Big Data wird durch das Sammeln und Verarbeiten riesiger Mengen gesundheitsbezogener Daten gewonnen, die aus ganz unterschiedlichen Quellen stammen können - von telemedizinischen Sensoren, über Wearabels, bis hin zu Forschung oder der Versicherungsverwaltung.

Die elektronische Patientenakte ist das zentrale digitale Bindeglied zwischen Patienten und den Akteuren im Gesundheitswesen, wie zum Beispiel Ärzten, Krankenhäusern oder Apotheken. Mithilfe einer ePA können medizinische Befunde, Arzt- und Krankenhausberichte, Laborergebnisse und Medikationspläne umfassend gespeichert werden. Versicherte haben damit jederzeit und überall Zugriff auf Ihre persönlichen Gesundheitsdaten und können diese eigenständig verwalten. 

Medizinische Geräte stellen aufgrund ihrer digitalen Schnittstellen eine der wichtigsten Quellen für Big Data dar. So werden beispielsweise Verfahren wie Computertomografie, Magnetresonanztherapie, Röntgen oder Ultraschall, aber auch EKG oder EEG digital aufgezeichnet. Die schiere Menge an Daten, die von intelligenten Gesundheitsgeräten erzeugt wird, kann mit verschiedenen Quellen, wie z. B. der elektronischen Patientenakte, korreliert werden, um individuelle Patientenzustände und -risiken zu antizipieren und dann die besten Behandlungsmethoden zu empfehlen.

Aus der rasanten Entwicklung der Medizin im Allgemeinen ergeben sich weitere wichtige Datenquellen. Neue diagnostische Möglichkeiten, zum Beispiel Biobanken oder Genomanalytik sowie neue Therapieverfahren wie personalisierte Medizin, Robotik oder Telemedizin sorgen dafür, dass immer mehr Gesundheitsdaten zur Verfügung stehen.

In den letzten Jahren wurde eine Fülle von Wearables, Smart Watches, intelligenten Geräten und Apps entwickelt, die nahezu alle Vitaldaten ihrer Besitzer aufzeichnen und somit Gesundheitsdaten in großem Umfang bereitstellen. Sie unterstützen als Trainingshelfer beim Sport und erfassen nach Bedarf Cholesterin- und Blutdruckwerte, überwachen den Herzschlag oder analysieren den Atemrhythmus sowie die Schlafzyklen.

Fitness-Tracker, Smartwatches und sogar einfache Schrittzähler erfreuen sich in Deutschland großer Beliebtheit. Laut gfu wurden 2021 knapp 7,4 Millionen Wearables verkauft. Das Umsatzvolumen stieg knapp 20 Prozent auf mehr als 1,3 Milliarden Euro. Zusammen mit Apps bieten die von diesen Geräten gesammelten und analysierten Daten den Nutzern eine einfache Möglichkeit, ihre täglichen Gesundheitsgewohnheiten zu verfolgen und zu verbessern und verschiedenen Krankheiten vorzubeugen.

Big Data spielt eine Schlüsselrolle in der Genomik, einem Markt, der bis zum Ende des Jahrzehnts einen Wert von über 100 Milliarden Dollar erreichen soll. Dienste wie Ancestry DNA und 23andMe erstellen Datenanalysen für das Gesundheitswesen, die zum besseren Verständnis und zur Bekämpfung von Erbkrankheiten genutzt werden können. Große Technologieunternehmen haben das erkannt: Investoren wie Microsoft und Google haben zu rekordverdächtigen Finanzierungsrunden für DNA-Forschungs-Startups beigetragen, darunter die 200-Millionen-Dollar-Finanzierung für den Cloud-basierten biomedizinischen Softwareanbieter DNAnexus.

Es gibt bereits heute zahlreiche vielversprechende Anwendungsfälle von Big Data innerhalb des Gesundheitswesens, die die Behandlung von Patienten verbessern und Akteure von Gesundheitseinrichtungen wie Kliniken, Behandlungszentren, Hausarztpraxen u. a. bei ihrer Arbeit unterstützen. So können die gesammelten Daten und deren entsprechende Auswertung dabei helfen, Krankheiten früher zu diagnostizieren, evidenzbasierte Diagnosen und Therapien vorzuschlagen, Zusammenhänge bei der Prävention von Krankheiten schneller zu erkennen, unnötige Behandlungen und Untersuchungen zu reduzieren und generell eine schnellere, individuellere Behandlung zu ermöglichen. Kliniken, medizinisches Personal und das gesamte Gesundheitswesen können von Kosteneinsparungen und optimierten, effizienteren Prozessen profitieren.

