Wie Big Data die Gesundheitsversorgung verbessern könnte

Auf der E-Health-Konferenz „Big Data konkret“ diskutierten in Berlin 150 Experten Anwendungsszenarien von Big-Data-Analysen in Gesundheitsforschung und -versorgung. Im Rahmen der Präsentation aktueller Projekte sollten mit der Veranstaltung die Möglichkeiten von Big-Data-Analysen in der Patientenversorgung beleuchtet werden. Außerdem ging es darum, rechtliche, organisatorische und methodische Hürden aufzuzeigen. Darüber hinaus ging es um konkrete Rahmenbedingungen für den Umgang mit personenbezogenen Gesundheitsdaten sowie um Aspekte der Datensicherheit und des Datenschutzes.

Ob Blutwerte, Vitalwerte, Röntgenbilder und Ultraschall-Aufnahmen oder Angaben zur Medikation – Patienten- und Gesundheitsdaten sind äußerst divergent und sehr sensibel. Von der Strukturierung und der Analyse dieser Daten verspricht sich die Forschung eine Revolution der Versorgungsqualität.

Um konkrete Vorschläge für eine erfolgreiche Nutzung von Big Data im Gesundheitswesen zu erarbeiten, hat die Begleitforschung des Technologieprogramms „Smart Data – Innovationen aus Daten“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gemeinsam mit dem Bundesverband Gesundheits-IT – bvitg e.V. und der Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung (TMF) die Konferenz „Big Data konkret“ initiiert. Ziel ist es, konkrete Eckpfeiler für den Einsatz von Big Data in der Patientenversorgung zu entwickeln.

Teure Operationen statt Big Data

„Mit einer effizienten Auswertung von Patienten- und Gesundheitsdaten wären wir in der Lage, die Versorgung in Deutschland deutlich zu verbessern. Hätten wir die Diagnosen und Behandlungsdaten von 80 Millionen Bürgern zuzüglich Daten zum Gesundheitsstatus, könnten wir wissenschaftlich belegen, welche Maßnahmen bei welchen Erkrankungen am effizientesten wirken. Heute haben wir dagegen zu viele teure Operationen und Medikamente, die eine schlechtere Gesundheitsversorgung erzeugen als in anderen Ländern,“ meint Prof. Dr. Wilhelm Stork, Gesundheitsexperte der Smart-Data-Begleitforschung und Direktor am FZI Forschungszentrum Informatik.

Bessere Versorgungsforschung

„Die Anwendungsfelder von E-Health sind vielfältig. So erforscht etwa das Smart-Data-Leuchtturmprojekt ‚KDI – Klinische Datenintelligenz‘, wie durch das Zusammenführen und Auswerten unterschiedlicher Gesundheitsdaten die Behandlung von Patientinnen bei Brustkrebs oder nach einer Nierentransplantation verbessert werden kann. Im Projekt SAHRA, das für ‚Smart Analysis – Health Research Access‘ steht, entwickeln die Forscher ein System, mit dem Abrechnungs-, Behandlungs- sowie Studiendaten rechtskonform analysiert und für die Versorgungsforschung zugänglich gemacht werden können.“

Abgesehen von der Forschung und Entwicklung besitzt Big Data grundsätzlich für das gesamte Gesundheitswesen eine hohe Relevanz: „Die Möglichkeiten, die wir durch eine intelligente Nutzung von Big Data im Gesundheitssektor haben sind praktisch in jedem Bereich denkbar – egal ob in Reha-, Pflege- oder Sozialeinrichtungen. Zum jetzigen Zeitpunkt ist entscheidend, dass wir eine einheitliche Infrastruktur schaffen, auf der die zahlreichen Produkte angewendet werden können. Darüber hinaus müssen wir die Bereitschaft der Anwender stärken, indem wir den Mehrwert deutlich machen, den der Einsatz von datengestützten IT-Systemen für die Gesundheitsversorgung mit sich bringt,“ so Ekkehard Mittelstaedt, Geschäftsführer des Bundesverband Gesundheits-IT – bvitg e.V.

„Im Rahmen medizinischer Behandlungen werden immer mehr Daten produziert,“ sagt Sebastian Semler, Geschäftsführer der Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung (TMF). „Insbesondere im stationären Bereich erzeugen Untersuchungen wie Röntgen, CT, MRT oder Blutuntersuchungen eine große Menge an heterogenen Daten. Hinzu kommen ärztliche Berichte und Behandlungsverläufe in den elektronischen Akten der Krankenhausinformationssysteme.

Daten verknüpfen

Die Forschung mit diesen Daten bietet Potenzial für Ergebnisse, die, etwa in Form individuellerer Therapien, direkt der Patientenversorgung zugutekommen. Bevor dies möglich wird, muss jedoch eine Vielzahl von Herausforderungen angegangen werden, um die Verfügbarkeit, Verknüpfbarkeit und Verwertbarkeit dieser Daten zu verbessern. Zudem muss begleitende Forschung sicherstellen, dass auch Big-Data-Analysen evidenzbasiert eingesetzt werden können.“