Digital Healthcare Ökosysteme

Service Thinking und Service Design: Von der Pipeline zur Plattform

Thorsten Knape; Christoph Rasche

Der Gesundheitssektor ist mit digitalen Mythen und Moden behaftet, wenn es um die Medizin 4.0-Agenda geht. Digitalisierung und Medienadaption bieten Gesellschaften und Volkswirtschaften eine Fülle von Möglichkeiten zur Geschäftsentwicklung. Eine allumfassende digitale Gesundheitsvision erfordert einen Paradigmenwechsel hin zu patientenorientierten Lösungen. Prospektive MedApps und MedBots müssen eine durchgängige Integration der Patientenforderungen über den gesamten Produkt-Lebenszyklus und Produkt-Konzeption bieten, die mit dem Digital Health Platform Dashboard (DHPD) erreicht werden kann.

1. Benutzer-getriebenes Plattformdesign: Service Design im Gesundheitswesen

Service Design und Service Thinking zeigen den Kern einer Plattform für zeitgemäßes Service Management, die die Saat von Geschäftsmodell-Innovationen beinhaltet (Rasche, Margaria & Floyd 2017). Das Service-Design vereint die technischen sowie ästhetischen und experimentellen Merkmale von Service-Infrastrukturen, Service-Prozessen und Service-Ergebnissen, wodurch der wahrgenommene Nutzen des Patienten stark beeinflusst wird (Margaria 2006). Service-Design sollte nicht auf den technischen Bereich reduziert werden, da Wearables oder körpernahe Sensor-Systemen mit unseren Lebensstilen, Gewohnheiten und Merkmalen interferieren. Service Thinking geht über die reine Rekonfiguration und Optimierung hinaus: Es geht um neue Geschäftsmodellentwicklungen und Innovationen im Dienstleistungssektor (Taylor / Ronte / Hammett 2014).

Benutzer-getriebenes Design und Patientenorientierung:

Service Thinking bestimmt die Zukunft durch innovative Gesundheitslösungen, indem es die Entwurfspläne von Services mithilfe tragfähiger Geschäftsmodelle im Gesundheitswesen in Maßnahmen umsetzt Zu den intelligenten Diensten gehören Infrastrukturen für adaptive Therapie, Präzisionsmedizin, botgestützte Therapien, interaktive Serviceroboter oder Big Data-gestützte Entscheidungshilfen (Rasche 2013). Das Mantra des Ambient Assisted Living (AAL) fördert die Idee von wissensbasierten Smart Homes, die adaptiv für unser Wohlbefinden sorgen.


Die neuen Geschäftsmodelle repräsentieren die Motoren der Gesundheitseinrichtungen aufgrund ihrer Einbettung in das derzeitige Ökosystem, der zunehmenden sozialen Komplexität und den ausgefeilten technischen Komponenten. Diese Eigenschaften machen sie in der digitalen Welt weniger anfällig gegen die allgegenwärtige Gefahr der Substitution von Dienstleistungen, um so den nächsten Business-Tsunami zu überstehen. Dies könnte die Digitalisierung der ambulanten Versorgung und die Zunahme distanzbasierter Interventionen sein (Rasche, Braun von Reinersdorff, Knoblach & Fink 2017).

2. Digital Health Platform Dashboard: Jenseits des Geschäftsmodells Canvas- und Pipeline-Architekturen

Die Wettbewerbsfähigkeit der Gesundheitsbranche hängt zunehmend von der strategischen Kompetenz ab, Werte für Patienten, Versicherungen, Mitarbeiter und Investoren unter extremen Turbulenzen zu schaffen. Unser Hauptargument für den IT-induzierten Wandel im Gesundheitswesen ist seine Implikation für wirtschaftliche, medizinische und ethische Wertschaffung. Medical Outsourcing, Fernoperationen, Telemedizin, vernetzte Homecare-Konzepte und Echtzeit-Datenverarbeitung sowie AAL-Lösungen können zu höherer Effizienz und Effektivität beitragen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Diese Ziele sind im DHPD zusammengefasst, das in seiner Anwendung einem vereinheitlichenden Instrument zur Koordination von verstreuten Gesundheitsagenten ähnelt (Alstyne / Parker / Choudary 2016).

