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Real World Evidence
Pfad zu neuen Erkenntnissen in der Medizin
"Insanity is doing the same thing over and over again and expecting a different result."
Albert Einsetin
Real World Evidence
Als Real World Evidence (RWE) bezeichnet man die gewonnen medizinischen Erkenntnisse, die außerhalb randomisierter kontrollierter klinischer Studien (RCT) aus Beobachtungsstudien und der Darstellung der Versorgungsrealität mit Massendatenquellen (Big Data) gewonnen werden. Als Quellen werden häufig klinische Routinedaten, elektronische Patientenakten, Verordnungsdaten oder auch Daten aus digitalen Applikationen verwendet. [1] [2]
Das Potential von Real World Daten ist unbestreitbar und nimmt den analytischen Verarbeitungsmöglichkeit im Rahmen von Big-Data-Analysen stetig zu. Klinischen und wirtschaftliche Vorteile von Arzneimitteln, Medizinprodukten oder auch neuer Therapieansätze können mit RWE gemessen und nachgewiesen werden. RWE bietet viele Ansatzpunkte klinischen und ökonomische Mehrwerte zu stiften:
- Sie können als kostengünstige und zeitsparende Ergänzung von RCT-Studien oder deren Generalisierbarkeit in der echten Welt verwendet werden zum Beispiel beim Einsatz oder der Wirksamkeit von Medikamenten und Medizinprodukten
- Sie können zur Nutzenbewertung von Medizinprodukten oder der klinischen und ökonomischen Bewertung neuer medizinischer Therapien eingesetzt werden
- Sie können der Ermittlung von Zielpopulationen, insbesondere für LifeScience Unternehmen im Rahmen des AMNOG Verfahrens, dienen
- Sie können als Vergleichsgrundlage (Benchmarking) für klinische Anwender und auch Hersteller verwendet werden
Das White Paper dazu
In diesem White Paper haben wir für Sie die Real World Evidence aus verschiedenen Blickwinkeln beleuchtet. Wir erläutern die Einsatzgebiete und Funktion von Real World Evidenz, gehen auf die Mehrwerte für Anwender und Hersteller ein und geben eine Übersicht über die Vorteile und Limitationen der RWE.
Darüberhinaus geben wir einen Einblick in unsere intelligente Real-World-Evidence Plattform, den BinDoc Cube. Hiermit zeigen wir Ihnen konkret, wie ein Mehrwert durch solch eine Plattform generiert werden kann.
Insights zur Real World Evidence
Dieser Frage geht BinDoc CEO Manuel Heurich auf den Grund und beleuchtet hierbei die neuen Möglichkeiten, die durch die Nutzung von Real World Data (RWD) entstehen.
Mehrwert aus Gesundheitsdaten
Die wichtigste Voraussetzung, um aussagekräftige Daten zu erhalten und damit wichtige Fragen zu beantworten ist, die richtige Datenaufbereitung und Verwendung.
Mittels Data-Science Methoden ist es möglich, die Daten so zu strukturieren, dass wichtige Erkenntnisse und Zusammenhänge belegt werden können.
Darüber hinaus sind die Quellenauswahl, eine standardisierte Verarbeitung und die Möglichkeit große Datenmengen mit hoher Kombinationsvielfalt auswerten zu können, wichtige Voraussetzungen für den Erfolg von RWE.
Kombinatorik
Im ersten Schritt erfolgt die Auswahl der klinischen, ökonomischen oder prozessualen Parameter, die im Rahmen der Analyse ausgewertet oder modelliert werden soll. Hierbei können die einzelnen Variablen durch Filter-, Gruppierungs- und Aggregationsmöglichkeiten multidimensional modelliert werden. Beispiel 1: Es können Patienten bestimmter Altersgruppen aus regional abgegrenzten Gebieten in der Grippesaison dahingehend analysiert werden, ob die Vorerkrankung (Nebendiagnose) Diabetes zu schwereren klinischen Verläufen (Inanspruchnahme Intensivstation, Beatmung, klinische Verweildauer) führt und ob dieser schwere Verlauf durch bestimmte Interventionen (Prozeduren oder Medikamente) beeinflusst wird. Beispiel 2: Es könnten Patienten selektiert werden, die im Rahmen einer Implantation einer Hüftendoprothese in Abhängigkeit der angewendeten OP-Technik unterschiedliche klinische Outcomes vorweisen.
