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Gesundheitsbezogenes Self-Tracking mit Smart Devices. Hintergründe und Praxisbeispiele

Hausarbeit (Hauptseminar) 2015 22 Seiten

Medien / Kommunikation - Multimedia, Internet, neue Technologien

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1. Rasante Entwicklung gesundheitsbezogener Apps und Smart Devices.

2. Theoretische Einbettung gesundheitsbezogenen Self-Trackings.
2.1. Zentrale Entwicklungen der „mobile Health“ (mHealth)
2.2. Quantified-Self-Bewegung als Motivation zum Self-Tracking.

3. Gesundheitsbezogenes Self-Tracking in der Praxis.
3.1. „Sensoria Smart Socks“ als Anwendungsbeispiel im Fitnessbereich.
3.2. „HAPIfork“ als Anwendungsbeispiel im Ernährungsbereich.

4. Ausblick: Herausforderungen beim gesundheitsbezogenen Self-Tracking.

Quellenverzeichnis.

1. Rasante Entwicklung gesundheitsbezogener Apps und Smart Devices

Herzfrequenz, Schlafrhythmus, Schrittanzahl oder Kalorienverbrauch – der moderne Mensch misst mobil. Das Sammeln, Kontrollieren und Speichern von Daten zur Selbstoptimierung oder aus Neugier wird durch mobile Geräte einfacher denn je. Smartphones sind längst zum ständigen Begleiter geworden und verbinden Sport- und Gesundheits-Apps zunehmend mit mobiler, sensorgestützter Elektronik („Smart Devices“) (Fraunhofer IML, o. J., o. S.). Das steigende Bewusstsein für Fitness und die eigene Gesundheit lässt die Entwicklung boomen: Mittlerweile gibt es mehr als 100.000 gesundheitsbezogene Apps für Android und iOS – im Jahr 2014 waren Fitness- und Gesundheits-Apps die am schnellsten wachsende Kategorie mit den meisten Downloads (Boxall, 2014, o. S.; Kramer, 2015, o. S.). Die Bandbreite reicht von zahlreichen Fitness-Apps, die Daten zum Laufen, Radfahren und täglichen Fitnessübungen dokumentieren (Duffy, 2015b, o. S.) bis hin zu Ernährungs-Apps, die den Trinkwasser- und Lebensmittelkonsum aufzeichnen und an geeignete Mengen erinnern (Google Play Store, 2015, o. S., Keßler, 2014, o. S.). Neben der häufig genutzten, manuellen Dateneingabe über den Touchscreen wächst zudem die Zahl der Gesundheits-Apps, die über Sensoren mit dem Smartphone kommunizieren, um individuelle Daten noch zuverlässiger und einfacher auszuwerten (Swan, 2009, S. 510). Die erfolgreiche Kickstarterkampagne zur „HidrateMe bottle“ ist nur ein Beispiel von vielen. So soll Ende des Jahres 2015 eine Trinkflasche auf den Markt kommen, die mit Hilfe eines Sensors den Wasserstand an das Smartphone überträgt, um noch gezielter an ausreichende Flüssigkeitsaufnahme zu erinnern (Dorn, 2015, o. S.; hidrate.me, 2015, o. S). Auch im Sportbereich zeigt sich ein ähnlicher Trend. Viele Fitness-Apps lassen sich mit Fitnesstrackern in Form von Armbändern, Smartwatches oder Clip-ons kombinieren, die während dem Sport Bewegungsdaten sammeln und live an das Smartphone übertragen (Duffy, 2015a, o. S.). Allein im Jahr 2014 wurden 17 Millionen Fitnessarmbänder und Smartwatches verkauft, bis zum Jahr 2017 soll sich die Zahl verdreifachen (Fine, 2015, S. 14). Bis dahin werden, nach aktuellen Prognosen, auch Downloadzahlen von Gesundheits- und Fitnessapps, die mit tragbarer Elektronik und Sensoren kombiniert werden, die 1,4 Milliardenmarke erreichen – der jährliche, weltweite Verbrauch von Sensoren für mobile Gesundheits- und Fitnessgeräte wird bis 2017 auf 515 Millionen geschätzt (Purvis, 2013, o. S.).

Wie lassen sich diese rasanten Entwicklungen in die mobile Health-Bewegung einordnen? Wie kann sich gesundheitsbezogenes Self-Tracking im Freizeitbereich gestalten und wo liegen dabei potentielle Probleme und Herausforderungen?

Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über das Phänomen des gesundheitsbezogenen Datentrackings zu geben und die aktuellen Entwicklungen kritisch zu beleuchten. Um die gestellten Fragen zu beantworten, bildet einführend ein Überblick über den Begriff „mobile Health“ den theoretischen Rahmen und verdeutlicht zunächst allgemein die Einbettung von Apps im Gesundheitskontext. Da diese Arbeit den Schwerpunkt auf die Betrachtung gesundheitsbezogener Apps legt, die sich an überwiegend gesunde Personen mit Self-Tracking-Motivation richten, wird anschließend kurz die Quantified-Self-Bewegung vorgestellt, um den Nutzungskontext der Apps zu verdeutlichen. Daran anknüpfend dienen zwei aktuelle und mehrfach ausgezeichnete Produkte, die App und Sensoren miteinander kombinieren, als praktische Anwendungsbeispiele für gesundheitsbezogenes Daten-Tracking: Ein Überblick über die grundlegenden Funktionen der „HAPIfork“ und der „Sensoria Smart Socks“ sowie die Diskussion von Potentialen und Schwächen stehen hierbei im Vordergrund. Im Ausblick werden abschließend allgemeine Problematiken beim gesundheitsbezogenen Self-Tracking thematisiert, um Voraussetzungen und Herausforderungen für eine gewinnbringende Nutzung zu verdeutlichen.

2. Theoretische Einbettung gesundheitsbezogenen Self-Trackings

Da gesundheitsbezogene Apps und Smart Devices sowohl im Rahmen der „mobile Health“- als auch der „Quantified Self“-Bewegung Anwendung finden (Nuviun, 2015a, o. S.), zeigt dieses Kapitel exemplarisch deren wichtigste Entwicklungen auf. Zunächst wird die „mobile Health“-Bewegung vorgestellt, anschließend folgt ein kurzer Überblick über die „Quantified Self“-Strömung als klassische Nutzergruppe von Gesundheits-Apps.

2.1. Zentrale Entwicklungen der „mobile Health“ (mHealth)

Der Begriff „mobile Health“ – abgekürzt mHealth – ist nicht einheitlich definiert und beschreibt eine Vielzahl von gesundheitsbezogenen Entwicklungen mit mehreren Komponenten (World Health Organization, 2011, S. 6). Als Grundlage im Rahmen dieser Arbeit dient die Definition von Nacinovich (2011, S. 1): mHealth beschreibt demnach die Nutzung von mobilen Kommunikationskanälen – wie beispielsweise iPads, Tablets und Smartphones – zur Gesundheitsinformation und für Gesundheitsservices, mit dem Ziel die Gesundheit zu verbessern. Unter Kommunikation fällt in diesem Zusammenhang auch das Zugreifen auf Informationen sowie insbesondere die Kontrolle von Gesundheitsdaten und -zuständen. Die mobile Kommunikation kann sich auf verschiedene Interaktionen beziehen und umfasst die Kommunikation zwischen Individuen und Gesundheitseinrichtungen, ebenso wie zwischen medizinischem Personal oder zwischen Patienten und Ärzten (World Health Organization, 2011, S. 12).

Derzeit nutzen weltweit 14,3 Millionen Menschen virtuelle Arztbesuche über Monitor und Smartphone oder leiten erfasste Messdaten zu chronischen Krankheiten mobil an Ärzte weiter. Bis zum Jahr 2020 soll die Zahl auf 78,5 Millionen steigen. Gründe für die wachsende Entwicklung von mobilen Gesundheitsdiensten sind mögliche Kosteneinsparungen, die tendenziell immer älter werdende Bevölkerung mit eingeschränkter Mobilität und dem Bedarf nach medizinischer Versorgung sowie die steigende Zahl der chronisch Kranken, die dauerhaft und regelmäßig auf medizinische Therapiekontrolle angewiesen sind (Businesswire, 2014, o. S.). Die neue Art der Kommunikation zwischen Arzt und Patient gehört somit zu den wichtigsten Entwicklungen von mHealth (Waegemann, 2010, S. 22).

