Digitale Gesundheitsanwendungen. DiGA: Anforderungen und Versorgungseffekte

Bereits seit mehreren Jahren bieten z. B. Apple Health oder Google Fit Anwendern die Möglichkeit, Gesundheitsdaten auf ihrem Smartphone zu organisieren, und diverse teils kostenpflichtige Gesundheits-Apps existieren bspw. für Ernährung und Fitness, aber auch für Asthma, Diabetes, Kopf- und Rückenschmerzen und Raucherentwöhnung. Mobile Geräte und digitale Technik haben somit Einzug in den Gesundheitssektor gefunden, allerdings bis dato zwar in der Weise, den Anwender mit Datensammlung, Datenverwaltung und Empfehlungen zu versorgen, dies jedoch nicht auf Basis verbindlicher Qualitätsvorgaben und auch noch nicht dahingehend, über definierte Standards eine Interaktion zwischen Anwendern/Patienten/Versicherten und Dienstleistern zu ermöglichen und, vergleichbar mit einer medikamentösen Therapie, verordnungsfähig und erstattungsfähig zu sein.
Dies soll sich nun ändern durch das Digitale-Versorgung-Gesetz, das u. a. Regelungen für digitale Gesundheitsanwendungen schafft. Bezüglich der Leistungsbereiche der GKV-Regelversorgung sollen Inkompatibilitäten vermieden und eine Implementierung erleichtert werden. Als digitale Gesundheitsanwendungen in diesem Sinn bezeichnet werden "kooperative und/oder interaktive Anwendungen von modernen Informations- und Kommunikationstechnologien zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung und Bevölkerungsgesundheit (insbesondere über die Nutzung von mobilen Endgeräten)". Das am 19.
Dezember 2019 in Kraft getretene Digitale-Versorgung-Gesetz (DVG) für eine bessere Versorgung durch Digitalisierung und Innovation verschafft gesetzlich Krankenversicherten einen Leistungsanspruch auf digitale Gesundheitsanwendungen (DiGA, "App auf Rezept"), also einem gesundheitsbezogenen Zweck dienender Software, welche von Ärzten und Psychotherapeuten zu Lasten der gesetzlichen Krankenversicherung verordnet werden kann. Das vorliegende Buch gibt einen umfassenden Einblick in die Thematik, ergänzt um rd.
200 Quellenangaben und Verweise. Es handelt sich um eine mit der Note "sehr gut" bewertete Masterarbeit im Rahmen eines an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg absolvierten MHBA-Studiengangs.