{"id":4538,"date":"2026-10-27T11:26:36","date_gmt":"2026-10-27T10:26:36","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/?p=4538"},"modified":"2026-10-27T11:26:36","modified_gmt":"2026-10-27T10:26:36","slug":"wenn-jeder-atemzug-daten-liefert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/2026\/10\/27\/wenn-jeder-atemzug-daten-liefert\/","title":{"rendered":"Wenn jeder Atemzug Daten liefert"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Von <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/lara-ketterer\/?isSelfProfile=false\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Lara Ketterer<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Atemzug dauert nur wenige Sekunden. Auf der Intensivstation liefert er dabei laufend Messwerte zu Druck, Fluss und Volumen. \u00dcber 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.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Besuch begann mit einer medizinischen Frage: Wie l\u00e4sst sich erkennen, wann Patient:innen und Beatmungsger\u00e4t nicht im Einklang sind? Am Ende stand f\u00fcr mich jedoch eine gesundheits\u00f6konomische Frage im Zentrum: Wie l\u00e4sst sich die Nutzung einer solchen Digital-Health-L\u00f6sung im Spital dauerhaft finanzieren?<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-wenn-patient-in-und-beatmungsgerat-gegeneinander-arbeiten\" class=\"wp-block-heading\">Wenn Patient:in und Beatmungsger\u00e4t gegeneinander arbeiten<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Stellen Sie sich vor, Sie m\u00f6chten ausatmen, doch in diesem Moment dr\u00fcckt 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 Beatmungsger\u00e4ts. Patient:in und Maschine arbeiten dann gegeneinander, wie beim Singen, wenn der Einsatz kommt, w\u00e4hrend Sie noch Luft holen. Fachleute sprechen von einer Patient-Ventilator-Asynchronie, im Spitaljargon auch \u00abfighting the ventilator\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr die Betroffenen ist das anstrengend: Das Atmen kostet mehr Kraft, und der Schlaf wird gest\u00f6rt. Studien bringen solche Asynchronien zudem mit einer l\u00e4ngeren Beatmung, einem l\u00e4ngeren Spitalaufenthalt und schlechteren Behandlungsergebnissen in Verbindung. Ob die Asynchronien diese Folgen tats\u00e4chlich verursachen oder vielmehr auf eine schwere Erkrankung hinweisen, ist jedoch noch unklar. Hinzu kommt, dass sie im klinischen Alltag oft nur punktuell und abh\u00e4ngig von der Erfahrung der Fachpersonen erkannt werden. Um ihre Bedeutung besser beurteilen zu k\u00f6nnen, braucht es deshalb kontinuierlich erhobene und standardisierte Daten.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was die \u00abBreathBox\u00bb sichtbar macht<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Genau diese Daten erfasst Deep Breath mit der \u00abBreathBox\u00bb. Sie liest herstellerunabh\u00e4ngig detaillierte Messdaten direkt aus Beatmungsger\u00e4ten und Monitoren aus. Die Software synchronisiert und strukturiert sie. W\u00e4hrend der Demonstration vor Ort sahen wir Live-Kurven von einem weit entfernten Standort. In einer kurzen \u00dcbung wurde uns bewusst, wie schwierig es ist, eine Asynchronie allein anhand der Kurven zu erkennen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dabei hilft der Algorithmus: Er markiert auff\u00e4llige Atemmuster und gibt an, wie sicher die jeweilige Erkennung ist. Die klinische Beurteilung bleibt bei \u00c4rzt:innen und Pflegefachpersonen. Die Funktion wird weiterentwickelt und klinisch validiert, unter anderem in einem \u00f6ffentlich-privaten Projekt zur Verbesserung der maschinellen Beatmung auf Intensivstationen mithilfe von K\u00fcnstlicher Intelligenz (<a href=\"https:\/\/www.erasmusmc-rdo.nl\/project\/synergy-in-respiration-improving-patient-ventilator-interaction-via-ai-based-monitoring\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">SIREN-Projekt<\/a>). Daria Kozlova, COO und Mitgr\u00fcnderin von Deep Breath, beschreibt den aktuellen Stand des Unternehmens so:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><strong>\u00ab<em>Deep Breath stellt seine Plattform derzeit f\u00fcr Forschung, retrospektive Analysen und das Qualit\u00e4tsmanagement der Beatmung zur Verf\u00fcgung. Die Funktion zur klinischen Entscheidungsunterst\u00fctzung wird weiterentwickelt und validiert, mit dem Ziel einer Zertifizierung als Medizinprodukt der Klasse IIa gem\u00e4ss der europ\u00e4ischen Medizinprodukteverordnung (MDR).