Eine korrekte, schnelle Diagnose ebnet den Weg zu einer erfolgreichen Behandlung. Big Data ermöglicht es Ärzten, genaue Diagnosen zu stellen, indem sie riesige Mengen medizinischer Informationen miteinander vergleichen und einen bestimmten Fall auf die wahrscheinlichsten Erkrankungen eingrenzen. So kann beispielsweise ein Bild des Auges eines Patienten schnell mit einer Vielzahl ähnlicher (und bereits klassifizierter) Bilder verglichen werden, um eine wahrscheinliche Diagnose, wie zum Beispiel Makuladegeneration, zu stellen.

Auch medizinisch‐therapeutische Apps, die zwischen Arzt und Patient geschaltet sind, erzielen bereits positive Effekte als Ergänzung zu klassischen Behandlungen. Sie bieten z. B. die Möglichkeit, orts‐ und zeitunabhängig mithilfe von Zusatzgeräten Hirnströme, den Augeninnendruck, ein EKG oder den Blutdruck zu messen‚ ein Vorhofflimmern zu erkennen, die Lungenfunktion zu prüfen, Herzgeräusche zu speichern oder Innenohraufnahmen zu machen.

Big Data kann dabei unterstützen, Risikofaktoren und Frühindikatoren für bestimmte Krankheiten zu identifizieren. Durch die Überwachung von Gesundheitsdaten können frühzeitig Anzeichen von Erkrankungen erkannt und präventive Maßnahmen ergriffen werden, um Krankheiten vorzubeugen oder frühzeitig zu behandeln. So werden beispielsweise individuelle Merkmale der Patientendaten - Genetik, Biometrie, Veranlagung - mit einer allgemeinen demografischen Datenbank verknüpft, um potenzielle künftige Beschwerden und Krankheiten vorherzusagen und im besten Falle zu verhindern.

Je besser Ärzte den Zustand eines Patienten verstehen, desto zielgenauer ist die Behandlung. Big Data ermöglicht es, individuelle Gesundheitsprofile zu erstellen und personalisierte medizinische Empfehlungen zu geben. Durch die Analyse von Daten wie genetischen Informationen, medizinischen Vorgeschichten und Lebensstilfaktoren können maßgeschneiderte Behandlungspläne und Therapien entwickelt werden. Big Data wird außerdem eingesetzt, um bestehende Behandlungen zu optimieren, Nebenwirkungen zu verringern und die Ergebnisse der Behandlung zu verbessern. Mithilfe von Big Data wird der Übergang von einem standardisierten, einheitlichen Ansatz zu einem flexiblen, patientenzentrierten Vorgehen unterstützt.

Insbesondere die Corona-Pandemie hat deutlich gezeigt, wie wichtig digitale Gesundheitsangebote und -informationen sind. Immer mehr Menschen nutzen digitale Arzt- und Apothekendienste und schätzen den unkomplizierten Kontakt zu ihren behandelnden Ärzten z. B. durch die Online-Terminbuchung oder Videosprechstunden. Telemedizinische Leistungen verbessern vor allem die Versorgung von Patienten im ländlichen Raum oder solchen, die in ihrer Mobilität eingeschränkt sind.

Datenmengen, die mit Telemedizin generiert werden, können außerdem bei der Überwachung von Gesundheitswerten helfen. Als "Frühwarnsystem" sind sie in der Lage, viel schneller auf schleichende Veränderungen hinzuweisen. Dadurch können Therapien, beispielsweise bei chronischer Herzinsuffizienz, frühzeitig angepasst und Krankenhauseinweisungen vermieden werden.

Durch den Einsatz von Big Data können Zusammenhänge sichtbar gemacht werden, die dem menschlichen Auge unter Umständen verborgen bleiben. Durch die Verwendung großer Datenmengen, die von zahlreichen Patienten stammen, wird eine Datenbank erstellt, die als Grundlage zur Beantwortung medizinischer Fragestellungen dient. Ein Algorithmus sucht in dieser Datenbank nach Mustern, aus denen er Vorhersagen ableitet. In der Labormedizin können dies verschiedene Werte oder Biomarker sein, deren gemeinsames Auftreten auf eine bestimmte Krankheit hinweist. Besonders hilfreich sind Algorithmen, wenn die Datenmenge so groß ist, dass sie für Menschen schwer zu bewältigen wäre. Algorithmen können die Daten vorab sortieren und auf eventuelle Auffälligkeiten hinweisen, wodurch medizinisches Personal erheblich entlastet werden kann.