Sowohl in Entwicklungs- als auch in Industrieländern gewinnt Telemonitoring – also die Fernüberwachung von Patienten mittels mobiler Geräte (Meystre, 2005, S.63) – an Bedeutung. Da in Entwicklungsländern, wie beispielsweise Indien, häufig der Mangel an Ärzten einer hohen Verbreitungsrate an Mobiltelefonen gegenübersteht, werden zudem SMS zur einseitig gerichteten Aufklärungsarbeit genutzt, um Gesundheitsinformationen an Patienten in abgelegenen Gegenden zu senden (Krömer & Zwillich, 2013, S.189). Die 2011 gegründete MAMA Community (Mobile Alliance for Maternal Action), welche Gesundheitseinrichtungen kostenfrei eine Sammlung von SMS- und Voice-Nachrichten für schwangere Frauen und Mütter anbietet, wird derzeit von über 25 ärmeren Ländern in Anspruch genommen und steht beispielhaft für die neue Art der Gesundheitskommunikation. Die in mehrere Sprachen übersetzten und an verschiedene Kulturen angepassten Inhalte reduzieren durch gezielte Aufklärung die Sterberate von Müttern und Kindern bei Schwangerschafts- oder Geburtskomplikationen und begleiten durch die ersten Lebensmonate. Anfang des Jahres 2015 wurden hierdurch erstmals mehr als 2 Millionen Frauen erreicht, was als quantitativer Meilenstein die Relevanz dieser neuen Kommunikation verdeutlicht (MAMA, 2015, o. S.).

Auch in Schwellenländern, wie Mexiko, wird, beispielsweise zur Diabetesbehandlung, neben der einseitig gerichteten Aufklärung auch der Einsatz von interaktiven Fragebögen über Apps genutzt, mit Hilfe derer Gesundheitsinformationen an Ärzte weitergeleitet werden, die abgeschiedene Regionen nur selten erreichen (Montgomery, 2014, o. S.). In Industrieländern bedeutet die neue Art der Kommunikation zwischen Arzt und Patient ebenfalls, dass sich die Kommunikation nicht mehr auf das Gespräch in der Praxis beschränkt, sondern sich hin zu einer fließenden, regelmäßigen Kommunikation bewegt, die über mobile Geräte mit Text- und Bildaustausch stattfinden kann. So verändert sich das Verhältnis hin zu einer Kommunikation, die zeitnahe Rückmeldungen von beiden Seiten ermöglicht und bestimmte Arztbesuche, durch bereits vorher angeordnete Röntgenaufnahmen oder Labortests, reduziert (Waegemann, 2010, S. 22-23).

Neben dieser Verschiebung von der face-to-face-Kommunikation hin zu einem zeitlich und örtlich tendenziell unabhängigen Austausch zwischen Arzt und Patient, ist der zweite wichtige Pfeiler von mHealth der zunehmende Einsatz von Apps.

Diese dienen teilweise, wie bereits im Beispiel Mexikos aufgeführt, zur Kommunikation zwischen Arzt und Patient, sie kommen aber ebenso für andere Zielgruppen und weitere Komponenten der „mobile Health“ zum Einsatz (Waegemann, 2010, S.23). So richten sich gesundheitsbezogene Apps als wichtiger Bestandteil von mHealth an Mediziner, Patienten, Gesundheitseinrichtungen und gesunde Personen und haben eine Vielzahl unterschiedlicher Funktionen (Nuviun, 2015b, o. S., van Velsen, Beaujean & van Gemert-Pijnen, 2013, S. 1-2).

Im medizinischen Bereich werden klinische und diagnostische Assistenz-Apps für Mediziner eingesetzt, um beispielsweise die Berechnung von Medikamentendosen oder die Analyse von Krankheitssymptomen zu unterstützen. Apps zum Nachschlagen medizinischer Informationen ermöglichen medizinischem Personal, beispielsweise, die gezielte Suche nach Arzneimitteln oder anatomischen Informationen. Durch eine Reihe produktivitätsfördernder Apps, wie beispielsweise zur OP-Zeitplanung, kann zudem der klinische Alltag erleichtert werden. Zur Kommunikation zwischen Arzt und Patient werden „Remote Patient Monitoring“-Apps eingesetzt, die, oft in Kombination mit drahtlosen Sensoren, zur Sammlung von Gesundheitsdaten dienen, die an Ärzte weitergeleitet werden (Nuviun, 2015b, o. S., van Velsen et al., 2013, S. 1).

