Von Lara Ketterer
Ein Atemzug dauert nur wenige Sekunden. Auf der Intensivstation liefert er dabei laufend Messwerte zu Druck, Fluss und Volumen. Über Tage entsteht so eine enorme Datenmenge, die im klinischen Alltag zu einem grossen Teil ungenutzt bleibt. Hier setzt das Start-up Deep Breath an, das wir im Rahmen unserer Studienreise nach Rotterdam besucht haben.
Der Besuch begann mit einer medizinischen Frage: Wie lässt sich erkennen, wann Patient:innen und Beatmungsgerät nicht im Einklang sind? Am Ende stand für mich jedoch eine gesundheitsökonomische Frage im Zentrum: Wie lässt sich die Nutzung einer solchen Digital-Health-Lösung im Spital dauerhaft finanzieren?
Wenn Patient:in und Beatmungsgerät gegeneinander arbeiten
Stellen Sie sich vor, Sie möchten ausatmen, doch in diesem Moment drückt Ihnen eine Maschine Luft in die Lunge. Genau das kann auf der Intensivstation passieren. Beginnen beatmete Patient:innen wieder selbst zu atmen, passt ihr eigener Rhythmus oft nicht zu den Einstellungen des Beatmungsgeräts. Patient:in und Maschine arbeiten dann gegeneinander, wie beim Singen, wenn der Einsatz kommt, während Sie noch Luft holen. Fachleute sprechen von einer Patient-Ventilator-Asynchronie, im Spitaljargon auch «fighting the ventilator».
Für die Betroffenen ist das anstrengend: Das Atmen kostet mehr Kraft, und der Schlaf wird gestört. Studien bringen solche Asynchronien zudem mit einer längeren Beatmung, einem längeren Spitalaufenthalt und schlechteren Behandlungsergebnissen in Verbindung. Ob die Asynchronien diese Folgen tatsächlich verursachen oder vielmehr auf eine schwere Erkrankung hinweisen, ist jedoch noch unklar. Hinzu kommt, dass sie im klinischen Alltag oft nur punktuell und abhängig von der Erfahrung der Fachpersonen erkannt werden. Um ihre Bedeutung besser beurteilen zu können, braucht es deshalb kontinuierlich erhobene und standardisierte Daten.
Was die «BreathBox» sichtbar macht
Genau diese Daten erfasst Deep Breath mit der «BreathBox». Sie liest herstellerunabhängig detaillierte Messdaten direkt aus Beatmungsgeräten und Monitoren aus. Die Software synchronisiert und strukturiert sie. Während der Demonstration vor Ort sahen wir Live-Kurven von einem weit entfernten Standort. In einer kurzen Übung wurde uns bewusst, wie schwierig es ist, eine Asynchronie allein anhand der Kurven zu erkennen.
Dabei hilft der Algorithmus: Er markiert auffällige Atemmuster und gibt an, wie sicher die jeweilige Erkennung ist. Die klinische Beurteilung bleibt bei Ärzt:innen und Pflegefachpersonen. Die Funktion wird weiterentwickelt und klinisch validiert, unter anderem in einem öffentlich-privaten Projekt zur Verbesserung der maschinellen Beatmung auf Intensivstationen mithilfe von Künstlicher Intelligenz (SIREN-Projekt). Daria Kozlova, COO und Mitgründerin von Deep Breath, beschreibt den aktuellen Stand des Unternehmens so:
«Deep Breath stellt seine Plattform derzeit für Forschung, retrospektive Analysen und das Qualitätsmanagement der Beatmung zur Verfügung. Die Funktion zur klinischen Entscheidungsunterstützung wird weiterentwickelt und validiert, mit dem Ziel einer Zertifizierung als Medizinprodukt der Klasse IIa gemäss der europäischen Medizinprodukteverordnung (MDR).» (aus dem Englischen übersetzt)
Warum das Fundament wichtiger ist als der Algorithmus
Die vielleicht wichtigste Aussage des Besuchs betraf nicht den Algorithmus, sondern die Spital-IT. Deep Breath plante ursprünglich, auf Klinikinformationssystemen aufzubauen. Diese enthalten jedoch meist nur zusammengefasste Werte und sind lokal so stark angepasst, dass sich Integrationen kaum auf andere Spitäler übertragen lassen. Daria Kozlova sagt:
«Die IT-Systeme, in denen Spitäler ihre Patientendaten dokumentieren, wurden in erster Linie für die Abrechnung und die Dokumentation entwickelt. Die hochfrequenten physiologischen Rohdaten, die wir erfassen, werden darin nicht gespeichert.» (aus dem Englischen übersetzt)
Das Team baute deshalb eine eigene standardisierte Datenbank mit Rohdaten direkt aus den Geräten auf. Was als pragmatische Zwischenlösung begann, ist heute Teil der Strategie und nach Einschätzung des Unternehmens einer seiner wichtigsten Vorteile. Für mich wurde hier besonders deutlich, woran IT-Projekte im Spital häufig zuerst scheitern: nicht am Modell, sondern an der Qualität und Verfügbarkeit der Daten.
