Wirtschaft

Zukunftsrat: Big Data für Gesundheit und Medizin nutzen

Big-Data-Methoden bieten riesige Chancen im Gesundheitsmarkt / Wichtiger Aspekt ist aber die Akzeptanz der Gesellschaft

„Die Herausforderungen im Gesundheitswesen sind groß. Gleichzeitig zählen die Gesundheits- und Medizintechnologien zu Bayerns Schlüsseltechnologien“, sagt die vbw. (Foto: dpa)

„Die Herausforderungen im Gesundheitswesen sind groß. Gleichzeitig zählen die Gesundheits- und Medizintechnologien zu Bayerns Schlüsseltechnologien“, sagt die vbw. (Foto: dpa)

Der Zukunftsrat der Bayerischen Wirtschaft sieht in Big-Data-Methoden ein großes Wertschöpfungspotenzial für die bayerische Wirtschaft, insbesondere für den Bereich der Gesundheits- und Medizintechnologien. Wie die Studie „Big Data im Freistaat Bayern – Chancen und Herausforderungen“ (Prognos / Heckmann, 2016) der Vereinigung der Bayerischen Wirtschaft e.V. (vbw) belegt, sollen in den kommenden Jahren 0,3 Prozentpunkte Wirtschaftswachstum alleine durch den Einsatz dieser Technologie realisiert werden können.

Unter Big Data versteht man die Nutzung von großen und komplexen sowie sich schnell verändernden Datenmengen, die früher mit herkömmlichen Auswertungsmethoden nicht analysiert werden konnten. „Individualisierte Medikamente sowie die digitale Patientenakte und neue Diagnosemöglichkeiten sind nur einige Beispiele für die großen Potenziale von Big Data im Wachstumsmarkt Gesundheit“, erklärt Alfred Gaffal, Präsident der vbw – Vereinigung der Bayerischen Wirtschaft e.V. und Vorsitzender des Zukunftsrats.

Akzeptanz muss erhöht werden

Die Schlüssel für eine Big-Data-basierte, personalisierte medizinische Diagnostik und Therapeutik sind laut Zukunftsrat eine umfassende Erhebung, Dokumentation und Sammlung von individuellen Gesundheitsdaten sowie deren Nutzung durch unterschiedliche Akteure im Behandlungsprozess. „Ein wichtiger Aspekt ist dabei die Akzeptanz in der Gesellschaft, die wir mit sachlicher Information erhöhen müssen. Auch das Thema Datenschutz spielt hier eine wichtige Rolle. Denn schon die Aufnahme von wenigen Kerndaten auf der elektronischen Gesundheitskarte führte in Deutschland zu kontroversen Diskussionen. Dabei kann jeder Einzelne davon massiv profitieren“, so Gaffal.

Die Ausgangsbedingungen im medizinischen Bereich seien aber grundsätzlich gut, so die Vereinigung der Bayerischen Wirtschaft e. V.: „Wenn im Hinblick auf den Datenschutz nach Akteuren differenziert wird, genießen Krankenkassen und Ärzte das höchste Vertrauen der Bevölkerung. 66 Prozent glauben, dass dort mit ihren Daten sorgsam umgegangen wird. In Bayern liegt der Wert mit gut 62 Prozent leicht niedriger als im Bund, aber ebenfalls sehr hoch.“

Neue Grundlagen-Studie

Auch deshalb widmet sich der Zukunftsrat jetzt dem weiten Feld der Gesundheit als neues Schwerpunktthema. Am 16. Juli 2018 werden die Ergebnisse einer neuen Grundlagen-Studie und die darauf aufbauenden Handlungsempfehlungen des Zukunftsrats vorgestellt.

„Auch wenn im aktuellen Hype um Big Data viel Marketing mit im Spiel ist – Firmen wie Google, Facebook oder Amazon haben gezeigt, wie sich Geschäftsmodelle revolutionieren lassen, wenn man Daten besser als die anderen analysiert“, schreibt das Ärzteblatt zum Thema Big Data. Auch in der medizinischen Forschung zeige sich, wie wichtig solche Verfahren sind, Stichwort Next Generation Sequencing oder bildgebende Verfahren.

Optimierung der Versorgung

Dem Blatt zufolge, stelle der demografische Wandel eine wesentliche Herausforderung im Gesundheitsbereich dar. Gleichzeitig steuere die Medizin von einer reaktiven hin zu einer prädiktiven und präventiven Medizin, die durch frühe Interventionen Krankheiten verhindern oder zumindest früh und dann auch individualisiert behandeln wolle. Dieser Paradigmenwechsel von einer globalen Medizin zu einer individuellen, stratifizierten Medizin solle dazu führen, dass der Einzelne sich auch im Alter guter Gesundheit erfreuen könne. Nur hierdurch seien dann auch steigende Kosten im Gesundheitssystem zu bekämpfen.

„Um dies zu erreichen, ist das Sammeln und Zusammenführen großer Mengen heterogener persönlicher Daten notwendig“, heißt es weiter. Hierzu zählten etwa klinische, epidemiologische, bildgebende, molekulargenetische, aber auch ökonomische Daten. Durch die Analyse solcher Daten mittels „Data Mining“-Techniken könne neues Wissen zu Krankheitsentstehung, Prävention und individualisierter Therapie generiert werden. Bei gleichzeitiger Betrachtung ökonomischer Daten ließen sich zudem Modelle entwickeln, die neben einer Optimierung der medizinischen Versorgung parallel Kosteneinsparungen aufzeigen können.

 

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