Subscribe to RSS
DOI: 10.1055/a-2133-3848
Digital Health Applications in der Neurologie und Psychiatrie
Digital health applications in neurology and psychiatry![](https://www.thieme-connect.de/media/10.1055-s-00034916/202309/lookinside/thumbnails/10-1055-a-2133-3848-1.jpg)
ZUSAMMENFASSUNG
Hintergrund Digitale Anwendungen liefern kontinuierlich Gesundheitsinformationen, die sowohl Patient en als auch Leistungserbringer unterstützen können. Digitale Gesundheitsanwendungen (DiGA) sollen das Potenzial in Deutschland nutzbar machen.
Ziel Ziel der Arbeit ist die Darstellung verfügbarer DiGA im Bereich der Neurologie und Psychiatrie sowie eine Gegenüberstellung mit dem Potenzial digitaler Anwendungen.
Material und Methoden Informationen über verfügbare DiGA aus dem Anwendungsverzeichnis des Bundesinstituts für
Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM) werden dargestellt und kritisch diskutiert.
Ergebnisse DiGA in Neurologie und Psychiatrie vermitteln den Zugang zu psychotherapeutischen Maßnahmen und kognitiver Verhaltenstherapie. Tragbare Sensoren und Künstliche Intelligenz sind kaum integriert. Verbreitete neurologische Indikationen sind nicht abgedeckt, Leistungserbringer sind unzureichend integriert.
Diskussion DiGA sind ein erster Schritt in Richtung digital unterstützter Neurologie und Psychiatrie. Weitere Anstrengungen sind erforderlich, um den Bedarf an innovativen, digitalen Lösungen abzudecken und eine effiziente Integration in die Versorgung zu gewährleisten.
ABSTRACT
Background Digital applications continuously provide health information that can support both patients and healthcare providers. Digital Health Applications (DiGA) aim to harness the potential in Germany.
Aim The aim of this work is to present currently available DiGA in the field of neurology and psychiatry, and to compare them with the potential of digital applications.
Materials and Methods Information about available DiGA from the application directory of the Federal Institute for Drugs and Medical Devices (BfArM) is presented and critically discussed.
Results DiGA in neurology and psychiatry enable psychotherapeutic interventions and cognitive behavioral therapy. Wearable sensors and artificial intelligence are rarely integrated. Common neurological indications are not yet covered, and care providers are insufficiently integrated.
Discussion DiGA are a first step toward digitally assisted neurology and psychiatry. However, f urther efforts are needed to cover the need for innovative, digital solutions and to ensure efficient integration into care.
Schlüsselwörter
Digitale Gesundheitsanwendungen - digitale Neurologie - digitale Psychiatrie - Gesundheitsapps - digitale VersorgungPublication History
Article published online:
04 September 2023
© 2023. Thieme. All rights reserved.
Georg Thieme Verlag KG
Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
-
Literatur
- 1 Bundesministerium für Gesundheit. Gemeinsam Digital – Digitalisierungsstrategie für das Gesundheitswesen und die Pflege. Berlin 2023
- 2 Pfannstiel MA, Holl F, Swoboda WJ. Hrsg. mHealth-Anwendungen für chronisch Kranke: Trends, Entwicklungen, Technologien. Wiesbaden: Springer Fachmedien; 2020
- 3 Ma Y, Zhao C, Zhao Y. et al Telemedicine application in patients with chronic disease: a systematic review and meta-analysis. BMC Med Inform Decis Mak 2022; 22: 105
- 4 Dunn J, Runge R, Snyder M. Wearables and the medical revolution. Personalized Medicine 2018; 15: 429-448
- 5 Zimmermann GW. Praxis-Digitalisierung: So zieht die Karawane weiter: Telematik-Infrastruktur. MMW – Fortschritte der Medizin 2020; 162: 38-39
- 6 Dochow C. Das Patienten-Datenschutz-Gesetz (Teil 1): Die elektronische Gesundheitskarte und Telematikinfrastruktur. MedR 2020; 38: 979-993
- 7 Tan SS-L, Goonawardene N. Internet Health Information Seeking and the Patient-Physician Relationship: A Systematic Review. J Med Internet Res 2017; 19: e9
- 8 Van Riel PLCM, Zuidema RM, Vogel C. et al Patient Self-Management and Tracking. Rheumatic Disease Clinics of North America 2019; 45: 187-195
- 9 Náfrádi L, Nakamoto K, Schulz PJ. Is patient empowerment the key to promote adherence? A systematic review of the relationship between self-efficacy, health locus of control and medication adherence. PLoS ONE 2017; 12: e0186458
- 10 Burton A. How do we fix the shortage of neurologists?. The Lancet Neurology 2018; 17: 502-503
- 11 Van Den Bussche H. Die Zukunftsprobleme der hausärztlichen Versorgung in Deutschland: Aktuelle Trends und notwendige Maßnahmen. Bundesgesundheitsbl 2019; 62: 1129-1137
- 12 Allegrante JP, Wells MT, Peterson JC. Interventions to Support Behavioral Self-Management of Chronic Diseases. Annu Rev Public Health 2019; 40: 127-146
- 13 Roth CB, Papassotiropoulos A, Brühl AB. et al Psychiatry in the Digital Age: A Blessing or a Curse?. IJERPH 2021; 18: 8302
- 14 Grundy Q. A Review of the Quality and Impact of Mobile Health Apps. Annu Rev Public Health 2022; 43: 117-134
