P-SUP-Symposium zeigt Innovationspotenziale durch Personalisiertes Selbstmanagement Unterstützungsprogramm auf

P-SUP-Symposium in Düsseldorf

Das vom Institut für Gesundheitsökonomie und Klinische Epidemiologie (IGKE) des Universitätsklinikums Köln gemeinsam mit der Kassenärztlichen Vereinigung Nordrhein (KVNO) durchgeführte P-SUP-Symposium fand am 1. Dezember in Düsseldorf statt. Bei dem ‚Personalisierten Selbstmanagement Unterstützungsprogramm‘ (P-SUP) handelt es sich um ein Projekt, das vom Innovationsfonds des Gemeinsamen Bundesausschusses gefördert wird. Das Hauptziel besteht darin, die Versorgung von Patient*innen mit Diabetes mellitus Typ 2 und/oder koronarer Herzkrankheit innerhalb der bereits existierenden Disease-Management-Programme zu optimieren.

Nach der Begrüßung durch Prof. Dr. med. Stephanie Stock, Institutsleiterin des IGKE, folgten erste Einblicke in das Projekt. Im Anschluss wurde die Perspektive der am P-SUP Teilnehmenden und Umsetzenden betrachtet. Der letzte Teil der Veranstaltung widmete sich dem Schwerpunkt „Chronische Erkrankungen bewältigen: Das Potenzial des Selbstmanagements in der Gesundheitsversorgung“. Joao Rodrigues, Landesgeschäftsführer der BARMER in NRW, hielt einen Teil des zugehörigen Vortrags der beteiligten Kassen.

Um das Gesundheitsverhalten und das Selbstmanagement der Patient*innen nachhaltig zu verbessern, werden im Rahmen des P-SUPs verschiedene Praktiken eingesetzt und kombiniert. Dazu gehören z. B. Peer-Support-Gruppen, personalisiertes Feedback, Telefon-Coaching, telemedizinische Kompetenz und eine Online-Plattform.

Dr. Olaf Gaus, geschäftsführender Leiter des Forschungsschwerpunkts der DMGD der Lebenswissenschaftlichen Fakultät der Universität Siegen, diskutierte mit den Spitzenvertreter*innen des P-SUP-Projektes, der KVNO sowie der beteiligten Krankenkassen, BARMER Nordrhein-Westfalen und AOK Rheinland/Hamburg, die Ausweitung von Disease-Management-Programmen durch die digitale Unterstützung im Rahmen einer Datenmedizin in Form von Vitalmonitorings von Patient*innen und Datenauswertung durch Methoden maschinellen Lernens (Künstliche Intelligenz).

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