellen zur Weiterleitung relevanter Daten an Register und wissenschaftliche Plattformen. Diese Struktur soll eine Outcome-orientierte Versorgung ermöglichen und die wissenschaftliche Evidenzbasis kontinuierlich erweitern.
Anforderungen an den verantwortungsvollen Einsatz von KI-Systemen
Ein weiterer Schwerpunkt des Vortrags waren die Möglichkeiten und Risiken der Nutzung Künstlicher Intelligenz in der Diabetologie. Prof. Müller-Wieland wies auf die steigende Anzahl von KI-Systemen im Gesundheitswesen hin, mahnte jedoch gleichzeitig, dass unzureichend regulierte Anwendungen ein Risiko bergen. Viele der bisher von der von der Food and Drug Administration (FDA) zugelassenen KI-Tools seien nur unvollständig dokumentiert, ihre Algorithmen nicht transparent und oft nicht für diverse Patientengruppen validiert.
Die DDG fordert daher verbindliche ethische und regulatorische Standards. Dazu zählen transparente Validierungskriterien, klare Repräsentationsvorgaben, interdisziplinäre Evaluationsgremien sowie ein kontinuierliches Monitoring nach der Marktzulassung. KI dürfe nicht zur intransparenten Entscheidungsinstanz werden, sondern müsse nachvollziehbar und fair agieren.
Versorgungsdaten als Grundlage für Forschung und Register
Ein weiterer Baustein der Strategie ist die gezielte Nutzung strukturierter Versorgungsdaten für Register und Forschungsinitiativen. Die eDA soll als Schnittstelle dienen, um die Bereiche Versorgung und Forschung enger zu verbinden. Prof. Müller-Wieland verwies in diesem Zusammenhang auf das Projekt iCARE4CVD als mögliches Vorbild. In diesem Projekt werden Gesundheitsdaten nicht zentral gesammelt, sondern bleiben in den jeweiligen Einrichtungen.
Mithilfe der sogenannten föderierten Modellbildung können diese Daten dennoch gemeinsam analysiert werden, ohne dass sensible Patientendaten übertragen werden müssen. So entstehen evidenzbasierte, patientenzentrierte Versorgungspfade. Ein ähnliches Vorgehen ist auch in der Diabetologie denkbar, um beispielsweise das Ansprechen auf Antidiabetika besser zu erfassen oder Prognosemodelle prospektiv zu prüfen.
Digitalkompetenz und ethische Verantwortung in der Diabetologie
Neben technischen Lösungen betont die DDG die Notwendigkeit strukturierter Schulungsangebote wie der eAcademy sowie indikationsspezifischer Digitalstrategien, die in die Aus- und Fortbildung integriert werden. Die Digitalisierung dürfe kein Selbstzweck sein, sondern müsse gezielt eingesetzt werden, um eine personalisierte, evidenzbasierte und nachhaltige Diabetologie zu stärken.
Da maschinelles Lernen zunehmend eigenständig Entscheidungen trifft, wird es immer wichtiger, die zugrunde liegenden Entscheidungsprozesse nachvollziehbar zu machen. Die elektronische Diabetesakte steht dabei exemplarisch für eine neue Versorgungslogik, die neben technischer Funktionalität auch Integration, Transparenz und kontinuierliche Weiterentwicklung bietet.
