Filmplakat zur Präsentation Programme für Health-Start-ups

Programme für Health-Start-ups

Wie man Programm und Mentoring für Digital-Health- und Medtech-Start-ups gestaltet.

Was diese Präsentation zeigt

Was diese Präsentation zeigt

Was diese Präsentation zeigt

Wann Software ein Medizinprodukt ist

Gesundheitssoftware kann ein Medizinprodukt sein

Nach EU-Recht ist Software ein Medizinprodukt, wenn sie Krankheiten erkennen, überwachen, vorhersagen oder behandeln soll.

  • Diagnose
  • Prävention
  • Überwachung
  • Vorhersage und Prognose
  • Behandlung

Risikoklasse nach Regel 11

Regel 11 ordnet Software nach Schaden

Software für Diagnose- oder Therapieentscheidungen beginnt bei Klasse IIa und steigt mit dem möglichen Schaden.

  • Klasse I alle übrige Software
  • Klasse IIa informiert Diagnose oder Therapie
  • Klasse IIb schwere Verschlechterung oder OP
  • Klasse III Tod oder bleibender Schaden

Klinische Evidenz

Die klinische Bewertung früh planen

Die MDR verlangt eine geplante, dokumentierte klinische Bewertung mit passender Evidenz.

  • Evidenzniveau festlegen und begründen
  • Bewertung planen
  • Durchführen
  • Jeden Schritt dokumentieren

Der Ansatz der FDA

Die FDA konzentriert sich auf riskante Software

Die FDA beaufsichtigt Softwarefunktionen, die Patienten schaden könnten, wenn sie versagen.

  • Kein Medizinprodukt nicht als solches reguliert
  • Geringes Risiko FDA verzichtet auf Durchsetzung
  • Riskantes Produkt Aufsicht der FDA

Evidenz passend zum Risiko

Die Evidenz am Risiko ausrichten

NICE verlangt mit steigendem Risiko mehr Evidenz; die meisten Medizinprodukte liegen in Stufe C.

  • Stufe A Systemdienste
  • Stufe B Kommunikation über Gesundheit und Pflege
  • Stufe C informiert, diagnostiziert oder behandelt

Die Evidenzlücke

Kapital ist kein Wirksamkeitsnachweis

Die am besten finanzierten US-Digital-Health-Firmen zeigten noch keine Wirkung auf Krankheitslast oder Kosten.

  • Meist gesunde Freiwillige untersucht
  • Wenige Studien bei schweren Krankheiten
  • Selten Ergebnisse, Kosten oder Zugang gemessen

Erstattung

Deutschland erstattet Apps, während Evidenz entsteht

Apps mit geringem Risiko können bis zu 12 Monate gelistet sein, während sie ihren Nutzen belegen.

  • Antrag beim BfArM Sicherheit, Datenschutz, Evaluationskonzept
  • Entscheidung binnen 3 Monaten
  • Erprobung bis zu 12 Monate
  • Dauerhafte Aufnahme sobald der Nutzen belegt ist

Pilotprojekte in Kliniken

Jedem Piloten eine klinische Leitung geben

Vereinbaren Sie Endpunkt, Datenplan und Entscheidungstermin, bevor ein Pilot startet.

Der Mentorenpool

Klinik und Regulatorik gehören in den Pool

Verbinden Sie Ärztinnen und Ärzte mit Fachleuten für Zulassung, Erstattung, Klinikeinkauf und Datenschutz.

  • Ärztinnen und Ärzte Abläufe und Endpunkte
  • Regulatory Affairs Risikoklasse, MDR, FDA
  • Gesundheitsökonomie Erstattung und Preis
  • Klinikeinkauf wie Kaufentscheidungen fallen

Fortschritt messen

Evidenz messen, nicht nur Nutzerzahlen

Begleiten Sie jedes Start-up von der Risikoklasse bis zum klinischen Nachweis und zahlenden Kunden.

  • Risikoklasse festgelegt und dokumentiert
  • Bewertungsplan Endpunkte vereinbart
  • Pilotkliniken Verträge unterschrieben
  • Erstattungsweg Antrag gestellt

Quellen

Die Forschung hinter dieser Präsentation

  1. European Parliament & Council of the European Union (2017) Regulation (EU) 2017/745 on medical devices (MDR), Article 2, Article 61 and Annex VIII Rule 11 Official Journal of the European Union, L 117, 5 May 2017
  2. U.S. Food and Drug Administration (2022) Policy for Device Software Functions and Mobile Medical Applications: Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff FDA, Center for Devices and Radiological Health, 28 September 2022
  3. National Institute for Health and Care Excellence (2022) Evidence standards framework for digital health technologies (ECD7) NICE, published 2018, updated 9 August 2022
  4. Federal Republic of Germany (2019) Sozialgesetzbuch (SGB) Fünftes Buch, § 139e Verzeichnis für digitale Gesundheitsanwendungen Federal Ministry of Justice, gesetze-im-internet.de
  5. Safavi, K., Mathews, S. C., Bates, D. W., Dorsey, E. R. & Cohen, A. B. (2019) Top-funded digital health companies and their impact on high-burden, high-cost conditions Health Affairs, 38(1), 115-123

Den klinischen Nachweis von Anfang an planen

Klären Sie die Risikoklasse früh, planen Sie die Evidenz, gewinnen Sie die Kostenträger.

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