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©  Volkmar Weilguni
Podium (v. l. n. r.): Stefan Rüping, Frauenhofer Institut, Yu-Feng Yvonne Chan, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, NY, Sebastian Gaede, Smart Patient GmbH, München, Moderator Emilio Galli-Zugaro, Ran Balicer, Clalit Research Institute Tel
 
Gesundheitspolitik 7. September 2016

Big Money mit Small Data

Big Data. Datenmengen machen noch keine brauchbare Information für die tägliche Arbeit der Ärzte. Die Kunst liegt in der Reduktion: Small Data statt Big Data. Wenn das gelingt, wird die Medizin irgendwann tatsächlich „participatory, personalised, predictive and preventive“.

Patientenorientiert! Dieser zumindest verbale Anspruch darf heute in keiner gesundheitspolitischen Diskussion fehlen. Alle technologischen Entwicklungsschritte, alle zusätzlich genehmigten Investitionsmittel und alle beschlossenen Gesetze oder festgelegten Verordnungen passieren unter dem Attribut „patientenorientiert“.

Tatsächlich spielen Patienteninteressen in der modernen Medizin aber längst noch nicht die entscheidende Rolle, die sie spielen könnten, ja eigentlich spielen müssten, entgegnen hingegen Kritiker: Das System hätte demnach immer noch Vorrang vor dem Individuum, Technik vor Humanitas. E-Health und M-Health (Mobile Health) hätten der Medizin in jüngerer Vergangenheit zwar völlig neue Perspektiven und Möglichkeiten eröffnet, am Verhältnis zwischen technokratischer und humaner Medizin aber kaum etwas geändert.

Nach E-Health und M-Health kommt nun aber P-Health oder genauer beschrieben als P 4-Medicine. Sie soll, geht es nach den Wünschen ihrer Protagonisten, dazu führen, die vorhandene Technologie stärker als bisher im Sinne des einzelnen Patienten als Individuum einzusetzen. Die vier „P“ stehen dabei für „participatory“ (teilhabend), „personalised“ (personalisiert), „predictive“ (vorausschauend) und „preventive“ (vorsorgend).

„Die P 4-Medizin wird proaktiv statt reaktiv, individualisiert statt auf Gruppenbasis funktionieren“, erläuterte der amerikanische Gen-Forscher Leroy Hood, Gründer und Vorstand des Institute for Systems Biology in Seattle, in seiner Keynote im Rahmen der diesjährigen Gesundheitsgespräche beim Europäischen Forum Alpbach. Und sie werde „auf wissenschaftlich basierte Wellness statt auf Krankheit ausgerichtet sein“.

Das Individuum soll also zukünftig stärker in das Zentrum der Medizin rücken, dabei den „durchschnittlichen Patienten“ ersetzen. Dazu braucht es allerdings riesige Datenmengen, sowohl auf individueller als auch auf kollektiver Ebene. Ob Big Data die Medizin aber tatsächlich auf einen neuen Level heben werden oder ob daraus mehr Gefahren als medizinischer Nutzen erwachsen, darüber wurde anschließend zu Hoods Ausführungen in Alpbach intensiv diskutiert.

Wenn wir mehr Daten zur Verfügung haben, können wir zwar nicht besser heilen, aber wir können eine bessere Medizin machen, meinte etwa Ran Balicer, Direktor des Clalit Forschungsinstituts in Tel Aviv. Daten sind laut Balicer nämlich der Schlüssel, um das Gesundheitssystem vor dem Hintergrund der kommenden demografischen Herausforderungen vor einer Kostenexplosion zu bewahren – zum Beispiel, indem auf Basis von Daten Frühwarnsysteme entwickelt werden, um gesundheitlich gefährdete Zielgruppen viel früher als bisher identifizieren zu können. „Therapie muss zukünftig früher ansetzen, wenn es erst wenige Symptome gibt, um effizienter zu sein und damit weniger zu kosten“, erläuterte Balicer. Idealerweise geschehe das in Form von zielgenauen Vorsorgemodellen, die den als gefährdet identifizierten Menschen proaktiv angeboten werden, um spätere Chronifizierungen überhaupt zu verhindern.

An solchen Modellen arbeitet Balicers Forschungsinstitut in Tel Aviv mit großem Nachdruck und unter Verwendung riesiger Datenmengen. Israel ist bezüglich der Nutzung von Gesundheitsdaten für Forschungszwecke äußerst liberal.

Wie viele Daten am Ende aber auch zur Verfügung stehen, im Zentrum der Medizin werden immer diejenigen stehen, die sich um kranke Menschen kümmern, also Ärzte und andere Gesundheitsberufe, räumte Balicer ein. Deren Arbeit zu erleichtern, müsse daher das Ziel der Forschungsarbeiten sein: „Um sie müssen wir uns als Erstes kümmern. Das heißt: nicht noch mehr Daten, sondern die für sie wesentlichen so aufbereitet zur Verfügung zu stellen, damit die Ärzte sie optimal in ihre tägliche Routine integrieren können.“

Informationsflut

Nicht nur Balicer ist natürlich bewusst, dass eines der größten Probleme der modernen Medizin darin besteht, dass Ärzte mit der großen Informationsflut nicht mehr zurechtkommen. Jedes Jahr werden weltweit mehr als drei Millionen medizinische Fachartikel und Studien publiziert. Um immer am aktuellen Stand der Wissenschaft zu bleiben, müsste jeder Arzt wöchentlich 160 Stunden lesen, rechnete Evidenced-Based-Medicine-Experte Gerald Gartlehner von der Donau-Universität Krems vor.

