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Unstrukturierte Daten auswerten

Intelligente Datenanalyse in der Praxis

von - 12.02.2019
Auswertung von Big-Data-Analyse
Foto: Itzchaz / Shutterstock.com
Von der Medizin bis zum Finanzamt: Big-Data-Analysen etablieren sich branchenübergreifend und ermöglichen innovative Geschäftsmodelle.     
Alle reden über Big Data, aber wie bei jedem Hype darf man sich fragen, wo wirklich Bedarf ist und wer die intelligenten Datenanalysen überhaupt schon benötigt und einsetzt? Genügen vielen Unternehmen nicht immer noch vergleichsweise gewöhnliche Datenbankanfragen per SQL (Structured Query Language) oder gar der ausführliche Blick in Excel-Tabellen?
Nicht mehr in jedem Fall. So ist zum Beispiel nach Ansicht von Alexandra Kautzky-Willer Big Data „unheimlich hilfreich“ für eine personalisierte Medizin. Sie ist Fachärztin für Innere Medizin und Professorin für Gendermedizin an der Medizinischen Universität Wien.
In einem Interview hat sie beschrieben, wie sich mit Big Data auch große Gruppen „detailreich analysieren und interessante Zusammenhänge feststellen lassen“. So habe man mit Hilfe der neuen Technologie die Krankheit Diabetes ausführlicher untersuchen können und dabei herausgefunden, dass es bei ihrer Verbreitung drei Peaks gab, die jeweils mit Hungersnöten zusammenhingen. Eine mangelhafte Ernährung der Mutter habe dann zu einem erhöhten Diabetes-Risiko für ihre Kinder geführt.
Dorothee Bär
Staatsministerin im Bundesministerium für Verkehr
und digitale Infrastruktur
www.bmvi.de
Foto: BMVI
„In Deutschland existiert ein Datenschutz wie im 18. Jahrhundert.“
Überhaupt werden gerade in der Medizin zunehmend größere Datenmengen erhoben, die auf ihre umfangreiche Auswertung warten. Und viele gesunde Menschen überwachen mit großem Eifer ihre diversen sportlichen Aktivitäten, ihren Puls, ihren Schlaf sowie ihre Essgewohnheiten. Dazu verwenden sie ihre Smartphones und immer häufiger die intelligenteren Smartwatches. Die dabei erfassten Daten werden schon lange nicht mehr nur lokal gespeichert, sondern wandern meist direkt in die Cloud, wo sie – zu adretten Grafiken und Statistiken aufbereitet, weiterverarbeitet und mit den Ergebnissen anderer Teilnehmer verglichen werden können.
Aber auch bei bereits Erkrankten fallen zahlreiche Daten an. Sie gehen zum Arzt, lassen sich untersuchen, es wird Blut abgenommen und in Labors geschickt, wo es analysiert wird. Die Ärzte stellen Rezepte aus und schreiben Krankmeldungen.
Merkmale: Big Data in der Praxis wird durch die zu verarbeitenden Datenmengen, die Vielfalt der Daten, die Geschwindigkeit der Verarbeitung und das Erkennen von Zusammenhängen bestimmt.
(Quelle: Bitkom)
Später versuchen die Patienten dann mit Hilfe von Google und anderen Suchmaschinen im Internet weitere Informationen über ihre dia­gnostizierten oder vermuteten Erkrankungen zu finden. Wenn ihnen etwas unklar ist, suchen sie Online-Foren oder soziale Netzwerke wie Facebook auf und stellen dort ihre Fragen an andere Betroffene.
Auch Tweets beim Blogging-Dienst Twitter lassen sich analysieren: Wenn dort bestimmte Worte wie „Husten“ häufiger auftauchen, dann können auch entsprechende Krankheitswellen prognostiziert werden.
„Wir ordnen Patienten in Kategorien ein, statt sie indivi­duell zu betrachten“, sagte Marc Dewey laut dem Magazin „Wired“. Er ist Professor für Radiologie an der Berliner Universitätsklinik Charité. Die Medizin klammere sich noch immer an jahrzehntealte, pauschalisierte Verfahren, um Menschen zu untersuchen. Stattdessen sollte sie ihren Blick auf jeden Einzelnen richten. Dewey will mit einer neuen App zur Analyse von Herzerkrankungen für schnellere und vor allem bessere Diagnosen sorgen. Die App stellte er auf einem
„Accelerator Day“ des Berliner Instituts für Gesundheitsforschung vor. Die Basis für diese App sollen die Daten von mehreren Tausend anderen Patienten sein, die Ärzten dabei helfen, „Schritt für Schritt zur wahrscheinlichsten Erklärung für die Beschwerden“ zu kommen.
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