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Evidenz von DiGA – Zwischen Anspruch und Anerkennung

Digitale Gesundheitsanwendungen (DiGA) – seit mittlerweile sechs Jahren sind sie Teil der Versorgungsrealität im deutschen Gesundheitssystem. Von Anfang an wurden sie von Debatten um Wirksamkeit und Wirtschaftlichkeit begleitet. Im Fokus vieler Diskussionen: Anforderungen und Qualität der Evidenzgenerierung. Aktuell häufen sich Stimmen, die ein Scheitern des DiGA-Modells befürchten. Um das zu verhindern, braucht es einen Prozess, der die hohen klinischen Ansprüche an DiGA reflektiert und zugleich honoriert.

Bubbles und Dots in Blautönen connected auf weißem Hintergrund.

Kontroverse Positionen zum Evidenzniveau der DiGA

Versorgungsnahe Evidenzanforderungen notwendig

DiGA-Hersteller plädieren dafür, die Evidenzanforderungen stärker an der Versorgungsrealität auszurichten.

Nach Darstellung des BfArM wird die Kritik der Hersteller aufgegriffen und sei in vielen Punkten bereits bei der Bewertung berücksichtigt. Man befinde sich im ständigen internen, aber auch externen Austausch mit dem BMG und den verschiedenen Interessensgruppen, um Konkretisierungen und Klarstellungen, Weiterentwicklungen und mögliche Anpassungen bei der Evidenzbewertung wie auch zusätzliche Unterstützung für Antragstellende zu diskutieren, so Florian Strauch. Es habe bereits viele Learnings und Weiterentwicklungen im Bewertungsprozess gegeben, akut sehe man keinen Anpassungsbedarf. „Wir unterstützen zwar mögliche Ansätze zur Verblindung, fordern diese aber nicht, weil wir sehen, dass im DiGA-Bereich vollverblindete Studien nur sehr schwer durchzuführen sind – dafür erwarten wir dann klinisch relevante Effekte, die auch pessimistischeren Annahmen standhalten“, so Strauch. Sensitivitäts- und Subgruppenanalysen seien essenziell für die Sicherstellung der internen und externen Validität von Studienergebnissen.

Investitionen in Evidenzgenerierung zahlen sich nicht aus

DiGA müssen konfirmatorische Studien für den Nachweis eines positiven Versorgungseffektes vorlegen – auch für die vorläufige Listung bedarf es einer systematischen Auswertung von Daten zu Nutzung und Effekt der DiGA.

Scheitern des DiGA-Modells würde Versorgung schwächen

Auf einen Blick

Ja. Entgegen des verbreiteten Narrativs kommen DiGA nicht ungeprüft in den Markt. Bereits für die vorläufige Listung sind systematische Datenauswertungen erforderlich, häufig inklusive randomisierter Studien, die plausible Hinweise auf einen positiven Versorgungseffekt liefern. Für die dauerhafte Listung müssen zusätzlich konfirmatorische Studien vorgelegt werden.

Aus Sicht von BfArM, vfa und Herstellern nein. Der Gesetzgeber hat von Beginn an hohe Anforderungen an Wirksamkeit und Evidenz formuliert. Die eigentliche Kontroverse dreht sich weniger um das Niveau, sondern um die Angemessenheit der Methoden und deren Übertragbarkeit aus der Arzneimittelentwicklung auf digitale Interventionen.

DiGA sind interaktive, nutzungsabhängige Interventionen, deren Wirkung stark von Usability, Adhärenz und Versorgungsintegration abhängt. Die Folgen:

  • Verblindung und Placebo-Kontrollen sind häufig kaum umsetzbar
  • Patientenberichtete Endpunkte (PROMs, QoL) und Real-World-Daten gewinnen an Relevanz für den Wirksamkeitsnachweis.
  • Iterative Produktweiterentwicklung erfordert evidenzielle Ansätze, die den Software-Lifecycle berücksichtigen.

Viele Hersteller bemängeln eine fehlende Anpassung der Bewertungslogik an den digitalen Kontext.

Die Kosten der Evidenzgenerierung nähern sich denen klassischer Arzneimittel an, während Erstattungspreise vergleichsweise niedrig bleiben. Investitionen in hochwertige Studien werden somit wirtschaftlich kaum honoriert. Dies führt dazu, dass kleine Unternehmen zunehmend finanziell überfordert sind, große Unternehmen hingegen das strategische Interesse am DiGA-Markt verlieren. Die DiGA-Antragszahlen sinken und das Risiko, dass wirksame digitale Lösungen nicht mehr in die Versorgung gelangen, seigt. Ein Scheitern des DiGA-Modells würde Innovationskraft, Versorgungseffizienz und langfristige Einsparpotenziale im Gesundheitssystem schwächen.

Ein System, das hohe klinische Ansprüche beibehält, diese aber methodisch an digitale Interventionen anpasst, stärker an der Versorgungsrealität ausrichtet, Planbarkeit und Transparenz erhöht und Investitionen in Evidenz wirtschaftlich honoriert.