Big Data in Medizin und Gesundheitswesen

Das Gesundheitswesen ist eine der Branchen mit dem größten Potenzial für Big Data. Laut der üblichen Definition bezieht sich Big Data auf die Tatsache, dass Datenmengen mittlerweile oft zu groß und zu heterogen sind und zu schnell wachsen, um sie mit herkömmlichen Technologien zu speichern, zu analysieren und nutzbar zu machen. Vorangetrieben wird Big Data durch drei technologische Trends: Geschäftsprozesse werden vermehrt elektronisch durchgeführt, Privatpersonen produzieren immer mehr Daten – z. B. in sozialen Netzwerken – und die Digitalisierung schreitet immer weiter voran, durch Smartphones und Apps bis in den Alltag. Auch in Medizin und Gesundheitswesen zeichnen sich neue Trends zu interessanten neuen Datenquellen und zu innovativen Möglichkeiten der Datenanalyse ab. Dies betrifft zum einen die Forschung. Hier benötigen etwa die Omics-Forschung klar Big-Data-Technologien. In der medizinischen Praxis bieten insbesondere die elektronische Patientenakte, freie öffentliche Daten und der Trend des Quantified Self, also der Vermessung des eigenen Verhaltens, neue Möglichkeiten für die Datenanalyse. Hinsichtlich der Analytik gibt es in der jüngsten Vergangenheit insbesondere deutliche Fortschritte bei der Informationsextraktion aus Textdaten, die viele Daten aus der medizinischen Dokumentation für eine Analyse erschließt. Gleichzeitig ist aber hier durch spezielle fachliche, rechtliche und ethische Rahmenbedingungen in Medizin und Gesundheitswesen die Anwendung von Big Data noch deutlich weniger ausgeprägt als in anderen Branchen. Erste interessante Best-Practice-Beispiele in der Medizin und im Gesundheitsbereich lassen aber innovative Ansätze und Ergebnisse erwarten. Der vorliegende Beitrag gibt eine Übersicht über die Potenziale von Big Data in der Medizin und im Gesundheitswesen.