Beim Umgang mit medizinischen Daten ist genaues Abwägen gefragt: Nicht alle Daten sollten gesammelt werden, aber personenbezogene Daten müssen auch über private Zwecke hinaus verwendet werden können – ein Auszug aus einem Interview mit Dr. Gunther Piller, Professor für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Mainz.

Herr Professor Piller, welche Big Data-Ansätze halten Sie bei medizinischen Fragestellungen für besonders interessant?
Für mich sind insbesondere Data Mining-Anwendungen für Sensordaten interessant. …. Aber ich kann mir da viele Anwendungen vorstellen, etwa bei klinischen Anwendungssystemen. Ein Beispiel ist die Früherkennung möglicher Komplikationen bei Patienten auf Intensivstationen durch Korrelationsanalysen kontinuierlich erfasster individueller Gesundheitsparameter. Aber auch außerhalb des Klinikbereichs gibt es interessante Anwendungsfelder wie zum Beispiel die Unterstützung der Betreuung alter oder erkrankter Menschen in sogenannten „Smart Homes“. Durch die Erfassung und Analyse von Sensormesswerten über Bewegungsvorgänge können sich Risikosituationen und Belastungssituationen auch von der Ferne erkennen lassen. Sie sehen: Im Gesundheitsbereich gibt es viele Anwendungsmöglichkeiten, die auf der Analyse von Daten beruhen.

Ein Blick in die Zukunft: Wie wird sich „Big Data in der Medizin“ Ihrer Meinung nach in fünf Jahren darstellen?
Zunächst wird „Big Data“ als Begriff verschwinden und durch differenziertere Bezeichnungen abgelöst werden. Diese werden durch viele neue, datengetriebene Anwendungen mit hoffentlich hohem Innovationsgrad und Nutzwert mit Leben gefüllt. Im Bereich Echtzeitanalyse und -prognose – mit dem wir uns beschäftigen – wird es notwendig sein, unterschiedliche Data Mining-Algorithmen zu kombinieren und für die jeweilige Fragestellung weiterzuentwickeln. Die dabei betrachteten Abhängigkeiten sind oft extrem komplex und erfordern deshalb umfassende Untersuchungen und Tests.
Bei den notwendigen IT-Systemen halte ich die Echtzeitfähigkeit für den kritischen Faktor. Denn dafür muss zunächst eine Infrastruktur aufgebaut werden, die Datenkommunikation von Sensoren über Analysen zu Anwendungen für Endverbraucher ohne merkbaren Zeitverlust ermöglicht – und das möglichst auch über größere Entfernungen.

Das vollständige Interview finden Sie in der 2. Auflage des E-Books „Die Zukunft der Medizinischen Information“.