Aktuelle Entwicklungen von „Remote Monitoring Apps“ für Herzkranke ermöglichen beispielsweise die automatische Aufzeichnung und Weiterleitung von EKG-Daten an Mediziner. Im Ernstfall alarmiert die App zusätzlich einen Notarzt und übermittelt den Patientenstandort über GPS (Gay & Leijdekkers, 2007, S.31). Speziell für die Zielgruppe der Patienten gibt es zudem Alarm- und Erinnerungs-Apps, die an die Medikamenteneinnahme oder Arzttermine erinnern. Wirft man abschließend einen Blick auf die im Rahmen dieser Arbeit fokussierte Zielgruppe gesunder Personen, steht außerdem eine breite Auswahl an gesundheits- und wellnessfördernden Apps zur Verfügung, die nicht nur Informationen – wie Pollenflug oder Updates zu gesunder Ernährung – vermitteln, sondern auch zum gesundheitsbezogenen Datentracking dienen (Lupton, 2013, S. 394; Nuviun, 2015b, o. S.).

2.2. Quantified-Self-Bewegung als Motivation zum Self-Tracking

Dieses Datentracking in Form systematischen Sammelns von Zahlen zum eigenen Leben wird allgemein als “Self-Tracking” bezeichnet und umfasst nach Choe, Lee, Lee, Pratt & Kientz (2014, o. S.) „the process of recording one’s own behaviours, thoughts and feelings“. Paddock (2013, o. S.) fasst diese Definition für gesundheitsbezogenes Datentracking zusammen: “Self-monitoring or self-tracking is where individuals use intelligent tools like wearable sensors and mobile apps to collect, process and display a wealth of personal data to help them monitor and manage all aspects of their personal health”. Dieser Trend wird oftmals auch als “Quantified Self” bezeichnet, wobei der Begriff sowohl synonym zum “Self-Tracking” als auch für die Beschreibung einer von Gary Wolf und Kevin Kelly gegründeten Gemeinschaft steht.

Die “Quantified Self”- oder “QS-Community” ist ein internationaler Zusammenschluss von Menschen, die Self-Tracking betreiben und dazugehörige Technologien und Methoden entwickeln. Der Austausch erfolgt über einen Blog im Internet, in jährlichen Konferenzen sowie auf regelmäßigen Meetups in mittlerweile 36 Ländern, in denen auch Produktvorstellungen, – insbesondere zum “Health Tracking” – stattfinden. Die Grundidee der inzwischen rund 30.000 Mitglieder lautet “self-knowledge through numbers” und bezieht sich auf das Sammeln von Daten zur Reflexion, Erkenntnisgewinnung und Lebensverbesserung (Choe et al., 2014, o. S.). Daten werden von vielen “Self-Trackern” als objektives Mittel betrachtet, um Situationen schnell visualisieren und analysieren zu können und dadurch das kontrollierte und motivierte Handeln zu stärken (Swan, 2009, S. 509). Dabei bezieht sich das Self-Tracking innerhalb der „QS-Community“ prinzipiell nicht nur auf gesundheitsbezogene Daten – die Motivationen und Ziele sind unterschiedlich. So kann es generell um das explorative Aufdecken von Zusammenhängen gehen – indem beispielsweise dokumentiert wird, wie viel Zeit man am Tag für welche Aktivitäten verwendet – oder schlichtweg um die Leistungssteigerung im Sport oder Beruf oder das Dokumentieren bestimmter Symptome (Choe et al., 2014, o. S.; Kroleski, 2015, o. S.). Eine Studie von Choe et al. (2014, o. S.) hat anhand der qualitativen Auswertung von 52 Meet-up-Videos jedoch gezeigt, dass die Verbesserung der Gesundheit die Hauptmotivation für das Self-Tracking darstellt. So lassen der allgemeine Trend zur Selbstoptimierung und die Quantified-Self-Bewegung die Zahl der Personen steigen, die Fitness- und Gesundheitsindikatoren tracken, um das Wohlbefinden oder die eigene Leistung zu steigern (Lupton, 2013, S. 394; Paddock, 2013, o. S.). Eine Studie von Krömer & Zwillich (2014, S. 198-199) zeigt, dass ein hohes Gesundheitsbewusstsein und eine hohe Eigenmotivation gegeben sein muss, um mHealth-Angebote wie Self-Tracking-Apps zu nutzen, welche deshalb überwiegend als „Pull-Medien“ bezeichnet werden können, die vor allem für QS-motivierte Personen attraktiv sind.

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Details

Seiten
22
Jahr
2015
ISBN (eBook)
9783668076051
ISBN (Buch)
9783668076068
Dateigröße
463 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v309182
Institution / Hochschule
Universität Augsburg
Note
1,0
Schlagworte
Smart Devices Fitnesstracker Smart Socks HAPIfork Fitnesstrends Quantified Self mobile Health mHealth

Autor

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