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Personalisierte Medizin: Wie gehen wir mit Big Data um?

Montag, 24. März 2014

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Köln – Die Fortschritte in der Informatik und der Mikrosystemtechnik machen es möglich: Immer mehr mit technischer Intelligenz ausgestattete Geräte erzeugen immer mehr Daten. Dieser Trend betrifft nicht mehr nur die IT-gestützte Kommunikation etwa per Smartphones, sondern findet sich ebenso in intelligenten Assistenzsystemen von Fahrzeugen, in „Smart-Home“-Lösungen und zunehmend auch im Fitness- und Gesund­heitsbereich. Beispiele hierfür sind die „Quantified Self“-Bewegung oder auch die Entwicklung von Wearables wie Google Glass.

„Wir stehen hier erst am Anfang der Entwicklung“, erklärte Stefan Wrobel,  Institutsleiter des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS), beim Fachkongress PerMediCon in Köln. Rund 400 Experten aus zehn Ländern diskutierten am 20. und 21. März auf der zum vierten Mal veranstalteten Kongressmesse für persona­lisierte Medizin über Fortschritte und Herausforderungen der personalisierten Medizin sowie deren Auswirkungen auf die Gesundheitsversorgung.

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Ein Aspekt dabei ist Big Data, die intelligente Verknüpfung und das Management großer Datenmengen. „Es gibt immer mehr Devices, die Gesundheitsdaten erfassen: So hat das MIT (Massachusetts Institute of Technology) etwa eine Tasse entwickelt, die den Tremor von Parkinson-Patienten auswertet. Google entwickelt eine Kontaktlinse, die den Gluko­se­spiegel im Auge misst – das ist eine Riesenmenge von Daten, die permanent online übertragen werden. Allerdings ist die Infrastruktur im Gesundheitswesen noch nicht da ist, um das aufzu­nehmen. In anderen Industriezweigen gibt es das schon“, meinte Peter Grolimund, Teradata GmbH (Schweiz). Die Daten seien ein Riesenpotenzial, aber politisch-gesellschaftliche Diskussionen machten den Schritt nicht einfach, sie auch zu nutzen.

„Wir haben Riesendatenmengen, wir wissen nur nicht, was wir damit anfangen sollen“, gab Franz-Joseph Bartmann, Präsident der Ärztekammer Schleswig-Holstein und Vorsitzender des Telematikausschusses der Bundes­ärzte­kammer, zu bedenken.  Zunächst gelte der alte Spruch: „Wer viel misst, misst auch viel Mist.“  Wesentlich seien die Fragen: Was messe ich und warum messe ich es? 

Qualität der Daten muss stimmen
„Die Tremor-Messung bei Parkinson-Patienten ist für die Betroffenen ein riesengroßer Gewinn. Das Gleiche gilt für die Überwachung von chronischen Diabetikern. Allein die Menge der Daten führt uns aber nicht weiter, sondern nur die Qualität und was wir aus diesen Datenmengen Positives herausziehen können, um es in der Patientenversorgung sicher anwenden zu können“, sagte Bartmann.

Für Big Data spielten nicht nur das Volumen, sondern auch die Geschwindigkeit und die Vielfalt der Daten eine Rolle, „und die Vielfalt ist es, die uns in der Medizin beschäftigen muss“, erläuterte IT-Experte Wrobel. Ihm zufolge sind es die Konsumenten und Patienten selbst, die die Big-Data-Entwicklung vorantreiben, indem sie Biosignale etwa mit ihrem Smartphone und entsprechenden Sensoren messen.

Dabei handele es sich aber nicht um zuverlässige, geeichte medizinische Geräte, auch entsprächen die Rahmenbedingungen der Datenerhebung nicht denen einer klinischen Studie. Ähnlich ist es mit den Informationen aus Online-Patiententagebüchern und Ein­trägen in Social Networks. Die daraus generierten Informationen und Daten seien „in ihrer Einzelheit sehr schwach, nicht verlässlich, möglicherweise sogar falsch“.

Dezentrales Konzept für die Datennutzung notwendig
„Wenn wir diese Daten sinnvoll analysieren wollen, müssen wir sie verknüpfen, damit wir  Zusammenhänge herstellen können“, betonte Wrobel. Technisch gebe es dafür mittler­weile gute Lösungen. Gleichzeitig sei das nicht nur eine technische Frage, sondern die mit der Verknüpfung verbundenen Fragen – wie wollen wir die Daten nutzen, wer hat die Kontrolle? – müssten erst  gelöst werden. Wrobel zufolge muss man sich hierbei von der Vorstellung verabschieden, dass eine deutsche Superbehörde oder Organisation eine zentrale Lösung verordnen kann, sondern vielmehr ein dezentrales Konzept entwerfen, das neue Anwendungen jederzeit integrieren kann.

Noch vor zehn oder zwanzig Jahren war laut Wrobel eine zentralistische Perspektive rein technisch notwendig, weil man das Design von anderen Systemen nicht beherrscht hat. Mittlerweile gebe es aber die Möglichkeit, Daten anonymisiert und unter Schutz der Privatsphäre zu analysieren. „Wir sind in der Lage, Analytik auf großen Datenbeständen zu betreiben, ohne dabei Daten zentralisieren zu müssen. Man kann nur die Politik, die Gesellschaft einladen, das auch anzunehmen.“  

Gesellschaftliche Diskussion braucht Zeit
Die Frage nach dem Mehrwert und mehr Evidenz durch Big Data in der Medizin beantwortet Wrobel eindeutig positiv: „Die technischen Voraussetzungen sind da. Wir sehen auch sehr deutlich den Nutzen, den das bringen kann. Dennoch brauchen die gesellschaftlichen Diskussionen Zeit.“

Ähnlich ist das aus Sicht der Ärzte: „Wir sind noch nicht gut genug aufgestellt für mehr Transparenz und Vergleichbarkeit von Daten. Zum Teil ist das ein biologischer Prozess, das heißt, die nachwachsende Generation wird mit Daten ganz anders umgehen  als diejenige, die kurz vor Aufgabe ihrer praktischen Tätigkeit ist“, meinte Bartmann. Gleich­wohl heiße das nicht, dass man nichts tun könne und müsse. Die intensive Befassung mit diesem Thema sei noch nicht verbreitet. „Es gibt sehr viel zu tun.“ © KBr/aerzteblatt.de

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