Data Analytics und Science in der Gesundheitsforschung2020-09-22T11:12:16+02:00

Data Analytics und Science in der Gesundheitsforschung

Im Forschungsbereich der Medizin müssen häufig extrem große Datensätze ausgewertet und sinnvoll verknüpft werden. Künstliche Intelligenz unterstützt bei der Datenanalyse und erleichtert die schnelle Aufdeckung von Korrelationen, um neue Erkenntnisse für mögliche Diagnosen und Behandlungen daraus gewinnen zu können. Ziel ist, die Auswertung so zu verbessern, dass verlässliche Aussagen getroffen und Auffälligkeiten in den Daten besser identifiziert werden können. Data Analytics und Data Science können so helfen, die Forschung und damit neue, medizinische Entdeckungen weitervoranzubringen.

 

Use Case: KI unterstützt bei der Diagnose und Behandlung von neuromuskulären Krankheiten

Im Rahmen eines Forschungsprojekts mit der Neuropädiatrie des Universitätsklinikum Essen, dem Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften (ISAS) und dem MVZ Institut für Klinische Genetik in Bonn soll mithilfe von Data-Analytics- und Data-Science-Anwendungen erstmals die Gesundheitsforschung im Bereich neuromuskulärer Krankheiten optimiert werden. Ziel des gemeinsamen Projektes ist, durch die Analyse von Patientendaten mithilfe eines speziellen Algorithmus die Diagnose und Behandlung der Krankheiten zu verbessern.

Aktuell sind kostspielige und aufwändige Gentests sowie deren akkurate Interpretation für eine sichere Diagnose notwendig. Daher sollen schnellere Diagnoseverfahren durch einfachere Proteintests entwickelt werden, durch die dann oft langwierige Diagnosen verhindert und somit eine passende Therapie schneller eingeleitet werden könnten. Zur Auswertung der Testergebnisse hat das INFORM DataLab einen speziellen Algorithmus entwickelt, der bestimmte Korrelationen in den Daten aufspüren und so verlässlich prognostizieren soll, an welcher Form der neuromuskulären Erkrankungen ein Patient leidet.

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 „Mit dem INFORM DataLab als Partner haben wir einen Data-Science-Experten an Bord, der es versteht, Erkenntnisse aus Daten erfolgreich in die Praxis zu überführen. In dem Projekt konnten wir feststellen, welche Proteine in Kombination mit einer bestimmten Information aus der DNA-Analyse zu einem bestimmten Gendefekt führen. Dementsprechend lässt sich in Zukunft direkt das betroffene Gen vorhersagen. Das ist wichtig, um auch die genetischen Befunde, die erhoben werden, besser interpretieren zu können. Vorhersagealgorithmen, wie sie von INFORM DataLab entwickelt werden, helfen den kausativen Gendefekt festzumachen. So können die Patienten schnellstmöglich mit dem Wissen über das verantwortliche Gen in die genetische Beratung gehen. Dementsprechend kann langfristig die ‚diagnostische Odysse‘, welche die Patienten oftmals durchleiden, verhindert werden. Häufig behandeln wir Patienten, bei denen es zehn, zwölf Jahre dauern kann, bis de Fall gelöst ist.“
 

Dr. Andreas Roos, Neuropädiatrie Universitätsklinikum Essen

Die häufigsten Datenqualitätsprobleme

Datenqualität klingt zunächst nach einem harmlosen Begriff. Bei der ersten Begegnung besteht die Assoziation in der Regel mit großen, teils fehlerhaften, Tabellen, Mathematik und komplexen Statistiken. Die Folgen können jedoch sehr real sein. In meinem früheren Artikel "Datenbereinigung: Fallstricke und Lösungen" habe ich bereits einen näheren Blick auf einige der Formen geworfen, in denen Datenqualitätsprobleme auftreten können. Darin ging es auch um verschiedene Ansätze zur Verbesserung der Datenqualität, sowie Einblicke in die Auswirkungen einer unzureichenden Datenqualität auf das Geschäft. Heute [...]

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