Sieben Dinge, die man sich von Big Data verspricht

Sieben Dinge, die man sich von Big Data verspricht

Krankheiten vorhersehen
Welche Gesundheitsthemen suchen Menschen im Internet? Worüber wird in sozialen Netzwerken diskutiert? Durch die Analyse von (Such-)Begriffen können Vorhersagen über die räumliche und zeitliche Ausbreitung von Krankheiten gemacht werden und zum Beispiel im Falle von Epidemien bestimmte kollektive oder individuelle Gesundheitsmaßnahmen schneller und gezielter in die Wege geleitet werden.

Krankheiten ganzheitlich verstehen
Big Data ermöglicht eine umfassendere Betrachtung von Krankheiten. An der Universitätsklinik Hamburg-Eppendorf wird beispielsweise das Vorhofflimmern – die häufigste Herzrhythmusstörung mit hoher Mortalitätsrate –
ganzheitlich untersucht. Mediziner, Molekularbiologen, Bioinformatiker, Epidemiologen und Statistiker nutzen dafür auch Big Data.

Schnellere, bessere Diagnostik
Superrechner wie „Watson“ von IBM durchkämmen in kurzer Zeit gigantische Datenmengen: Nachdem Ärzte einer japanischen Patientin keine Diagnose stellen konnten, verglich Watson ihre genetischen Daten mit denen aus 20 Millionen Studien. Nach nur zehn Minuten diagnostizierte er bei ihr einen seltenen Fall von Blutkrebs.

Bessere, effizientere Therapien
Bislang werden nur relativ wenige Patientendaten zu Forschungszwecken und zur Verbesserung von Therapien genutzt – es sind die Daten der Patienten aus klinischen Studien. Dabei liegen in Arztpraxen, Krankenhäusern und weiteren Einrichtungen viele weitere, ungenutzte Patientendaten mit wertvollen Informationen über den Krankheitsverlauf, Ansprechraten auf Medikamente, Ergebnisse von diagnostischen Tests ... Das US-amerikanische Projekt CancerLinQ („Cancer Learning Intelligence Network for Quality”) führt beispielsweise die Daten von Krebspatienten zusammen: Für jede Krebsart und jeden Subtyp soll sehr schnell herausgefunden werden, welche Behandlung die beste ist. Das macht die Therapie effizienter – denn jede medizinische Hypothese kann online mit realen Daten abgeglichen und überprüft werden. So hatte CancerLInQ laut SAP Ende 2016 bereits mehr als 400 Männer mit männlichem Brustkrebs erfasst und damit mehr Betroffene, als die größte Studie je rekrutieren konnte.

Operationen verbessern & Komplikationen vorhersehen
Ein Supercomputer simuliert aufgrund von Messungen an einem Patienten dessen Herz in 3D. Er setzt sie zu einem räumlichen, bewegten Bild zusammen, anhand dessen vor Beginn der OP das beste Vorgehen simuliert werden kann. Durch den Vergleich von Patientendaten lässt sich errechnen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Patient nach einer OP Komplikationen entwickelt.

Studien beschleunigen
Klinische Studien sind teuer und zeitaufwändig. Doch manch eine Frage ließe sich auch direkt durch Auswertung bereits vorliegender Gesundheitsdaten klären, etwa aus elektronischen Patientenakten. Das erlaubt neue, schnellere Studienformen und eine schnellere Umsetzung der neu gewonnenen Erkenntnisse in die Praxis.

Neue Medikamente entdecken dank Deep Learning
Der Superrechner Watson Health von IBM und Pfizer suchen im Bereich der Immunonkologie nach neuen Therapieansätzen und Medikamenten. Während ein Wissenschaftler durchschnittlich rund 200 bis 300 Artikel pro Jahr liest, hat Watson for Drug Discovery Zugriff auf eine Datenbank aus 25 Millionen medizinischen Abstracts, mehr als 1 Million vollständige Artikel aus medizinischen Fachzeitschriften sowie 4 Millionen Patente. Watson for Drug Discovery kann Wissenschaftler bei der Analyse von Daten aus unterschiedlichen Quellen unterstützen und durch eine dynamische Visualisierung versteckte Muster und Zusammenhänge erkennbar machen. Der Rechner lernt durch die bereits durchgeführten Interaktionen ständig dazu und gewinnt dadurch an Wissen. 

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Digitale Infrastrukturen des Gesundheitsmarktes

Unter digitalen Infrastrukturen ist die Vernetzung unterschiedlicher IT-Systeme innerhalb des Gesundheitsmarktes zu verstehen. Hiervon betroffen sind Arztpraxen, Apotheken, Krankenhäuser und Gesundheitsunternehmen, aber auch Systeme der Patienten. Die Vernetzung der Systeme erlaubt den Austausch von Informationen aus verschiedenen Quellen und ihre Verknüpfung miteinander. Möglich ist dabei auch die Vernetzung von Gegenständen mit dem Internet, die dann wiederum einen selbständigen Daten- und Informationsaustausch realisieren können.

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Das NAVIFY Tumor Board - Hinter den Kulissen der Krebsbehandlung

Bessere Patientenversorgung durch digitale Diagnoseverfahren

Bessere Patientenversorgung durch mehr Daten

Die Digitalisierung trägt dazu bei, dass Abläufe, Services, Therapien und Behandlungsangebote schneller, bequemer und effizienter werden. Von dieser Entwicklung können Patienten stark profitieren. So verbindet beispielsweise Roche individuelle Tumorprofile mit Big Data, während Asthmatiker durch ein spezielles Messgerät von Bosch mehr über ihre Krankheit lernen können.

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Wie künstliche Intelligenz dabei hilft, neue Medikamente zu entwickeln

Es war eine Zäsur auf dem Gebiet des maschinellen Lernens, als Googles Künstliche Intelligenz (KI) namens AlphaGo den amtierenden Meister im antiken chinesischen Brettspiel Go in einem wichtigen Wettkampf besiegte. Über Kunststücke wie dieses oder selbstfahrende Autos wird viel berichtet. Weniger bekannt ist, dass dieselbe Technologie Wissenschaftlern dabei hilft, neue Medikamente zu entwickeln.

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Anwendungen von 3D- und 4D-Druck

Deutschland braucht eine zentrale Genomplattform

Die Menschheit teilt sich etwa 99,8 Prozent des Erbguts. Die Geheimnisse der Individualität – und auch der Krankheiten, für die der Mensch anfällig ist – liegen in den übrigen 0,2 Prozent. Das entspricht etwa drei oder vier Millionen Buchstaben der DNA. Eine zentrale Genomdatenbank, die diese Daten verknüpft, würde Krankheitsbilder schneller diagnostizieren und die Gesundheitsversorgung in Deutschland stärken.

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Informationen zum Text

04.06. 2018

Quelle: www.landdergesundheit.de
Mit freundlicher Genehmigung der Pfizer GmbH