Risikoadjustierung und individualisierte Medizin

Mit der aktuellen Neuordnung der stationaren Versorgung wird beispielhaft erkennbar, wie gesundheitspolitische Initiativen und Problemlosungen kunftig auf ganzlich veranderte soziookonomische und demographische Rahmenbedingungen treffen, wobei ein erheblich steigender Informationsbedarf mit einer Thematisierung von wachsender Unsicherheit und bisher eher unterschatzter Komplexitat von Entscheidungen einhergeht. Eine ahnliche Herausforderung besteht im Bereich der Verlagerung von bisher stationar auf kunftig ambulant zu erbringende medizinische Leistungen. Etablierte Verfahren der medizinisch-pradiktiven Risikoadjustierung bieten hier sowohl eine methodische Unterstutzung wie auch eine justitiable Absicherung im medizinischen und administrativen Umfeld. Je flexibler Mediziner auf Entscheidungsvorgaben individuell reagieren mussen, desto gro er ist der Bedarf an validen und handlungsleitenden risikorelevanten Informationen und entsprechend validen Risikobewertungsoptionen. Auch eine starker personalisierte Medizin wird nur gelingen, wenn wesentlich mehr Informationen uber einen Patienten mit erheblich verbesserter Geschwindigkeit und mit validen, international anerkannten Messinstrumenten an den Punkt der Entscheidung gebracht werden konnen. Im vorliegenden Band sollen sowohl die theoretische Fundierung von ausgewahlten Modellen zur Risikoadjustierung vorgestellt als auch die praktische Umsetzung aus Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft in anschaulichen Beispielen beschrieben werden. Im Ergebnis ist mit dem Geleitwort von Prof. Dr. Gerd Gigerenzer, langjahriger Direktor am Max-Planck-Institut fur Bildungsforschung und Direktor des Harding-Zentrums fur Risikokompetenz (Universitat Potsdam), der ein &quote;sauberes Wissen&quote; ohne bewusste oder unbewusste Verzerrung von Aussagen fordert, bereits das Entwicklungsziel der Risikoadjustierung gesetzt, um die kunftigen Herausforderungen in kollektiver Betrachtung, aber auch im Bereich patientenindividueller Entscheidungen unter der Vorgabe weiter limitierter Ressourcen angehen zu konnen.