Potsdamer Wissenschaftler wollen mit Routinedaten Leben retten
Dienstag, 18. August 2015
– Autor:
Cornelia Wanke
Big Data kann helfen, Leben zu retten - meinen Forscher! – Foto: Zerbor - Fotolia
Die in Kooperation mit Elsevier Health Analytics entwickelte neue Software stellte das sechsköpfige Team kürzlich in Potsdam vor. Die gewonnenen Erkenntnisse könnten Ärzte nutzen, um frühzeitig Gesundheitsrisiken für Patientengruppen zu erkennen und entsprechende Vorsorgemaßnahmen zu empfehlen, heißt es in einer Pressemitteilung. Bereits jetzt fließen viele medizinische Routinedaten bei den Krankenkassen zusammen, was ein großes Potenzial bietet, um Krankheitsbilder zu identifizieren.
Mithilfe von vorhandenen Gesundheitsdaten Krankheitsverläufe vorhersagen
„Wir haben auf einer Software der Harvard Medical School aufgebaut, um die großen Datenbestände unseres Partners zu nutzen. Mit Hilfe unserer Plattform können Mediziner aus solchen vorhandenen Gesundheitsdaten schnell und einfach Krankheitsverläufe vorhersagen“, wird Philipp Schirmer, Sprecher der Bachelorprojektgruppe, zitiert. Das mache gezielte Präventionsmaßnahmen möglich.
Institut hat sich zum Ziel gesetzt, 20.000 Leben durch Datenanalyse zu retten
Grundlage für das am Potsdamer HPI entwickelte System bildet eine verteilte Datenbank, die laut Institut eine schnellere Analyse der Routinedaten ermöglicht. Durch eine anschließende Auswertung und visuelle Aufbereitung könne eine Krankenkasse ihre Versicherten präventiv behandeln lassen, um beispielsweise vor Herzinfarkten zu schützen. „Für die Zukunft haben wir uns das Ziel gesetzt, mit der Verbindung von Software, Analytik und medizinischen Daten jährlich 20.000 Leben zu retten”, teilte Projektleiter Paul Hellwig, Technischer Direktor bei Elsevier Health Analytics, mit.
Die Bachelorprojektgruppe wurde von HPI-Professor Felix Naumann, Leiter des Fachgebiets Informationssysteme, betreut. Dessen Forschungsschwerpunkt liegt laut HPI auf der effektiven Analyse großer Datenbestände.
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