Talk given at IA conference 2011 in Munich together with Ulrike Anders.

1. MOBILE HEALTH ECOSYSTEMS
Anforderungen und Modelle für den
Einsatz mobiler, patientengesteuerter
Geräte im Medizin- und
Gesundheitssystem

2. HOUSEKEEPING
wir sprechen fast deutsch
hashtag für diesen Vortrag:
#designingmobilehealthdataecosystemsiak11

3. ANSTIEG AN CHRONISCHEN
KRANKHEITEN
http://www.flickr.com/photos/mbk/

4. ALTERNDE GESELLSCHAFT

5. WOHLSTANDSKRANKHEITEN
http://www.flickr.com/photos/stephen-oung/

6. TREIBER FÜR M-HEALTH
Business / Politik Menschen / Gesellschaft Technologie
• Kurze Entwicklungszeiten • Anstieg an Sozialen • Entwicklung und
in der Produkt und Netzwerke und sharing von Verbreitung von Sensoren
Softwareentwicklung personal information
• Interoperationality von
• Integration von user- • Zusammenschluß zu Daten (ANT+, Bluetooth,
centered Design und IA Interessengemeinschaften etc) und open Standards
Methoden und Prozess
• Wachsendes Gesundheits- • Internet-basierende
• Gesundheitsreform im und Umweltbewusstsein Computerleistungen für
Amerika Datenspeicherung,
• Personalisierung Analyse, Suche
• eGK und neue Player im
Gesundheitswesen in DE • W-LAN und 4G
Verbindungen überall

7. WIR STEHEN NOCH AM ANFANG

8. Wer
Biotechnologie
neue medizinisches
Technologien IT Infrastruktur
Gesundheitsinformationen für
persönliches Gesundheits- Konsumenten
forecastung elektronische
Gesundheitskarte
Wissensmanagement virtuelle Ärzteteams
für Ärzte
Patienten- Tele-Medizin
communities elektronische
Gesundheitsakte
assisted
living
Sensoren
Adapted from Frog

9. Wer ist im Fokus von mHealth?
ARZT
PATIENT
Adapted from Frog

10. ES GEHT UM DEN MENSCHEN
LIFESTYLE &
IDENTITÄT
VERHALTEN
Personendaten
Arbeit & Freizeit
Vitaldaten
Ernährung
Genom
Bewegung
Familie
Soziale Kontakte

11. UNSER FOKUS - MOBILE HEALTH
datenbasiert
persönlich
immer dabei
kontinuierlich “Wireless health is
the convergence of
vernetzt wireless
technology with the
continuum of
clinical healthcare
(preventive,
chronic, and acute)
and consumer
health (fitness,
wellness, and
sports).”
Wireless Health
Strategies

12. SENSOREN ERFASSEN DATEN
INTEGRIERTE SENSOREN DATEN
GPS Ort und Geschwindigkeits und
Längenkalkulation
Accelerometer Bewegung, Beschleunigung
Mikrophone Ton, Stimme, Lautstärke
Kamera Farbe, Form, Bewegung
Touch screen Druck, Geschwindigkeit, Gesture
Compass, Gyroscope Lage, Bewegung, Ausrichtung
Leitfähigkeit (iPhone 4, beta) Hautwiderstand
EXTERNE SENSOREN
Heart rate sensor Puls
Footpod / pedometer Schrittzahl, Schrittgeschwindigkeit
Thermometer Temperatur
Cadence sensor Umdrehungen/Frequenz
Power meter Kraft
BGM Blutzuckerlevel

13. DATEN ÜBER DEN MENSCHEN
IDENTITÄT & VITALDATEN LIFESTYLE &
Puls VERHALTEN
Hautwiderstand Bewegung
Temperatur Ernährung
Blutzucker Medikation
Gewicht Verhalten
Stimmung Schlaf
Blutdruck Stress
Labordaten

14. BEISPIEL: DIABETES DATEN
Kohlenhydrate
Insulineinheiten (BE)
Bewegung
Blutzucker
Blutdruck
Gewicht

15. VERHALTENSÄNDERUNG IST DAS ZIEL
?
Verhaltensänderung ist schwer, weil Langzeitvorteile
nicht sofort zu spüren sind, Verhaltensänderung im
Jetzt hat keine direkten Vorteile.

