URPP Dynamics of Healthy Aging
Gesundheitsbildung 60+ im
Zeitalter der Digitalisierung
Neue Kompetenzen für eine neue Ära
WHO Working Group on Metrics and Research Standards for Healthy Ageing
Mike Martin
a+ Swiss Platform Aging Society; Vereinigung der Schweizer Senioren-Universitäten (U3);
Zentrum für Gerontologie; Ko-Direktor Digital Society Initiative UZH
Zürich, 27.2.2019
UFSP Dynamik gesunden Alterns
Überblick
1) Langlebigkeit für Viele
2) Gesundheitsbegriff im Wandel
3) Neue Messmöglichkeiten von Gesundheit im
Kontext
4) Herausforderungen digitaler Gesundheitsbildung
UFSP Dynamik gesunden Alterns
Überblick
1) Langlebigkeit für Viele
2) Gesundheitsbegriff im Wandel
3) Neue Messmöglichkeiten von Gesundheit im
Kontext
4) Herausforderungen digitaler Gesundheitsbildung
UFSP Dynamik gesunden Alterns
Demografie: Alter(n) – ein „junges“ Phänomen
BfS (2018)
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Lebenserwartung
Geschätzte Lebenserwartung bei Geburt (Stand 2018; BfS)
1980 2017
Männer / Frauen Männer / Frauen
72.3 / 78.8 Jahre 81.4 / 85.4 Jahre = +90 / +65 Tage/Jahr
Geschätzte Lebenserwartung bei Alter 65
2007 2017
Männer / Frauen Männer / Frauen
83.5 / 86.9 Jahre 84.7 / 87.5 Jahre = +44 / +22 Tage/Jahr
= + 3.3 Jahre/ + 2.1 Jahre
UFSP Dynamik gesunden Alterns
Motorische Veränderungen
100-Meter-Rekorde (Stand 31.12.2018)
Bis 30 Jahre: 9.58s / 10.49s
60+: 11.70s / 13.63s
85+: 15.08s / 19.83s
95+: 20.41s / 30.18s
100+: 26.99 / 39.62(2015 von Don Pellman, davor 29.83 durch Miyazaki / 2017 Julia
Hawkins)
105+: 34.50 / ??
«Golden Bolt» Hidekichi Miyazaki
23.9.2015
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Modal- und Maximalwerte Todesalter
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Multimorbidität die häufigste Erkrankung im Alter
N = 1’751’841
Barnett et al, Lancet. 2012;380:37–43
UFSP Dynamik gesunden Alterns
Überblick
1) Langlebigkeit für Viele
2) Gesundheitsbegriff im Wandel
3) Neue Messmöglichkeiten von Gesundheit im
Kontext
4) Herausforderungen digitaler Gesundheitsbildung
UFSP Dynamik gesunden Alterns
Zeitschiene
2015: 1. World Report on Aging and Health
Wichtiger Befund:
Die meisten alten
Personen sind
bisher aus der
Alternsforschung
ausgeschlossen
UFSP Dynamik gesunden Alterns
WHO (2015; 2016); Martin et al. (2012; 2016a; 2016b; 2017); Freund, Nikitin & Riediger (2012); Scholz et al. (2015); Wood et al., (2017); Boker & Martin (2017)
ENV
IRO
NM
ENTSFUNCTIONAL ABILITY
Intrinsic Capacity
Individual Characteristics
AbilitiesActivitiesTraitsSkills
PhysiologyDisease
Paradigmenwechsel:
Dynamik gesunden Alterns
(auch) bei Multimorbidität
UFSP Dynamik gesunden Alterns
WHO (2015; 2016); Martin et al. (2012; 2016a; 2016b; 2017); Freund, Nikitin & Riediger (2012); Scholz et al. (2015); Wood et al., (2017); Boker & Martin (2017)
ENV
IRO
NM
ENTSFUNCTIONAL ABILITY
Intrinsic Capacity
Individual Characteristics
AbilitiesActivitiesTraitsSkills
PhysiologyDisease
Person als
Entscheider
benötigt
Evidenz, die
für Person,
nicht
Population,
zutrifft
Person x
Umwelt-
Interaktionen
Integration
Paradigmenwechsel:
Dynamik gesunden Alterns
(auch) bei Multimorbidität
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Die “Querschnitts-Falle”
Aus: Mehl & Conner, 2012, Handbook of Research Methods for Studying Daily Life
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Überblick
1) Langlebigkeit für Viele
2) Gesundheitsbegriff im Wandel
3) Neue Messmöglichkeiten von Gesundheit im
Kontext
4) Herausforderungen digitaler Gesundheitsbildung
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15
uTrail
Aktivitätsbereich Sensor Variable Samplingrate
Mobilität/Räumliche Aktivität GPS Zeit, Breite, Länge 1 Hz
Körperliche Aktivität IMU Zeit, Beschleunigung (x,y,z) 50 Hz
Soziale Aktivität EAR Zeit, Audioaufnahme (50 Sek) 1 pro 18 Min
Neues Gehäuse
(An/Aus Knopf
fällt z. B. weg)
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Small and Big (Health) Data:Genügend Daten für
kontextualisierte Gesundheitsmodelle
Topol (2014)
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Mobilität
Sozial Aktivität
Geistige Aktivität
Bewegung
Schlaf
…
Behandlungseffekte im Kontext messen und
Bedeutung extrahieren
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Borbély, A., Rusterholz, T. & Achermann, P. (2017). Three decades of continuous wrist-activity recording: analysis of sleep duration. Journal of Sleep Reseach, 26, 188–194.
