Websearch-Daten als Gesundheitsdaten?

Medizinische Daten, Public-Health-Daten, Versicherungsdaten, Forschungsdaten und durch das Individuum generierte Daten – die Datenlandschaft im Gesundheitswesen ist sehr vielschichtig. Allerdings kann zumeist noch nicht das volle Potenzial ausgeschöpft werden, denn die meisten genannten Daten sind aufgrund von Übermittlungszeiten sowie administrativen und qualitätssichernden Prozessen sehr zeitversetzt zugänglich und nicht unmittelbar für die Versorgungsplanung und -steuerung verwertbar [8]. In Notfallsituationen wie der COVID-19-Pandemie oder regionalen Infektionsausbrüchen (z. B. Skabies), in denen schnelle, datenbasierte Entscheidungen notwendig sind, kann dieser Zeitverzug besonders problematisch sein. Andersherum sind bestimmte Daten zwar nahezu in Echtzeit, aber keineswegs flächendeckend verfügbar, z. B. Echtzeitdaten zur Pollenkonzentration [18]. Gleichzeitig kommt es durch spezielle rechtliche und ethische Rahmenbedingungen in der Medizin und dem Gesundheitswesen, insbesondere durch die Tatsache, dass die Auswertung von sensiblen und damit besonders schützenswerten Daten oftmals im Spannungsfeld konkurrierender Interessen oder Verordnungen steht, hierzulande noch zu starken Einschränkungen [32]. Ein weiteres Problem ist, dass es für zahleiche medizinische Beschwerden und Krankheitsbilder schwierig ist, die Krankheitslast für Deutschland abzuschätzen, da sie nicht oder nur eingeschränkt meldepflichtig sind (z. B. Borreliose, Chlamydien) [13] oder nicht in Registern erfasst werden (z. B. weißer Hautkrebs) [37]. Darüber hinaus gibt es immer noch tabuisierte Krankheiten, über die viele Betroffene nicht mit dem medizinischen Fachpersonal sprechen [1], oder Betroffene, die erst gar keine medizinischen Leistungen in Anspruch nehmen [23, 33]. Folglich kommt es zu schwerwiegenden Einschränkungen für eine optimale spatiotemporale Allokation von Ressourcen in der medizinischen Versorgung und dem Gesundheitswesen wie bei der Implementierung zielgerichteter Präventionskampagnen und Interventionen, aber auch der personenzentrierten Gesundheitsversorgung.

Das Sekundärdatenkonzept schließt grundsätzlich keine Datenquelle aus. Vielmehr kann es als Anforderung angenommen werden, alle verfügbaren Daten auf ihre Anwendbarkeit „als Basis für Auswertungen im Sinne der wissenschaftlichen Fragestellung“ zu prüfen [28]. Angetrieben durch die Digitalisierung des Gesundheitssektors, ergaben sich eine beinahe unbegrenzt vielfältige Datenbasis und die Möglichkeit zu innovativen Datenanalysen: Gesundheits-Apps und Wearables, die das Gesundheitsverhalten messen, das Krankheitsgeschehen dokumentieren und Real-time-Aktivitätsprofile erstellen [17, 18, 27], gesundheitsbezogene Informationen von auf partizipativen Online-Plattformen oder sozialen Medien geteilten Inhalten [5] und Suchanfragen über Internetsuchmaschinen; alles Daten(quellen), die als Basis zur Sekundärdatenanalyse herangezogen werden können.

Die Analyse der Internetsuchmaschinenanfragen erweist sich dabei als ein vielversprechender Ansatz zur Untersuchung des Interesses hinsichtlich der die Gesundheit und Krankheit betreffenden Themen innerhalb der Bevölkerung. Denn nicht nur Betroffene und Patient*innen informieren sich im Internet über Symptome, Ursachen, Einflussfaktoren, und Behandlungsmöglichkeiten ihrer Beschwerden, sondern auch deren Familienangehörige und Freund*innen. Zudem suchen Leute online nach Informationen zur Prävention, Gesundheitsförderung, zum Gesundheitsverhalten, zu Krankheiten und zu spezifischen medizinischen Belangen (z. B. Substanzabhängigkeit, finanzielle Unterstützung bei schwerwiegenden Erkrankungen) [6]. Dies eröffnet die Möglichkeit, das Interesse der Bevölkerung außerhalb des klassischen medizinischen Settings und über Routinedaten hinaus zu identifizieren.

