Ein Ozean voller Daten voraus!

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Ohne anonymisierte Referenzdaten ist Präzisionsmedizin undenkbar. Genutzt werden könnten aber nicht nur Daten aus klinischen Studien, sondern auch Daten aus dem echten Leben. Das Potenzial wäre groß.

Medizinische Entscheidungen fallen in der Regel auf Basis der Datenlage aus klinischen Studien. Gesundheitsdaten aus der Routineversorgung, auch „Real World Data“ genannt, bleiben oft ungenutzt, obwohl sie in großer Menge vorliegen und aussagekräftig sind. Das können Blutbilder sein, Ergebnisse bildgebender Verfahren oder CT-Befunde. Bereits im Gesundheitssystem vorhandene Informationen könnten also Aufschluss über Wirksamkeit und Sicherheit von Diagnostik und Therapien liefern, das diskutierte vor Kurzem eine Expertenrunde anlässlich 125 Jahre Roche ( Roche & Kurier #LifeTalk „Gesundheitsdaten und die Zukunft der Medizin“, 5. April 2022 ). „Wenn wir uns die Gesamtheit der Studiendaten anschauen, stammen 2 Prozent aus klinischen Studien“, sagt Dr. Uta-Maria Ohndorf, General Manager, Roche Diagnostics GmbH. Bedeutet im Umkehrschluss: 98 Prozent der Gesundheitsdaten werden in der täglichen Behandlungsroutine erhoben. Das Volk ist der Nutzung seiner Gesundheitsdaten nicht mehr abgeneigt, sagt Angelika Widhalm vom Bundesverband Selbsthilfe. „Seit COVID-19 ist die Akzeptanz und das Begehren von Daten seitens der Patienten sehr groß.“

Um Gesundheitsdaten sinnvoll verknüpfen zu können, müssen sie aber Qualitätskriterien erfüllen. Und man muss auch wissen, dass beispielsweise Sozialversicherungsdaten oder Verordnungsdaten „nicht zum primären Zweck einer epidemiologischen Forschung erhoben werden“, sagt Herwig Ostermann von der Gesundheit Österreich GmbH, „das sind eigentlich Abrechnungsdaten. Jedesmal wenn die Rezeptgebühr um 10 Cent steigt, fallen bei den Verordnungsdaten Medikamente raus und scheinen in den Abrechnungsdaten nicht mehr auf.“ 

Es geht darum, mit diesen Daten Nutzen zu stiften

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„Letztlich sind die Daten unser Fenster in die Welt, sowohl in die Vergangenheit als auch in die Zukunft. Das macht Daten so interessant und spannend: Ich kann anhand von Daten lernen, ich kann Muster erkennen, ich kann sehen, ob ein Patient möglicherweise aufgrund der Sequenz bestimmter diagnostischer Verfahren eine seltene Erkrankung hat, die man bisher nicht erkannt hat. Ein wenig aufräumen möchte ich mit dem Begriff der Anonymität. Damit tun wir uns schwer. Was klar ist: Keinen interessiert es, ob es um die Daten des Peter Klimek oder des Herwig Ostermann geht, das ist irrelevant.

Was aber auch klar ist: Um Daten strukturiert zu verknüpfen und auslesen zu können, braucht es eine eindeutige Identifizierung. In der öffentlichen Verwaltung helfen wir uns mit sogenannten ,bereichsspezifischen Personenkennzeichen’ ( Anm.: zur Identifikation von Personen im Rahmen eines E-Government-Prozesses; kurz: bPK ), weil wir wissen, wie sensibel die Verknüpfung über Bereiche hinweg ist. Es braucht oft nur einige wenige Merkmale, um eine Person eindeutig zu machen. Das versuchen wir zu vermeiden mit dem Konzept der k-Anonymität ( Anm.: ein formelles Datenschutzmodell, das dann gegeben ist, wenn die identifizierenden Eigenschaften von mindestens einem anderen Individuum ununterscheidbar sind ), gerade im Fall kleiner Kohorten, beispielsweise bei seltenen Erkrankungen. Das ist der wesentliche Grund, weswegen wir gute und gut regulierte Forschung brauchen.

Wenn Sie uns fragen von der wissenschaftlichen Seite, dann antworten wir: Ja, wir brauchen diese verknüpfbaren Daten. Letztlich geht es darum, mit diesen Daten Nutzen zu stiften und dorthin zu schauen, wo Real World Evidence existiert, wo man Wirkungen im echten Leben findet. Die Wissenschaft träumt legitimerweise davon, was sie gerne an verknüpften Daten hätte, etwa ein Register über hospitalisierte COVID-19-Patienten. Das wäre wichtig, um frühzeitig zu erkennen, wie sich eine Variante in Österreich entwickelt. Diese Daten stehen nicht zur Verfügung. Da reden wir noch gar nicht über das Vernetzen, sondern nur über die Dokumentation.

