Smart Data

Vier Smart-Data-Lösungen, die die Gesundheitsbranche revolutionieren werden

Prof. Dr. Dr. Stefan Jähnichen ist Leiter der Begleitforschung des vom Bundeswirtschaftsministerium geförderten Technologieprogramm "Smart Data – Innovationen aus Daten". Er ist Professor an der Technischen Universität Berlin und gleichzeitig Direktor am FZI Forschungszentrum Informatik. Smart Data fördert von 2014 bis 2018 insgesamt 13 Leuchtturmprojekte, die den zukünftigen Markt von Big Data-Technologien für die deutsche Wirtschaft erschließen sollen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf den Anwendungsbereichen Industrie, Mobilität, Energie und Gesundheit.
Vernetzte Operationssäle, ein einfacher Austausch von Patientendaten oder eine genauere Genomanalyse – digitale Technologien besitzen das Potenzial, eine Revolution in der Gesundheitsbranche auszulösen.

Big-Data-Analysen bieten neue Möglichkeiten, große Datenmengen zu verknüpfen und diese zum Wohle des Menschen auszuwerten. Derzeit liegen viele Patientendaten, die in medizinischen Einrichtungen anfallen, brach. Werden die Daten von Röntgenbildern, EKGs, MRTs oder Blutbildern miteinander kombiniert, können sie zu einem enormen Erkenntnisgewinn beitragen – etwa bei der Prävention und Früherkennung von Krankheiten – und sie können klinische Entscheidungen vereinfachen. So können Ärzte entlastet werden, da ihnen komplexe medizinische Entscheidungen durch eine fundierte Datengrundlage erleichtert werden.

Werden verschiedene medizinische Daten intelligent verknüpft, können sie zu einem enormen Erkenntnisgewinn beitragen.
Werden verschiedene medizinische Daten intelligent verknüpft, können sie zu einem enormen Erkenntnisgewinn beitragen.
Foto: Italtel

In welchen Bereichen diese „Smart Data“, also intelligent verknüpfte Daten, eingesetzt werden können, zeigen die folgenden Projekte, die im Rahmen des Technologieprogramms „Smart Data – Innovationen aus Daten“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert werden.

1. Mehr Effizienz durch vernetzte Operationssäle

Smart-Data-Technologien können helfen, die täglichen Abläufe in Krankenhäusern zu optimieren, beispielsweise durch vernetzte Operationssäle. So erforscht das Projekt „InnOPlan – Innovative, datengetriebene Effizienz OP-übergreifender Prozesslandschaften“, wie Medizingeräte gestaltet werden müssen, damit sie zu intelligenten Datenlieferanten werden.

Beispielsweise kann mithilfe der intelligenten OP-Geräte der momentane Status einer Operation erkannt werden. Dadurch kann der Arzt, der die nächste Operation durchführt, bereits im Vorfeld erkennen, wann die noch laufende Operation beendet sein wird. Auf diese Weise können kostspielige Leerzeiten von Operationssälen vermieden und Prozesskosten in Krankenhäusern gesenkt werden.

2. Bessere Versorgung durch eine vereinfachte Auswertung von Patientendaten

Die intelligente Nutzung von Massendaten kann die Patientenversorgung bei zahlreichen Krankheitsbildern verbessern, beispielsweise bei Brustkrebs oder nach einer Nierentransplantation. Das Projekt „KDI – Klinische Datenintelligenz“ will die Auswertung umfangreicher und komplexer Patientendaten automatisieren und vereinfachen. Dazu werden sämtliche Patientendaten aus unterschiedlichen Quellen zu einem Patientendaten-Modell zusammengeführt.

Lernen Sie Data Science

Die Integration der Daten bildet die Grundlage für innovative Dienste zur Versorgung von Patienten. Anhand des KDI-Projektes werden Ansätze aufgezeigt, wie die Informationen aus der Krankenakte, Genomdaten sowie Radiologie- und Pathologieberichte gemeinsam ausgewertet werden können. Dem behandelnden Arzt bleibt bei der Gabe von Medikamenten etwa nach einer Operation oft nichts Anderes übrig, als auszuprobieren, bis er die optimale Dosierung für seinen Patienten gefunden hat. Durch die Auswertung fallbezogener Datenmengen ließe sich die Vergabe der richtigen Medikation beschleunigen, wodurch schneller Behandlungserfolge erzielt würden.

3. Schnellere und präzisere Genomanalyse dank Smart Data

Die Genomanalyse hat das Potenzial, die Gesundheitsvorsorge zu verbessern, da spezifische Gene für Erbkrankheiten oder immunologische Erkrankungen erkannt werden können. Die Analyse des menschlichen Erbguts produziert jedoch gewaltige Datenmengen, die ein Arzt oder Forscher schwer erfassen bzw. auswerten kann. Das gilt umso mehr für die neueste Herausforderung der Genomik: die Erforschung zahlreicher einzelner Zellen.

Aus diesem Grund arbeitet das Projekt „FAST Genomics“ daran, einen Beitrag zur Beschleunigung und Vereinfachung der aktuellen Genomforschung zu leisten. Mit Hilfe der Analytik-Plattform des Projektes können Forscher und Mediziner Algorithmen in Verbindung mit Big-Data-Technologie nutzen, um eigene Studien einfacher und schneller durchführen zu können. Langfristiges Ziel des Projekts ist es, Forschung und Entwicklung zu beschleunigen und neue Chancen für die Gesundheitsbranche zu erschließen.

4. Hohe Sicherheit sensibler Daten

Die Ansprüche an den Datenschutz im Gesundheitswesen sind besonders hoch, da die verwendeten Daten sensible Informationen enthalten. Ihre Verarbeitung und Bereitstellung muss höchsten Sicherheitsansprüchen genügen, was in der Praxis eine große Herausforderung darstellt. Dazu müssen datenschutzkonforme Rahmenbedingungen geschaffen werden, wobei die Pseudonymisierung und Anonymisierung von Daten und eine sichere IT-Infrastruktur eine große Rolle spielen. Anhand des Projektes „SAHRA – Smart Analysis – Health Research Access“ werden Möglichkeiten aufgeführt, wie Abrechnungsdaten, Behandlungsdaten sowie Studien- und Registerdaten rechtssicher kombinierbar und für die dazu ermächtigten Versorgungsforscher und Anwender projektbezogen zugänglich gemacht werden können.

Die vier vorgestellten Smart-Data-Lösungen zeigen, wie Daten krankheitsbild- und fachbereichsübergreifend miteinander verknüpft und ausgewertet werden können. Ziel der genannten Projekte ist es, die Forschung voranzutreiben und letztendlich die Patientenversorgung zu verbessern. Insbesondere die Gewährleistung von Datensicherheit bei der Verarbeitung und Nutzung ist für das Vertrauen in die Smart-Data-Lösungen von großer Bedeutung. Nur, wenn die Nutzer auf die Sicherheit der Anwendungen vertrauen können, werden sich diese langfristig durchsetzen und ihr großes Potenzial entfalten. (mb)