Wirkungskraft von Big Data im Gesundheitswesen erschließen

Big Data ist weit mehr als ein Schlagwort. Dies zeigte sich auf der Impact, wo konkrete internationale Anwendungsbeispiele von Big Data, gerade aus der medizinischen und pharmakologischen Forschung, vorgestellt wurden.

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Cornelia
Wels-Maug

Im November fand HIMSS Impact 17, das zweitägige Symposium zu Big Data in der Medizin in Potsdam statt. Bei der Veranstaltung, die von HIMSS Europe, in Zusammenarbeit mit dem Cluster Gesundheitswirtschaft Berlin-Brandenburg und dem Hasso-Platter-Institut (HPI) veranstaltet wurde, lag der Fokus auf dem innovativen Potenzial von Big Data im Gesundheitswesen, aus Sicht verschiedener Stakeholder-Perspektiven. Was sind die Möglichkeiten, die sich aus einem globalen Datenvolumen von schätzungsweise 163 Zettabytes im Jahre 2025 ergeben? Albrecht Gerber, Minister für Wirtschaft und Energie in der Landesregierung Brandenburg, betonte zum Auftakt der HIMSS Impact, dass eine der größten Chancen von Big Data im Bereich der Medizin läge.

Big Data zur Ursachenforschung

Trotz aller Fortschritte in der medizinischen Forschung, so Professor Böttinger vom HPI, wissen wir immer noch sehr wenig über die Ursachen einzelner Erkrankungen. Genau darin sieht er die große Chance von Big Data: „Die Medizin der Zukunft ist datengetrieben“, unterstreicht Böttinger. Er betont, dass nun daran gearbeitet wird, unterschiedliche Datensätze, wie Genomdaten, klinische Daten und solche, die direkt von einem Patienten in Echtzeit erhoben werden, zusammenzuführen und mit neuen Methoden zu bearbeiten, um zu neuen Einsichten über die Ursachen von Krankheiten zu gelangen. Dafür jedoch sind insbesondere die Stärkung der Patientenrechte, die Kontrolle der Patienten über ihre eigenen Daten und Änderungen der gesetzlichen Rahmenbedingungen erforderlich. Gleichzeitig sollte die Öffentlichkeit besser über die neuen Möglichkeiten informiert werden, insbesondere anhand von stringenten Anwendungsbeispielen, die den Mehrwert dieses Ansatzes belegen.

Innovation durch Big Data

Immer wieder stellt sich die Frage, wie man Innovation am besten vorantreiben kann. Laut Paul Jones, Director, Population Genomics, Illumina, ist Big Data ein wichtiges Vehikel, um Innovation zu nähren. Er unterstreicht: “Die Innovation auf einem Gebiet öffnet die Tür zu anderen Innovationen“. Gerade durch die auf Big Data beruhenden Entwicklungen im Bereich der Genomsequenzierung können es ermöglichen, noch viele Türen zu Innovationen in angrenzenden Gebieten zu öffnen.

Big Data für wirkungsvollere Medikamente

Das Potenzial von Big Data zur Herstellung von innovativen Medikamenten macht sich auch die Pharmaindustrie zunutze. Dr. Matthias Gottwald, R&D Liaison Officer der Bayer AG, erläutert, dass Unternehmen in der Pharmabranche zunehmend auf dem Gebiet Big Data zusammenarbeiten, in dem sie Forschung kofinanzieren. Sie bemühen sich, Datensilos zusammenzuführen, diese mit Daten aus medizinischen Geräten zu verlinken, um so Datenpoole für unterschiedliche Krankheiten, insbesondere für verschiedene Krebsarten, aufzubauen. Eine der zentralen Herausforderung dabei ist, die Schaffung eines standardisierten Formulars, um die Einverständniserklärung der Patienten beim Erheben der Biomarker zu erhalten. Selbst die im Mai 2018 in Kraft tretende EU-Datenschutzverordnung wird nicht alle diesbezüglichen Schlupfwinkel schließen können, da die einzelnen Länder noch gewisse nationale Spielräume bei der Umsetzung der Verordnung haben. In diesem Zusammenhang betont Carl Janssen, Pfizer Oncology Lead Germany, Pfizer, dass es für die Pharmaforschung in Deutschland wichtig ist, dass die notwendige Infrastruktur vorhanden ist. Ohne diese würde die Forschung in Länder gehen, wo Daten von höchster Qualität zu Verfügung stünden.

