Big Data: Verfügbarkeit, Verknüpfbarkeit und Verwertbarkeit der Daten verbessern
Konferenz zu Nutzen und Rahmenbedingungen von Big Data-Analysen in Gesundheitsforschung und -versorgung mit 150 Teilnehmern in Berlin
14.12.2016. „Röntgen,
CT, MRT oder Blutuntersuchungen erzeugen eine große Menge an heterogenen Daten.
Hinzu kommen ärztliche Berichte und Behandlungsverläufe in elektronischen Akten
der Krankenhausinformationssysteme. Forschung mit diesen Daten bietet Potenzial
für die Patientenversorgung. Bevor dies möglich wird, muss jedoch die
Verfügbarkeit, Verknüpfbarkeit und Verwertbarkeit dieser Daten verbessert und
sichergestellt werden, dass auch Big-Data-Analysen evidenzbasiert eingesetzt
werden können.“ Das betonte Sebastian C. Semler (TMF) im Rahmen der Konferenz
Big Data konkret, die am 13. Dezember 2016 gemeinsam von der Smart
Data-Initiative des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWI), dem
Bundesverband Gesundheits-IT (bvitg) und der TMF in Berlin durchgeführt wurde.
150 Expertinnen und Experten aus unterschiedlichen
Feldern diskutierten Anwendungsszenarien von Big Data-Analysen in
Gesundheitsforschung und -versorgung. Dabei ging es um den potenziellen Nutzen
der Daten ebenso wie um die Rahmenbedingungen, die umfassende Analysen erst
ermöglichen. Referentin Dr. Amke Caliebe vom Universitätsklinikum
Schleswig-Holstein wies außerdem darauf hin, dass die Qualität der Daten
wichtiger ist als ihre Zahl: „Good Data ist wichtiger als Big Data“.
Probleme liegen vor allem auf der organisatorischen und strukturellen Ebene
Datenintegration und Datenqualität sind Problemfelder, die
aktuell insbesondere vom Förderkonzept Medizininformatik des Bundesministeriums
für Bildung und Forschung (BMBF) adressiert werden. Dr. Matthias Kölbel (BMBF)
stellte die Initiative vor und betonte, dass Technologie hier nur das Mittel
zum Zweck sei. Die eigentlichen Probleme, die es zu lösen gälte, lägen auf der
organisatorischen und strukturellen Ebene.
Dies bestätigte auch Nino Mangiapane von Bundesministerium
für Gesundheit (BMG), der sich auf die Erfahrungen aus der Telemedizin bezog,
wo die Begeisterung über technische Lösungen dazu geführt hätte, dass viele
Projekte es nicht in die Regelversorgung geschafft haben. Er mahnte die
Formulierung klarer Ziele und die Einbindung der beteiligten Partner in
Forschung und Versorgung an.
Chancen für die Verbesserung der medizinischen Versorgung
„Mit einer effizienten Auswertung von Patienten- und
Gesundheitsdaten wären wir in der Lage, die Versorgung in Deutschland deutlich
zu verbessern. Hätten wir die Diagnosen und Behandlungsdaten von 80 Millionen
Bürgern zuzüglich Daten zum Gesundheitsstatus, könnten wir wissenschaftlich
belegen, welche Maßnahmen bei welchen Erkrankungen am effizientesten wirken.
Heute haben wir dagegen zu viele teure Operationen und Medikamente, die eine
schlechtere Gesundheitsversorgung erzeugen als in anderen Ländern,“ so Prof.
Dr. Wilhelm Stork, Gesundheitsexperte der Smart-Data-Begleitforschung und
Direktor am FZI Forschungszentrum Informatik.
Abgesehen von der Forschung und Entwicklung besitzt Big Data
grundsätzlich für das gesamte Gesundheitswesen eine hohe Relevanz: „Die
Möglichkeiten, die wir durch eine intelligente Nutzung von Big Data im
Gesundheitssektor haben, sind praktisch in jedem Bereich denkbar – egal ob in
Reha-, Pflege- oder Sozialeinrichtungen. Zum jetzigen Zeitpunkt ist
entscheidend, dass wir eine einheitliche Infrastruktur schaffen, auf der die
zahlreichen Produkte angewendet werden können,“ so Ekkehard Mittelstaedt,
Geschäftsführer des Bundesverband Gesundheits-IT – bvitg e.V.
Weiterführende Informationen
- Programmflyer [PDF | 2,4 MB]
- Website der SmartData-Initiative des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWI)
- Website des Bundesverbands Gesundheits-IT (bvitg)
- Website der TMF
Vorträge zum Download:
Block 1: Rahmenbedigungen im deutschen Gesundheitswesen
- Sebastian C. Semler (TMF): Begrüßung und Einführung – Herausforderungen für Big Data-Anwendungen in Forschung und Versorgung [PDF | 1,1 MB]
- Nino Mangiapane (Bundesministerium für Gesundheit): Big Data – Aktivitäten des BMG im Themenfeld [PDF | 2,2 MB]
- Dr. Matthias Kölbel (Bundesministerium für Bildung und Forschung): Förderkonzept Medizininformatik: Der Weg zur standortübergreifenden Nutzung von Patientendaten an deutschen Unikliniken [PDF | 724 KB]
Block 2 & 3: Vorstellung von Projekten: Ziele, Herausforderungen, Perspektiven
- Prof. Dr. Thomas Zahn (Gesundheitswissenschaftliches Institut Nordost – GeWINO): SAHRA – Verknüpfung und Analyse von Abrechnungs-, Behandlungs-, Studien- und Registerdaten [PDF | 2,6 MB]
- Dr. Daniel Sonntag (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz – DFKI): KDI – Patientendaten im klinischen Umfeld intelligent nutzen [PDF | 4,9 MB]
- Dr. Frederic Gerdsen (Cerner Health Services Deutschland): Population Health Management in England, Spanien und USA – (k)ein Modell für Deutschland? [PDF | 2,4 MB]
- Dr. Kerstin Bode-Greuel (QuintilesIMS): Typ 2 Diabetes Register IMS® DIAREG: Entdeckung von Ansätzen für eine bessere Patienten-zentrierte Versorgung mit Hilfe von Predictive Analytics [PDF | 1,1 MB]
- Friedhelm Leverkus (Pfizer Deutschland GmbH): Perspektive der pharmazeutischen Industrie auf Big Data-Analysen [PDF | 2,1 MB]
Block 4:
- Dr. Amke Caliebe (Universitätsklinikum Schleswig Holstein, Campus Kiel): Sieg der Korrelation über Kausalität? Methodische Fragen im Kontext Big Data [PDF | 929 KB]