Big Data Analytics in der Medizin - Empolis Blog

Big Data Analytics in der Medizin

0

Deutsche Gesundheitsversorger in der Zwickmühle: Während Unterfinanzierung, Ärzteflucht und Kostenexplosion plagen, klopft zugleich die Digitalisierung vehement an der Tür.

Allerdings sind die Zeiten, in denen Digitalisierung die Speicherung von Verwaltungsdaten in einer Datenbank des Krankenhausinformationssystems (KIS) oder Radiologie-Informationssystems (RIS) meinte, lange vorbei. Der Markt für diese Systeme ist gesättigt. Vielmehr ermöglicht der digitale Wandel, durch die Verschmelzung medizinischen Wissens mit IT-Lösungen, optimierte Abläufe und völlig neue Geschäftsmodelle.

Chancen und Hürden von Digital Health

Der Trend im „Digital Health“- oder „eHealth“-Bereich bricht althergebrachte Strukturen klassischer Medizin und bestehende Machtverhältnisse in den betroffenen Wirtschaftsbereichen auf, und das birgt jede Menge Sprengstoff!

Sichtbar wird dies etwa durch Geräte zur „Selbstvermessung“ („Self-Measurement“, „Quantified me“), insbesondere bei den verbreiteten Fitness-Trackern, die Einzug in den Alltag gehalten haben und zur Prävention und Überwachung genutzt werden. Allerdings dienen die Geräte lediglich als Orientierung für den eigenen Gesundheitszustand und ersetzen keinen Arzt. Dabei stellen Nutzer hier ihre Daten ohne Vorbehalt in der Cloud oder in sozialen Medien bereit. Der behandelnde Mediziner allerdings unterliegt strengen regulatorischen Bedingungen.

Zugriff auf die Datenflut im Gesundheitswesen

Nach einer Schätzung von Walter Haas, CTO Huawei Technologies Deutschland, werden im Krankenhaus der Zukunft 20 vernetzte Geräte pro Patient im Einsatz sein. Das wären dann bei einem mittelgroßen Haus schnell 20.000 Geräte. Dass die dadurch entstehende Datenflut der intelligenten Aggregation bedarf, liegt auf der Hand.

Aber auch wenn die Vorteile für Patienten und alle weiteren Beteiligten als signifikant erkannt sind – erkrankten Menschen könnte schneller und wirkungsvoller geholfen werden – ist dem behandelnden Mediziner oftmals nur der Zugriff auf einen Teil der, zu seinen Patienten existierenden, medizinisch relevanten Informationen gestattet. Und dies in einer zu wenig aufbereiteten Form, um die Daten in der verfügbaren Zeit ganzheitlich zu bewerten und mit ähnlichen Fällen zu vergleichen.

Besondere Herausforderungen der Digitalisierung bestehen auch im Bereich des zentralen medizinischen Informationsinstruments, dem Befund. Wichtige Informationen werden zwar zunehmend digital, doch weiterhin als unstrukturierter Text erstellt und verteilt.

Qualität, Umfang und Stil der Befunde hängen dabei vom erstellenden Mediziner ab und reichen für den gleichen Fall von einem kurzen „o.B.“ (ohne Befund) bis hin zu seitenfüllenden Texten.

Insbesondere können solche Befunde – die nach Aussage des Münchner eHealth-Unternehmens Smart Reporting an bis zu 16 Abnehmer verteilt werden – nicht ohne weiteres durch Computer ausgewertet werden.

Dabei böte sich großes Potenzial an Optimierungsmöglichkeiten, die sich in kurzer Zeit bezahlt machen könnten:

  • Trenderkennung zur Optimierung der Patientenversorgung
  • Verminderung von Komplikationen durch Warnung bei kritischen Befunden
  • Vermeidung von Mehrfachuntersuchungen durch Optimierung des Anforderungsverhaltens für bildgebende Verfahren (Röntgen, CT, MRT etc.)
  • Unterstützung bei der Befundung seltener Krankheiten
  • Statistische Auswertung großer Datenmengen zur Unterstützung klinischer Forschung mit deutlich vergrößerten Kohorten (Anzahl untersuchter Fälle)
  • Kandidatenauswahl zum Vorschlag für klinische Studien
  • u. v. m.

Um die Befundtexte auszuwerten, müssen moderne Ansätze der Künstlichen Intelligenz (KI) einige „harte Nüsse“ knacken. So werden in Befunden oft unterschiedliche Schreibweisen für das gleiche Konzept verwendet.

Viele Abkürzungen werden wiederum aufgrund ihrer Mehrdeutigkeiten nur anhand des Kontextes korrekt erkannt. Verstärkt wird das durch Rechtschreibfehler: Schreibweisen des Hirnschlags (Ischämie) wie „Ichämie“, „Ichmämie“, „Icshämie“ machen es heute nicht nur dem Befund-Empfänger, sondern insbesondere dem Computer schwer.

