Konferenz Big Data konkret – Wie und wofür können wir Patientendaten nutzen?

Von Manuela Wagner Vor 7 MonatenKeine Kommentare
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„Good Data ist wichtiger als Big Data“ – diesen Leitsatz formulierte Amke Caliebe vom Universitätsklinikum Schleswig-Holstein bei der Konferenz Big Data konkret – Welcher Nutzen lässt sich aus Patientendaten generieren und welche Rahmenbedingungen braucht es?. 150 Experten aus Politik, Forschung und Wirtschaft diskutierten am 13.12.2016 auf dem gemeinsam von TMF e.V., bvitg und FZI organisierten Workshop die Chancen, Herausforderungen und Hemmnisse von Big Data in der medizinischen Forschung.

Amke Caliebes Vortrag am Nachmittag trug dabei den Titel Sieg der Korrelation über Kausalität. Sie bemängelte, dass es bei Big Data häufig nur um die Masse der Daten gehe und zu wenig um die Qualität. Daten für medizinische Zwecke seien jedoch auch stark kontextabhängig. die Auswertung großer Datensätze könnte zwar zur Hypothesengewinnung beitragen, es bedürfe aber anschließend einer Untersuchung auf Basis von „Good Data“, d.h. gezielt für ein Forschungsvorhaben erhobener Daten.

Verfügbarkeit, Verknüpfbarkeit, Verwertbarkeit

Die Eröffnung des Tages hatte Sebastian C. Semler, Leiter des TMF e.V., übernommen. Die Herausforderungen für Big Data in Forschung und medizinischer Versorgung liegen für ihn vor allem in der Methodik. „Röntgen, CT, MRT oder Blutuntersuchungen erzeugen eine große Menge an heterogenen Daten. Hinzu kommen ärztliche Berichte und Behandlungsverläufe in elektronischen Akten der Krankenhausinformationssysteme. Forschung mit diesen Daten bietet Potenzial für die Patientenversorgung. Bevor dies möglich wird, muss jedoch die Verfügbarkeit, Verknüpfbarkeit und Verwertbarkeit dieser Daten verbessert und sichergestellt werden, dass auch Big-Data-Analysen evidenzbasiert eingesetzt werden können“, so Semler.

Anschließend waren sich Nino Mangiapane, Referatsleiter im Gesundheitsministerium, und Matthias Kölbel, Referatsleiter im BMBF, in ihren Vorträgen darüber einig, dass Herausforderungen vor allem auch auf der organisatorischen und strukturellen Ebene zu finden sind. Matthias Kölbel stellte das konkrete Forschungsförderungskonzept seines Ministeriums für Medizininformatik: Datenaustausch in der Krankenversorgung und Forschung vor. Hier sollen Konzepte entwickelt werden, wie eine Vernetzung dergestalt umgesetzt werden könnte, dass Wissen „anzapfbar“ wird und Daten für spezifische Zwecke durch spezifische Personen innerhalb und außerhalb der Institutionen zugänglich werden. Datenschutz und Datensicherheit sollten etwa durch Zugriffskontrollen, Nutzer- und Rechteverwaltung sowie Nutzerbetreuung und Schulung umgesetzt werden. Nino Mangiapane schilderte Erfahrungen aus der Telemedizin – hier sei vor lauter Technikbegeisterung teilweise die Umsetzung in die medizinische Praxis vernachlässigt worden. Daraus resultierend forderte er die Formulierung klarer Ziele und die Einbindung der beteiligten Partner in Forschung und Versorgung.

Datensouveränität als Wettbewerbsvorteil

Die Vorstellung aktueller Forschungsprojekte aus dem Gesundheitsbereich gewährte Einblicke in die Praxiserfahrungen zur Nutzung von Patientendaten. So stellte unter anderem Thomas Zahn das Smart-Data-Projekt SAHRA  vor. Das Projekt verwendet unter anderem Daten der Krankenkassen auf Grundlage des § 75 SGB X in enger Abstimmung mit der zuständigen Aufsichtsbehörde. Forschern soll über ein Web-Interface nutzerspezifisch Zugriff auf anonymisierte Daten ermöglicht werden. Die Entwicklung technischer Standards für Zugriffskontrollen würde einen entscheidenden Fortschritt darstellen. Die Frage, ob Forschungsmodelle aus den USA, bei denen Kommerzialisierung der Patientendaten eine entscheidende Rolle spielen („data = money“), auf Europa übertragbar seien, verneinte Zahn mit dem Hinweis, dass in Europa die Gewährleistung der Datensouveränität des Patienten als Wettbewerbsvorteil nutzbar ist.