16. FEEDBACK IST GRUNDLAGE
Daten über den Patienten werden
aufgenommen und gesammelt
Der Patient bekommt Feedback über
alltägliches Verhalten
Self-monitoring und Feedback sind Strategien,
um Verhaltensänderung zu motivieren
Adapted from openmHealth

17. AUS DATEN WIRD GESUNDHEIT
Share & Compare
Monitor & Collect
Verhaltensänderung
Analyse
Verstehen
Feedback
Adapted from HealthTap

18. DEVICES & APPS HEUTE
“There are now more than 250,000 apps
available for the iPhone4, more than
30,0005 such apps for smartphones
running Android, and several thousand
for those who have Blackberry devices.”
PEW research 2010

19. garmin
www.garmin.com

20. garmin MONITOR & COLLECT

21. garmin MONITOR & COLLECT
Continous sensing

22. garmin MONITOR & COLLECT
Überblick /
high level
view
Continous sensing

23. garmin MONITOR & COLLECT
Überblick /
high level Was sind highlights
view (bests, high, low)
Continous sensing

24. garmin MONITOR & COLLECT
Überblick /
high level Was sind highlights
view (bests, high, low)
Continous sensing
On demand
detailierte
Informationen

25. fitbit
www.fitbit.com

26. fitbit ANALYSE
Nach Zeit der
längerer Nutzung,
was sind
Abweichungen von
der Norm.

27. fitbit ANALYSE
Über Zeit –
Historie
Nach Zeit der
längerer Nutzung,
was sind
Abweichungen von
der Norm.

28. fitbit ANALYSE
Über Zeit –
Historie
Nach Zeit der
längerer Nutzung,
was sind Trends
Nach Zeit der
längerer Nutzung,
was sind
Abweichungen von
der Norm.

29. nike+

30. nike+ SHARE & COMPARE
Daten von
Freunden
Laufen mit Social
media Vergleich mit der
community

31. iBGstar
Text
Reference Sanofi (www.ibgstar.de)

32. iBGstar MONITOR & COLLECT

33. iBGstar MONITOR & COLLECT
Vital- und
Verhaltensdaten,
Medikation

34. iBGstar MONITOR & COLLECT
Vital- und
Verhaltensdaten,
Medikation
Tagebuchfunktion

35. iBGstar MONITOR & COLLECT
Vital- und
Verhaltensdaten,
Medikation
Tagebuchfunktion Statistik

36. iBGstar ANALYSE
Zielbereiche

37. iBGstar ANALYSE
Zielbereiche
Werteverlauf,
Trends

38. WAS MOTIVIERT NOCH ZUR
VERHALTENSÄNDERUNG
Ziele setzen und Coaching Soziale Interaktion
auswerten

39. EIN TEIL DES SYSTEMS
Reference: Frog

40. EIN TEIL DES SYSTEMS
Reference: Frog

41. EIN TEIL DES SYSTEMS
Reference: Frog

42. BEISPIEL: REMOTE MONITORING
Reference Frog

43. HERAUSFORDERUNGEN
• Kollaboration zwischen allen Stakeholdern
• Ärzte-Selbstbild, Patient als „Empfänger“
• Sicherheit und Privacy von persönlichen Daten
• Gesetzesbestimmungen und EU Richtlinien
http://www.flickr.com/photos/

44. DIE AUFGABEN FÜR DEN IA
• Systemperspektive - identifiziere Stakeholder im
System
• Empathie – im Gesundheitsbereich geht es um den
betroffenen Menschen
• Daten durch Design in Erkenntnis und Wissen
transformieren

45. DANKE
ULRIKE ANDERS CARSTEN GRANDKE
www.ulrikeanders.com www.eincarsten.de
ulrike.anders@nectarism.de carsten@grandke.com