- 15 Schliess F, Affini Dicenzo T, Gaus N. et al The German Fast Track Toward Reimbursement of Digital Health Applications (DiGA): Opportunities and Challenges for Manufacturers, Healthcare Providers, and People With Diabetes. J Diabetes Sci Technol 2022: 193229682211216
- 16 GKV-Spitzenverband. Bericht des GKV-Spitzenverbandes über die Inanspruchnahme und Entwicklung der Versorgung mit digitalen Gesundheitsanwendungen (DiGA-Bericht). Berlin 2022
- 17 Gerlinger G, Mangiapane N, Sander J. Digitale Gesundheitsanwendungen (DiGA) in der ärztlichen und psychotherapeutischen Versorgung. Chancen und Herausforderungen aus Sicht der Leistungserbringer. Bundesgesundheitsbl 2021; 64: 1213-1219
- 18 Van Schependom J, D’haeseleer M. Advances in Neurodegenerative Diseases. JCM 2023; 12: 1709
- 19 Maisto M, Diana B, Di Tella S. et al Digital Interventions for Psychological Comorbidities in Chronic Diseases – A Systematic Review. JPM 2021; 11: 30
- 20 Guo Y, Liu X, Peng S. et al A review of wearable and unobtrusive sensing technologies for chronic disease management. Computers in Biology and Medicine 2021; 129: 104163
- 21 Sheikh M, Qassem M, Kyriacou PA. Wearable, Environmental, and Smartphone-Based Passive Sensing for Mental Health Monitoring. Front Digit Health 2021; 03: 662811
- 22 Cohen AB, Nahed BV. The Digital Neurologic Examination. Digit Biomark 2021; 05: 114-126
- 23 Abbadessa G, Brigo F, Clerico M. et al Digital therapeutics in neurology. J Neurol 2022; 269: 1209-1224
- 24 Lee S, Kim H, Park MJ. et al Current Advances in Wearable Devices and Their Sensors in Patients With Depression. Front Psychiatry 2021; 12: 672347
- 25 Seppälä J, De Vita I, Jämsä T. et al Mobile Phone and Wearable Sensor-Based mHealth Approaches for Psychiatric Disorders and Symptoms: Systematic Review. JMIR Ment Health 2019; 06: e9819
- 26 Mouchabac S, Conejero I, Lakhlifi C. et al Improving clinical decision-making in psychiatry: implementation of digital phenotyping could mitigate the influence of patient’s and practitioner’s individual cognitive biases. Dialogues in Clinical Neuroscience 2021; 23: 52-61
- 27 Fröhlich H, Bontridder N, Petrovska-Delacréta D. et al Leveraging the Potential of Digital Technology for Better Individualized Treatment of Parkinson’s Disease. Front Neurol 2022; 13: 788427
- 28 Adams JL, Lizarraga KJ, Waddell EM. et al Digital Technology in Movement Disorders: Updates, Applications, and Challenges. Curr Neurol Neurosci Rep 2021; 21: 16
- 29 Hampel H, Gao P, Cummings J. et al The foundation and architecture of precision medicine in neurology and psychiatry. Trends in Neurosciences 2023; 46: 176-198
- 30 Pfister FMJ, Um TT, Pichler DC. et al High-Resolution Motor State Detection in Parkinson’s Disease Using Convolutional Neural Networks. Sci Rep 2020; 10: 5860
- 31 Goschenhofer J, Pfister FM, Yuksel KA. et al Wearable-based Parkinson’s Disease Severity Monitoring using Deep Learning. https://arxiv.org/abs/1904.10829 Stand: 15.8.2023
- 32 Chandrabhatla AS, Pomeraniec IJ, Ksendzovsky A. Co-evolution of machine learning and digital technologies to improve monitoring of Parkinson’s disease motor symptoms. npj Digit Med 2022; 05: 32
- 33 Verordnung über das Verfahren und die Anforderungen zur Prüfung der Erstattungsfähigkeit digitaler Gesundheitsanwendungen in der gesetzlichen Krankenversicherung (Digitale Gesundheitsanwendungen-Verordnung – DiGAV). 2020
- 34 Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM). Das Fast-Track-Verfahren für digitale Gesundheitsanwendungen (DiGA) nach § 139e SGB V – Ein Leitfaden für Hersteller, Leistungserbringer und Anwender; 13.04.2023
- 35 Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM). DiGA Verzeichnis des BfArM. https://DiGA.bfarm.de/de/verzeichnis Stand: 15.08.2023
- 36 Die Techniker Krankenkasse. Gesundheitsreport 2022 Arbeitsunfähigkeit
- 37 Bundesamt für Soziale Sicherung. Prüfpflichten und -rechte der Krankenkassen bei der Abgabe von Digitalen Gesundheitsanwendungen (DiGA) nach § 33a SGB V. 2023;
- 38 Nwosu A, Boardman S, Husain MM. et al Digital therapeutics for mental health: Is attrition the Achilles heel?. Front Psychiatry 2022; 13: 900615
- 39 Kernebeck S, Busse TS, Ehlers JP. et al Adhärenz digitaler Interventionen im Gesundheitswesen: Definitionen, Methoden und offene Fragen. Bundesgesundheitsbl 2021; 64: 1278-1284
- 40 Mäder M, Timpel P, Schönfelder T. et al Evidence requirements of permanently listed digital health applications (DiGA) and their implementation in the German DiGA directory: an analysis. BMC Health Serv Res 2023; 23: 369
- 41 Bhidayasiri R, Martinez-Martin P. Clinical Assessments in Parkinson’s Disease: Scales and Monitoring. Int Rev Neurobiol 2017; 132: 129-182
- 42 Gourraud P-A, Henry RG, Cree BAC. et al Precision medicine in chronic disease management: The multiple sclerosis BioScreen: MS BioScreen. Ann Neurol 2014; 76: 633-642
- 43 Ellis TD, Earhart GM. Digital Therapeutics in Parkinson’s Disease: Practical Applications and Future Potential. JPD 2021; 11: S95-S101