Big Data

Vertrauen in Digital Health durch stabile, sichere und nutzerfreundliche Anwendungen – Nachman Ash und Rachelle Kaye im Interview

Israel verfügt über große Innovationskraft, wenn es um den Transfer digitaler Lösungen in die Regelversorgung geht. Israelische „Health Maintenance Organizations“ (HMO) wie Maccabi sind international Vorreiter bei der Implementierung von Digital Health. Prof. Nachman Ash und Dr. Rachelle Kaye von Maccabi berichten im Interview, welche digitalen Anwendungen Patienten und Ärzten in der HMO zur Verfügung stehen. Sie betonen, dass der digitale Zugang zu Gesundheitsinformationen nutzerfreundlich und verlässlich sein muss. Für die Zukunft prognostizieren sie mehr Empowerment von Patienten durch die Verwendung von Daten, die Patienten selbst erhoben haben – und durch die Verbindung von digitalen Gesundheitsdiensten mit leicht zugänglichen Messaging-Anwendungen.

Für eine bessere Versorgung: Israel setzt auf Big Data

Unser Blick nach Israel im Rahmen unserer Studie #SmartHealthSystems zeigt, wie eine kleine Nation schon seit zwei Jahrzehnten bei der Gesundheitsversorgung auf Big Data setzt – und jetzt mit einer riesigen Patientendatenbank zum Schlaraffenland für die internationale Forschung werden möchte. Entsteht in Israel gerade also die umfangreichste medizinische Datensammlung der Welt? Und inwiefern gilt dann „Real People. Real Data. Real Change.“?!

Doctor and family member supporting dying senior man lying in bed at hospital.

Algorithmen für die Berechnung von Todesrisiken – ein Kommentar von Cinthia Briseño

„Der Einsatz und die Weiterentwicklung von algorithmischen Systemen in der Medizin sind kaum aufzuhalten – und machen auch vor dem Tod keinen Halt“ sagt Cinthia Briseño, Geschäftsführerin der Frisk Innovation GmbH und Mitglied in unserem Expertennetzwerk „30 unter 40“. Schon heute sind Systeme zur Berechnung von Sterbeprognosen im Einsatz. Was bedeutet das für Patienten, Ärzte und Pflegepersonal sowie die Gesellschaft insgesamt? Cinthia Briseño fasst zusammen, welche Lehren wir bisher ziehen können. Feststeht: Ein öffentlicher, gesellschaftlicher und vor allem aber auch ethischer Diskurs über die Voraussetzungen, unter denen derartige Algorithmen zum Einsatz kommen, ist unabdingbar.

Ergebnisse unserer Debattenreihe: Big Data als Gestaltungsaufgabe verstehen

In einer digitalen Debattenreihe haben wir uns den Möglichkeiten und Grenzen von Big Data im Gesundheitswesen gewidmet. Wir ließen 13 Experten aus Wissenschaft, Gesundheitswesen, Wirtschaft und Medien zu Wort kommen. Mit dem Ziel, den Diskurs um Big Data zu strukturieren, haben wir die Beiträge nun systematisch ausgewertet. Die Ergebnisse präsentieren wir in diesem Beitrag: Welche Potenziale und Herausforderungen sehen die Experten in Big Data? Welche Lösungsansätze schlagen sie vor? Und: Wo sehen sie die Zukunft von Big Data im Gesundheitswesen?

Datensouveränität in Zeiten von Big Data – Nutzer, Unternehmen und Staat in gemeinsamer Verantwortung

Ein Gastbeitrag von Dr. Sarah Fischer. Seit persönliche Daten massenhaft gesammelt und ausgewertet werden, wird es für den Einzelnen zunehmend schwieriger, die Verfügungsmacht über sie zu behalten. Datenschutzkonzepte, die allein auf individuelle Kontrolle setzen, sind den Herausforderungen durch Big Data nicht gewachsen. Es braucht neue Ansätze, die die Datensouveränität der Nutzer in den Mittelpunkt stellen. Sie müssen den Einzelnen befähigen, seine Rechte auch ausüben zu können, ohne ihn mit der alleinigen Verantwortung zu überfordern.