Big Data kann dabei helfen, das Krankenhausmanagement zu verbessern und Krankenhausressourcen effizienter zu nutzen. Durch die Analyse von Daten zu Patientenströmen, Bettenbelegung und medizinischem Personal können sie beispielsweise Kapazitäten besser planen, Engpässe vermeiden und die Patientenversorgung optimieren. Durch die Optimierung des Ressourceneinsatzes können Kostensteigerungen verhindert und unnötige oder unverhältnismäßige Gesundheitsausgaben vermieden werden.

Unternehmen nutzen Big Data, um umfangreiche Datenbanken zu erstellen und Arzneimittelforschung und -entwicklung zu unterstützen. Durch die Analyse von klinischen Studien, medizinischen Aufzeichnungen und anderen relevanten Datenquellen können sie neue Therapien identifizieren, Arzneimittelwirkungen untersuchen und die Effizienz von Arzneimitteltests verbessern.

Big Data ist natürlich nicht die einzige moderne Technologie, die sich in Krankenhäusern und Pflegezentren durchsetzt. Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Internet of Things und Blockchain werden mit Big-Data-Analysen kombiniert, um neue - und in vielen Fällen revolutionäre - Anwendungsfälle für das Gesundheitswesen zu entwickeln.

Während Big Data die Art und Weise der Datenerfassung revolutioniert, ist Maschinelles Lernen das Gegenstück zur Datenverarbeitung. Algorithmusbasierte Vorhersagemodelle führen Datenanalysen durch und lernen aus dem enormen Fundus möglicher Szenarien, um das Unerwartete vorherzusehen und menschliche Fehler zu minimieren.

Auf visuelle Mustererkennung spezialisierte ML-Algorithmen können große Datenbestände durchsuchen, um die Diagnose von Krankheiten zu unterstützen, ohne dass invasive Verfahren erforderlich sind. Diese Techniken senken die Behandlungskosten und verbessern die Heilungschancen bei zeitkritischen Krankheiten wie Tumoren.

Wearables sind oft der erste Berührungspunkt des IoT für Verbraucher und Patienten, aber ihr Potenzial geht weit über Armbänder hinaus. Jedes Jahr werden Millionen medizinischer IoT-Geräte hergestellt, die von Diabetesmessgeräten bis hin zu Krankenhausgeräten (z. B. Herzmonitore und Sensoren für die Nahrungsaufnahme) reichen, um die Vorteile von Big Data zu nutzen und die Entscheidungen des medizinischen Personals zu unterstützen.

Dashboards werden verwendet, um Daten zu interpretieren, besser zu kommunizieren sowie Leistungsschwankungen und andere Kennzahlen zu überwachen. Im Gesundheitswesen helfen sie dabei, klinische Daten der einzelnen Patienten und die organisatorischen Kapazitäten der Einrichtungen zu verarbeiten. Diese Dashboards können so die Anzahl der Mitarbeiter und das Verhältnis zu den Patienten, die Kosten pro Abteilung, die Patientenzufriedenheit und andere KPIs verfolgen.

Mit der stetigen Einführung dieser interaktiven Big-Data-Dashboards in Gesundheitseinrichtungen kann das medizinische Personal die Situation eines einzelnen Patienten und der Einrichtung selbst besser einschätzen - ganzheitlich und minutengenau. Dies führt zu schnelleren Reaktionszeiten, um Notfälle abzuwenden und bessere Genesungszeiten zu erreichen.

Auch wenn das Sammeln, Speichern, Verknüpfen und Nutzen großer Datenmengen zahlreiche Vorteile und Fortschritte für die Medizin verspricht, ergeben sich schon aufgrund der hohen Datensensibilität einige Herausforderungen sowie ethische und rechtliche Fragen.

Die Verarbeitung großer Mengen sensibler Gesundheitsdaten birgt das Risiko von Datenschutzverletzungen. Unbefugter Zugriff, Datenlecks oder Missbrauch könnten zu erheblichen Verletzungen der Privatsphäre der Patienten führen. So sind robuste Sicherheitsmaßnahmen, um den Schutz der Privatsphäre und die Vertraulichkeit der Patientendaten zu gewährleisten, zwingend erforderlich.