Einer von zahlreichen Versuchen, Ärzte hier zukünftig zu unterstützen, ist das derzeit viel diskutierte kognitive Computersystem Watson von IBM. Kognitiv heißt in diesem Fall, dass die Computer Grammatik, Semantik, Kontext und damit Sprache der gefütterten Informationen verstehen lernen. Mediziner in den USA arbeiten etwa derzeit daran, Watson beizubringen, zwischen „guten“ und „schlechten“ Studien zu unterscheiden. Schlechte Informationen sollte das System in der Folge „ausschließen“, um anschließend aus den guten Therapieempfehlungen abzuleiten.

Die Angst mancher Ärzte, Watson könnte sie irgendwann einmal ersetzen, sei laut IBM allerdings unbegründet, sagte Thomas Braunsteiner, Health-Care-Manager von IBM Österreich, in einem Interview in „CURE“: „Das System kann nur unterstützend wirken, vorausgesetzt, der Mensch verlässt sich nicht blind auf die Maschine, wie das beim GPS-Navi der Fall ist.“ Das sieht auch Patientenanwältin Sigrid Pilz ähnlich. Maschinell verarbeitete Informationen würden Mediziner niemals ersetzen, könnten aber „zukünftig als dritter Partner im Patient-Arzt-Dialog mitwirken“. Was für Ärzte und andere Gesundheitsberufe gilt, wird zukünftig auch für Patienten gelten. Sie werden ebenfalls auf entsprechend aufbereitete, leicht verständliche Daten zurückgreifen wollen, um informiert mitreden – und vor allem informiert über ihre eigene Gesundheit entscheiden – zu können. An einer entsprechenden Watson-Variante für Nichtmediziner arbeitet IBM laut eigenen Angaben bereits.

Telemedizin stärkt Ärzte

Die zukünftige Herausforderung moderner Kommunikationstechnologie bestehe also weniger im Sammeln von Daten, als vielmehr darin, diese in „Anwendungen“ zu verarbeiten, die „Ärzten helfen, Entscheidungen zu treffen“, meinte auch Sebastian Gaede, Gründer der Smart Patient GmbH in München. Gaede hat eine App entwickelt, um Ärzte bei der Betreuung chronisch Kranker zu unterstützen.

In Deutschland hätten Allgemeinmediziner durchschnittlich weniger als acht Minuten Behandlungszeit für ihre Patienten („in Österreich sollen es noch weniger sein, hat man mir gesagt“), rechnete Gaede vor, da bleibe wenig Zeit, um Daten zu suchen oder zu analysieren.

Zwischen seinen beiden Rollen als Arzt und digitaler Unternehmer switcht Jens Beermann. Der praktizierende Kardiologe bietet mit CARDIOGO eine telemedizinische Dienstleistung für Patienten mit Herzproblemen an. „Ich weiß aus vielen Diskussionen mit Kollegen, dass sie nicht sehr glücklich über telemedizinische Angebote sind“, berichtete Beermann, „weil sie Angst haben, dass ihre Position geschwächt wird. Dabei müssten sie doch verstehen, dass genau das Gegenteil der Fall ist. Telemedizinische Angebote können die Position eines Arztes unterstützten, indem sie etwa wie in unserem Fall Ärzte und Patienten näher zusammenbringen, aber niemals schwächen. In der Medizin geht es letztendlich um Kunst und den direkten menschlichen Kontakt.“ Um das zu erreichen, seien keine Big Data erforderlich, sondern kleine Datenmengen, die aber sofort verfügbar sind. „Das würde den Ärzten helfen“, ist Beermann überzeugt.

Entwicklungsschritte

„Denken wir also nicht an Kapazität und Größe von Datenmengen“, schlussfolgerte Stefan Rüping, Datenanalyst am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS in Sankt Augustin. Der „Gold-Standard“ sei es vielmehr, „festzulegen, welche Daten wir für welche Zwecke brauchen“. Wissenschaftlich habe sich in puncto Datenanalyse in den vergangenen Jahren jedenfalls enorm viel getan, berichtete Rüping, etwa was die maschinelle Auswertung von Texten, Sprachdokumenten oder auch Bildern betrifft. Abschließend erzählte Rüping noch über das „chinesische Google“ Baidu. Dort können Patienten schon heute Fragen zu ihrer Gesundheit stellen, die dann maschinell ausgewertet werden. Am Ende stellt Baidu eine Diagnose. Ob das gut oder schlecht sei und wohin das alles führen wird, seien durchaus zu diskutierende Fragen, so Rüping, „Tatsache ist aber, dass das Baidu-Angebot von den Menschen genützt wird.

Volkmar Weilguni

, Ärzte Woche 36/2016

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