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Verborgener Schatz schlummert in Datenflut 

Ärzte und Menschen mit chronischen oder seltenen Erkrankungen setzen immer mehr auf „Big Data“.

Foto: Christoph Reichelt ©

Das „Big“ in „Big Data“ steht gleich für mehrere Dimensionen: Es geht dabei nicht allein um die schiere Menge, sondern auch um die Komplexität, Schnelllebigkeit und Zuverlässigkeit von Daten, die es den Wissenschaftlern unmöglich machen, sie mit den herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung zu analysieren. So groß die Erwartungen in die automatisierte Auswertung von „Big Data“ sind – beispielsweise zur Diagnose von Krankheiten –, so kompliziert ist es, ihnen auch in der gebotenen Zuverlässigkeit gerecht zu werden. Es wird noch einige Zeit dauern, bis voreilig geschürte Hoffnungen zumindest teilweise erfüllt werden können: Sicher ist, dass es Medizininformatiker wie Professor Martin Sedlmayr braucht, um die in den medizinischen „Big Data“ schlummernden Schätze zu bergen.

Die Google-Fingerübungen

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Das automatische Auswerten massenhaft auflaufender Daten genießt bei einem Teil der Öffentlichkeit und den Internet-Konzernen den Status eines Wundermittels: So analysierte Google seit 2003 Suchanfragen seiner in den USA lebenden Nutzer zu Symptomen und Therapien der Grippe. Auf dieser Basis entstand eine laufend aktualisierte Karte mit den Regionen, in denen sich diese Anfragen häuften. Das lässt Rückschlüsse darauf zu, wie sich die Viruserkrankung ausbreitet. Das kann Leben retten: Sind Bevölkerung und Institutionen vorgewarnt, schützen sie sich in der Regel besser vor den Viren – etwa durch regelmäßige Händedesinfektionen. Mit einem verfeinerten Algorithmus schafften es die Google-Analytiker, zwei Wochen schneller als die Gesundheitsbehörden verwertbare Aussagen über die aktuelle Ausbreitung des Virus zu treffen. Allerdings zeigte sich über einen längeren Zeitraum, dass die Zuverlässigkeit der Karte von Jahr zu Jahr zu sehr schwankte. Mittlerweile ist das Projekt eingestellt worden. „Für Google war das nur eine Fingerübung“, kommentiert Martin Sedlmayr das Projekt.

Wirksamkeit prüfen und Neues entwickeln

Das Dresdner Uniklinikum und die Medizinische Fakultät der TU Dresden, der Arbeitsplatz von Prof. Sedlmayr, haben einen längeren Atem. Beiden Institutionen geht es darum, neue Therapien zu entwickeln und die Wirksamkeit bestehender zu überprüfen. Daten gibt es dazu massenhaft: Das Uniklinikum zählt jährlich rund 60.000 stationäre und 240.000 ambulante Behandlungsfälle. Dazu existieren vielfältige, zumeist auch elektronisch abgespeicherte Daten und Dokumente. Mit wenigen Mouseklicks sind die jedoch nicht verfügbar. Das liegt nicht allein am Datenschutz, den das Klinikum sicherstellt. Viele Patienten geben ihr Einverständnis, weil sie beispielsweise im Rahmen von Studien direkt davon profitieren – dazu gehören insbesondere Menschen mit seltenen Erkrankungen, über die es nur einen begrenzten Erfahrungsschatz zu Diagnostik und Therapie gibt. Das Uniklinikum wie auch alle anderen Krankenhäuser führen seit vielen Jahren elektronische Krankenakten. Darin hinterlegt sind beispielsweise Arztbriefe, Laborbefunde, OP-Berichte und auch Bilder von CT, MRT oder anderen bildgebenden Verfahren. Um diese Daten automatisiert analysieren zu können, bedarf es jedoch erheblicher Vorarbeiten. „Wir müssen die Daten so verknüpfen, dass die Forscher daraus einen Mehrwert schöpfen können, ohne dass der Datenschutz darunter leidet“, sagt Professor Sedlmayr. Der IT-Spezialist baut dazu an der Hochschulmedizin Dresden ein Datenintegrationszentrum auf, das in einem ersten Schritt die von Patienten freigegebenen Daten für die Wissenschaftler verfügbar machen wird: „Wir schaffen damit die notwendige Infrastruktur – vergleichbar ist das mit einer Straße. Erst dadurch ist ein Datenverkehr überhaupt möglich.“ In einem zweiten Schritt geht es dann darum, Algorithmen zu entwickeln, mit denen sich Daten aus der Krankenversorgung sinnvoll und verlässlich verknüpfen lassen. Holger Ostermeyer