Big Data – zum Nutzen der Patienten

Kritiker, die grundsätzlich gegen Big Data sind, vergessen gerne, dass Wissenschaft nicht wie ein On-off-Schalter funktioniert. Big Data liefert neue, wertvolle Resultate und genauere Vorhersagen für Diagnose, Therapie, Risiken und Prognose

PD Dr. Jens Eckstein erkundet mit seinem Team am Universitätsspital Basel, wie Ada, eine auf grossen Datensätzen basierende Gesundheitsapplikation.

PD Dr. Jens Eckstein erkundet mit seinem Team am Universitätsspital Basel, wie Ada, eine auf grossen Datensätzen basierende Gesundheitsapplikation.

Manuel Battegay

Big Data bezeichnet das Sammeln riesiger Datenmengen, deren Analyse und Interpretation. Nicht nur in westlichen Ländern sammeln Spitäler und Forschungskonsortien fortlaufend – wir nennen dies prospektiv – Daten und analysieren diese, natürlich mit Einwilligung der Patienten. Gerd Antes, der die Cochrane Deutschland Stiftung leitete, sagte in einem letztjährigen Interview, dass Big Data «blankes Marketing» sei und viele Studien einer seriösen Kritik allein schon aus methodologischen Gründen nicht standhielten.

Die Cochrane-Stiftung selbst (www.cochrane.de) schreibt, dass «mit wachsenden Zugangsmöglichkeiten zu Informationen aus der klinischen Forschung auch die Risiken, diese komplexen Inhalte falsch zu interpretieren, steigen. Gleichzeitig sinkt die Wahrscheinlichkeit, als Individuum ein vollständiges und ausgewogenes Bild eines Sachverhaltes gewinnen zu können.»

Doch Antes und weitere Kritiker verkennen, dass die Einführung neuer Konzepte praktisch immer Jahrzehnte in Anspruch nimmt. Big Data ist in der Medizin viel weiter fortgeschritten, als Kritiker annehmen. Grosse Datensätze, selbst nur beschreibender Natur, sind für die klinische Medizin wertvoll. So können Langzeitnebenwirkungen von Medikamenten praktisch nur mit grossen Datensätzen eruiert und bestimmten Patientenmerkmalen zugeordnet werden. Big Data verbessert Frühwarnsysteme: Am Universitätsspital überprüfen wir täglich digital, ob sich Medikamenteninteraktionen gefährlich auswirken könnten. Vieles von diesem Wissen basiert auf grossen Datensätzen, um auch ungewöhnliche Konstellationen besser zu erfassen. Bei mehreren gleichzeitig auftretenden Krankheiten können diagnostische und therapeutische Erfahrungen gesammelt werden, um Krankheitskombinationen besser zu verstehen.

Mühsam und oft unvollständig

Vor wenigen Jahren filtrierten wir Daten noch in äusserst mühsamer Arbeit aus oft unleserlichen Krankengeschichten heraus. Nicht selten waren solche Daten unvollständig. Dies stellt für die Wissenschaft und die Klinik eine mögliche Fehlerquelle dar. Im Gegensatz dazu sind fortlaufende Datenerhebungen robuster und verbessern das Wissen über Krankheiten ständig. Zusätzlich findet eine kritische Evaluation der Methoden der Datenerhebung statt.

Der Schweizerische Nationalfonds (www.snf.ch) und die Schweizerische Akademie der Medizinischen Wissenschaften (www.SAMW.ch) unterstützen wissenschaftliche Projekte über Big Data zu Recht. Das Ziel vieler Projekte ist, das Krankheitsverständnis zu verbessern und für Patienten zu nutzen. Dazu gehört die Verbesserung von medizinischen Prozessen, Therapien und der Prognosegenauigkeit. Mit umfassenden Daten können wir auch Besonderheiten einzelner Patientengruppen früher erkennen und Behandlungen individualisieren. Bei verschiedenen Krankheiten wird die personalisierte Medizin intensiv erforscht, zum Beispiel bei Tumortherapien, Herz-Kreislauf-Erkrankungen oder Infektionen.

Zum Nutzen der Patienten

Auch Digitale Medizin wird erforscht. So erkundet PD Dr. Jens Eckstein mit seinem Team am Universitätsspital Basel, wie Ada, eine auf grossen Datensätzen basierende Gesundheitsapplikation, uns bei der Diagnosefindung unterstützen kann.

Kritiker, die grundsätzlich gegen Big Data sind, vergessen gerne, dass Wissenschaft nicht wie ein On-off-Schalter funktioniert. Innovationen nehmen meist Umwege, erleiden Rückschritte und Enttäuschungen und benötigen Jahre, bis sie umsetzungsreif sind. Big Data liefert neue, wertvolle Resultate. Wir Kliniker überprüfen in der täglichen Anwendung, ob neue, strukturierte Vorgehensweisen (Algorithmen) besser sind als vorherige. Persönliche Medizin gibt es seit je, doch mit Big Data und den damit einhergehenden genaueren Vorhersagen für Diagnose, Therapie, Risiken und Prognose wird die Personalisierung der Medizin Stück für Stück weiterentwickelt – zum Nutzen der Patienten.

Basler Zeitung

Diese Inhalte sind für unsere Abonnenten. Sie haben noch keinen Zugang?

Erhalten Sie unlimitierten Zugriff auf alle Inhalte:

  • Exklusive Hintergrundreportagen
  • Regionale News und Berichte
  • Tolle Angebote für Kultur- und Freizeitangebote

Abonnieren Sie jetzt

Loading Form...