Eine Zeit lang hat man in Österreich mit institutionellen Datenräumen politische Einflusssphären abgesteckt. Das ist nicht der richtige Weg, wenn an den Institutionengrenzen auch die Datengrenzen verlaufen.“

Prof. Dr. Herwig Ostermann, Geschäftsführer der Gesundheit Österreich GmbH

Müssen über Precision Public Health reden

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„Im internationalen Vergleich stehen wir gut da, wenn man nur bedenkt, über welche Daten wir verfügen. Wir haben in Österreich ein starkes Sozialversicherungssystem, wo so gut wie jede hier lebende Person erfasst ist. Das ist eigentlich ein Asset, mit dem nicht viele Länder aufwarten können. Das Problem, das wir haben, ist, dass wir viele von diesen Daten nicht miteinander verknüpfen können. Wir haben ein Daten-Universum, das alles umfasst, was in den Spitälern passiert. Es gibt ein weiteres Daten-Universum mit allem, was verschrieben und in den Apotheken abgegeben wird, und so weiter. Um unser Gesundheitssystem zukunftsfit zu machen, müssen wir verstehen, wo welche Patienten am effektivsten behandelt werden.
Es kommen große Herausforderungen auf uns zu. Die Bevölkerungsstruktur verschiebt sich, das heißt, die Alterung führt zu mehr und mehr chronischen Krankheiten und ist gekoppelt mit einer Alterung des Gesundheitspersonals. Darauf pflanzen sich jetzt noch die Effekte, die wir durch den Klimawandel erwarten müssen, Stichwort: Hitzeinseln in Städten, die ein Mehr an Spitzenbelastung bringen. Und was die Langzeitfolgen der COVID-19-Pandemie sind, steht auch noch in den Sternen. Das heißt, wir haben keine andere Wahl, als die Daten, die wir zur Verfügung haben, so einzusetzen, damit wir das Gesundheitssystem fit machen.
Wir müssen auch über Precision Public Health reden: Man sucht auf Bevölkerungsebene Subpopulationen in bestimmten Regionen mit bestimmten Eigenschaften, wo eine Intervention, beispielsweise eine Vorsorgeuntersuchung, besonders viel bringt. Dazu müssen wir auf Basis von Beobachtungsdaten Patientenkarrieren herausfinden. Ein Beispiel: Der Gesundheitszustand einer Person, den ich mit 40 scanne, macht es wahrscheinlicher, dass mit 50 ein prädiabetischer Zustand vorliegt, mit 60 ein metabolisches Syndrom und Herz-Kreislauferkrankungen und mein Patient im Schnitt früher stirbt. Diese Routinedaten können mir also sagen, wo es ein kritisches Ereignis gibt, eine Weichenstellung, ob eine Person zehn Jahre später mehr oder weniger Behandlung in Anspruch nehmen muss. Das Ziel ist, genau diese kritischen Events zu finden und damit Ansatzpunkte für Interventionen wie Vorsorgeuntersuchungen oder Therapien zu liefern."

Prof. Dr. Peter Klimek, Faculty Member Complexity Science Hub, Medizinische Universität Wien

Wissen sehr wenig über die österreichische Bevölkerung

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„Ich glaube, dass Gesundheitsdaten ganz essenziell sind, um Forschung betreiben zu können. Da geht es nicht nur um Daten aus klinischen Studien, sondern auch um sogenannte ,observational data’, also Daten, die routinemäßig im Gesundheitssystem anfallen und die wir nachnutzen können, um bestimmte Muster zu erkennen oder auch um Vorhersagen machen zu können. Daraus können wir Behandlungsempfehlungen ableiten. Um eine Behandlung auf eine bestimmte Person oder Personengruppe zuzuschneiden, benötigen wir ebenfalls solche Daten. Das können wir hierzulande derzeit nicht oder nur sehr eingeschränkt machen.
Wir ziehen Datensätze aus anderen Ländern heran – es gibt in diesem Bereich zum Beispiel sehr große Studien im angloamerikanischen Raum –, aber wir wissen sehr wenig über die österreichische Bevölkerung und können auch nicht sagen, ob unsere, aus fremden Daten entwickelten Modelle, auf Österreich überhaupt anwendbar sind.
Zur Forschung und zur Nutzung von Daten möchte ich anmerken, dass es hier nicht um ein technisches Problem geht, denn mit unserer Infrastruktur stehen wir an sich gut da. Es ginge vielmehr um eine Verhaltensänderung, um eine soziale Innovation.
Wir brauchen eine Möglichkeit, dass Patientinnen und Patienten ihre Daten selbst erfassen können (Anm.: Als Beispiel hierfür wird in der Debatte mehrfach das Diabetes-Tagebuch in der Mysugr-App angeführt) und dass wir diese Daten strukturiert aufbereiten, nicht nur für die Forschung, sondern auch für den normalen Gebrauch in der klinischen Routine.
Es wäre besser, wenn die Patienten am Smartphone sehen würden, wie der Verlauf eines bestimmten Symptoms oder eines klinischen Befundes war, und dazu eine entsprechende Erklärung geliefert bekommen.
Wenn ich mir etwas wünschen könnte, dann, dass wir Behandlungserfolge auch aus Patientensicht messen, das machen wir nämlich noch viel zu wenig. Ich wünsche mir außerdem ein Pilotprojekt, das aufzeigt, welchen Nutzen Gesundheitsdaten haben, und zwar für die regulatorischen Behörden, für die Patienten, für die Gesundheitsdienstanbieter und auch für die Industrie.“  

Prof. Dr. Tanja Stamm, PhD, Head of Section for Outcomes Research, Medizinische Universität Wien