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Symptom-Checker sind interaktive, KI-basierte Anwendungen, die bei Krankheitssymptomen das Selbstmanagement von Patient:innen unterstützen sollen. Durch Einschätzungen zu Diagnosen und Dringlichkeit haben Symptom-Checker das Potenzial, einen Beitrag zur Versorgungssteuerung und zur Verbesserung der Gesundheitskompetenz zu leisten. Die Diagnosegenauigkeit der aktuell verfügbaren Symptom-Checker liegt derzeit noch in einem eher niedrigen Bereich. Bei der Triagierungsgenauigkeit schneiden die Anwendungen dagegen teilweise sehr gut ab. Gerade der letztgenannte Punkt bietet beispielsweise Chancen, Notaufnahmen zu entlasten.
03.04.2023
Digitale Gesundheitsanwendungen (DiGA), sowohl im Sinne des Digitalen-Versorgung-Gesetzes von 2019 als patientenzentrierte Anwendungen als auch im Sinne einer Verwendung von telemedizinischen Lösungen auf Seiten der Versorger (z.B. Telekonsile, Elektronische Akten), werden zunehmend als echte klinische Intervention anerkannt (Kowatsch et al. 2019). Sie haben das Potenzial die Versorgung belegbar zu ergänzen und zu verbessern sowie Prozesse effektiver zu gestalten (Eysenbach 2001; World Health Organisation (WHO) 2015). Dennoch werden innovative digitale Anwendungen in Deutschland, wie auch in vielen anderen westlichen Gesundheitssystemen, heute häufig nicht in der Regelversorgung etabliert (Huang et al. 2017). Die Verbreitung einer Neuerung innerhalb eines bestehenden Systems wird in der Wissenschaft mit dem Begriff der Diffusion und der zugehörigen Theorie der Diffusion von Innovationen (Rogers 2003) beschrieben. In der Praxis wird eher vom Phänomen der mangelnden Skalierungsfähigkeit (engl. scale up) gesprochen. Dieses Phänomen unterstreicht vor allem, dass es für digitale Innovationsprojekte ein zentrales Problem darstellt, die Erprobungsphase im Projektkontext zu verlassen und den Wirkungskreis auf die Regelversorgung auszuweiten (Häckl 2010; Gersch and Rüsike 2011).