In Deutschland nutzten zwischen 2018 und 2021 bis zu 95 % der über 13-jährigen Bevölkerung das Internet, und mit ca. 90 % ist Google die am häufigsten verwendete Suchmaschine [12]. So kann durch Google-Suchmaschinenanalysen unter Zuhilfenahme von den Tools Google Ads Keyword Planner und Google Trends das Interesse der internetnutzenden Bevölkerung in Deutschland abgebildet werden.

Google Ads Keyword Planner und Google Trends sind in erster Linie dazu gedacht, um Marketingkampagnen zu optimieren. Aufgrund der Möglichkeit, das Interesse der Bevölkerung an bestimmten Themen widerzuspiegeln, werden die Tools immer häufiger auch zur Beantwortung von wissenschaftlichen Fragestellungen herangezogen [20, 25, 29].

Mittels der so identifizierten Daten lassen sich für spezifische Erkrankungen (z. B. Psoriasis, atopische Dermatitis [AD]), aber auch für übergeordnete Krankheitsbilder (z. B. Hauterkrankungen, sexuell übertragbare Erkrankungen [STI]) die folgenden Fragestellungen untersuchen: Für was interessiert sich die Bevölkerung und wo liegen sog. „unmet medical needs“? Wie verändert sich das Interesse im Laufe der Zeit? Gibt es regionale Unterschiede im Suchverhalten? Lassen sich Zusammenhänge mit externen Faktoren wie klimatischen Bedingungen oder der Versorgungsstruktur identifizieren? Lassen sich Rückschlüsse auf die Krankheitslast ziehen?

Unabhängig von der untersuchten Thematik lassen sich anhand der von Google Ads Keyword Planner identifizierten, relevanten Suchbegriffe und dem dazugehörigen Suchvolumen Interessenschwerpunkte der Bevölkerung feststellen (Online-Tab. 1; [11, 14‐16, 20, 22, 25, 29‐31, 34, 38, 39]). So zeigte sich beispielsweise bei Analysen zu Hautkrebs, gemessen an der Anzahl an Suchbegriffen, ein großes Interesse an der Identifikation von Hautkrebs und an auftretenden Symptomen [25, 31]. Dies deutet darauf hin, dass Menschen sich online informieren, noch bevor sie medizinisches Fachpersonal aufsuchen [9]. Bezüglich Geschlechtskrankheiten war ein beachtlicher Teil des identifizierten Suchvolumens zu Chlamydien [20]. Wie von den Autoren beschrieben, könnte dieses Interesse auf das durch die Krankenkasse gezahlte Chlamydienscreening für Frauen bis 24 Jahre zurückzuführen sein, bei dem die meisten Frauen mit der Erkrankung in Berührung kommen. Zudem stellen Chlamydien die häufigste bakterielle STI in Deutschland dar, was vermuten lässt, dass das Suchvolumen Rückschlüsse auf Krankheitshäufigkeiten zulässt [20].

Bei Analysen zu mit Juckreiz assoziierten Erkrankungen (AD, Psoriasis, Skabies sowie Pruritus) ließ sich ein Großteil der Keywords bestimmten Lokalisationen zuordnen [14, 16, 29, 30, 38, 39]. Diesbezüglich berichteten Tizek et al. [30] allerdings eine teilweise konträre Verteilung der Suchanfragen verglichen mit der in der Literatur beschriebenen klinischen Verteilung der Lokalisationen der AD. So waren Suchanfragen zu den unteren Extremitäten verhältnismäßig seltener, als in der Literatur berichtet, und der Anteil der Suchanfragen zu Lokalisationen im Gesicht doppelt so hoch beschrieben. Dies begründeten die Autoren mit einem höheren Leidensdruck und dem Wunsch nach weiteren Informationen, wenn das Gesicht betroffen ist, und verwiesen darauf, bei der medizinischen Versorgung besonderes darauf zu achten [30]. Solche medizinischen Bedürfnisse konnten z. B. auch im Rahmen der Analysen zu Hautkrebs bezüglich Melanom im Auge, zu Sarkoidose bezüglich der Neurosarkoidose und zu Pruritus in Bezug auf analen Juckreiz [25, 38, 39] identifiziert werden. Dies verdeutlicht, dass die Analyse von Suchmaschinenanfragen die Identifikation von essenziellen Faktoren, die bei den Suchenden von besonderem Interesse sind oder die im gesellschaftlichen Diskurs nur unterschwellig präsent sind, ermöglicht.

