Kommentar von Stefan Groschupf, Datameer

Was machen wir mit all den Gesundheitsdaten?

| Autor / Redakteur: Stefan Groschupf / Nico Litzel

Der Autor: Stefan Groschupf ist CEO von Datameer
Der Autor: Stefan Groschupf ist CEO von Datameer (Bild: Clifford Grodin/Datameer)

Die Menge von personenbezogenen Gesundheitsdaten, die täglich erfasst wird, ist beeindruckend. Ärzte nutzen diese Informationen seit jeher, um fundierte Entscheidungen für die Behandlung ihrer Patienten zu treffen. Der entscheidende Unterschied zu früher ist jedoch, dass wir heute wesentlich bessere Möglichkeiten haben, Messwerte zu erfassen und zusammenzuführen.

Wir haben es geschafft, diese Daten zu erfassen und bereitzustellen. Jetzt wartet die nächste Herausforderung: die sorgfältige Verarbeitung und Analyse. Die Voraussetzungen sind gut, denn im Informationszeitalter sind Ärzte gewillt, ihren individuellen Beitrag zur Verbesserung der Patientenbetreuung zu leisten. Zudem haben Wissenschaftler heute wesentlich bessere Voraussetzungen, um Trends im Gesundheitswesen auf globaler Ebene zu erforschen und zu verstehen.

Stetig wachsendes Datenvolumen

Eines der bekanntesten und aussagekräftigsten Forschungsprojekte im Gesundheitsbereich ist „The China Health and Nutrition Survey, 1989 – 2011“, der erste Hinweise auf den Zusammenhang zwischen Herzkrankheiten und Ernährung gab und zu einem Umdenken in diesem Bereich geführt hat. Die Studie startete offiziell im Jahr 1991, dauerte 20 Jahre und umfasste einen extrem aufwendigen manuellen Prozess für Zusammenführung und Querreferenzierung der riesigen Datenmengen.

Heute erfassen mobile Geräte (wearable devices) und Apps in wenigen Minuten mehr als das Doppelte der Datenmengen, die für diese Studie erhoben wurden. Es gibt mittlerweile mehr als 100.000 mobile Gesundheits-Apps, die zahlreiche Parameter erfassen und somit kontinuierlich Auskunft über den Gesundheitsstatus von Patienten geben. Nach Prognosen der Unternehmensberatung Arthur D. Little wird sich das Volumen des weltweiten Markts für digitale Gesundheitsprodukte und zugehörige Serviceleistungen bis zum Jahr 2020 auf 233 Milliarden US-Dollar verdoppeln.

Aus Sicherheitsgründen haben Patienten sich bisher eher gescheut, ihre Gesundheitsdaten zu teilen. Mittlerweile sind jedoch immer mehr Menschen bereit, ihre Daten zur Verfügung zu stellen, weil sie die Vorteile eines auf realen Daten basierenden Gesundheitswesens erkennen und größeres Vertrauen in die Datensicherheit haben. Daher sind mobile Tracking-Geräte heute eine wichtige Datenquelle für die Optimierung allgemeiner und personenbezogener Gesundheitsmaßnahmen.

Was können wir erreichen?

Moderne Analyse-Tools können dazu beitragen, einen einheitlichen Gesamtüberblick über den Gesundheitsstatus von Patienten zu generieren, der zu einer höheren Personalisierung und folglich effizienteren Behandlung sowie zu insgesamt geringeren Kosten führt. So könnte Ihr Hausarzt bei Bedarf z. B. nicht nur auf Ihre Patientenakte beim Kardiologen oder Informationen aus der Notfallambulanz zugreifen, sondern auch Fitnessdaten (wie Maximalpuls und Blutdruck) einsehen, die von Ihrer Gesundheits-App bei Trainingseinheiten aufgezeichnet wurden. Nach Analyse all dieser Daten kann der Arzt dann eine Therapie festlegen, die optimal auf Ihren Fall abgestimmt ist.

Doch das ist noch nicht alles. Diese Datenvielfalt kann auch die medizinische Forschung verbessern und so dazu beitragen, auf globaler Ebene Krankheiten zu verhindern.

Big-Data-Analysen beim DKFZ

In der grafischen Aufbereitung der Analyse-Ergebnisse kann sogar eine Chromosomenkarte mit mehr als 10.000 einzelnen Grafikelementen erstellt werden. Vorteil für die Forschenden: Schneller Überblick über Chromosomenabdeckungen und Fehlstellen (Blind Spots) in Krebsgenen.
In der grafischen Aufbereitung der Analyse-Ergebnisse kann sogar eine Chromosomenkarte mit mehr als 10.000 einzelnen Grafikelementen erstellt werden. Vorteil für die Forschenden: Schneller Überblick über Chromosomenabdeckungen und Fehlstellen (Blind Spots) in Krebsgenen. (Bild: Datameer/Fujitsu)

Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) in Heidelberg nutzt bereits Big-Data-Analysefunktionen für die Erforschung von Krebszellen-Genomen. Mithilfe des Fujitsu Integrated System Primeflex für Hadoop und Technologie von Datameer sind die Forscher in der Lage, riesige Datenmengen (mehrere Petabyte) in kurzer Zeit zu analysieren, um die Entstehung von Krebs besser zu analysieren und zu verhindern. Bevor das System implementiert wurde, mussten die Wissenschaftler monatelang warten, bis die Ergebnisse der Analysen vorlagen. Jetzt können die Daten wesentlich schneller verarbeitet werden, um relevante Informationen zu erhalten und so die Analyse von Tumor-Genomen zu beschleunigen.

Apple ResearchKit und CareKit

Auch Apple hat mit dem ResearchKit, einem Framework für medizinische Studien auf Basis von iPhone-Apps, und CareKit, einem Framework für Gesundheits-Apps, zwei Lösungen vorgestellt, die einen schnellen und effizienten Zugang zu Gesundheitsdaten ermöglichen. Schon heute werden diese Apps eingesetzt, um Studien zu verschiedenen Krankheiten zu realisieren – von Diabetes über Brustkrebs bis zu Asthma und Herzkrankheiten. In allen diesen Fällen wird die Sicherheit und Vertraulichkeit personenbezogener Daten gewährleistet.

Mit Big-Data-Lösungen, die einzelne Datenquellen verbinden und strukturierte, unstrukturierte und Daten sowie Echtzeitdaten analysieren, erhalten Forschungseinrichtungen wertvolle Informationen, um medizinische Maßnahmen zu optimieren. Bisher war der eingeschränkte Zugang zu Patientendaten ein großes Hindernis für die Verbesserung von personalisierten Therapien. Mit der zunehmenden Verbreitung von Apps zur Erfassung persönlicher Daten und Initiativen von Unternehmen wie Apple ist die Branche nun auf dem richtigen Weg.

Jetzt, da wir Möglichkeiten gefunden haben, all diese Daten zu erfassen, geht es um die Weiterverarbeitung und Analyse mit dem Ziel, die besten Lösungen für die personalisierte Behandlung von Patienten und die weitere Erforschung von Krankheiten zu finden.

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