Data-mining im Gesundheitswesen

Jeder kennt sie, die Datenflut. Mit der Digitalisierung weiter Bereiche unserer Wirtschaft werden immer mehr Informationen erhoben und elektronisch gespeichert. Aus diesem Konvolut an Informationen die richtigen Problemlösungen zu generieren, ist wichtig für wirtschaftlichen Erfolg - aber auch eine Kunst.

Ein Beispiel: Die amerikanische Supermarktkette Wal-Mart erhebt über ihr Kassensystem jeden Tag in den mehr als 2000 Niederlassungen ungefähr 20 Millionen Point-of-sale-Informationen, die an einen zentralen Rechner weitergegeben werden. Diese Daten müssen sinnvoll ausgewertet werden, zum Beispiel um Regale rechzeitig aufzufüllen oder Verkaufstrends abzuleiten. Aber steckt vielleicht noch viel mehr in diesen Daten? Kann man über sinnvolle neuartige Auswertungen weitere Fragen zum Verbraucherverhalten beantworten und Trends ableiten?

Unter dem Schlagwort "data mining", übersetzt "Datenbergbau", versuchen Mathematiker und Informatiker, diese wertvollen Schlüsse zu ziehen. Die ganz nach amerikanischer Art verwendeten Schlagworte sind der Goldrauschperiode entliehen und zeigen, dass sich hierbei tatsächlich verborgene Schätze heben lassen: Im "Data Gold Rush" wird versucht, "data nuggets" zu bergen. (www.the-data-mine.com)

Dabei kommt es darauf an, die erhobenen Daten nicht nur im Hinblick auf die ursprüngliche Fragestellung hin auszuwerten, sondern auch Antworten auf neue Aspekte zu finden. Hierfür werden zum Beispiel mathematische Modelle erarbeitet und Rechenmethoden erprobt (www.data-mining.ixy.de). Die Fachzeitschrift "Data Mining and Knowledge Discovery" veröffentlicht entsprechende Ergebnisse (www.kluweronline.com/issn/1384-5810). Ziel ist es, Abhängigkeiten und Regelmäßigkeiten zwischen Datenbankeinträgen oder Dokumenten zu finden und in eine für den Nutzer verständliche Form zu bringen. Es steht also weniger der einzelne Datensatz und die Kriterien, nach denen er erhoben wurde im Vordergrund. Die Daten werden quasi als Rohstoff betrachtet, aus dem neues Wissen gewonnen werden soll.

Auch im Gesundheitswesen verspricht man sich vom Data-mining neue Aufschlüsse. So versucht man an der Universität Rostock beispielsweise aus den zahlreichen vorhandenen Erhebungen und Daten zu Influenzaerkrankungen gemeinsame, bislang nicht beachtete Merkmale auszuspüren mit dem Ziel, künftig Grippeepidemien besser voraussagen und abschätzen zu können (www.data-mining-forum.de/html/more/program2.html).

Bei der Nutzung der Daten für das Gesundheitswesen geht es vor allem um die Möglichkeit Geld zu sparen. (datamining.csiro.au/publications.html). Hier sind ebenfalls unzählige Informationen, zum Beispiel die Rezeptdaten zur Arzneiverordnung oder Informationen zu Erkrankungen aus den Datenbanken des Arztes oder der Krankenkassen vorhanden. Sie so auszuwerten, dass klar wird, ob mit einem bestimmten Behandlungsprogramm auch wirtschaftliche Vorteile für das Gesundheitswesen resultieren, ist eine der Herausforderungen. Dabei ist jedoch zu beachten, dass man im Spannungsfeld zwischen Data-mining und dem Daten- und Persönlichkeitsschutz nicht den gläsernen Patienten schafft oder die Datenhoheit in den Händen einzelner Marktpartner verbleibt.

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