Das Suchvolumen kann auch im zeitlichen Verlauf dargestellt werden, sodass Trends während des Untersuchungszeitraums aufgezeigt werden können. Ein Anstieg im Suchvolumen [11, 14, 25, 30] kann durch die zunehmende Nutzung von Suchmaschinen als Quelle für Gesundheitsinformationen erklärt werden, wie beispielsweise bei Skabies, was unter anderem durch an der Zunahme der diagnostizierten Fällen im betrachteten Zeitraum liegen kann [14]. Weitere Untersuchungen demonstrierten die Fähigkeiten der Daten zur Darstellung der jeweiligen Krankheitslast im Zeitverlauf [15, 22, 31]. Etwa korrelierte das Suchvolumen zu Hautkrebs positiv mit den entsprechenden Krebsregisterdaten [31], das Suchvolumen zu Borreliose mit den registrierten Fällen [22] und das Suchvolumen zu Bindehautentzündung mit den in einer Klinik diagnostizierten Fällen [15]. Kammrath Betancor et al. [15] berichten zudem in ihrer Arbeit zu Bindehautentzündungen, dass trotz des zeitlichen Zusammenhangs die Notfallpraxis der Häufigkeit hinterherhinkte, was damit erklärt wurde, dass lediglich ein kleinerer Teil der Betroffenen mit schwereren oder langwierigeren Symptomen mit größerer Wahrscheinlichkeit zeitverzögert tatsächlich eine Augenärztin oder einen Augenarzt aufsucht.

Es können auch saisonale Trends im Suchverhalten analysiert und identifiziert werden, die sich mit zyklischen externen Faktoren in Verbindung bringen lassen [11, 15, 16, 22, 25, 29, 31, 38, 39]. Exemplarisch können hier Hautkrebs und eine erhöhte UV-Strahlung in den Frühjahr- und Sommermonaten [25, 31] sowie Pruritus und Xerosis cutis in den Wintermonaten genannt werden [29, 38, 39]. Folglich konnte in Analysen zu Pruritus und AD gezeigt werden, dass ein Anstieg der Temperatur und der Sonnenstunden mit einem Rückgang im Suchvolumen einherging [16, 22, 29]. Im Gegensatz dazu konnte ein Anstieg im Suchvolumen zu Borreliose mit einem Anstieg der Temperatur im späten Frühjahr, wenn Zecken aktiv werden, in Verbindung gebracht werden [22]. Andere Untersuchungen, beispielsweise zum Thema Geschlechtskrankheiten, zeigten hingegen keine wesentlichen saisonalen Trends, was laut Autoren darauf schließen lässt, dass das Interesse an Geschlechtskrankheiten unabhängig von periodisch externen Faktoren wie Klima ist [20]. Jedoch zeichneten sich in manchen Monaten deutliche Peaks im Suchvolumen zu Geschlechtskrankheiten ab, die womöglich auf eine verstärkte Medienberichterstattung zurückzuführen waren [20].

Dass die Berichterstattung durch die Medien einen wesentlichen Einfluss auf das Suchverhalten hat, konnte in einer Google Trends Analyse zu COVID-19 dargestellt werden [24]. In der besagten Analyse konnten Schwankungen im Suchvolumen eher mit der Medienberichterstattung, z. B. erster COVID-19-Fall in einem Bundesland, als mit epidemiologischen Daten in Verbindung gebracht werden [24]. Zudem können bedeutende Geschehnisse für die Bevölkerung wie die COVID-19-Pandemie augenscheinlich Auswirkungen auf das Suchverhalten bezüglich anderer Erkrankungen haben. So war auffällig, dass das ohnehin große Interesse, sich online über AD zu informieren, durch die COVID-19-Pandemie noch einmal deutlich größer geworden ist (Abb. 1). Dies führten die Autoren darauf zurück, dass zur Pandemiezeit weniger Menschen dermatologische Leistungen in Anspruch genommen haben [35].

In der Gesamtheit betrachtet, lassen sich aus den zeitlichen Verläufen Informationen ableiten, die von grundlegender Bedeutung sind, um unter anderem evidenzbasierte Informationen genau in dem Moment bereitzustellen, wenn Informationsbedürftige danach suchen. Diese könnten beispielsweise über Suchmaschinen für die Zielgruppe intelligent platziert werden oder über häufig genutzte Online-Plattformen zur Verfügung gestellt werden.

