Wenn klinische Daten intelligent werden: die Smart-Data-Revolution

Von Prof. Dr. Christof Weinhardt Vor 7 Monaten1 Kommentar
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Die Datenmengen, die heute in medizinischen Einrichtungen anfallen, liegen größtenteils brach. Mithilfe von Smart-Data-Technologien können klinische Daten aber intelligent nutzbar gemacht werden.

Die klinische Datenauswertung ist keine Erfindung der Neuzeit – sie blickt bereits auf eine lange Tradition zurück, denn seit jeher ist die analytische Auswertung von Daten in klinischen Studien ein wichtiger Bestandteil der Medizin. Verändert hat sich jedoch die Menge der Daten, mit denen die medizinische Forschung konfrontiert ist. Die gesamte Gesundheitsbranche steht vor der Frage, wie sie mit der Datenexplosion umgehen will. Und nicht zuletzt, wie sich die Datenmengen zum Wohle des Patienten und der gesamten Gesellschaft nutzen lassen.

Medizinische Einrichtungen produzieren täglich mehrere Terabyte strukturierter und unstrukturierter Daten: Röntgenbilder, EKGs, MRTs, Blutbilder und ärztliche Befunde liegen als Texte, Bilder, Videos oder Audiodateien isoliert auf den Servern von Krankenhäusern, Arztpraxen und Therapiezentren. Einzeln sind diese Daten Grundlage für oder Dokumentationen von Befunden und Diagnosen. Würde man sie miteinander kombinieren, könnten sie weit mehr leisten, etwa in der Prävention, der Früherkennung oder der klinischen Entscheidungsunterstützung. Patientendaten zusammenzuführen, sie zu verknüpfen, intelligent zu analysieren und optimal zu nutzen muss also das Ziel sein, wenn medizinische Einrichtungen den nächsten Schritt in Richtung digitale Zukunft gehen wollen. Erst die zielgerichtete Analyse und Nutzung machen den Datenpool Big Data zu Smart Data.

Datensicherheit muss jederzeit gewährleistet sein

Dabei ist die Datensicherheit das oberste Gebot. Die im Gesundheitssystem zirkulierenden Daten enthalten datenschutzrechtlich sensible Informationen, ihre Verarbeitung und Bereitstellung muss daher höchsten Ansprüchen hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit genügen. Tatsächlich stellt dies in der Praxis eine große Herausforderung dar. Patienten wie Mediziner müssen Vertrauen in die Sicherheit der neuen Technologien fassen, um einer smarten Verwendung der Daten zuzustimmen. Wenn das volle Potenzial sogenannter Smart-Data-Technologien genutzt werden soll, müssen so schnell wie möglich datenschutzkonforme Rahmenbedingungen geschaffen werden. Ein Aufwand, der sich lohnt: Die Fortschritte, die durch IT-gestützte Analyse-Tools erreicht werden können, können dabei als bahnbrechend bezeichnet werden.
Die Aufgabe besteht also darin, sichere, vernetzte Datenbanken aufzubauen, die Ärzten vollen Zugriff auf die Daten ihrer eigenen Patienten erlauben und zugleich die anonymisierten heterogenen Datensätze aller Patienten automatisiert auswerten. Zwei Beispiele für Anwendungsfelder von Smart Data im  medizinischen Bereich sind die Rheumatherapie und die Nierentransplantation.

