Der Einsatz von Big Data Management in der Gesundheitsversorgung ist die Chance, sie effizienter und patientenorientierter zu gestalten: Eine datengesteuerte Sicht auf Patienten macht bessere Diagnosen möglich, die Forschung kann profitieren und ebenso das Prozessmanagement im Krankenhaus. Amadeus Thomas geht in seinem Gastbeitrag auf die Herausforderungen und Chancen durch Big Data ein.
Big Data birgt für das Gesundheitswesen ein enormes Potenzial, um die Qualität der Gesundheitsversorgung zu verbessern und bestehende Probleme zu lösen: Die Zeit von Ärzten und Pflegepersonal ist stets knapp bemessen und im Tagesgeschäft fällt ein hoher Aufwand für Verwaltungsaufgaben an. Daten liegen jedoch auf unterschiedlichen Endgeräten wie Tablets oder Rechnern und bei unterschiedlichen Personen – auch externen – vor. Teilweise werden sie mehrfach erfasst oder es sind Nachfragen notwendig. Dabei zeigt sich häufig, dass es an der Tagesordnung ist, dass Patienten warten müssen, obwohl eine Anamnese vorliegt, nur eben nicht beim richtigen Ansprechpartner.
Mit Big Data Management können die Daten zu konsolidierten Patientenprofilen zusammengeführt werden: als Überblick über Krankengeschichte, Diagnosen und Behandlungen auf Basis aktueller und vollständiger Daten. Alle Teilnehmer des Gesundheitswesens können so mit der gleichen Informationsbasis arbeiten, und alle relevanten Informationen sind mit einem Klick verfügbar. Die umfassende Patientensicht ermöglicht es Ärzten und Pflegekräften, fundierte Entscheidungen zu treffen – für bessere Diagnosen und effektive Behandlungspläne – und die vereinfachte Zusammenarbeit erlaubt insgesamt eine koordinierte Versorgung. Gleichzeitig steigt die Effizienz der Versorgung, da Untersuchungen wegen bereits vorliegender Daten nicht wiederholt werden müssen. Auch die Zufriedenheit der Patienten steigt.Identifikation von Mustern und Trends anhand von Datenanalysen
Jenseits von Patientenakten können mit Big Data eine Vielzahl von Datenquellen wie klinische Studien, Labordaten, bildgebende Verfahren oder Genomdaten zusammengeführt werden. Die Analyse dieser großen Datenmengen erlaubt es, Muster und Trends zu identifizieren, die bei der Diagnose und Behandlung hilfreich sein können. Erkrankungen können früher erkannt werden und Prävention wird möglich. Aus der Masse lassen sich individuelle Gesundheitsprofile erstellen und personalisierte Behandlungspläne entwickeln.
Werden Gesundheitsdaten auf Bevölkerungsebene analysiert, was in Echtzeit möglich ist, können durch prädiktive Analytik Risikofaktoren und Krankheitsausbrüche früh identifiziert, präventive Maßnahmen ergriffen und die öffentliche Gesundheit unterstützt werden. Durch die Analyse von Genomdaten, klinischen Studien und epidemiologischen Informationen kann der Fortschritt bei der Entwicklung neuer Medikamente und Therapien beschleunigt werden. Ganz allgemein bietet Big Data die Chance, Entwicklung und Forschung zu verbessern, da umfassende und qualitativ hochwertige Daten zur Verfügung stehen: Die Analyse zum Beispiel von klinischen Studien, Wirkstoffen und Patientenreaktionen kann helfen, Medikamente und Therapien schneller zu entwickeln und die Effektivität von Medikamenten besser einzuschätzen.
Im administrativen Bereich kann Big Data dazu beitragen, die Effizienz von Krankenhäusern und Gesundheitssystemen zu verbessern: Hier hilft die Analyse von Daten bei der Optimierung von Ressourcen und Prozessen wie der Personalplanung oder der Bestandsverwaltung von medizinischen Geräten. Auch die Entscheidungsfindung auf Managementebene wird einfacher: Klinikbetreiber können auf aussagekräftige Analysen und Berichte zugreifen. Qualitätskontrollen und -metriken tragen dazu bei, die Qualität der Patientenversorgung zu verbessern, da Unregelmäßigkeiten schnell erkannt und behoben werden können.
Technische Herausforderungen in der Umsetzung der Big-Data-Nutzung im Gesundheitswesen: Die Einführung und Nutzung von Big Data Management im Gesundheitswesen geht jedoch mit Herausforderungen technologischer, organisatorischer, ethischer und rechtliche Natur einher. Diese zu erkennen und Risiken weitestgehend zu verringern, bedeutet wiederum Kosten und Aufwand – Kliniken scheuen allzu oft davor zurück. Zunächst muss der Patient über die Verwendung seiner Daten aufgeklärt werden und einwilligen. Für den Umgang mit Patientendaten, ihre Sammlung, Speicherung und Verarbeitung, Archivierung und Löschung ist zudem die Einhaltung strenger Datenschutzbestimmungen unerlässlich. Gleichzeitig laufen die Daten im Gesundheitswesen auf verschiedenen Plattformen in unterschiedlichen Formaten und Standards auf. Gleichzeitig variiert deren Qualität mit fehlenden Werten, Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten.