Das Suchvolumen lässt sich nicht nur auf nationaler Ebene beleuchten. Auch eine differenzierte Betrachtung auf Bundesländer- und Städteebene sowie zwischen ländlichen und urbanen Regionen ist möglich. Für diesen Zweck wird das Suchvolumen auf die jeweilige Einwohnerzahl (Suchvolumen/100.000 bzw. 1000 Einwohner) berechnet, um die Daten vergleichbar zu machen. Damit kann das Suchvolumen zu einem bestimmten Thema auf räumliche Gemeinsamkeiten und Unterschiede hin untersucht werden, um mögliche Interessenschwerpunkte für die jeweiligen Gebiete zu identifizieren.

Was dies betrifft, zeigte beispielsweise eine Analyse des Internetsuchvolumens zu Skabies, dass die Suchanfragen für den Stadtstaat Hamburg und das sehr dicht besiedelte Bundesland Nordrhein-Westfalen mehr als doppelt so hoch waren als die für das ländlich geprägte Bayern, weshalb eine positive Korrelation zwischen dem Suchvolumen und der Bevölkerungsdichte festgestellt wurde [14]. Eine mögliche Erklärung war laut Autoren die Tatsache, dass Skabies in Regionen, in denen die Menschen näher beieinander leben, schneller übertragen werden kann, was das öffentliche Interesse an dem Thema erhöht. Außerdem, so die Autoren, könnten das niedrigere Durchschnittsalter und die damit einhergehend höhere Internetnutzung in den urbanen Regionen einen Einfluss auf das Suchvolumen haben [14]. Neben dem Durchschnittsalter kann auch der Frauenanteil einen Einfluss auf das Suchverhalten haben. Dies schlussfolgerten Mick et al. [16] als Folge des unterschiedlich hohen Suchvolumens zu AD zwischen deutschen Städten, wobei ein höheres Suchvolumen mit einem niedrigeren Durchschnittsalter und einem höheren Frauenanteil in Zusammenhang gebracht werden konnte [16].

Regionale Unterschiede im absoluten Suchvolumen auf Städteebene konnten unter anderem in Analysen zu Pruritus [29] und Hautkrebs [31] herausgefunden werden. So gab es in Nürnberg und Köln im Jahr 2014 besonderes viele Melanomsuchanfragen/100.000 Einwohner [31], wobei die Krebsregisterdaten zur altersstandardisierten Melanominzidenz ebenfalls in diesen Städten vergleichsweise hoch waren. Angelehnt daran, konnten Scheerer et al. [22] eine (sehr) hohe Korrelation zwischen dem Suchvolumen zu Borreliose und registrierten Borreliosefällen auf Bundeslandebene identifizieren.

Außerdem konnten Tizek et al. [29] zwischen dem Suchvolumen zu Pruritus und der hausärztlichen, aber besonders der dermatologischen Versorgung in den untersuchten Städten eine hohe Korrelation herausfinden. Ebenso wiesen Suchmaschinendaten zu Psoriasis einen ähnlichen Effekt auf [34], wobei ein bedeutender Unterschied zwischen den Bundesländern in Bezug auf das behandlungsbezogene Suchvolumen entdeckt wurde (Abb. 2). So korrelierte die Verschreibungsrate von Biologika positiv mit dem Suchvolumen zu mit „Behandlung“ und „spezifischer Therapie“ in Verbindung stehenden Suchbegriffen (z. B. „Psoriasis Behandlung“ bzw. „Biologika Psoriasis“). Laut Autoren verdeutlicht dies die unterschiedlichen Therapieangebote in den einzelnen Bundesländern, was besonders auffällig beim Ost-West-Gefälle war (Abb. 2). Dementsprechend schlussfolgerten die Autoren, dass der Zugang zur medizinischen Versorgung bzw. Therapie das Suchverhalten der Bevölkerung zu beeinflussen scheint [34]. Im Rahmen der Analyse von AD-Daten konnte festgestellt werden, dass Schleswig-Holstein den höchsten Anteil an Suchbegriffen bezüglich Biologika hatte, wohingegen Bremen einen sehr hohen Anteil an Suchanfragen zu Hausmitteln verzeichnete. Letzteres könnte, laut Autoren, auf eine Therapieunzufriedenheit oder den Informationswunsch von Menschen ohne Kontakt zum Gesundheitssystem hindeuten [30]. Bei einer Analyse zu Pruritus wurde ersichtlich, dass Berlin und München verglichen mit anderen Großstädten ein besonders hohes Suchvolumen zu analem Juckreiz aufwiesen [29].