Wichtige Aspekte im Zusammenhang mit dem Schutz sensibler Daten sind die Verschlüsselung und Anonymisierung. Für die Gewährleistung des Rechts der Patienten auf Privatsphäre werden ihre Gesundheitsdaten z. B. als reine Statistiken behandelt, die es unmöglich machen, einzelne Personen herauszufiltern. In jüngster Zeit hat sogar die Blockchain-Technologie Fortschritte bei der Verhinderung von Datenlecks gemacht.

Große Unternehmen ziehen es häufig vor, ihre Daten in der Cloud zu speichern - das ist flexibel, billiger, leicht skalierbar und sicherer. Jedoch gelten in verschiedenen Ländern unterschiedliche Datenschutzgesetze, von denen einige beispielsweise vorschreiben, dass die Daten ihrer Bürger physisch in ihrem Hoheitsgebiet gespeichert werden müssen. Dies zwingt die Unternehmen dazu, ihre Datenspeicherlogistik anzupassen und in individuelle Sicherheitslösungen zu investieren.

Auch die Datenpriorisierung muss in diesem Zusammenhang diskutiert werden: Raucher beispielsweise erzeugen sowohl für Zahnärzte als auch für Lungenärzte relevante Daten, allerdings für unterschiedliche Zwecke und mit unterschiedlichen Prioritäten. Während es für einen Zahnarzt eher fakultativ ist, zu wissen, dass sein Patient das Datenkennzeichen "Raucher" trägt, ist es für einen Lungenfacharzt absolut notwendig. Daher ist die Festlegung von Parametern für die Bedeutung von Daten in Abhängigkeit von ihrer Verwendung für die künftigen Beteiligten von großem Nutzen.

Bei der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen besteht das Risiko von Fehlinterpretationen und fehlerhaften Analysen. Unzureichende Datenqualität oder unzureichende Validierung können zu falschen Schlussfolgerungen und daraus resultierenden Fehlentscheidungen führen. Die Daten müssen von hoher Qualität sein und möglichst verschiedenen Quellen zugrunde liegen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu liefern und eine umfassende Analyse zu ermöglichen.

Der Einsatz von Big Data im Gesundheitswesen wirft ethische Fragen auf, wie beispielsweise den Zugang zu und die Verwendung von Daten. Zudem müssen die rechtlichen Rahmenbedingungen berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass die Datennutzung im Einklang mit den geltenden Vorschriften steht.

Die Einführung von Big Data im Gesundheitswesen erfordert das Vertrauen der Patienten und des medizinischen Personals. Ein verstärkter Einsatz von Big Data kann beispielsweise dazu führen, dass der persönliche Kontakt zwischen Arzt und Patient reduziert und menschliche Interaktion vernachlässigt wird, was die Patientenzufriedenheit und das Vertrauen stark beeinträchtigt. Es müssen folglich transparente Informations- und Kommunikationsprozesse etabliert werden, um die Akzeptanz für den Einsatz von Big Data zu fördern.

Big Data im Gesundheitswesen bietet bedeutende Potenziale und eröffnet vielfältige Fortschritte sowohl für die Medizin im Allgemeinen als auch für jeden einzelnen Patienten. Gerade auch im Hinblick auf den demografischen Wandel und die sich verschärfenden ökonomischen Probleme von Gesundheitssystemen verspricht der Einsatz von Big Data Unterstützung. Ein effizienter, smarter und schneller Umgang mit Daten ist für ein modernes, funktionierendes Gesundheitssystem unabdingbar.

Da der Umgang mit solchen extrem sensiblen Gesundheitsdaten besondere Sorgfalt erfordert, müssen Datenschutz und Sicherheit jedoch an erster Stelle stehen. Transparenz, informierte Einwilligung und der Schutz der Privatsphäre sind grundlegende Prinzipien, die bei der Verwendung von Big Data im Gesundheitswesen beachtet werden müssen. Die Entwicklung und Implementierung klarer rechtlicher Rahmenbedingungen sowie ethischer Richtlinien sind erforderlich, um den verantwortungsvollen und gewissenhaften Umgang mit Gesundheitsdaten sicherzustellen.

Um den Potenzialen von Big Data im Gesundheitswesen gerecht zu werden und gleichzeitig den Schutz der Patienten zu gewährleisten, bedarf es einer kontinuierlichen Zusammenarbeit zwischen Unternehmen, Forschungseinrichtungen, Gesundheitsexperten und Gesetzgebern. Nur durch einen ganzheitlichen Ansatz, der Technologieinnovationen mit ethischen und rechtlichen Standards vereint, kann Big Data im Gesundheitswesen sein volles Potenzial entfalten und einen nachhaltigen Nutzen für die Medizin und die Patienten bringen.