Realistische Erwartungen an die digitale Transformation

Gleichzeitig warnte Silvia Piai, Senior Research Manager IDC Health Insights and IDC Government Insights EMEA, in ihrer Keynote, man müsse sich von den überzogenen Erwartungen hinsichtlich der digitalen Transformation distanzieren. Die große Flut von Big Data in der Medizin, von der man erwarte, dass sie sich im Jahr 2020 binnen nur 73 Tagen verdoppele, wird bislang nicht wirksam eingesetzt. Es sei erforderlich, die Gesundheitsversorgung neu zu denken und zu einem wertebasierten Gesundheitsmodel zu wechseln. Dabei solle sich ein solches System an dem Wert, der auf der Patientenebene über den gesamten Krankheitsverlauf hinweg geschaffen wird, ausrichten, erläutert Piai. Dazu ist es nötig, dass sich das Augenmerk der Versorgung auf messbare Größen wie Leistung und Qualität richte sowie der Erfahrung des Patienten. Big Data und künstliche Intelligenz (KI) spielen dabei eine wichtige Rolle, obgleich der Einsatz von KI bisher weit hinter den Prognosen zurückbleibt, auch denen von IDC. Vorzeigebeispiele für Big Data sind in diesem Zusammenhang Präzisionsmedizin sowie die Integration klinischer Behandlungspfade in die Risikostratifikation der Gesamtbevölkerung.

Big Data durchbricht das angestammte Arzt- Patienten-Verhältnis

Die disruptive Kraft von Big Data zeigt sich klar in der Veränderung des traditionellen Arzt-Patienten-Verhältnisses. Das Vorhandensein der eigenen medizinischen Daten in digitaler Form, über die ein Patient eventuell selbst verfügen kann, sowie die Möglichkeit, die eigenen Vitalparameter zu erheben und durch intelligente Algorithmen interpretieren zu lassen, verändert deren Interaktion. Ein potenziell besser informierter Patient tritt seinem Arzt gegenüber, dessen Fähigkeit zur Beratung und Validierung wiederum mehr als zuvor gefragt sind. Gleichzeitig eröffnet sich mit Big Data die Chance, dass zumindest physiologische und zunehmend auch emotionale Veränderungen bei einem Individuum so früh festgestellt werden können, dass präventive Maßnahmen wesentlich mehr als bisher eine Rolle im Arzt-Patienten-Verhältnis spielen werden – das bisher vorwiegend durch kurative Interventionen geprägt war.

Hürden bei der Umsetzung

Im gleichen Atemzug mit dem Konzept von Big Data stellt sich die Frage nach den dafür notwendigen Rahmenbedingungen. Im Verlauf der HIMSS Impact wurde ein solcher Rahmen abgesteckt, auch wenn die Antworten hierauf noch von Fall zu Fall erarbeitet werden müssen. Ein Austausch wie dieser in Potsdam eröffnet eine breitere Perspektive und ermöglicht einen internationalen Austausch, der notwendig ist, um bessere Antworten auf die Fragestellungen zu finden: Wem gehören die Daten? Wie und wer kann auf die Daten zugreifen? Welche Sicherheitsanforderungen muss Big Data erfüllen? Wann helfen Security-by-Design Ansätze? Wie kann sichergestellt werden, dass Daten liquide und von guter Qualität sind? In welchem Format sollten Daten erhoben werden, welche Architektur sollte verwendet werden? Wie kann die Interoperabilität von Daten, eingeschlossen der semantischen, ermöglicht werden? Welche Geschäftsmodelle unterstützen die Entfaltung des in Big Data vorhandenen Potenzials?

Cornelia Wels-Maug

erforscht seit 21 Jahren den Einsatz von IT in diversen Industriesektoren und hat sich vor fast zehn Jahren auf den Gesundheitsmarkt spezialisiert. Sie verfasst Artikel, Fallstudien und Weißbücher über den weltweiten Markt für IT im Gesundheitswesen undhält Vorträge und Webinare. Gleichzeitig ist sie auch als Analystin für den internationalen Gesundheitsmarkt bei einer englischen Firma tätig.

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