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Ergebnisse aus den regionalen Analysen dazu dienen können, die Interessen und insbesondere die medizinischen Bedürfnisse für die unterschiedlichen Regionen zu studieren und zu identifizieren. Demnach könnten so die national und lokal vorhandenen Ressourcen für die medizinische Versorgung und die Bereitstellung von Informationen dort eingesetzt werden, wo sie besonders benötigt werden.

Naturgemäß werden im Rahmen der Internetsuchmaschinenanalyse nur Menschen berücksichtigt, die Zugang zum Internet haben und die entsprechende Suchmaschine nutzen. Auch wenn 95 % der internetnutzenden Bevölkerung in Deutschland (90 %, also knapp 63 Mio. Bürger*innen) Google verwenden [12], werden durch die ausschließliche Berücksichtigung der vom Anbieter erhobenen Daten Informationen über einen Teil der Bevölkerung nicht mit einbezogen. Die gelieferten Daten sind zudem mit Einschränkungen verbunden, da keine demografischen Daten über die Nutzer vorhanden sind. Schließlich ist der Anteil der Onliner unter den 14- bis 59-Jährigen höher als unter den über 59-Jährigen. Auch wenn in den letzten Jahren eine Zunahme bei den über 60-Jährigen verzeichnet wurde (2019: 85 % der 60- bis 69-Jährigen) [4] und bereits gezeigt wurde, dass viele Menschen auch für Familienmitglieder online nach Gesundheitsinformationen suchen [7], könnten Krankheitslasten unter- bzw. überschätzt und altersspezifische Bedürfnisse und Interessenschwerpunkte übersehen werden. Gleichermaßen könnten geschlechtsspezifische Interessen unbeachtet bleiben. Zwar nutzen in etwa gleich viele Frauen und Männer das Internet [4], dennoch kann das Suchverhalten durch geschlechtsspezifische Unterschiede bezüglich Gesundheit und Krankheit (z. B. Unterschiede im Gesundheitsverhalten und in der Wahrnehmung, Bewertung und Kommunikation von Symptomen und gesundheitlichen Beeinträchtigungen) [21] beeinflusst werden. Angesichts dessen wurden in einigen Arbeiten das Durchschnittsalter sowie der Frauenanteil bei der Interpretation von regionalen Unterschieden im Suchverhalten betrachtet, um die Heterogenität zu berücksichtigen.

Da in den aufgeführten Suchmaschinenstudien bis zum jetzigen Zeitpunkt nur Suchanfragen für Deutschland in deutscher Sprache erfasst wurden, können nur Aussagen für deutschsprachige Nutzer getroffen werden. Bisherige Arbeiten, die den Anteil der Personen mit Migrationshintergrund berücksichtigten, konnten allerdings keinen Zusammenhang zwischen einem niedrigeren Suchvolumen und einem höheren Anteil an Personen mit Migrationshintergrund erkennen [20, 29, 31]. Angelehnt an eine Arbeit von Pereira et al. [19], die Internetsuchanfragen zum Thema Pruritus in Europa untersuchten, könnten zukünftig allerdings die Keywords in unterschiedlichen Landessprachen eingesetzt werden. Damit könnten potenzielle Bedürfnisse der vulnerablen Gruppen, die aufgrund ihrer Herkunft oder sprachlicher Defizite Schwierigkeiten beim Zugang zur Gesundheitsversorgung in Deutschland haben [3], identifiziert und gezielt angesprochen werden. Zusätzlich haben bisherige Analysen aufgezeigt, dass auch die medizinische Versorgungsstruktur, die regionale Struktur (ländlich oder urban geprägt) und klimatische Bedingungen das Suchverhalten zu beeinflussen scheinen und bei der Analyse und der Ergebnisinterpretation beachtet werden müssen.

