Kommentar von Martin Czermin zu Krankheitsbildern und ihrer Erforschung Mit Big Data Leben retten

Wenn von Big Data die Rede ist, denken viele an Industrie 4.0 und das Internet der Dinge. Dass diese Form der Datenauswertung sich auch hervorragend für humanitäre Zwecke eignet, wie derzeit im Kampf gegen das Zikavirus, zeigen die neuesten Entwicklungen im Gesundheitswesen.

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So mancher könnte von den Olympischen Spielen in Rio mehr als Medaillen und schöne Erinnerungen nach Hause bringen, denn in Brasilien grassiert nicht nur das olympische Feuer, sondern auch das gefährliche Zikavirus.

Seit Oktober 2015 erkrankten dort laut Weltgesundheitsorganisation (WHO) 7000 Menschen, davon viele Kinder, an neurologischen Erkrankungen als Folge einer Zikavirus-Infektion. Bis 2017 könnten weltweit 4 Millionen Menschen betroffen sein.

Getreu dem diesjährigen Motto der Healthcare Information and Management Systems Society (HIMSS) "Transforming health through IT" (Gesundheit durch IT verwandeln), überlegen daher immer mehr Gesundheitsorganisationen, wie sie Big Data zur wirksamen Bekämpfung und Vorbeugung von Krankheiten weltweit nutzen können.

Big Data-Ansätze

Im Gesundheitswesen hat Big Data auf internationaler Ebene bereits bei der Einschränkung anderer Virusinfektionen, wie Ebola, Denguefieber und saisonaler Grippewellen, geholfen. Auch nationale Ansätze sind vielversprechend: Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) in Heidelberg setzt Big-Data-Analysefunktionen zur Erforschung von Krebszellen-Genomen ein. Was vorher Monate dauerte, ist jetzt eine Frage von Stunden.

Auch Cerner, ein Hersteller von IT-Lösungen für das Gesundheitswesen, bestätigt die positiven Effekte, die seit der Einführung einer Big Data-Lösung von Cloudera erzielt worden sind: Durch die weltweite Sammlung und effiziente Auswertung von Daten konnten demnach bereits Hunderte von Menschenleben gerettet werden.

Aus technischer Sicht ist also alles vorhanden, um Big Data-Analysen erfolgreich durchzuführen und Impfstoffe gegen neue Viren zu entwickeln. Vor allem die erhebliche Senkung der Sterblichkeits- und Infektionsraten im Falle von Krankheiten oder Epidemien ist eines der großen Ziele, beispielsweise durch schnellere und gezieltere Prüfung und Diagnose, optimierte medizinische Behandlung, Vorhersagen über den Verlauf von Epidemien sowie regionsspezifische Überwachungsmaßnahmen.

Big Data überwindet Grenzen

Aber einerseits fehlen vielerorts die Systeme zur gezielten, schnellen und effizienten Auswertung der gesammelten Daten. Andererseits gibt es ethische Bedenken gegen die dafür notwendige und sehr detaillierte gesundheitliche Überwachung von Öffentlichkeit und Individuum.

Einige Experten warnen vor Panikmache, schlechter Zuweisung von begrenzten Vorräten, Mangel an medizinischen Ressourcen oder der Stigmatisierung von Gemeinschaften und Nationalitäten. Den Regulierungsbehörden für Medizinische Ethik fehlen außerdem ausreichende Analysen zu den eingesetzten digitalen Detektionssystemen, um entscheiden zu können, ob dieses ungehemmte Sammeln von Informationen, einschließlich des uneingeschränkten Zugangs zu Patientendaten, gesellschaftlich vertretbar ist.

Epidemien wie das Zikavirus haben jedoch einen globalen und sich rasch ändernden Wirkungskreis, so dass die schnelle und leichte Vernetzung von Datenquellen und Datennutzern unabdingbar ist. Nur so können Ärzte und Krankenhäuser, nationale und internationale Gesundheitsbehörden, Forschungsinstitute und Hersteller von Impfstoffen den Verlauf der Krankheit akkurat vorhersagen und entsprechende Bekämpfungsmethoden rechtzeitig entwickeln.

Neben den üblichen Anforderungen an die Infrastruktur, wie Skalierbarkeit, Leistungsfähigkeit und Hochverfügbarkeit, stehen also vor allem die Analysemöglichkeiten für unterschiedliche Datentypen und die Sicherheit der Daten während des gesamten Prozesses an oberster Stelle.

Epidemien wie auch chronische Erkrankungen im Griff

Big Data-Analysesysteme, die die obigen Anforderungen erfüllen, werden von großen Industrieunternehmen wie Samsung, BT oder Siemens seit langem eingesetzt, beispielsweise in Form von Enterprise Data Hubs auf Basis von Hadoop. Als Open-Source-Software und durch seine nahtlose Integration in die vorhandene Infrastruktur bietet ein solches Framework einen kostengünstigen Weg, um das lebensrettende Potenzial von Big Data im Gesundheitswesen voll auszuschöpfen.

Epidemien wie das Zikavirus, die sich geographisch verteilt und mit rasanter Geschwindigkeit ausbreiten, sind eines der akuten Einsatzgebiete für Big Data, doch auch langsam entstehende, chronische Leiden wie Herzkrankheiten, Krebs, Übergewicht, Arthritis und Diabetes stehen im Visier der Big Data-Analysen in der Medizin. Beispiele wie das DKFZ oder Cerner zeigen, wie sehr eine optimierte Auswertung der vorhandenen Daten den Umgang mit Wissen revolutionieren kann.

Ein ganz banales Beispiel dafür ist die Beobachtung von Explorys, dessen Enterprise Performance Management (EPM)-System auf Basis von Cloudera Enterprise Hub in vielen großen medizinischen Einrichtungen der USA eingesetzt wird. Demnach schrumpfte das Zeitfenster zur Bearbeitung einer alltäglichen Analyse von Patientendaten von vorher 30 Tagen auf wenige Sekunden oder Minuten.

Gesundheit 4.0

Gesundheit ist heutzutage eines der höchsten Güter. Der Einsatz von Big Data-Technologien in diesem Bereich kann geschultem Fachpersonal helfen, eine sofortige Überprüfung, Diagnose und Behandlung einer Krankheit durchzuführen, gerade bei Epidemien wie dem Zikavirus mit Tausenden neuer Patienten pro Tag.

Durch die fortlaufende Rückführung von Ergebnissen aus neuen Beobachtungen und Studien aus der ganzen Welt verkürzen sich außerdem die F&E-Zeiten erheblich, so dass Impfstoffe schneller entwickelt und eingesetzt werden können, um weitere Infektionen zu verhindern und die Krankheit schneller auszurotten, als es je möglich war.

Der Startschuss ist gefallen. Jetzt gilt es, den Blick auf das Ziel zu richten und nach der Goldmedaille zu greifen.

* *Martin Czermin. Senior Regional Sales Director CEMEA bei Cloudera

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