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Ausbildung in Big Data

Freitag, 5. Oktober 2018

/lpotthoff, stockadobecom

Heidelberg – Die Auswertung großer Datenmengen (Big Data) kann neues Wissen für die Diagnose und Therapie von Krankheiten schaffen. Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT), das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) und die Universität Heidelberg wollen jetzt im neu gegründeten Helmholtz Information & Data Science School for Health (HIDSS4Health) Nachwuchswissenschaftler dafür qualifizieren. In einem Promotionsprogramm sollen sie lernen, basierend auf der Auswertung riesiger Datenmengen neue Methoden für die Diagnose und Therapie zu entwickeln.

Ein Beispiel für künftige Anwendungen sind maschinelle Lernverfahren und andere datengetriebene Methoden für die Interpretation von Bildern aus der Computer­tomografie oder Kernspintomografie. „Um solche Aufnahmen auszuwerten, braucht ein Arzt sehr viel Erfahrung“, sagte Ralf Mikut vom Institut für Automation und angewandte Informatik des KIT. Hier könnten entsprechende Algorithmen Vorarbeiten leisten, indem sie die Aufmerksamkeit des Mediziners auf bestimmte Regionen lenkten. Auch bei der personalisierten Strahlentherapie gebe es Einsatzmöglichkeiten für Methoden und Technologien aus den Datenwissenschaften.

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In der HIDSS4Health sollen Stellen für 35 bis 40 Promovierende entstehen, die gruppenübergreifend an drei Standorten in Heidelberg und Karlsruhe arbeiten. Über drei Millionen Euro investiert das KIT in das HIDSS4Health. DKFZ und Universität Heidelberg investieren zusammen noch einmal in etwa dieselbe Summe, knapp sechs Millionen Euro kommen von der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungs­zentren.

© hil/aerzteblatt.de
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fjmvw
am Sonntag, 7. Oktober 2018, 16:51

Klassisches Eigentor im Gesundheitswesen

Um Algorithmen optimieren zu können, muss eine Voraussetzung vorliegen: Umfangreiche Daten. Je mehr Daten, desto besser. Je mehr Durchläufe die Algorithmen zum "lernen" haben, desto besser werden die Algorithmen. Das gilt für die Medizin genau wie für Social Media (Facebook, Amazon, Google, Instagram, Youtoube, ....). Die Unternehmenswerte von Facebook und Co werden durch die schier unglaublichen Datenmengen, die diese Unternehmen zur Verfügung haben und die sie permanent auswerten und die Ergebnisse für viel Geld verkaufen, bestimmt. Diese Unternehmen haben ihre Algorithmen perfektioniert, um u. a. das Konsumverhalten ihrer Kunden vorherzusagen.

Facebook und Co. haben dabei ihre Nutzer mit cleveren Maßnahmen dazu animiert, FREIWILLIG entsprechende Daten zur Verfügung zu stellen. Demzufolge sind deren Algorithmen immer besser geworden. Apple stellt in USA mit der Apple watch 4.0 gerade vor, wie ein Industriekonzern demnächst mit KI in das Gesundheitswesen einsteigen wird. Es wird am Ende niemanden überraschen, wenn Apple am Ende auch bei KI im Gesundheitswesen eine dominante Rolle spielen wird.

In Deutschland leidet KI in Forschungseinrichtungen am Fehlen von "Big Data". Es hat bis heute niemand ein Big Data von Gesundheitsdaten geschaffen.
Amerikanische Konzerne besorgen sich selbst Daten und zwar Unmengen davon. Dann lassen sie die Entwickler entsprechende Apps entwickeln, die sich permanent verbessern. Im letzten Schritt wird das Ergebnis in Profit umgewandelt.

Die deutsche Forschung hat demgegenüber vielfach viel zu wenig Daten zur Verfügung, um gleich gute Algorithmen entwickeln zu können. Die Frage, warum die Forschung in Deutschland nicht genügend Daten zur Verfügung hat bzw. solche Daten Jahre später als Silicon Valley zur Verfügung hat, wird in Deutschland nicht erörtert. Das ist eine suboptimale Vorgehensweise.

Solange diejenigen, die die Daten für Big Data zur Verfügung stellen könnten, in erster Linie die niedergelassenen Ärzte, keinerlei positiven Anreiz haben diese Daten zu liefern, haben die deutschen Forscher gravierende Wettbewerbsnachteile. Die Politik, neben Spahn mittlerweile auch die Kanzlerin, will die Digitalisierung im Gesundheitswesen deutlich forcieren. Würde dies gelingen, hätten auch die Deutschen Zugang zu Big Data.

Dass dies gelingen wird, ist derzeit fast ausgeschlossen. Denn statt den Ärzten positive Anreize zu bieten, auf Grund der sie ein Eigeninteressen daran hätten, fällt der Politik nicht mehr als ein Bedrohungsszenario ein. Wer bei TI nicht mitmacht, wird mit Honorarabzügen sanktioniert.

Schon mal bei Experten für Motivationsforschung nachgefragt, wie leistungsbereit und leistungsfähig Menschen sind, die aus eigenem Antrieb heraus bei etwas begeistert mitmachen? Und dann gleich nachfragen, wie compliant jemand ist, der zu etwas unter Androhung von Strafmaßnahmen gezwungen wird.

LNS

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