Innovate Self Medication with Real World Data

Dieser Use Case ist Teil der DEUTSCHLAND 4.0 Challenge

Story

Die Etablierung einer personalisierten Medizin, welche die Besonderheiten des einzelnen Patienten (z.B. Stoffwechsel, Unverträglichkeiten, Alter, Gewicht) bei der Identifikation sowie der richtigen Dosierung von Wirkstoffen ermöglicht, ist eine wesentliche Triebfeder der modernen Medizin.

Nicht wirksame Medikamentengaben können vermieden, nicht-wirksame Produkte substituiert und mithin Risiken bei verringerten Kosten reduziert werden. Neben einer Verbesserung des Therapieerfolgs für den einzelnen Patienten bietet die personalisierte Medizin also ebenfalls Einspar- und Optimierungspotentiale für das gesamte Gesundheitssystem.

Was es dafür braucht sind neue Ansätze, um reale und valide Patientendaten (Real World Data) zu erheben und zu speichern, um sie im zweiten Schritt auszuwerten. Denn Studien (z.B. Zulassungsstudien in Phase 3) können dabei durch Ihre inhärenten Beschränkungen (z.B. Anzahl an Patienten, Einschränkungen durch das Studiendesign, Dosisabhängigkeit der Ergebnisse) per se nicht dieselbe Detailaussagekraft und Quantität an Daten bieten.

In der Theorie gibt es hierbei immer mehr (technologische) Möglichkeiten Real World Data zu erheben – insbesondere bei pflanzlichen Arzneimitteln, die in der Regel als OTC-Produkte (= Produkte, die nicht verschreibungspflichtig) „over-the-counter“ direkt an den Patienten verkauft werden. Bisher fehlt es aber an einer anerkannten und vertrauenswürdigen Umsetzung. 

Fragestellung

Die Bionorica SE arbeitet mit seinen pflanzlichen Arzneimitteln zurzeit an genau dieser Schnittstelle und will mit euch gemeinsam Ansätze entwickeln und fördern, die es ermöglichen das Potenzial der personalisierten Medizin im Hinblick auf OTC-Produkte anhand von Real World Data auszuschöpfen.

Die Herausforderung: Es müssen die „richtigen“ Daten bei den „richtigen“ Patienten erhoben werden. Denn ohne Daten, keine Auswertungen, Analysen und Ableitungen. Die zentrale Fragestellung des Use Cases lautet also:

• Wie können die notwendigen Daten von Verwendern der OTC-Produkte DSGVO- konform möglichst umfangreich, digitalisiert, mit validen Tools/Bewertungsmaßstäben, auswertbar und technisch sicher erhoben und gespeichert werden?
• Wie können die Daten zielgerichtet, nachvollziehbar, reproduzierbar und hinreichend genau, das erfassen, was erfasst werden soll? Wie kann die Qualität der Daten möglichst hoch und verlässlich sein? 

Was bei der Bewertung von „Was sind die „richtigen“ Daten und wie kann ich sie erheben?“ von Beginn an mitgedacht werden sollte, ist die weitere Auswertung und das Ziel hinter der Datenerhebung. Fokus dieses Use Cases ist aber die Frage der Erhebung, nicht der konkreten Auswertung der Daten. Die Beantwortung dieser Fragen kann wiederum in den Entwicklungsprozess der Medikamente Eingang finden und so zu einer zusätzlichen Verbesserung der Patientenversorgung führen.

Potentieller Impact

• Verbesserte Patientenversorgung durch Individualisierung der Medikamentengabe (Bessere Wirksamkeit, Vermeidung von Wechselwirkungen zwischen Medikamenten)
• Verbesserung der Patienten-Compliance
• Verbesserte Beratung durch Ärzte und Apotheker
• Verbesserte Weiterentwicklung von Medikamenten durch vertiefte wissenschaftliche Erkenntnisse aus der Analyse der Real World Date (durch KI auch nicht-lineare Zusammenhänge)
• Identifikation neuer Indikationsbereiche für bestehende OTC-Arzneimittel
• Einsparungen im Gesundheitssystem
• Bessere Entscheidungsgrundlage bei Selbstmedikation
• Reduzierte Anwendung von Antibiotika

Fragen oder auf der Suche nach Inspiration?

Falls ihr mit jemanden aus unserem Team über eure Ansätze sprechen wollt, ihr weitere Informationen benötigt oder Fragen aufkommen, könnt ihr euch gerne einen Q&A-Call bei unserer Projektmanagerin Josephine buchen oder uns jederzeit per Mail (hello@ekipa.de) oder Chat auf der Plattform schreiben.

Q&A-Calls