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12:11 17.06.2018
Big Data in der Medizin soll helfen, Patienten gezieltere und präzisere Behandlungen zukommen zu lassen. Quelle: Chatree Jaiyangyuen
Krems

Einige wenige Mausklicks, dann sieht der Arzt alles vor sich, was er für die Behandlung seines Patienten benötigt: die vollständige Krankengeschichte, das genetische Profil, das dem Arzt darüber Aufschluss gibt, für welche Krankheiten der Patient besonderes risikoanfällig ist. Zudem verschafft sich der Mediziner Einblick in das Leben des Patienten, wie viel sich dieser bewegt, wie er sich ernährt und wie er schläft – minutiöse Daten, aufgezeichnet durch Gesundheitsapps.

Um den Durchblick in diesem Datenberg zu bewahren, steht dem Arzt eine künstliche Intelligenz (KI) zur Seite: Algorithmen, die die Symptome und Messwerte mit neuen Studien und Therapieempfehlungen verknüpfen.

Ein solches Szenario ist aktuell zwar noch Zukunftsmusik. In Ansätzen ist der Einsatz von Big Data in der Medizin aber schon heute Realität. Auf künstliche Intelligenz zur Analyse von wahren Datenbergen setzt etwa das IT-Unternehmen IBM. Seine “Geheimwaffe“ heißt Watson.

KI-Systeme könnten der Filterung der Datenflut dienen

Weltweit greifen Kliniken auf die Hilfe des selbstlernenden Computerprogramms in der Krebsmedizin zurück. Watson vergleicht die Ergebnisse von Genanalysen in kürzester Zeit mit den Daten Millionen anderer Patienten, liest sich in atemberaubendem Tempo durch wissenschaftliche Veröffentlichungen und schlägt dann auf dieser Grundlage eine Therapie vor.

“Solche künstlichen Intelligenzsysteme werden in Zukunft die Medizin massiv beeinflussen“, sagt Gerald Gartlehner, Leiter des Departments für Evidenzbasierte Medizin und Klinische Epidemiologie und Cochrane Österreich an der Donau-Universität Krems.

Das hängt vor allem mit einem Problem zusammen: Jährlich werden in der Medizin mehr als zwei Millionen wissenschaftliche Artikel publiziert. “Durch die Flut an Informationen ist es für den einzelnen Arzt unmöglich, auf dem Laufenden zu bleiben“, sagt Gartlehner. Dadurch gehe wichtiges Wissen verloren. “KI-Systeme könnten der Filterung der Datenflut dienen und die Ärzte unterstützen, das beste verfügbare Wissen einzusetzen“, meint er.

Der menschliche Faktor bleibt wichtig

IBM hat zudem eine riesige Datenbank mit Röntgenbildern aufgekauft, um eine computergestützte Diagnostik zu entwickeln. “Solche KI-Systeme werden wohl in Zukunft die rein diagnostische bildgebende Radiologie ablösen“, so Gartlehner. “Sie sind wohl schon heute bei der Erkennung von Tumoren auf Bildern wesentlich besser als wir Mediziner.“

Davon einmal abgesehen, hält es Gartlehner jedoch nicht für sinnvoll, dass KI-Systeme ohne menschliches Zutun eine Diagnose stellen. Nicht nur der menschliche Faktor – wie das Einfühlungsvermögen des Arztes – werde weiterhin eine wichtige Rolle spielen. “Eine Diagnose sollte auch nicht rein anhand einer Datenanalyse gestellt werden, weil Patientenwerte und klinische Erfahrung wesentliche Elemente evidenzbasierter Medizin sind und bei KI-Systemen nicht einfließen“, sagt er.

Big Data in der Medizin soll darüber hinaus auch helfen, Patienten gezieltere und präzisere Behandlungen zukommen zu lassen. Gartlehner: “Einfach deshalb, weil sie große Datensätze, die unter anderem genetische Marker, Patientenmerkmale und Vorerkrankungen umfassen, viel besser auswerten können.“

Jeder Fall ist individuell

Das scheint gerade beim Beispiel Krebs dringend nötig zu sein. Denn: Jeder Fall ist individuell. Hinter dem Begriff Krebs verbergen sich mehr als 100 verschiedene Erkrankungen. Dazu kommen die besonderen genetischen Voraussetzungen jedes einzelnen Patienten, die den Verlauf und den Therapieerfolg mitbestimmen. Hilft eine bestimmte Behandlungsmethode einem Menschen, bedeutet dies nicht, dass sie automatisch auch bei anderen Erkrankten mit gleicher Diagnose anschlägt.

“Die Krebsmedizin unterliegt derzeit einem starken Wandel“, sagt der Onkologe Christof von Kalle vom Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) in Heidelberg. “Sie entwickelt sich weg von der oft unwirksamen Schrotschussmethode hin zur gezielten Behandlung auf der Grundlage von individuellen, molekularen und immunologischen Merkmalen.“

Zu diesem Zweck greift man am NCT in Zusammenarbeit mit dem Softwarehersteller SAP auf ein Datenbanksystem zurück, das die unterschiedlichsten Daten zusammenführt und auswertet: unstrukturierte Daten, die etwa aus Arztbriefen oder Befunden von Röntgen- und Kernspinaufnahmen stammen, aber auch große Datenmengen aus genetischen Analysen, Tumor- und Krebsregisterdaten.

Vergleichende Studien stehen noch aus

Auf dieser Grundlage und mithilfe der Technik versuchen Christof von Kalle und seine Kollegen, Behandlungen auszumachen, die auf das individuelle molekulare Profil eines Patienten besonders zugeschnitten sind. Den Ärzten steht dabei eine technische Benutzeroberfläche zur Verfügung.

Mit ihrer Hilfe können sie den Verlauf einzelner Behandlungen visualisieren. Auf diesem Weg lassen sich etwa Parallelen zu anderen Fällen aufzeigen. Ob solche Big-Data-Ansätze die Behandlung wirklich verbessern, müssen allerdings erst vergleichende Studien ergeben, die noch ausstehen.

Solche Methoden könnten dem Mediziner Gerald Gartlehner zufolge vor allem in der Prävention vorteilhaft sein. Heute schicke man pauschal nahezu jede Frau zwischen 50 und 70 zur Mammografie – unabhängig davon, wie hoch ihr persönliches Risiko einer Brustkrebserkrankung sei. “Dadurch nimmt man negative Folgen wie unnötige Behandlungen mit in Kauf“, sagt er.

Erkrankungen sind durch verschiedene Faktoren bedingt

Indem sie zunächst das individuelle genetische Profil eines Patienten bestimmen, könnten Ärzte in Zukunft nur denjenigen Frauen eine Mammografie empfehlen, bei denen das Risiko einer Brustkrebserkrankung auch tatsächlich erhöht ist.

Hier lauert aber auch eine der Gefahren, die Ärzte bei aller derzeitigen Euphorie um Big Data berücksichtigen sollten: Erkrankungen sind durch verschiedene Faktoren bedingt – und nicht nur durch die Erbanlagen. “Und nur weil man etwa ein erhöhtes genetisches Risiko hat, eine Krankheit zu bekommen, heißt das nicht zwangsläufig, dass die Erkrankung ausbricht“, sagt Gerald Gartlehner. “Es kann hier dann also leicht zu falsch positiven Befunden, also Fehlalarmen kommen, die die Patienten unnötig verunsichern.“

Von Christian Wolf

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