Nicht immer ist qualifiziertes Personal, das in der Lage ist, Big Data zielgerichtet einzusetzen, einfach zu finden. Auch die technische Infrastruktur mit den entsprechenden Kosten für Implementierung und Betrieb muss bedacht werden. Eine Gefahr stellen nicht zuletzt Fehler und Missbrauch von Gesundheitsdaten dar; hier gestaltet sich zudem die Haftungslage komplex. Bei unsachgemäßer Handhabung von Patientendaten besteht zum Beispiel das Risiko von Identitätsdiebstahl; unzureichende Schutzmaßnahmen können zu Datenlecks und unbefugtem Zugriff führen. Auch Falschinterpretationen bei der Analyse stellen ein gewisses Risiko dar, weil sie zu fehlerhaften medizinischen Entscheidungen führen können. Das Gleiche gilt für Daten, die durch unsachgemäße Aufbereitung oder technische Fehler ihre Integrität verloren haben.
Datenschutz effektiv sicherstellen: Der Datenschutz ist von entscheidender Bedeutung, um das Vertrauen der Patienten zu wahren und gesetzliche Bestimmungen einzuhalten. Deswegen ist die Entwicklung und Umsetzung klarer Datenschutzrichtlinien und -verfahren für den Einsatz von Big Data unerlässlich. Sensible Patientendaten sollten vor der Speicherung und Analyse anonymisiert oder pseudonymisiert werden. Die Daten müssen außerdem verschlüsselt werden – das betrifft sowohl statische Daten im Ruhezustand als auch dynamische Daten während der Übertragung zwischen verschiedenen Systemen. Ein strenges Zugriffskontrollsystem und ein präzises Berechtigungsmanagement gewährleisten, dass nur befugte Personen auf bestimmte Daten zugreifen können. Dazu gehört auch die physische Sicherheit der Serverräume und der Infrastruktur. Notwendig ist zudem, alle Aktivitäten nachverfolgen zu können. Das gelingt mit der Implementierung von Audit-Trail-Protokollen. Damit können Zugriffe und Änderungen überwacht und Sicherheitsverletzungen ermittelt werden. Außerdem dienen sie als Nachweis für korrektes Verhalten. Nicht zuletzt müssen das medizinische Personal und andere beteiligte Akteure regelmäßig in Datenschutz- und Sicherheitspraktiken geschult werden.
Interoperabilität und Standards: Im Gesundheitswesen generieren verschiedene Quellen, darunter Krankenhäuser, Arztpraxen, Labore oder bildgebende Verfahren, beständig Daten. Erst eine Interoperabilität ermöglicht es jedoch, Gesundheitsdaten nahtlos zwischen verschiedenen Systemen, Anbietern und Einrichtungen auszutauschen. Dies erlaubt eine koordinierte Patientenversorgung über verschiedene Einrichtungen hinweg, was Diagnose, Behandlung und Versorgung verbessert. Ein nahtloser Datenaustausch minimiert zudem Redundanzen und verhindert doppelte Diagnoseverfahren, was zu Kosteneinsparungen und mehr Effizienz führt. Auch die Zusammenführung von Gesundheitsdaten für Forschungszwecke wird erleichtert. In Notfallsituationen ermöglicht die Interoperabilität einen schnellen Datenaustausch zwischen Gesundheitseinrichtungen und Behörden, was entscheidend für ein effektives Krisenmanagement ist.
Standards stellen einen solchen einfachen Informationsaustausch sicher: HL7-Standards (Health Level Seven) ermöglichen den Austausch von klinischen und administrativen Daten zwischen Gesundheitssystemen. DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) wird als Standard für den Austausch von medizinischen Bildern häufig in der Radiologie eingesetzt. CDA (Clinical Document Architecture) ist ein HL7-Standard für die strukturierte Darstellung von klinischen Informationen bei der Übertragung von klinischen Dokumenten.
Integrierte Data-Management-Plattform: Um Big Data Management zu realisieren, benötigen Kliniken und Krankenhäuser nicht heterogene Lösungslandschaften mit diversen Tools, da diese hinsichtlich Interoperabilität eher hinderlich sind. Stattdessen sollte eine integrierte Data-Management-Plattform wie bspw. IRI Voracity zum Einsatz kommen. Eine solche Plattform ist in der Lage, Daten aus heterogenen Quellen zu sammeln und zu integrieren, indem verschiedene Datenformate und Datenbanken unterstützt werden. Die Datenaggregation erlaubt dann einen umfassenden Überblick über Patienteninformationen. Tools zur Datenbereinigung und -transformation ermöglichen die Aufbereitung von Rohdaten für Analysen: Bereinigungsfunktionen helfen, inkonsistente, fehlerhafte, doppelte oder unvollständige Daten zu identifizieren und zu korrigieren. Durch Mechanismen für die Validierung von Daten wird sichergestellt, dass sie den Qualitätsstandards entsprechen. Duplikate können erkannt und entfernt werden. Eine Prüfung auf Konsistenz stellt sicher, dass die Daten logisch korrekt sind und nicht im Widerspruch zueinander stehen. Validierungsregeln gewährleisten, dass die Daten gültig sind. Außerdem können Berichte zur Datenqualität generiert werden. Nicht zuletzt können Überwachungsfunktionen ungewöhnliche Aktivitäten oder Qualitätsprobleme erkennen. Standardisierungsfunktionen stellen sicher, dass Daten gemäß den definierten Standards und Terminologien vorliegen. Durch Integration von externen Datenquellen oder die Integration von Metadaten können die Daten zudem angereichert werden.
Fazit: Big Data birgt die Chance, die Qualität und Effizienz der Gesundheitsversorgung in der Breite zu verbessern: eine bessere Patientenversorgung, effektive Forschung und eine einfachere Verwaltung. Dafür ist es notwendig, Daten aus verschiedensten Quellen zusammenzuführen, zu bereinigen und für Analysen aufzubereiten – bei gleichzeitiger Berücksichtigung der strengen rechtlichen Anforderungen. Das gelingt mit einer modernen, integrierten Data-Management-Plattform.