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 Einstein

Überblick und Definition Real World Evidence

Als Real World Evidence (RWE) bezeichnet man die gewonnen medizinischen Erkenntnisse, die außerhalb randomisierter kontrollierter klinischer Studien (RTC) 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:

businessman working with new modern computer show social network structure

Sie können als kostengünstige und zeitsparende Ergänzung von RTC-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 BinDoc White Paper zu Real World Evidence

Real World Evidence

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 

 

Wird die Real World Evidence zu einem Game-Changer in der Gesundheitswirtschaft?

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.

 

Wie gelingt es einen Mehrwert aus Gesundheitsdaten zu generieren? 

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.

RWE1
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.
RWE2
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.
RWE3
Ergebnisdarstellung
Die Ergebnisse werden in wenigen Sekunden im Dashboard als Charts und Tabellen ausgegeben und können mit beliebigen Anwendern geteilt werden.
RWE4
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.

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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.

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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.

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RWE LifeScience
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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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