Die Suchanfragen müssen nicht unbedingt von Betroffenen stammen, sondern können auch vom medizinischen Personal, Medizinstudierenden oder Angehörigen, die sich ebenfalls für das Thema interessieren, sein. In Städten mit einem hohen Anteil an Ärzt*innen oder Medizinstudierenden könnte dies also eine weitere Erklärung für ein höheres Suchvolumen oder spezifischere Suchanfragen sein. Außerdem gibt es keine Informationen darüber, wie häufig dieselben Personen zu einem Thema gesucht haben. Bei der Identifikation von Interessenschwerpunkten und Bedürfnissen ist dies nebensächlich. Bei Explorationen bezüglich der Krankheitslast kann es jedoch zu einer Überschätzung kommen. Mithilfe von für bestimmte Erkrankungen gegenwärtig vorhandenen Surveillance- und Registerdaten können die Internetdaten dahingehend geprüft werden.

Die Analyse von Suchmaschinendaten hat gegenüber herkömmlichen Verfahren den Vorteil, dass die Daten in nahezu Echtzeit, flächendeckend und ohne großen finanziellen Aufwand auf unterschiedlichen regionalen Ebenen zur Verfügung stehen – was durch die herkömmlichen Datenquellen nur eingeschränkt möglich ist. Die Internetdaten ermöglichen die Identifikation von Interessen und Bedürfnissen einer großen Bevölkerungsgruppe im zeitlichen Verlauf sowie die Überwachung und Bewertung von Krankheitstrends auf unterschiedlichen geografischen Ebenen, die im klinischen Alltag nicht in gleicher Weise erkennbar sind und so z. B. in Notfallsituationen, in denen schnelle datenbasierende Entscheidungen notwendig sind, eingesetzt werden können. Der richtige Gebrauch von Analysen der Suchanfragen kann demnach die optimale Allokation von Ressourcen im Gesundheitssystem maßgeblich fördern und wesentlich dazu beitragen, die Gesundheitsversorgung von Gesundheitsförderung bis Nachsorge zu verbessern, besonders da, wo herkömmliche Daten begrenzt oder nicht vorhanden sind.

Naturgemäß ist die Betrachtung einer einzigen Datenquelle mit Fehlern behaftet. Deshalb ist trotz des enormen Potenzials, das hinter dieser Methode steckt, eine isolierte Betrachtung der Internetsuchmaschinendaten als Gesundheitsdaten zum jetzigen Zeitpunkt nicht zielführend. Für die richtige Interpretation der Daten als „Gesundheitsdaten“ bedarf es daher weiterer Forschungsarbeit, die beispielsweise untersucht, wie sich das Suchverhalten durch einen Besuch beim ärztlichen Fachpersonal verändert.

Insgesamt wird klar, dass durch die Digitalisierung ein schier unendlicher Datenschatz mit einem weitreichenden Potenzial vorhanden ist. Denn nicht nur Suchmaschinendaten bieten die Möglichkeit, Informationen über Gesundheit und Krankheit in nahezu Echtzeit zu gewinnen. Crowdsourced Data, Informationen, die über partizipative Online-Plattformen, soziale Medien, Apps und Wearables sowie innovative Sensoren [17, 27] gesammelt werden, spielen mittlerweile eine essenzielle Rolle und werden zur Analyse v. a. von Infektionskrankheiten [10, 26] verwendet und bieten völlig neue Möglichkeiten, die Dynamik von Erkrankung bzw. Daten zur Gesundheit in Form von ständig aktuellen digitalen Karten zu untersuchen. Große Möglichkeiten birgt aber auch die Digitalisierung im Gesundheitswesen selbst. Überdies wurde in den letzten Jahren in der Medizin auch zunehmend die Nützlichkeit von Netzwerkanalysen [2] zur Visualisierung und Analyse von komplexen Daten jeglicher Art erkannt. Ziel ist es, diese Daten unter Einhaltung der rechtlichen Grundlagen zusammenzubringen und zu analysieren. Vielversprechend ist hier eine neuartige Vorgehensweise – die „Schwarm-Intelligenz“ –, die eine spezielle Form des Informationsaustausches über verschiedene Knoten hinweg mit Methoden aus dem Werkzeugkasten des „maschinellen Lernens“, einem Teilbereich der künstlichen Intelligenz, kombiniert [36]. So kann der Fortschritt im Gesundheitswesen maßgeblich beschleunigt und die flächendeckende, personenzentrierte Gesundheitsversorgung und der Erhalt der Gesundheit können nachhaltig gestärkt werden.