Big Data in Medizin und Gesundheitswesen

Big data in medicine and healthcare

Zusammenfassung

Das Gesundheitswesen ist eine der Branchen mit dem größten Potenzial für Big Data. Laut der üblichen Definition bezieht sich Big Data auf die Tatsache, dass Datenmengen mittlerweile oft zu groß und zu heterogen sind und zu schnell wachsen, um sie mit herkömmlichen Technologien zu speichern, zu analysieren und nutzbar zu machen. Vorangetrieben wird Big Data durch drei technologische Trends: Geschäftsprozesse werden vermehrt elektronisch durchgeführt, Privatpersonen produzieren immer mehr Daten – z. B. in sozialen Netzwerken – und die Digitalisierung schreitet immer weiter voran, durch Smartphones und Apps bis in den Alltag. Auch in Medizin und Gesundheitswesen zeichnen sich neue Trends zu interessanten neuen Datenquellen und zu innovativen Möglichkeiten der Datenanalyse ab. Dies betrifft zum einen die Forschung. Hier benötigen etwa die Omics-Forschung klar Big-Data-Technologien. In der medizinischen Praxis bieten insbesondere die elektronische Patientenakte, freie öffentliche Daten und der Trend des Quantified Self, also der Vermessung des eigenen Verhaltens, neue Möglichkeiten für die Datenanalyse. Hinsichtlich der Analytik gibt es in der jüngsten Vergangenheit insbesondere deutliche Fortschritte bei der Informationsextraktion aus Textdaten, die viele Daten aus der medizinischen Dokumentation für eine Analyse erschließt. Gleichzeitig ist aber hier durch spezielle fachliche, rechtliche und ethische Rahmenbedingungen in Medizin und Gesundheitswesen die Anwendung von Big Data noch deutlich weniger ausgeprägt als in anderen Branchen. Erste interessante Best-Practice-Beispiele in der Medizin und im Gesundheitsbereich lassen aber innovative Ansätze und Ergebnisse erwarten. Der vorliegende Beitrag gibt eine Übersicht über die Potenziale von Big Data in der Medizin und im Gesundheitswesen.

Abstract

Healthcare is one of the business fields with the highest Big Data potential. According to the prevailing definition, Big Data refers to the fact that data today is often too large and heterogeneous and changes too quickly to be stored, processed, and transformed into value by previous technologies. The technological trends drive Big Data: business processes are more and more executed electronically, consumers produce more and more data themselves − e.g. in social networks − and finally ever increasing digitalization. Currently, several new trends towards new data sources and innovative data analysis appear in medicine and healthcare. From the research perspective, omics-research is one clear Big Data topic. In practice, the electronic health records, free open data and the “quantified self” offer new perspectives for data analytics. Regarding analytics, significant advances have been made in the information extraction from text data, which unlocks a lot of data from clinical documentation for analytics purposes. At the same time, medicine and healthcare is lagging behind in the adoption of Big Data approaches. This can be traced to particular problems regarding data complexity and organizational, legal, and ethical challenges. The growing uptake of Big Data in general and first best-practice examples in medicine and healthcare in particular, indicate that innovative solutions will be coming. This paper gives an overview of the potentials of Big Data in medicine and healthcare.

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Rüping, S. Big Data in Medizin und Gesundheitswesen. Bundesgesundheitsbl. 58, 794–798 (2015). https://doi.org/10.1007/s00103-015-2181-y

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Schlüsselwörter

  • Big Data
  • Data Mining
  • Data Science
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  • Big Data
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