Was versteht man unter “Big Data“?
Was umfasst „Big Data“?
Der Begriff „Big Data“ stammt aus der Informatik. Ursprünglich bezeichnete er große, schnell wachsende und komplexe Datensätze mit einem großen Datenvolumen. Im Gesundheitswesen bezeichnet „Big Data“ umfassende Datenbanken im Gesundheitswesen, wie zum Beispiel die Systeme für die elektronische Patientenakte oder auch Patientenregister, wie sie viele Patientenorganisationen anlegen.
Um bestimmte Arten von Forschung wie zum Beispiel den Einfluss von bestimmten Faktoren wie zum Beispiel Stress auf bestimmte Lebensbereiche wie Schlaf betreiben zu können, benötigen Forscher eine große Datenmenge, die von Patient*innen kommen. So nutzt man z.B. „Big Data“, um bestimmte oder ungewöhnliche Muster einer Krankheit zu erkennen, die Auswirkungen unterschiedlicher Therapien für eine Krankheit zu untersuchen oder um seltene Nebenwirkungen oder langfristige Auswirkungen auf die Gesundheit zu bestimmen.
Dieses Wachstum der Forschung erfordert größere Investitionen von Ländern und Unternehmen, um Netzwerke aufbauen zu können, die auch in der Lage sind, eine solch umfassende Datenanalyse durchzuführen. Von der Analyse von „Big Data“ erhoffen wir uns neue Einblicke und Fortschritte. Hierzu zählen eine schnelle Entwicklung neuer Arzneimittel und Medizinprodukte sowie intelligente Apps („Smart-Apps“) zur Unterstützung von Mediziner*innen und Patient*innen.
Besonders Communities von Patient*innen mit seltenen Erkrankungen, sowie beteiligte Mediziner*innen und Forscher*innen sind die Wegbereiter für Kollaborationen, die unser Verständnis von Krankheit und bestmöglichen Therapien voranbringen.
Es ist ein Anliegen vieler Beteiligter, dass Data Science das Gesundheitswesen transformiert und verändert. Um nur einige der Vorteile für die Gesellschaft zu nennen, die die Analyse von „Big Data“ haben kann:
Steigerung der Wirksamkeit und der Qualität von Therapien.
Erkennung von Risikofaktoren und somit Prävention von Krankheiten und Erkrankungen.
Verbesserung der Sicherheit von Patient*innen durch direkte Übermittlung von Patientendaten an die Mediziner*innen.
Prognose von Ergebnissen und Aufdeckung von Übertragungswegen von Krankheiten zur Prävention dieser Krankheiten.
Verbreitung von Wissen.
Reduktion von Ineffizienz durch Identifizierung schlecht funktionierender Vorgänge in den Gesundheitssystemen.
Wie sieht das in der Realität aus? Bislang veröffentlichte, aus „Big Data“ gewonnene Ergebnisse sind:
Die Validierung von mehr als 200 neuen Biomarkern zur Vorhersage eines kardiovaskulären Risikos.
Die Untersuchung der Varianz von 174.000 beobachteten nationalen Verordnungsmustern gemäß nationalen Leitlinien für COPD.
Der Vergleich von ca. 8.000 Behandlungsergebnissen für Leukämie nach Alter: Aufdeckung eines großen unerfüllten Behandlungsbedarfs.
Mining (systematische Anwendung statistischer Methoden) auf mehr als 700 Millionen Datensätze zur Entwicklung neuer Algorithmen für die Krebsrisikostratifikation.
Diese und weitere Beispiele unserer Recherche mit „Big Data“ finden Sie hier: case study collection