UFSP Dynamik Gesunden Alterns
DEPARTMENT: PERVASIVE HEALTHCARE
Semantic Activity Analytics
for Healthy Aging
Challenges and Opportunities
As real-life activity data from many aging individuals
become available, insights gleaned from such data
could be leveraged to foster healthy aging. The
emerging field of semantic activity analytics is
addressing this challenge.
The World Health Organization (WHO) and its member
states are actively promoting a global paradigm shift in
healthy aging research from a disease focus to a contextu-
alized person focus.1 WHO’s new Healthy Aging defini-
tion is, in effect, a dynamic system model and requires
understanding how—within individual persons and over
time—brain structures, physiology, skills, personality
traits, impairments, activities, and environmental contexts
interact to allow the optimization and stabilization of
health and wellbeing. To study these complex relationships and inform older individuals and
healthcare providers about actions needed to improve healthy aging requires new ways of captur-
ing and analytically integrating high-density, within-person activity and context data from large
groups of individuals.
Advances in measurement technology now make it is feasible to combine the acquisition and
analysis of high-density data on real-life activity outcomes with individual data on multiple
psychological and biological functions, skills, impairments, and contexts, perhaps for millions of
older individuals. Research investments to establish an individualized evidence architecture that
integrates data on abilities, traits, impairments, activities, and environmental exposures into
reliably and validly measurable health outcomes on the individual and population level will help
support the new healthy aging paradigm. This evidence architecture would harness the benefits
afforded by these integrated data, leading toward the optimization of older adults’ health and
wellbeing around the world. The rapid build-up of analytical capacities for developing and test-
ing causal dynamic health models will allow researchers to upscale analytical models from one
person to large populations.
Mike Martin University of Zurich and
Collegium Helveticum
Robert Weibel University of Zurich
Christina Röcke University of Zurich
Steven M. Boker University of Virginia
Department Editors: Gabriela Marcu
Jesus Favela
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Der nächste Schritt:
Semantische Analytik
Demiray et al. (2017); Freund et al. (2012); Gassmann et al. (2017); Ghisletta & Aichele (2017); Kliegel et al. (2011); Martin et al. (2012); Martin et al. (2016);
Martin et al. (2017); Neysari et al. (2016); Nguyen et al. (2014); Schmid Mast et al. (2015); Scholz et al. (2015); Schreiner et al. (2015); Yordanova et al. (2017)
Health Activity Data
Semantic Activity Analytics
Intervention Outcomes
Interpretation TailoredInterventions
Mobility
Sleep
Motivation
CognitionSocial
Real-Life Micro-Big Data
Integrative Healthy Aging Profiles
Functional AbilityDynamics
Paraschiv-Ionescu et al. (2012)
Demiray et al. (2017); Freund et al. (2012); Gassmann et al. (2017); Ghisletta & Aichele (2017); Kliegel et al. (2011); Martin et al. (2012); Martin et al. (2016);
Martin et al. (2017); Neysari et al. (2016); Nguyen et al. (2014); Schmid Mast et al. (2015); Scholz et al. (2015); Schreiner et al. (2015); Yordanova et al. (2017)
Health Activity Data
Semantic Activity Analytics
Intervention Outcomes
Interpretation TailoredInterventions
Mobility
Sleep
Motivation
CognitionSocial
Real-Life Micro-Big Data
Integrative Healthy Aging Profiles
Functional AbilityDynamics
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Überblick
1) Langlebigkeit für Viele
2) Gesundheitsbegriff im Wandel
3) Neue Messmöglichkeiten von Gesundheit im
Kontext
4) Herausforderungen digitaler Gesundheitsbildung
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Die “Querschnitts-Falle”
Aus: Mehl & Conner, 2012, Handbook of Research Methods for Studying Daily Life
UFSP Dynamik gesunden Alterns
Erkrankung
1
Erkrankung
2
Erkrankung
5
Erkrankung
4
Erkrankung
3
Kra
nk
he
its
ko
ste
n
5
Die “Kontroll-Falle”
UFSP Dynamik gesunden Alterns
Erkrankung
1
Erkrankungen
1+2+3+4+5
Erkrankungen
1+2+3+4
Erkrankungen
1+2+3Erkrankungen
1+2
Kra
nk
he
its
ko
ste
n
55
10
15
20
25
Erwartete Kosten (additiv)
Beobachtete Kosten (exponentiell)
Die “Kontroll-Falle”
URPP Dynamics of Healthy Aging
Die “Symptom-Falle”
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Lösung: Individualisierte und
kontextualisierte Profile für jede(n)
Bei jedem erfasstKontext 1-
spezifisch
Individuell-
spezifisch
Person 1 ProfilePerson ...n Profile
Kontext 2-
spezifisch
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Kartierung aller evidenzbasierter
Behandlungs-Möglichkeiten
URPP Dynamics of Healthy Aging
(1) Digitale Gesundheitsbildung vermittelt vor allem Kompetenz
zur kritischen Bewertung von Forschung
(2) Erkennen von Interpretations-Fallen
(3) Verstehen automatisierter Daten-Interpretation
(4) Verstehen der Bedeutung eigener Daten-Produktion und der
digitalen Repräsentation
(5) Digitale Gesundheitsbildung ermöglicht gut informiertes
Mitentscheiden
(6) Mitentscheiden ist Teil, nicht Voraussetzung von Gesundheit
im Alter
(7) Wie können alle erreicht werden?