Swiss eHealth Summit 2017

Wie die Digitalisierung dem Gesundheitswesen dient

Uhr | Aktualisiert

Die diesjährige Ausgabe des Swiss eHealth Summit zeigte, welche Herausforderungen sich der personalisierten Medizin bei der Auswertung grosser Mengen an genomischen Daten stellen. Ebenfalls zur Diskussion standen die Versprechen der digitalen Epidemiologie und die Frage, wie die Blockchain das Gesundheitswesen vorwärts bringen kann.

(Source: DarkoStojanovic/Pixabay.com/CC0 Creative Commons)
(Source: DarkoStojanovic/Pixabay.com/CC0 Creative Commons)

Am 21. und 22. September trafen sich über 300 Leistungserbringer aus dem Gesundheitswesen, Unternehmer, Wissenschaftler und Politiker am Swiss eHealth Summit 2017 in Lausanne. Auf der Agenda standen rund 20 Konferenzen, Round Tables und Workshops, die sich dem Thema der Digitalisierung im Gesundheitswesen widmeten.

Kritischer Blick auf die personalisierte Medizin

Der zweite Tag der Veranstaltung begann mit einem kontrovers diskutierten Vortrag von Bob Siegerink, Leiter der Arbeitsgruppe Clinical Epidemiology and Health Services Research In Stroke am Centrum für Schlaganfallforschung Berlin. Der Experte betonte, dass es schwierig werde, mit genomischen Daten eine Krankheit präventiv zu behandeln.

Siegerink vertrat die Ansicht, dass mit solchen Daten keine Risikogruppen klassifiziert werden könnten, weil die Datenlage chaotisch sei. „Solche Daten werden uns zwar helfen, den Verlauf einer Krankheit vorherzusagen und manchmal auch, um sie zu behandeln. Aufgrund von Daten werden wir jedoch keiner Krankheit vorbeugen können“, bilanzierte der Epidemiologe.

Was sich die Medizin von Big Data aus der Genomforschung verspricht

Eine Gegenposition zu dieser etwas pessimistischen Sicht auf die personalisierte Medizin vertrat anschliessend Gunnar Rätsch, Professor für Biomedizininformatik an der ETH Zürich. Der Forscher zeigte Chancen und Herausforderungen der Nutzung von Big Data für die Präzisionsmedizin auf. Die Erhebung genomischer Daten könnte seiner Ansicht nach die Medizin voranbringen, weil die DNA-Sequenzierung mehr und mehr Informationen über das Erbgut von Patienten zutage fördert.

Um diese medizinischen Daten in grossem Massstab zu erforschen, sei es aus Sicht des Forschers erforderlich, datenwissenschaftliche Methoden anzuwenden. Darunter fielen etwa fortgeschrittene Modelle, um Daten zu erheben, zu analysieren und zu visualisieren, erklärte Rätsch und ergänzte: „Unsere Aufgabe besteht auch darin, für Ärzte und für die Scientific Community Werkzeuge zu entwickeln, die sich auch in Spitälern nutzen liessen.“

Die Frage der Cybersicherheit

Die Präzisionsmedizin muss künftig grosse Mengen an heiklen, personenbezogenen Daten speichern und verarbeiten können. Daraus ergeben sich Herausforderungen für den Schutz und die Sicherheit der Daten, die im Rahmen des Forums für Diskussionen sorgten. Insbesondere anlässlich der Präsentation von Daniel Rudin, Sektorbetreuer kritische Infrastrukturen bei der Melde- und Analysestelle Informationssicherung – kurz Melani.

Um seine Zuhörer für die aktuelle Bedrohungslage zu sensibilisieren, rollte der Sicherheitsexperte die jüngsten Angriffe mit Schadprogrammen wie etwa Wannacry oder Notpetya auf. Diese hätten vielen Unternehmen Schaden zugefügt. Auch die Pharmabranche (Merck) und das öffentliche Gesundheitswesen (englische Spitäler) hätten zu den Geschädigten gezählt.

Die Epidemiologie digitalisiert sich

Die digitale Transformation des Gesundheitssystems bringt bisweilen neue wissenschaftliche Disziplinen hervor. Dazu gehört die digitale Epidemiologie. Marcel Salathé, Spezialist auf diesem Gebiet und Forscher an der ETH Lausanne, stellte fest, dass Patienten in der heutigen Zeit viele persönliche Daten auf verschiedenen Kanälen teilen. Beispielhaft nannte er soziale Netzwerke, Krankenkassen-Apps unter dem Stichwort Quantified Self und Websites, die es ermöglichen, DNS-Sequenzen ins Internet zu stellen.

Der Wissenschaftler hob hervor, dass diese Datenmengen einen Nährboden für Deep-Learning-Algorithmen darstellen. Diese Algorithmen liessen sich wiederum dazu verwenden, Krankheiten effizient sowie verlässlich zu diagnostizieren und auf diese Weise Prävention zu betreiben. Dieser vielversprechende Ansatz stösst indes auf Hindernisse: „Die Programme sind als quelloffene Software erhältlich, aber die medizinischen Daten liegen im traditionellen Gesundheitswesen nicht im Open-Source-Format vor“, bedauert Salathé.

Die unausweichliche Blockchain

Schliesslich erklärte Robert Learney, Co-Direktor des Centre for Cryptocurrency Research and Engineering am Imperial College London, wie das öffentliche Gesundheitswesen von einem dezentralen digitalen Register profitieren könnte. Mit solch einem Instrument liesse sich die administrative Verwaltung optimieren und Kosten sparen.

Bryan Ford, ausserordentlicher Professor an der EPF Lausanne und Leiter des Labors für dezentrale und verteilte Systeme (DEDIS), sprach anschliessend über Vor- und Nachteile der heutigen Blockchain-Technologien. Das disruptive Potenzial der Blockchain könne sich ebenso in der Organisation der Gesundheitssysteme wie in der IT-Sicherheit von Spitälern entfalten.

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DPF8_59453

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