Digital Health Platform Dashboard (DHPD)

Abb.: Digital Health Platform Dashboard (DHPD)

Das DHPD steckt als Ergebnis eines Design-Thinkingprozesses von Experten noch in den Anfängen. Die Philosophie des Ansatzes wurde in Fallstudien zur Innovationsexploration im Industrie 4.0-Kontext validiert (Steffen & Boßelmann, 2018). Im Gegensatz zum Business Model Canvas (Osterwalder & Pigneur, 2011) steht das DHPD für einen speziellen Zweck, der auch Strategie- und Realisierungsfragen wie minimal realisierbare Produkte beinhaltet. Mit dem DHPD-Plattform-Tool können offene, geschlossene oder hybride Geschäftsmodelle modelliert werden. Handelsvertreter können eine Plattform als transaktionsbasierte Institution interpretieren und nutzen, während Patienten, medizinische Berater und Wohlfahrtseinrichtungen von besonderen Bedingungen eines Plattformmodells profitieren. Die Plattform fördert ferner die App-Verbreitung im Gesundheitswesen durch das Angebot mobiler Dienste. Über digitale Marktplätze hinaus können mit dem DHPD-Tool Plattformen mit einem sozialen Ökosystem gestaltet werden, wenn Interaktionen sowie Transaktionen zwischen Plattform-registrierten Parteien ermöglicht werden.

3. Ausblick

Das Mantra der Digitalisierung dringt zunehmend in den Gesundheitssektor ein. Die Digitalisierung zeichnet sich durch einen Plattformcharakter aus, der zu einer Vielzahl von Anwendungen und (Geschäfts-) Möglichkeiten führt. Sie stellt im Gesundheitswesen einen Masterplan für die Koordination von Hardware (z.B. Smartphone), Software (z.B. Apps), Brainware (implizites und explizites Wissen) und Peopleware (Talent, Kompetenz, Motivation), um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.


Die Logik des „Digital Health Plattform Dashboards“ möchten wir als Ausgangspunkt für die digitale Werttransformation in der Gesundheitsfürsorge nehmen, da digitale Geräte bzw. Apps und Bots ihre Nützlichkeit nur in den Fällen erfahren, in denen einen hoher Nutzwert zugrunde liegt. Letztere erzwingen „ökosystematisch“ die digitale Wertschöpfung des p2p2p2p2p-Prozesses im Gesundheitswesen, wobei Das Akronym p2p2p2p2p für „Vom Patent über den Prototyp zum Produkt bis zum Patienten für den Profit“. Die digitale Realisierung des DHPD ist Thema zukünftiger Forschungsarbeiten. Um das Potenzial der Digitalisierung im Gesundheitswesen auszuschöpfen, sollten wir die digitalen Optionen auf Geschäftsmodelle, Strategien und eine patientenorientierte Wertschöpfung fördern.

Literaturverzeichnis

Margaria, T./ Steffen, B. (2006): Service Engineering: Linking Business and IT, IEEE Computer, Vol. 39, N. 10, S. 45–55, IEEE CS Press.
Rasche, C./ Margaria, T./ Floyd, B.D. (2017): Service Model Innovation in Hospitals: Beyond Expert Organizations, in: Pfannstiel, M./ Rasche, C. (eds.): Service Business Model Innovation in Healthcare and Hospital Management – Models, Strategies Tools, Wiesbaden, S. 1-19.
Rasche C. (2013): Big Data – Herausforderung für das Management, in: WISU, Jg. 42, Heft 8-9, S. 1076-1083.
Rasche, C./ Braun von Reinersdorff, A./Knoblach, B./Fink, D. (2017): Digitales Unternehmen im Gesundheitswesen, in: Pfannstiel, M.A./ Da-Cruz, P./ Rasche, C. (Hrsg.): Entrepreneurship im Gesundheitswesen III, Wiesbaden, S. 1-31.
Steffen B./ Boßelmann, B. (2018) GOLD: Global Organization alignment and Decision – Towards the Hierarchical Integration of Heterogeneous Business Models. ISoLA (4) 2018: 504-527
Taylor K./ Ronte H./ Hammett S. (2014) Healthcare and Life Sciences Predictions 2020 – A bold future?, Deloitte, London.
Van Alstyne, M. W./ Parker G. G./ Choudary S. (2016): Plattform statt Pipeline. Harvard Business Manager, Juni 2016, S. 22–31.
Osterwalder A./ Pigneur Y. (2011): Aligning profit and purpose through business model innovation, in: Palazzo G., Wentland M. (Hrsg.) Responsible Management Practices for the 21th Century, Paris, pp. 61-75.

de_DEGerman
en_GBEnglish de_DEGerman