Wer bezahlt für die Nutzung?
Deep Breath wurde 2023 von Anton Balakirev (CEO) und Daria Kozlova (COO) gegründet. Aus einer ersten einfachen Version mit zwei Nutzer:innen im August 2024 ist eine Plattform geworden, die heute in 18 Spitälern eingesetzt wird. Seit 2024 wurden Daten von mindestens 2’000 Patient:innen verarbeitet. Öffentlich genannte Partner sind unter anderem das Erasmus MC, die Universität Leiden, das Catharina Hospital Eindhoven, die Universitätsmedizin Mannheim, das Universitätsklinikum Erlangen und die Universität Trient.
Der Zugang zu den Spitälern erfolgt vor allem über Forschende und medizinische Fachpersonen. Nach einem Projekt oder einem befristeten Pilotversuch gilt es, die Spitalleitung vom Nutzen des Systems zu überzeugen. Finanziert wird der Einsatz derzeit hauptsächlich aus Forschungs- und Bildungsbudgets, wobei die Konditionen individuell vereinbart werden. Einen eigenen Vergütungsweg, beispielsweise eine separate Abrechnung über Versicherer oder bestehende Tarife, hält Deep Breath nicht für erforderlich. Nach eigener Einschätzung von Deep Breath könnten Spitäler durch eine optimierte Beatmungsdauer mehr Kosten einsparen, als das System verursacht. Die dadurch frei werdenden Kapazitäten könnten zudem für die Behandlung weiterer Patient:innen genutzt werden.
Damit rückt die zentrale gesundheitsökonomische Frage in den Vordergrund. Bisher belegt ist vor allem der Nutzen im Klinikalltag: die automatisierte Datenerfassung, die Standardisierung, retrospektive Analysen und das Qualitätsmanagement. Der Nachweis klinischer und ökonomischer Effekte folgt später. Erst mit der MDR-Zertifizierung und einem breiteren Einsatz werden grössere Studien möglich, die Patient:innen von Beginn weg begleiten, sowie Auswertungen aus dem Spitalalltag, etwa zu Beatmungsdauer, Aufenthaltsdauer und Kosten. Beim Besuch wurde eine Senkung der Sterblichkeit um 52 Prozent erwähnt. Diese Zahl stammt aus einer kanadischen Studie von Brown & Sullivan (1989): Seit ein Intensivmediziner die Behandlung rund um die Uhr unterstützte, sank die Sterblichkeit auf der Intensivstation von 27,8 auf 13,4 Prozent, also um gut die Hälfte. Die Studie zeigt, wie viel eine engmaschige Betreuung von Intensivpatient:innen bewirken kann, und liefert damit eine vielversprechende Ausgangslage. Wie hoch das Potenzial einer kontinuierlichen, datenbasierten Überwachung für die Patient:innen ist, muss sich in zukünftigen klinischen Studien zeigen.
Was zwischen einem Atemzug und besserer Versorgung liegt
Überzeugt haben mich die medizinische Problemstellung, die Plattform und die enge Zusammenarbeit mit dem Erasmus MC. Gleichzeitig zeigte der Besuch, wie wichtig Spitäler als Innovationspartner sind, die neue Lösungen gemeinsam mit Start-ups im klinischen Alltag erproben. Damit schaffen sie die Grundlage, um deren Nutzen zu untersuchen und die Technologie weiterzuentwickeln.
Bis aus einem aufgezeichneten Atemzug eine bessere Versorgung wird, braucht es viel Übersetzungsarbeit zwischen Medizin, IT und Management. Dazu gehört auch ein tragfähiges Geschäftsmodell, dessen konkrete Ausgestaltung noch offen ist. Langfristig wird entscheidend sein, medizinischen Nutzen, klinische Praxis und eine nachhaltige Finanzierung zusammenzuführen.
Lara Ketterer Masterstudentin Health Economics und Healthcare Management ZHAW und dipl. Physiotherapeutin Bsc.