02.04.2015 Evidenz- statt eminenzbasierte Medizin – oder: Was ist eigentlich Health 4.0?

Um es vorweg zu nehmen: Health 4.0 als konsequente Weiterentwicklung eines intelligenten Gesundheitsnetzes gibt es (noch) nicht. Nicht in Deutschland, denn hier arbeiten wir auch im Jahr 12 der Einführung der elektronischen Gesundheitskarte noch an dem eher bescheidenen Ziel, die Systeme der niedergelassenen Ärzte, der Kliniken und der Apotheken miteinander zu vernetzen und einen sicheren Datenaustausch zu organisieren. Da sind andere Branchen viel weiter.

Die Frage müsste daher lauten: Was könnte Health 4.0 alles sein? Anwendungszenarien sind einerseits die sogenannten personalisierte oder stratifizierte Medizin und andererseits Decision Support Systeme. Beiden Anwendungsszenarien ist gemeinsam, dass sie einen neuartigen umfassenden Ansatz zur Analyse von Daten voraussetzen (Big Data).

Krebsforscher gehen davon aus, dass substanzielle Fortschritte in der Onkologie nur von einer personalisierten Therapie zu erwarten sind. Wenn künftig Tumorzellgenome aller Krebspatienten entschlüsselt und untersucht werden können, entstehen pro Patient Datenmengen im Terabyte-Bereich. Dieser gewaltige Datenberg muss dann möglichst schnell nach den relevanten Mutationsinformationen durchsucht und analysiert werden. Big-Data-Technologie ermöglicht überhaupt erst, die genetische Disposition des Patienten zu erkennen. In einem zweiten Schritt können dann Krebsbehandlungen gezielter auf Patienten und Krebsarten abgestimmt und so die Heilungschancen verbessert werden (sogenannte personalisierte Medizin).

Durch die Big-Data-Analyse von sogenannten Biomarkern des Patienten lassen sich genetische Besonderheiten identifizieren. Hiermit lassen sich verschiedene Krankheitsverläufe und Reaktionen auf Medikamente vorhersagen und die Therapie optimieren. Es werden nur jene Therapieansätze weiterverfolgt, die besonders gut zur Heilung geeignet sind, diejenigen Therapien, die sich statistisch eher als ungeeignet erwiesen haben, werden ausgeschlossen.

Um die personalisierte Therapie in der breiten Versorgung zu etablieren, ist der Aufbau von Netzwerken zwischen onkologischen Spitzenzentren, die die neueste Genomanalytik und die Infrastruktur für die Durchführung klinischer Studien vorhalten, und nichtakademischen Krankenhäusern und Praxen erforderlich. Da wären wir wieder beim intelligenten Gesundheitsnetz.

Eine ebenfalls große Rolle für Big Data im Gesundheitsumfeld werden künftig sogenannte Clinical Decision Support Systeme spielen. Das sind lernende, evidenzbasierte Systeme, die den Arzt bei der Diagnose unterstützen und Therapievorschläge liefern.

Erstes Anwendungsfeld für Decision-Support-Systeme in den USA ist wiederum die Onkologie. Dort helfen die Systeme, Strukturen und systematische Zusammenhänge schneller zu erkennen und genauere Diagnosen etwa beim Lungenkarzinom zu stellen. Auch die Behandlung kardiovaskulärer Erkrankungen lässt sich so unterstützen. Das System macht Vorschläge zu Diagnosen, Tests und weiteren medizinischen Untersuchungen.

Decision-Support-Systeme werden durch mehrere gegenläufige Entwicklungen begünstigt. Aufgrund des demografischen und soziografischen Wandels kommen immer mehr Patienten auf immer weniger Ärzte Verstärkt wird dieses Problem durch den Ärztemangel, der sich gerade in strukturschwachen Regionen besonders bemerkbar macht.

Schließlich steigt die Zahl der Medikamente und Therapieansätze und auch der Publikationen. Weltweit werden täglich etwa 6000 medizinische Fachartikel veröffentlich. Dadurch wird es für einen Arzt immer schwerer, den Stand der Forschung zu überblicken.

Und so rüttelt die evidenzbasierte Medizin leise am Thron der Halbgötter in Weiß. Der Arzt entscheidet zwar letztendlich weiterhin, denn die Algorithmen können nicht die ärztliche Erfahrung und erst recht nicht die ärztliche Intuition ersetzen.

Aber dennoch entsteht ein sehr greifbarer Mehrwert durch Big Data. Künftig wird ein Mediziner seine Erfahrungen und seine Intuition mit den Ergebnissen eines Datenpools von hunderttausend ähnlichen Krankheitsverläufen abgleichen können. Auch der langjährige Chefarzt wird sich dann nicht mehr nur auf seine Eminenz stützen können – der junge Assistenzarzt, der mit IT-basierten Analysetools zu abweichenden Ergebnissen kommt, kann nicht länger ignoriert werden.

Der Wiener Arzt Ignaz Semmelweis. hätte es heute viel leichter als vor 150 Jahren. Er fand 1848 mithilfe der systematischen Untersuchung von Patientendaten die Ursache für das Kindbettfieber. Die schlechten hygienischen Zustände in den Krankenhäusern sowie mangelhafte Sauberkeit und Desinfektion der Ärzte waren die Ursache für die Krankheit, an der viele Wöchnerinnen starben. Aber die Fachwelt wollte über 50 Jahre nichts davon hören, dass sich Ärzte die Hände waschen müssen.

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Julia Hagen

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