Big Data Analyse
Die definierten Filter, Gruppierungen und Aggregationen werden im Rahmen einer Big Data Analyse in der Datenbank ausgewertet. Hierbei werden mehr als 10 Mio. anonymisierte Patientendatensätze in wenigen Sekunden auf das ausgewählte Modell analysiert.
Ergebnisdarstellung
Die Ergebnisse werden in wenigen Sekunden im Dashboard als Charts und Tabellen ausgegeben und können mit beliebigen Anwendern geteilt werden.
Generalisierung
Die Ergebnisse können im letzten Schritt von der Stichprobe auf die Gesamtpopulation anhand einer hinterlegten Bevölkerungsstruktur generalisiert und auch in die Zukunft projiziert werden.
BinDoc Solutions
Die Bedeutung und Möglichkeiten von Real World Evidence (RWE) wird in den nächsten Jahren aufgrund einer höheren Datenverfügbarkeit und neuer Methoden der Verarbeitung von Big-Data massiv zunehmen. Aus diesem Grund haben wir mit dem BinDoc Cube eine Real World Evidence Plattform entwickelt, die es klinischen Anwendern und Herstellern ermöglicht das volle Potenzial von RWE ausschöpfen zu können.
Die Datenbasis der Plattform bilden klinische Routinedatensätze, die in beliebiger Art und Weise modelliert und auch eigenen klinischen Daten gegenübergestellt werden können. Hierbei bedienen wir uns einer multidimensionalen Analyse, die wie ein Würfel individuell zusammengestellt werden kann.
Neben vordefinierten Analytics Dashboards können vollständig individuelle Dashboards erstellt werden. Im Rahmen der multidimensionalen Analysen stehen mehr als eine Trillion Variablenkombinationmöglichkeiten für mehr als 10 Mio. anonymisierte Patientendatensätze zur Verfügung.
Die RWE-Plattform in unserem BinDoc Cube eröffnet unterschiedlichen Nutzergruppen große Mehrwerte, die nachfolgende skizziert sind.
Medizinproduktehersteller
Medizintechnikunternehmen können unsere RWE-Plattform insbesondere für die Nutzenbewertung von Medizinprodukten verwenden.
Darüber dient die Plattform dazu den klinischen und ökonomischen Value der eigenen Produkte im Sales und Marketing gegenüber Krankenhäusern aufzeigen zu können. Beispielsweise können klinische Verbesserungen, die durch das Medizinprodukt bei der Versorgung von Patienten erzielt werden, mit objektiven Zahlen hinterlegt und auch ökonomisch bewertet werden. Hier erfahren Sie mehr über mögliche Einsatzgebiete.
LifeScience Unternehmen
Klinische Forschung im Bereich von Arzneimitteln ist sehr kosten- und zeitintensiv. Unsere RWE-Plattform versetzt LifeScience Unternehmen in die Lage bestehende Studien mit zusätzlichen Daten anzureichern oder RWE-Beobachtungsstudien zu erstellen, um hierdurch den Nutzen gegenüber Kostenträgern aufzeigen zu können.
Darüber hinaus kann die RWE-Plattform auch zur Definition von Zielpopulationen in der frühen Nutzenbewertung als Instrument herangezogen werden, um Marktpotenziale anhand von Echtdaten frühzeitig aufzeigen zu können. Hier erfahren Sie mehr über mögliche Einsatzgebiete.
Klinische Anwender (Ärzte)
Klinische Anwender haben durch RWE-Plattformen die Möglichkeit Beobachtungsstudien mit hoher externer Validität durchzuführen oder RTC-Studien zu validieren und generalisieren.
Darüber können Ärzte die Benchmarkingfunktion des BinDoc Cube nutzen, um sich mit anderen Kliniken in allen klinischen Fachgebieten bei unterschiedlichen Therapien zu benchmarken. Hier erfahren Sie mehr über mögliche Einsatzgebiete.
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