Intern | Impressum | Datenschutz | Mammazentrum Hamburg | Krankenhaus Jerusalem
11 Jul
2017

Deutschland holt auf: Millionenförderung für Informationstechnologien in der Medizin

Digitale Patientendaten zusammenzuführen und auszuwerten, um Krankheiten besser zu verstehen und schneller individuell richtige Entscheidungen zu treffen – das ist das Ziel des Data-Mining (wörtlich etwa: „Daten-Bergbau“, sinngemäß: „aus einem Datenberg etwas Wertvolles extrahieren“) Unter Data-Mining versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf einen Datenbestand mit dem Ziel, neue Muster zu erkennen. Korrekt verwendet bezeichnet es die Extraktion von Wissen, das „gültig (im statistischen Sinne), bisher unbekannt und potentiell nützlich“ ist um bestimmte Regelmäßigkeiten, Gesetzmäßigkeiten und verborgene Zusammenhänge bestimmen zu können. Wie beim „Schürfen“ ist die genaue Zielsetzung erst während der Datensammlung erkennbar.  Dieses “Big Data” Konzept ist eine Entwicklung, die das Weltwirtschaftsforum für eine neue Klasse von Wirtschaftsgut hält, vergleichbar mit Rohstoffen wie Gold. Der Ansturm auf diese neue Ressource ist jetzt weltweit im Gange (“Big Data Revolution”).

Das Ziel der Wissensentdeckung in Datenbanken ist die Erkennung von bislang unbekannten fachlichen Zusammenhängen aus vorhandenen, meist großen Datenbeständen, z.B durch Ausreißererkennung. Dabei werden Datenobjekte gesucht, die inkonsistent zum Rest der Daten sind, beispielsweise indem sie von einem generellen Trend abweichen. Eine weitere Möglichkeit ist die Clusteranalyse. Bei der Clusteranalyse geht es darum, Gruppen von Objekten zu identifizieren, die sich auf eine gewisse Art ähnlicher sind als andere Gruppen. Grundsätzlich besteht die Möglichkeit in Datenbanken den Einfluss aller Variablen von der Arztassistentin bis hin zur Mondphase oder Ebbe und Flut zu erkennen. Alle erforderlichen Daten werden bereits jetzt erhoben, aber in unterschiedlichen Systemen ohne Möglichkeit der Datenanalyse gespeichert.

Bereits jetzt gibt es ein großes Interesse neben den klassischen Faktoren auch die Compliance, Molekulargenetik, den Einfluss von Komorbiditäten u.v.a.m. bei der Therapie von Krebspatientinnen gezielt zu erfassen. Die Vielzahl der Informationen und Variablen pro Patientin kann ebenfalls durch Analysen in Datenbanken zum Erkenntnisfortschritt führen.

In Deutschland hat man lange mit der Nutzung dieser Instrumente gezögert, vor allem aus Gründen des Datenschutzes bei „hochsensiblen“ Daten.

Im Rahmen der Medizininformatik-Initiative des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) werden nun bundesweit 4 Konsortien mit 120 Millionen Euro gefördert. Alle geförderten Konsortien werden Datenintegrationszentren aufbauen und ihren Mehrwert in Praxisbeispielen konkret nachweisen. Die Zentren sollen beispielhaft demonstrieren, wie Daten, Informationen und Wissen aus Krankenversorgung, klinischer und biomedizinischer Forschung über die Grenzen von Standorten hinweg verknüpft werden können.

Ziel ist es, Daten aus dem klinischen Alltag für die Forschung nutzbar zu machen und Krankheitsursachen und Verläufe besser zu verstehen. Das Zusammenführen von Datensätzen aus der Forschung zum Beispiel aus Datenbanken für Gene oder Gewebe und aus der klinischen Patientenversorgung kann schneller Zusammenhänge aufdecken, etwa zwischen einzelnen Genen, Lebensstilen und Erkrankungen oder Komplikationen. Solche großen Datensätze („Big Data“) bieten Chancen für die frühere Erkennung von seltenen Komplikationen, Risiken und Nebenwirkungen, etwa bei Arzneimitteltherapien, für Diagnostik, Therapieentscheidungen und Vorsorge. Mit diesem Wissen sollen Erkrankungen künftig wirkungsvoll verhindert, schneller diagnostiziert sowie zielgerichteter und nebenwirkungsarm therapiert werden.

Die Fragen, die bearbeitet werden sollen, zielen auf Krankheitsverläufe, Präzisionstherapie, aber auch mögliche Muster von Vor- und Begleiterkrankungen ab. Weitere Anwendungsfälle werden neben Krebserkrankungen auch die Parkinson Erkrankung, seltene Erkrankungen, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Schlaganfall sein.

Die Medizin der Zukunft ist präventiv, personalisiert, interdisziplinär und digital

Erste Vorprojekte zu kompatiblen Systemen und gemeinsamer Nutzung von Patientendaten hat das Konsortium unter Leitung von Prof. Klaus A. Kuhn, Lehrstuhl für Medizinische Informatik an der TUM, erfolgreich abgeschlossen. Diese Vorarbeiten und Konzepte von DIFUTURE wurden nun mit Erfolg von einem internationalen Gutachtergremium bewertet. Besondere Akzente setzt das Konsortium in den Bereichen Datenschutz und Datensicherheit, außerdem sollen alle Aspekte einer zukunftsgerichteten Medizin abgedeckt werden, die präventiv, personalisiert, interdisziplinär und digital ist.

Die BMBF-Medizininformatikinitiative 

Die Medizininformatikinitiative des BMBF soll die medizinische Forschung stärken und die Patientenversorgung verbessern. Innovative IT-Lösungen sollen künftig den Austausch und die intelligente Nutzung von Daten aus Krankenversorgung, klinischer und biomedizinischer Forschung ermöglichen. Mit einem vorgesehenen Fördervolumen von 120 Millionen Euro über die Jahre 2018 bis 2021 unterstützt das Bundesregierung die Etablierung von „Datenintegrationszentren“ an deutschen Universitätskliniken und Partnereinrichtungen.

Weitere Informationen

 

Quelle: Mammazentrum Hamburg und HealthCom, Redation: Dr. Vera Siegler

 

Durch die weitere Nutzung der Seite stimmen Sie der Verwendung von Cookies zu. Datenschutzerklärung

Die Cookie-Einstellungen auf dieser Website sind auf "Cookies zulassen" eingestellt, um das beste Surferlebnis zu ermöglichen. Wenn du diese Website ohne Änderung der Cookie-Einstellungen verwendest oder auf "Akzeptieren" klickst, erklärst du sich damit einverstanden.

Schließen