<\/em>\u00bb <em>(aus dem Englischen \u00fcbersetzt)<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Warum das Fundament wichtiger ist als der Algorithmus<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die vielleicht wichtigste Aussage des Besuchs betraf nicht den Algorithmus, sondern die Spital-IT. Deep Breath plante urspr\u00fcnglich, auf Klinikinformationssystemen aufzubauen. Diese enthalten jedoch meist nur zusammengefasste Werte und sind lokal so stark angepasst, dass sich Integrationen kaum auf andere Spit\u00e4ler \u00fcbertragen lassen. Daria Kozlova sagt:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><strong>\u00ab<em>Die IT-Systeme, in denen Spit\u00e4ler ihre Patientendaten dokumentieren, wurden in erster Linie f\u00fcr die Abrechnung und die Dokumentation entwickelt. Die hochfrequenten physiologischen Rohdaten, die wir erfassen, werden darin nicht gespeichert.\u00bb (aus dem Englischen \u00fcbersetzt)<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Team baute deshalb eine eigene standardisierte Datenbank mit Rohdaten direkt aus den Ger\u00e4ten auf. Was als pragmatische Zwischenl\u00f6sung begann, ist heute Teil der Strategie und nach Einsch\u00e4tzung des Unternehmens einer seiner wichtigsten Vorteile. F\u00fcr mich wurde hier besonders deutlich, woran IT-Projekte im Spital h\u00e4ufig zuerst scheitern: nicht am Modell, sondern an der Qualit\u00e4t und Verf\u00fcgbarkeit der Daten.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wer bezahlt f\u00fcr die Nutzung?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Deep Breath wurde 2023 von Anton Balakirev (CEO) und Daria Kozlova (COO) gegr\u00fcndet. Aus einer ersten einfachen Version mit zwei Nutzer:innen im August 2024 ist eine Plattform geworden, die heute in 18 Spit\u00e4lern eingesetzt wird. Seit 2024 wurden Daten von mindestens 2&#8217;000 Patient:innen verarbeitet. \u00d6ffentlich genannte Partner sind unter anderem das Erasmus MC, die Universit\u00e4t Leiden, das Catharina Hospital Eindhoven, die Universit\u00e4tsmedizin Mannheim, das Universit\u00e4tsklinikum Erlangen und die Universit\u00e4t Trient.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Zugang zu den Spit\u00e4lern erfolgt vor allem \u00fcber Forschende und medizinische Fachpersonen. Nach einem Projekt oder einem befristeten Pilotversuch gilt es, die Spitalleitung vom Nutzen des Systems zu \u00fcberzeugen. Finanziert wird der Einsatz derzeit haupts\u00e4chlich aus Forschungs- und Bildungsbudgets, wobei die Konditionen individuell vereinbart werden. Einen eigenen Verg\u00fctungsweg, beispielsweise eine separate Abrechnung \u00fcber Versicherer oder bestehende Tarife, h\u00e4lt Deep Breath nicht f\u00fcr erforderlich. Nach eigener Einsch\u00e4tzung von Deep Breath k\u00f6nnten Spit\u00e4ler durch eine optimierte Beatmungsdauer mehr Kosten einsparen, als das System verursacht. Die dadurch frei werdenden Kapazit\u00e4ten k\u00f6nnten zudem f\u00fcr die Behandlung weiterer Patient:innen genutzt werden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Damit r\u00fcckt die zentrale gesundheits\u00f6konomische Frage in den Vordergrund. Bisher belegt ist vor allem der Nutzen im Klinikalltag: die automatisierte Datenerfassung, die Standardisierung, retrospektive Analysen und das Qualit\u00e4tsmanagement. Der Nachweis