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Big Data im Gesundheitswesen

Eingetragen von Dr. Achim Hornecker Sonntag, 8. Juni 2014 16:20:00 Kategorien Healthcare

Während das Thema Big Data in Bereichen wie Logistik oder Industrie 4.0 bereits angekommen zu sein scheint, tut sich der Gesundheitsbereich vor allem in Deutschland mit dem Thema noch etwas schwer. Zu eng ist das große Datensammeln mit negativen Begriffen wie dem gläsernen Patienten verknüpft. Und in der Tat gehören personenbezogene Gesundheitsdaten zu den sensibelsten Aspekten von Big Data. Auf der anderen Seite stehen diesen Aspekten allerdings auch große Erwartungen zum Nutzen von Big Data gegenüber:

  • Das Einbeziehen von Daten aus unterschiedlichen Quellen verspricht eine schnellere und bessere Diagnose von Krankheiten
  • Eine kontinuierliche Überwachung von physiologischen Daten ermöglicht eine bessere Prophylaxe von Krankheiten und im Krankheitsfalle schnellere Reaktionen.
  • Big Data kann die Wirksamkeit von Medikamenten und Behandlungen besser vorhersagen.
  • Die medizinische Forschung profitiert von Big Data und ermöglicht die bessere und schnellere Entwicklung von Medikamenten, Medizinprodukten und Behandlungsmethoden.

Das alles führt letztendlich zu einer besseren Vorbeugung und Behandlung von Krankheiten sowie zu einer Kostenreduktion im Gesundheitswesen, ohne Abstriche an der Qualität zu machen.

Von welchen Daten sprechen wir, wenn wir Big Data im Gesundheitswesen betrachten? Unter anderen sind dies

  • Ergebnisse aus Behandlungen und klinischen Studien
  • Messdaten wie Blutdruck, Blutzucker, EKG, EEG, und vielen mehr
  • 2D- und 3D-Bilder aus Röntgengeräten, Computertomographen und Kernspin.
  • Laboranalysen
  • Patientenbezogene Hintergrunddaten
  • Gendatenbanken

Wie man sieht, handelt es sich hier um eine große Menge von Datensätze, aber auch die Datensätze im Einzelnen bewegen sich teilweise schon im mittleren bis oberen Gigabytebereich. Üblicherweise müssen zur Extraktion von Informationen zahlreiche Datensätze verwendet werden, um eine statistische Signifikanz zu erzielen. Man kommt also um Big Data Methoden nicht herum. Die starke Heterogenität und teilweise unvollständig vorliegende Datensätze unterstreichen diesen Ansatz. Diese Vielfalt ermöglicht allerdings auch die Entwicklung einer Vielzahl von an die jeweilige Aufgabenstellung angepassten Anwendungen. Gerade für innovative Unternehmen in Deutschland ergibt sich in Kombination mit der eingangs erwähnten Sensibilität für die verarbeiteten Daten ein großes noch weitgehend unerschlossenes Potenzial. 

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