Aktuelles

Artificial Intelligence (AI) in healthcare comprises machine-based systems designed to imitate human cognitive abilities and is increasingly important in digital health technologies. An analysis of 51 Health Technology Assessment (HTA) institutions revealed that 13 institutions published a total of five methodological documents and 30 HTA reports, primarily focusing on diagnostic and screening applications (27/30), which mainly serve as support tools and require medical personnel decision-making.

The analysis shows that standard HTA methods can serve as a starting point for evaluation, but AI-specific considerations are required for technical, ethical, and organisational aspects as well as implementation monitoring. The latter is particularly important as algorithms can change and need regular evaluation. Regulatory compliance requires adherence to the EU AI Act, Medical Device Regulation and General Data Protection Regulation. A mature digital infrastructure with high interoperability is considered a fundamental prerequisite for successful implementation.

Jede zweite Person mit Übergewicht oder Adipositas ist generell von Stigmatisierung aufgrund des eignen Körpergewichts betroffen. Der Gesundheitssektor wird dabei als häufigste Ursache genannt. Folglich kann es für die betroffenen Patient*innen zu falschen oder fehlenden Diagnosen und Therapien, Vermeidung von Untersuchungen, sowie gesundheitlichen Konsequenzen wie eine weitere Gewichtszunahme kommen. Auf Basis einer systematischen Literatursuche wurde eine Reihe von leitlinienbasierten Empfehlungen zur Reduktion von Gewichtsstigmatisierung bei Personen mit Übergewicht oder Adipositas im Gesundheitswesen identifiziert. Zudem wurde die vorhandene Evidenz zu untersuchten Interventionen analysiert.

Die steigende Inzidenz und Prävalenz von Krebserkrankungen, insbesondere Brustkrebs, stellt das österreichische Gesundheitssystem vor große Herausforderungen. Die vorwiegend krankenhauszentrierte Versorgung führt dabei zu steigenden Kosten und ineffizienter Ressourcennutzung.

Um alternative Versorgungsmodelle zu identifizieren, wurden mittels strukturierter Literaturrecherche, Expert*innenbefragungen (n=17) und Datenanalyse Krebsversorgungsmodelle in sechs europäischen Ländern (Österreich [AT], Deutschland [DE], Dänemark [DK], Schweden [SE], Niederlande [NL], Belgien [BE]) verglichen, wobei der Fokus auf der Brustkrebsversorgung lag. Die Analyse der Gesundheitsinfrastrukturen und sektorübergreifenden Versorgungsansätze entlang der "Patient Journey" zeigte drei Hauptmodelle: Zentralisierte Fachärzt*innenmodelle (AT, BE, DK) mit hochspezialisierten Zentren, dezentralisierte Versorgung (DE) mit verteilter Krankenhausstruktur im extra- und intramuralen Bereich sowie netzwerkbasierte integrierte Versorgung (NL, SE) als Kombination aus spezialisierten Zentren und regionaler Versorgung. Diese unterscheiden sich deutlich in der Nutzung stationärer, ambulanter und häuslicher Versorgungsangebote. Die Modelle weisen zwar unterschiedliche Grade der Zentralisierung und Spezialisierung auf, zielen aber alle durch Regulierung, Akkreditierung und Zusammenarbeit auf eine hochwertige Versorgung ab, wobei die Länder basierend auf ihrer nationalen Krebsstrategie und Gesundheitsinfrastruktur Elemente verschiedener Modelle kombinieren.

Für Österreich könnte ein schrittweiser Übergang zu einem stärker dezentralisierten oder netzwerkbasierten Modell den Druck auf Krankenhausressourcen reduzieren und die Versorgungsqualität verbessern. Dies erfordert jedoch entsprechende Infrastruktur, qualifiziertes Personal und effektive sektorübergreifende Koordination, wobei der Fachkräftemangel und die fragmentierte Datenintegration zentrale Herausforderungen darstellen.

Jährlich ist etwa jede fünfte erwachsene Person in Österreich von einer psychischen Erkrankung betroffen, am häufigsten von Depressionen (10%), Angststörungen (7%) und Substanzmissbrauch (12%). Ein Screening auf diese Erkrankungen in der Primärversorgung könnte helfen, Betroffene früh zu erkennen und zu behandeln. Auf der Basis systematischer Übersichtsarbeiten und evidenzbasierter Leitlinien werden in diesem Bericht die Evidenz für ein Screening auf psychische Erkrankungen in der Primärversorgung analysiert, die verfügbaren Screening-Instrumente identifiziert und die Anforderungen an die Implementierung eines Screenings diskutiert.

Durchschnittlich erleidet jede fünfte Mutter während der Peripartalperiode (Schwangerschaft und 1 Jahr nach der Geburt) eine psychische Erkrankung. Bis jetzt war unbekannt wie viele Frauen in dieser Phase psychische Gesundheitsleistungen beanspruchen. Die Analyse von pseudonymisierten Versicherungsdaten ergab, dass rund 20% der Frauen in Österreich, die 2017 und 2018 ein Kind geboren haben, zumindest eine der fünf untersuchten psychischen Gesundheitsleistungen in Anspruch genommen haben. Gleichzeitig gibt es wenig und regional unterschiedliches peripartal-psychiatrisches Spezialangebot. Daher sollten die Qualität der bestehenden Versorgung geprüft und Versorgungslücken geschlossen werden.