Von Erfahrungswerten profitieren statt ausprobieren

Um Rheuma zu behandeln, stehen je nach Anwendungsfall etwa 50 bis 100 Medikamente zur Verfügung. Dem behandelnden Arzt bleibt oft nichts anderes übrig, als so lange auszuprobieren, bis er das richtige Medikament für seinen Patienten oder seine Patientin gefunden hat. Dieser Vorgang ließe sich durch die Auswertung großer fallbezogener Datenmengen beschleunigen: Der Arzt könnte damit auf einen unermesslichen Erfahrungsschatz zurückgreifen, diesen filtern und so schneller das individuell passende Medikament für seinen Patienten finden. Der Patient wird schneller gesund und das bei geringeren Behandlungskosten.
Ähnlich verhält es sich bei der Medikamentengabe nach einer Nierentransplantation. Die richtige Dosierung von Immunsuppressiva ist ein Balanceakt, denn einerseits muss die Organabstoßung vermieden und andererseits sollen Nebenwirkungen minimiert werden. Auch hier muss der behandelnde Arzt aus verschiedenen Medikamenten, die zur Verfügung stehen, das individuell richtige für seinen Patienten auswählen. Smart Data kann in einer solchen Situation weiterhelfen, wenn Datensätze von vielen anderen Patienten in derselben Situation vorliegen, so dass aus den Daten Zusammenhänge erkannt werden können. Auch über den zu behandelnden Patienten selbst muss detailliertes Wissen vorliegen. Je mehr Informationen vorliegen und abgeglichen werden können, desto genauer kann die Analyse ausfallen.

Intelligente Unterstützung auf Datenbasis

Das Förderprojekt „KDI – Klinische Datenintelligenz“ des Technologieprogramms „Smart Data – Innovationen aus Daten“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) setzt genau hier an. Zunächst soll im Rahmen des Projekts geklärt werden, wie so unterschiedliche Daten wie die Informationen aus der Krankenakte, Genomdaten und Radiologie- und Pathologieberichte gemeinsam ausgewertet werden können. Im Anschluss soll die Auswertung dieser umfangreichen und komplexen Patientendaten automatisiert und dadurch drastisch vereinfacht werden. Dazu wird ein Patientendaten-Modell entwickelt, in dem sich sämtliche verfügbaren Patientendaten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen lassen. Die Integration der Daten bildet die Grundlage für innovative Dienste zur Versorgung von Patienten und für die medizinische Forschung, das Modell ist auf jedes Krankheitsbild anwendbar. Die oben beschriebene klinische Entscheidungsunterstützung basierend auf der Auswertung aller Datenquellen ist ein wichtiges angestrebtes Ergebnis des Projekts.

Smart-Data-Technologien können neben der intelligenten Auswertung von Patientendaten auch dabei helfen, Abläufe in Krankenhäusern durch vernetzte Operationssäle zu optimieren. Im Rahmen des Förderprojekts „InnOPlan – Innovative, datengetriebene Effizienz OP-übergreifender Prozesslandschaften“ wird erforscht, wie Medizingeräte gestaltet werden können, damit sie zu intelligenten Datenlieferanten werden. Anhand der von den Geräten analysierten Daten kann der momentane Status einer Operation erkannt werden. So kann dann beispielsweise der Arzt, der die nächste Operation durchführt, bereits im Vorfeld erkennen, wann die noch laufende Operation beendet sein wird. Dieser Vorgang ermöglicht, die äußerst kostspieligen Leerzeiten der Operationssäle zu vermeiden.

Die Beispiele zeigen: Wenn ein Rahmen geschaffen wird, der eine sichere und datenschutzkonforme Nutzung der heute schon entstehenden Daten möglich macht, können Smart-Data-Technologien das Gesundheitssystem revolutionieren und zukunftsfähig machen – zum Vorteil  der Patienten und der Wissenschaft sowie in Hinblick auf die  Wirtschaftlichkeit von medizinischen Einrichtungen.

Dieser Beitrag ist zuerst erschienen in der Management und Krankenhaus.

Kategorien:
  Gesundheit, InnOPlan, KDI

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 Prof. Dr. Christof Weinhardt

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Leiter der Begleitforschung des Technologieprogramms „Smart Data – Innovationen aus Daten“ und Direktor am FZI Forschungszentrum Informatik in Karlsruhe.

Als Wirtschaftsingenieur und promovierter Volkswirt ist Prof. Dr. Christof Weinhardt Experte für Informationswirtschaft und Market Engineering. Er ist Gründer und Direktor des Karlsruhe Service Research Institute (KSRI) und Dekan für Forschung der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften am Karlsruhe Institute of Technology (KIT) sowie Direktor des FZI Forschungszentrum Informatik.

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