Big Data: Datenbestände für Wissenschaft und Patienteninformation effektiver nutzen

Ein Gastbeitrag von Prof. Dr. Jonas Schreyögg. Derzeit wird viel über die Anwendung von Big Data im Gesundheitswesen diskutiert. An sich beschreibt Big Data die Möglichkeit, große Datenmengen unterschiedlicher Natur in kurzer Zeit analysieren zu können. Oftmals gerät dabei aus dem Blick, welche Datenbasis für Analysen zur Versorgungsforschung und Patienteninformation überhaupt zur Verfügung stehen und welchen Zugang es zu diesen Datenbeständen gibt. Dabei weist Deutschland schon jetzt eine hervorragende Datenbasis im Gesundheitswesen auf.

Von „Small Data“ zu Big Data: Die Rahmenbedingungen für Digitalisierung verbessern

Die zunehmende Digitalisierung aller Gesellschafts- und Arbeitsbereiche ergänzt die drei klassischen Produktionsfaktoren Kapital, Arbeitskraft und Rohstoffe um einen Vierten: Daten. Die Konzepte, Methoden und Technologien rund um Big Data sorgen dafür, dass diese Daten zukünftig nicht mehr nur exponentiell wachsen, sondern nutzenstiftend verwertbar gemacht werden. Inmitten der vierten, der digitalen Revolution, entsteht mit Big Data folglich ein hochgradig zukunftsrelevantes Thema, dessen volkswirtschaftliches Ausmaß wir bislang nur erahnen können.

Basis zur effizienten Nutzung von Big Data? Eine einheitliche Infrastruktur im Gesundheitswesen

Wenn rund um das Thema „Big Data“ diskutiert wird, dann stehen zumeist Forschung und Entwicklung im Mittelpunkt des Diskurses. Tatsächlich sind die Potenziale, die durch eine intelligente Nutzung von Big Data entstehen können, jedoch praktisch für jeden Bereich im Gesundheitssektor denkbar – egal ob in Reha-, Pflege- oder Sozialeinrichtungen. Mit einer effizienten Auswertung von Patienten- und Gesundheitsdaten könnten Möglichkeiten für Kosten- und Zeiteinsparungen gefunden werden. Auch eine personalisierte Medizin würde verstärkt ihren Weg in das Gesundheitswesen finden. Insgesamt könnte damit die Gesundheitsversorgung in Deutschland gestärkt und deutlich verbessert werden.

Big Data: From Chip to Bedside durch konkrete Versorgungsziele

Das Thema „Big Data in der Medizin“ springt uns seit einiger Zeit aus diversen Medien entgegen. Irgendwo zwischen Hoffnung und überschätztem Hype wird das Thema sehr theoretisch diskutiert. Wenngleich im breiten Versorgungsalltag bisher keine sichtbaren Anwendungen angekommen sind, übt das Thema natürlich eine ungeheure Faszination auf mich aus – als Arzt – und – qua Amt – auch in meiner Rolle als Vorsitzender des Ausschusses Telematik der Bundesärztekammer.

Big Data bereitet den Weg von einer Interventions- zur Präventivmedizin

Es ist der Beginn einer technologischen Revolution im Bereich des Gesundheitswesens: Die Verbreitung von mobilen Gesundheits-Apps, Sensoren, die Lebensstil und Vitalparameter überwachen, sowie die Popularisierung von telemedizinischen Geräten machen es möglich, die elektronischen Patientenakten mit Daten zu füllen. In den scheinbar chaotischen Digitalsammlungen sind Zusammenhänge und Kenntnisse verborgen, welche zur besseren Diagnostizierung, zu klinischen Untersuchungen, zur Vorbeugung und Individualisierung der Patientenbetreuung genutzt werden können. Big Data wird einer der größten Meilensteine in der Medizin sein.

Wir brauchen mehr Transparenz: Woher kommt das Big-Data-Rohmaterial?

