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„Big Data“ in der Medizin nicht unproblematisch

Freitag, 11. Januar 2019

/Gorodenkoff, stockadobecom

Köln – Die Auswertung großer Datenbestände – Big Data – für die medizinische Forschung aber auch für die individuelle Therapieplanung gilt weithin als äußerst vielversprechende Option für den medizinischen Fortschritt. Einen kritischen Kommentar zu dieser Entwicklung hat jetzt das Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen (IQWiG) publiziert. Er ist in der neuen Broschüre des Instituts „Auf den Punkt gebracht“ erschienen. In dieser jährlich erscheinenden Publikation veranschaulicht das Institut wichtige Aspekte seiner Arbeit in prägnanten Texten und Abbildungen – jetzt ist die vierte Ausgabe erschienen.

„In der modernen Wettervorhersage, der Steuerung von Stromnetzen oder dem gezielten Marketing auf Basis von Kundendatenanalysen werden Big-Data-Analysen bereits eingesetzt“, heißt es in dem Beitrag. „Wie sieht die Big-Data-Methodik zur Gewinnung neuen Wissens aus?“, fragen die IQWiG-Autoren.

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Vereinfacht gesagt, durchforsteten Programme mit kontinuierlich optimierten Auswertungsalgorithmen große Datenbestände nach Zusammenhangsmustern. Dabei zielten die Programme nicht wie in sorgfältigen klinischen Studien auf die Testung von Hypothesen über Ursache-Wirkungs-Beziehungen. Am Ende des digitalen Siebvorgangs sollen belastbare Erkenntnisse zum Nutzen von medizinischen Verfahren stehen, und das unter detaillierter Berücksichtigung individueller Patientenmerkmale.

„Aus Sicht der evidenzbasierten Medizin ist dies nicht möglich, denn Wirksamkeit und Nutzen einer Behandlung können nur durch Kausalität und nicht auf Basis von Korrelationen belegt werden“, betonen die IQWiG-Wissenschaftler. Zum Nachweis von kausalen Zusammenhängen brauche es prospektive und idealerweise randomisierte vergleichende Studien.

„Profitiert der individuelle Patient?“, fragen die Autoren weiter. Bei einer Form der klinischen Anwendung von „Big Data“ wird das Datenmuster eines Patienten im Wissensbestand des Großrechners über Tausende Patientenverläufe einer Ähnlichkeits­analyse unterzogen und dann für eine gezielte Therapieplanung genutzt . „Handfeste Beweise für einen größeren Patientennutzen stehen allerdings noch aus. Der Weg von der Forschung in die Praxis scheint länger als gedacht“, schreiben die IQWiG-Autoren. © hil/aerzteblatt.de

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Avatar #79783
Practicus
am Samstag, 12. Januar 2019, 17:31

Offensichtlich

kann sich das IQIG nur die drittklassigen "Experten" für "Machine Learning" und "Big Data" leisten, die nicht die geringste Ahnung auf diesem Gebiet haben. Die zitierten "Lieschen Müller-Vorstellungen", wie die Untersuchung und Verknüpfung großer Datenmengen durch selbstlernende Algorithmen funktionieren, sprechen für eine erbärmliche Inkompetenz des IQIG auf diesem Gebiet...
Wenn schon der Chef nichts davon versteht, versteht er auch nichts davon, ob seine Mitarbeiter kompetent sind.
Die sind das offensichtlich nicht!
Avatar #110206
kairoprax
am Samstag, 12. Januar 2019, 09:23

Wie steht es den tatsächlich um die Genauigkeit der Evidenzbasierten Medizin?

Wie soll man einen Satz verstehen: "Aus Sicht der evidenzbasierten Medizin ist dies ( das Durchforsten großer Datenbestände nach Zusammenhangsmustern ) nicht möglich, denn Wirksamkeit und Nutzen einer Behandlung können nur durch Kausalität und nicht auf Basis von Korrelationen belegt werden" ?
Erstens sind Korrelationen immer dann angebracht, wenn eine Kausalität nicht belegbar ist. In der Juristerei nennt man das einen Indizienbeweis.
Zweitens nimmt die Evidenzbasierte Medizin für sich den Alleinvertretung in Sachen wirksamer Therapie in Anspruch.
Darf sie das?
"Sorgfältigen klinische Studien auf die Testung von Hypothesen über Ursache-Wirkungs-Beziehungen" - was heißt das?
Eine Hypothese ist eine Aussage über eine vermutete Korrelation, mit der man eine Kausalität belegen möchte. Aha! Also ist das Desigbn einer prospektiven, randomisiwerten und doppelblind angelegten Studie nichts anderes als die Umsetzung eines Kausalitätsverdachts aufgrund bestehender Korrelationen.
Ein berühmt gewordenes Beispiel für angeblich falsche Kausalittsrückschlüsse ist die hohe Korrelation von Lungenkrebs und dem Besitz von Feuerzeugen. Die Evidenzbasiert Medizin würde so vorgehen, daß sie eine Kohorte mit Feuerzeugen ausstattet, eine andere nicht. Und nach zehn Jahren gäbe es keine Unteerschioede in der Krebsstatistik, also ist die Kausalität widerlegt.
Big Data allerdings würde feststellen, daß das Feuerzeugbesitzertum nahezu 1:1 korreliert mit Raucern und Nichtrauchern, und siehe da, man hätte eine Korrelation gefunden und eine Kausalität.
Sprich: die Evidenzbasierte Medizin ist nur so gut, wie die Deseigner einer prospektiven, randomisierten Studie über den Tellerrand hinaus blicken können.
Im Endeffekt ist es egal, ob man über prospektzive oder retrospektive Strudien zur Kausalität kommt. Einzig entscheidend ist es, den Überblick zu behalten und selbstkritisch zu bleiben. In beiden Ansätzen, EbM und Big Data ist das größte üproblem der BIAS.
LNS

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