Die Herausforderung Big Data – Datenflut im Gesundheitswesen

Große Datenmengen sind in vielen Bereichen des Gesundheitswesen verfügbar – in Krankenhäusern und Praxen, bei Versicherungen oder auch bei dem Patienten zuhause. In Zukunft wird die Datenmenge schätzungsweise noch um das 50fache wachsen. Bisher werden diese jedoch kaum genutzt. In anderen Wirtschaftszweigen werden erhobene Daten bereits effektiv ausgewertet um Erkenntnisse über die aktuellen und zukünftigen Kunden zu gewinnen.

Was ist Big Data?

Das Phänomen der immer weiter wachsenden Datenmengen wird unter dem Begriff Big Data zusammengefasst. Big Data kennzeichnet sich durch drei Herausforderungen – große Datenmengen (Volumen), große Datenvielfalt (Variety) und einer hohen Geschwindigkeit der Datengenerierung oder -verarbeitung (Velocity). Basis für leistungsfähige Prozesse und erfolgreiche Entscheidungen ist die Auswertung zuverlässiger Daten. Die systematische Analyse solcher Datenmengen ermöglicht es nahezu in Echtzeit Entwicklungen zu erkennen und somit schnell reagieren zu können. Das Thema Big Data betrifft deshalb alle Unternehmen jeder Größe und aus jeder Branche. 

Big Data im GesundheitswesenBigdata

Für das Gesundheitswesen besteht durch die Heterogenität der Daten aufgrund verschiedener Quellen eine besondere Herausforderung. Während der Behandlung eines Patienten werden durch die zunehmende Verwendung von technischen Geräten immer mehr Daten produziert. Die Herausforderung besteht darin aus einer Reihe unstrukturierter Daten Zusammenhänge zu finden, diese zu analysieren und zu interpretieren. Werden bisher isolierte Datenbestände miteinander verknüpft, wird die Aussagekraft und der Nutzen aus den Daten deutlich gesteigert. Somit könnten Big Data Analysen dazu eingesetzt werden den richtigen Behandlungsplan und die passende Therapie für den Patienten zu finden. Die Analyse großer Datenmengen ermöglicht außerdem Auffälligkeiten und Anomalien in den Messwerten von Patienten identifizieren zu können und gegebenenfalls direkt zu intervenieren.

Erkenntnisse aus Big-Data-Analysen ermöglichen eine individualisierte Medizin, abgestimmte Medikations- und Behandlungspläne und können Fehldiagnosen vermeiden. Eingesetzt werden könnten Big Data Analyse beispielsweise im Monitoring von Patienten. Mittels Messgeräte werden bei einem Monitoring verschiedene Vitalparameter erhoben, die per Digitalübertragung in Echtzeit analysiert werden. Möglich ist ebenfalls die retrospektive Analyse von Patientendaten, um neue Erkenntnisse über den Verlauf von Erkrankungen zu gewinnen.

Zu bedenken: Aussagekraft und Datenschutz

Betrachtet werden sollte bei der Auswertung immer die Aussagekraft der Daten. Eine ermittelte Korrelation muss nicht immer gleich Kausalität bedeuten, so dass die letztendliche Entscheidung nur über die Erfahrungen des medizinischen Fachpersonals getroffen werden kann. Die besondere Herausforderung wird im Gesundheitswesen darin bestehen dem Patienten größtmögliche Transparenz im Umgang mit seinen Daten zu verschaffen. Für Big-Data-Analysen müssen datenschutzkonforme Vorgehensweisen entwickelt werden.

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