„Daten sind das neue Gold“ – das ist eine Weisheit, die man sich auf Konferenzen immer mal wieder zuraunt. Es gibt aber einen ziemlich großen Unterschied: Anders als Gold vermehren sich die Daten permanent. So haben wir in den letzten zwei Jahren mehr Daten produziert als in der gesamten Menschheitsgeschichte davor. Vieles passiert bewusst (zum Beispiel senden die Benutzer von Facebook und WhatsApp 41,6 Millionen Nachrichten pro Minute), vieles aber auch unbewusst: Wissen Sie auf Anhieb, welchen Smartphone-Apps sie den Zugriff auf ihren Standort erlaubt haben?

Smart Medicine: Im Zeitalter von Big Data mehr als eine Vision

Endlich ist die zunehmende Digitalisierung des deutschen Gesundheitswesens auch in den Köpfen der Gesellschaft und der Politik angekommen. Längst überfällig sind Debatten, wie man die sprichwörtliche Datenexplosion für wissenschaftliche Zwecke zum Wohle des Patienten am besten nutzen kann. Big Data ist in aller Munde, von Zusammenführung und Auswertung riesiger Mengen an Patientendaten ist die Rede. Der Traum einer vollendeten personalisierten Medizin, in der die passende Therapie für jeden einzelnen Patienten angewendet wird, rückt augenscheinlich immer näher.

Smart Medicine: Digitale Entscheidungshilfe oder automatisierte Medizin?

Digitale Entscheidungshilfen gehören in Arztpraxen und Krankenhäusern bereits zum Alltag: Die Uniklinik Frankfurt hat beispielsweise Leitlinien in das Klinikinformationssystem integriert, und die Risikoprognose-Software arriba leitet den Hausarzt bei partizipativer Entscheidungsfindung an. Neue Computersysteme und Big Data versprechen jedoch noch mehr: IBM hat beispielsweise vor, den neuen Supercomputer Watson zum „kognitiven Assistenten“ aller Gesundheitsdienstleister zu machen – und zwar weltweit. Mit Zugriff auf riesige Mengen an Patientenakten, Fachartikeln, Protokollen usw. schlägt Watson Health innerhalb von Sekunden evidenzbasierte Diagnosen und Therapien vor, die nach statistischer Konfidenz gewichtet sind.

Big Data: Kein Datenschutz, kein Vertrauen, weniger Gesundheit

Die Datenbetrunkenheit hat die Medizin erreicht: Mit Big Data wollen viele Wirtschaftsvertreter und Technikfetischisten die Gesundheit der Bevölkerung steigern. Und mit Gesundheits-Apps und Fitness-Trackern meint mancher Mensch, sich und seine Gesundheit zu optimieren. Zweifellos lassen sich mit den im Gesundheitssystem erfassten Patientendaten neue Erkenntnisse über Krankheiten, deren Ursachen und Behandlungsmöglichkeiten, gewinnen. Doch darf dabei keine Goldgräberstimmung ausbrechen, wie wir sie von US-amerikanischen, im Internet aktiven Konzernen kennen, die jetzt unkontrolliert Gesundheitsdaten schürfen wollen.

Big Data: Die Zeiten von „One Size fits All“ sind vorbei

Daten sind seit jeher die Basis für wissenschaftlichen Fortschritt und auch die moderne Medizin wäre ohne empirisches Vorgehen nicht denkbar. Während die Erhebung von Daten in den letzten Jahren immer einfacher und genauer wurde, blieb die Nutzung dieser Daten im Sinne der Wissenschaft und Erkenntnis weit hinter ihrem Potential zurück. Eine Tatsache, die sich rasch ändert.

Is big beautiful? Debattenreihe zu Big Data im Gesundheitswesen

Big Data im Gesundheitswesen ist ein breit diskutiertes Thema, nicht zuletzt wegen der mannigfaltigen Interpretationsspielräume, die der Begriff bietet. Charakteristisch für den Diskurs ist eine Polarisierung anhand positiver oder negativer Überhöhungen. Wir wollen uns daher in den kommenden Monaten in Form einer Debattenreihe den Möglichkeiten und Grenzen von Big Data im Gesundheitswesen konstruktiv nähern. Unser […]