Am Nachmittag berichtete Kerstin Bode-Greuel von QuintilesIMS, einem Unternehmen aus der klinischen Forschung, über die Erfolge bei der Einrichtung eines Diabetes-Registers: Mittels pseudonymisierter Daten wird es möglich, Krankheits- und Therapieverläufe in Bezug zur Arzneimittelforschung zu setzen. Erforderlich hierfür sei nicht nur „Big Data“, sondern vielmehr „Deep Data“, also die langfristige Dokumentation des konkreten Therapieverlaufs. Als wesentliche Hemmnisse beim Aufbau des Registers aus verschiedenen Datenquellen nannte sie die Kosten sowie die vorhandene technische Ausrüstung. Zudem könnte die Entwicklung von standardisierten Datenschutz- und Verschlüsselungsprozessen den Datenerhebungsaufwand effizienter gestalten. Übereinstimmend mit Amke Caliebe kam Bode-Greuel zu dem Schluss, dass Big-Data-Analysen zwar Forschungshypothesen vorschlagen können, die Forschung selbst jedoch nicht ersetzen können.

Datenschutz gewährleisten, Forschung ermöglichen

Im Anschluss präsentierte Friedhelm Leverkus von Pfizer Deutschland die Perspektive der pharmazeutischen Industrie auf Big Data-Analysen. Mit dem Hinweis, dass Patienten laut einer Erhebung des Digitalverbandes Bitkom ihre Daten teilen wollten, wenn ausreichend Kontrolle sowie ein professioneller, an ethischen Maßstäben orientierter Umgang gewährleistet wäre, wünschte er sich einen weniger komplexen (Datenschutz-)Rechtsrahmen. So sollten mehr Möglichkeiten angeboten werden, anonymisierte Daten zu teilen und praktikablere Einwilligungserklärungen entwickelt werden. Die Umsetzung der Zweckbindung sei für Nicht-Juristen kompliziert und führe zu Löschfristen, die für Langzeitstudien problematisch seien.

In der abschließenden Podiumsdiskussion ging es unter anderem um die Frage, welche rechtlichen Hemmnisse Forschungsprojekten im Gesundheitsbereich entgegenstünden. Frank Oemig vom bvitg, dem Bundesverband der Gesundheits-IT, führte die Uneinheitlichkeit der Datenschutzgesetzgebung in den Ländern an. Der Umfang der Patienten-Einwilligung (insbesondere für welche Zwecke Daten verwendet werden dürfen) kann zwar schon heute technisch mit den einzelnen Daten verknüpft gespeichert und übermittelt werden – für einen länderübergreifenden Datenaustausch bedürfe es jedoch eines einheitlich einsetzbaren Formats. Den Abschluss bildete die Frage, ob eine kommerzialisierte Datenerhebung zwangsläufig mit Datenverfälschung (zur Gewinnmaximierung) einhergehen könnte. Eine vertrauenswürdige Clearingstelle wurde als Lösungsoption vorgeschlagen. Umfassender Datenschutz sei auch für die Big-Data-Analyse von Patientendaten möglich und umsetzbar und müsse somit kein pauschales Hindernis für weitere Forschung darstellen.

Eine Übersicht über alle Vorträge und die dazugehörigen Vortragsfolien finden Sie hier

Kategorien:
  Allgemein, Gesundheit, SAHRA

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Über

 Manuela Wagner

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Manuela Wagner ist Doktorandin und Akademische Mitarbeiterin am Zentrum für Angewandte Rechtswissenschaft (ZAR) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und ist Mitglied der von PD Dr. iur. Oliver Raabe geleiteten Fachgruppe „Rechtsrahmen“ des Technologieprogramms „Smart Data - Innovationen aus Daten"

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