Nicht zuletzt ist der Ausschluss von Pathologien ein zentraler Inhalt von Befunden. Diese Negationen („keine Blutung vorhanden“, „der Dens ist intakt“) sind sogar manchmal für Menschen schwer zu interpretieren und deshalb auch für die maschinelle Sprachverarbeitung keine leichte Übung.

Dass es trotzdem funktioniert haben Firmen wie Empolis, M-Modal oder Sha Lab bewiesen. Allerdings hierzulande immer nur mit den restriktiven deutschen und europäischen Hürden des Datenschutzes.

Unsere Gesellschaft – Politik und Bürger – muss sich dringend mit mehr Engagement der Frage widmen, ab wann die schützenswerte Privatsphäre des Einzelnen neue medizinische Erkenntnisse zum Wohle der allgemeinen Patientenversorgung verhindert.

Zurecht rief die Bundesministerin für Bildung und Forschung, Prof. Dr. Johanna Wanka, jüngst im Rahmen der Digital Health Conference des Bitkom auf, durch eine ausgewogene Darstellung von Chancen und Risiken unbegründete Euphorie, wie auch Ängste, zu vermeiden. Gerade den Volkskrankheiten Bluthochdruck, Herzinsuffizienz und Diabetes könnte die Medizin durch umfangreiche Datenauswertung völlig neue Behandlungs- oder Präventionsmethoden entgegensetzen.

Bei der Rechtssicherheit zur Verarbeitung von Patientendaten wurden die Deutschen jedoch sogar von den Österreichern weit abgehängt. Deren elektronische Gesundheitsakte „ELGA“ wurde zwar lange Jahre diskutiert, ist aber seit dem 01.01.2017 verbindlich umgesetzt. Immerhin gab die deutsche „Gesellschaft für Telematikanwendungen der Gesundheitskarte“ (Gematik) kürzlich die Freigabe für den Online-Produktivbetrieb ihrer Telematikinfrastruktur bekannt. Allerdings zunächst beschränkt auf das Versichertenstammdatenmanagement (VSDM) – da bleibt noch ein langer Weg.

Es wird deshalb wohl noch etwas dauern, bis wir hierzulande virtuelle Krankenhäuser wie das Mercy Virtual Hospital in Missouri vorfinden werden – ein „Krankenhaus“ ohne ein einziges Bett. In Mitteleuropa müssen wir uns heute vielmehr damit abfinden, dass datengetriebene medizinische Cloud-Gesundheitsanwendungen in der datenschutzrechtlichen Realität hohe Hürden nehmen müssen. Laut Trendreport Krankenhaus setzen gerade mal 17 Prozent der Befragten ein System zur Entscheidungsunterstützung ein.

Die gute Nachricht: Auch schon heute gibt es Möglichkeiten, im Rahmen der aktuellen Rechtslage durch Investitionen in gezielte Inhouse-Analyse unstrukturierter Daten den digitalen Wandel einzuleiten und dabei einen schnellen Return On Invest (ROI) zu realisieren.

Heute verfügbare „Big Data Analytics“ in der Medizin böte uns die Chance, der Zwickmühle zwischen Kostendruck und Investitionsbedarf Herr zu werden. Krankenhäuser, forschende Mediziner und Versicherer müssten sie nur konsequenter nutzen.

Bildquelle: Bill Oxford/E+/gettyimages

 

Teilen:

Über den Autor

Andreas Klueter

Andreas Klüter, Diplom-Informatiker, konzentriert sich seit über 20 Jahren auf die Entwicklung innovativer Systeme zur intelligenten Informationsverarbeitung. Ab 1994 trug er am Deutschen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz (DFKI GmbH) entscheidend zur Realisierung des weltweit ersten Forschungsprototyps „Verbmobil“ zur vollautomatischen Übersetzung gesprochener Sprache bei. Er beschäftigt sich außerdem mit Multimedia-Analysen, neuen Methoden der künstlichen Intelligenz sowie der technischen Kommunikation. Aus seiner Zeit als Entwicklungsleiter des im deutschsprachigen Raum führenden Krankenhausinformationssystems ORBIS bringt er profunde Kenntnisse der HealthCare-IT mit. Als CTO ist Andreas ein glühender Verfechter agiler Methoden – für Software, aber mit der „Lean-Startup“-Methode auch in der systematischen Entwicklung tragfähiger neuer disruptiver Geschäftsmodelle. Mit seinem Streben, auch Bewährtes immer wieder neu herauszufordern, treibt er die Fortentwicklung unserer innovativen Softwareprodukte und Cloud-Applikationen maßgeblich voran. Seine Mischung aus unbändiger Neugier und Risikobewusstsein setzt er privat beim Segelfliegen und Motorradfahren ein.

Sagen Sie Ihre Meinung!