klinischer und \u00f6konomischer Effekte folgt sp\u00e4ter. Erst mit der MDR-Zertifizierung und einem breiteren Einsatz werden gr\u00f6ssere Studien m\u00f6glich, 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 erw\u00e4hnt. Diese Zahl stammt aus einer kanadischen Studie von <a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/2736969\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Brown &amp; Sullivan<\/a> (1989): Seit ein Intensivmediziner die Behandlung rund um die Uhr unterst\u00fctzte, sank die Sterblichkeit auf der Intensivstation von 27,8 auf 13,4 Prozent, also um gut die H\u00e4lfte. 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 \u00dcberwachung f\u00fcr die Patient:innen ist, muss sich in zuk\u00fcnftigen klinischen Studien zeigen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was zwischen einem Atemzug und besserer Versorgung liegt<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00dcberzeugt haben mich die medizinische Problemstellung, die Plattform und die enge Zusammenarbeit mit dem Erasmus MC. Gleichzeitig zeigte der Besuch, wie wichtig Spit\u00e4ler als Innovationspartner sind, die neue L\u00f6sungen gemeinsam mit Start-ups im klinischen Alltag erproben. Damit schaffen sie die Grundlage, um deren Nutzen zu untersuchen und die Technologie weiterzuentwickeln.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bis aus einem aufgezeichneten Atemzug eine bessere Versorgung wird, braucht es viel \u00dcbersetzungsarbeit zwischen Medizin, IT und Management. Dazu geh\u00f6rt auch ein tragf\u00e4higes Gesch\u00e4ftsmodell, dessen konkrete Ausgestaltung noch offen ist. Langfristig wird entscheidend sein, medizinischen Nutzen, klinische Praxis und eine nachhaltige Finanzierung zusammenzuf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"229\" height=\"193\" src=\"https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2026\/10\/20261029_MIG_Bild5.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-4539\" style=\"width:229px;height:auto\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Bild vom Besuch (eigene Aufnahme). Von links: <a href=\"https:\/\/www.zhaw.ch\/de\/ueber-uns\/person\/ange\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Prof. Dr. oec. HSG Alfred Angerer, WIG ZHAW<\/a>; <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/anton-balakirev-ai\/?isSelfProfile=false\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Anton Balakirev, CEO und Mitgr\u00fcnder Deep Breath<\/a>; <a href=\"https:\/\/founded.transistor.fm\/episodes\/daria-kozlova-deep-breath-behind-the-data-there-s-a-patient\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Daria Kozlova, COO und Mitgr\u00fcnderin von Deep Breath<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Lara Ketterer<\/strong> Masterstudentin Health Economics und Healthcare Management ZHAW und dipl. Physiotherapeutin Bsc.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n<div class=\"pt-sm\">Schlagw\u00f6rter: <a href=\"http:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/tag\/alfred-angerer\/\">Alfred Angerer<\/a>, <a href=\"http:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/tag\/anton-balakire\/\">Anton Balakire<\/a>, <a href=\"http:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/tag\/daria-kozlova\/\">Daria Kozlova<\/a>, <a href=\"http:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/tag\/deep-breath\/\">Deep Breath<\/a>, <a href=\"http:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/tag\/lara-ketterer\/\">Lara Ketterer<\/a><br><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Von Lara Ketterer Ein Atemzug dauert nur wenige Sekunden. Auf der Intensivstation liefert er dabei laufend Messwerte zu Druck, Fluss und Volumen. \u00dcber Tage entsteht so eine enorme Datenmenge, die im klinischen Alltag zu einem grossen Teil ungenutzt bleibt. 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