Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der Redaktion: Im heutigen digitalen Zeitalter, in dem Daten in beispiellosem Tempo generiert werden, ist die Nutzung ihres Potenzials entscheidend für das Verständnis und die Behandlung komplexer Erkrankungen wie Krebs. Dieser aufschlussreiche Blogbeitrag beleuchtet das unglaubliche Potenzial von Big-Data-Analysen in der Krebsforschung.
Der Kampf gegen Krebs ist die Suche nach dem Heiligen Gral der Medizin. Onkologen stehen heute vor zahlreichen Herausforderungen, die mit der Standardisierung von Behandlungen, der ständigen Weiterbildung im multidisziplinären Management aller Krebsarten, der Erfassung von Informationen zu den vielfältigen Kriterien für die Definition einer Krankheit und vielem mehr zusammenhängen.
Laut TOI scheint Krebs immer mehr um sich zu greifen, da jährlich eine Million neue Fälle gemeldet werden. Einige Experten prognostizieren , dass sich die Zahl der Krebserkrankungen bis 2025 verfünffachen wird. Statistiken zeigen, dass die Krebsfälle von 700 auf etwa 1000 pro Million Einwohner gestiegen sind.
Krebs zählt zu den sich am schnellsten entwickelnden und ständig verändernden komplexen Krankheiten. Er ist weltweit die zweithäufigste Todesursache. Laut Weltgesundheitsorganisation (WHO) werden jährlich etwa 14 Millionen neue Krebsfälle gemeldet. Diese Zahl wird voraussichtlich in den nächsten 20 Jahren um etwa 70 % steigen. Im Kampf gegen Krebs wurden in den letzten 30 Jahren enorme Fortschritte erzielt, die Überlebensrate hat sich verdoppelt, doch eine allgemeine Heilung ist weiterhin nicht in Sicht.
Nun stellt sich die Frage: Wie können Onkologen diese Herausforderungen bewältigen? Hier kommt Big Data ins Spiel. Studien zufolge wird der Markt für Big Data bis 2021 auf beeindruckende 6,6 Milliarden US-Dollar anwachsen. Mit seiner ständigen Weiterentwicklung kann Big Data die traditionelle Gesundheitsversorgung ergänzen, indem es Trends erkennt und so die Krankheitsdiagnose verbessert. Tatsächlich wird es in einigen Teilen der Welt bereits eingesetzt, um Krankheiten wie Krebs genauer und in frühen Stadien zu identifizieren.
Erhalten Sie einen Einblick in die wichtigsten Strategien zur Nutzung von Daten zur Transformation des Gesundheitswesens.
Führende Organisationen: Trends erkennen, Erkenntnisse nutzen und eine datengetriebene Kultur etablieren
Big Data verfügt über leistungsstarke Funktionen und eignet sich hervorragend zur Verarbeitung großer Datenmengen. In der Medizin dient Big Data dazu, bessere Gesundheitsprofile und prädiktive Modelle für einzelne Patienten zu erstellen, um Krankheiten besser zu diagnostizieren und zu behandeln. IBM Watson Health hat beispielsweise mithilfe von Big Data einige drängende Herausforderungen bewältigt. Durch die Kombination von Expertenwissen und künstlicher Intelligenz unterstützt es Gesundheitsexperten und Forscher weltweit dabei, Daten und Erkenntnisse in Schlussfolgerungen umzuwandeln und so fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Forscher prognostizieren , dass die Analyse von Big Data das Potenzial hat, die Krebsbehandlung zu beschleunigen und das Versprechen einer personalisierteren Medizin und Behandlung einzulösen.
Daten werden genutzt, um Onkologen bei der Entwicklung maßgeschneiderter Behandlungen zu unterstützen – basierend auf Biopsieproben, der Krankengeschichte des Patienten und weiteren relevanten Daten. Institutionen weltweit sammeln unzählige krebsbezogene Daten aus Patientenakten, globalen Forschungsarbeiten und Umfragen.
Riesige Datenmengen werden derzeit analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Entwicklung neuer Therapien und damit zu personalisierten Behandlungen beitragen können. So werten Forscher in den USA Hunderte von Gigabyte an Bilddaten von Tausenden von Patientinnen aus, um Unterschiede zwischen den verschiedenen Subtypen von Brustkrebs zu finden. Da kein Krebs dem anderen gleicht, könnte dies der Durchbruch in der Krebstherapie sein. Für Patientinnen mit nicht-rezidivierendem Brustkrebs könnten dadurch schonendere Therapien und Behandlungen möglich werden. Für Patientinnen mit aggressiveren oder rezidivierenden Formen der Erkrankung hingegen könnten sich diese Möglichkeiten als ungeeignet erweisen.
Aktuell nutzen Forscher Risikostratifizierungsmodule, um Millionen von Gesundheitsdatensätzen einer Bevölkerungsgruppe zu durchsuchen und mithilfe von Systemen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Muster, Trends und Ähnlichkeitsmetriken von Patienten zu erkennen. Dabei werden auch unstrukturierte Daten wie Entlassungsberichte und Arztnotizen berücksichtigt, die in Analysen oft unberücksichtigt bleiben. Dies unterstreicht die Bedeutung von Big-Data-Analysen in diesem Behandlungsbereich.
Big Data unterstützt Ärzte und Forscher mit detaillierten Informationen darüber, wie Tausende von Medikamenten mit dem menschlichen Körper interagieren, und liefert Hinweise auf solche Medikamente, die möglicherweise mit Krebszellen interagieren. Interessanterweise wurde kürzlich bekannt gegeben , dass 14 Krebsinstitute in den USA und Kanada Analysen und künstliche Intelligenz (KI) einsetzen werden, um Krebspatienten die erfolgversprechendsten Behandlungen zuzuordnen. Neben der Empfehlung geeigneter Medikamente zur Behandlung bestimmter Krebsarten kann KI auch bisher unerprobte Therapien vorschlagen.
Kliniken und Krankenhäuser müssen Online-Krankenhausinformationssysteme (KIS) und elektronische Patientenakten (EPA) einführen, die sich nahtlos in das Nationale Krebsregisterprogramm (NCRP) integrieren lassen. Die Erfassung und Verwaltung dieser Daten muss systematisch erfolgen, und es müssen ordnungsgemäße Aufzeichnungen geführt werden. Diese Datenanalyse, zusammen mit demografischen Statistiken, muss parallel zu bestehenden Datensätzen durchgeführt werden, um die Behandlung und das Management von Krebserkrankungen zu verbessern.
Erfolgsfaktoren in der Pharmabranche: Analytik im Einsatz
Nutzen Sie die Kraft der Analytik, um Pharmaunternehmen mit datengestützten Erkenntnissen für intelligentere Entscheidungsfindung auszustatten.
Big Data wird auch genutzt, um vorherzusagen, welche Patienten die Anweisungen ihres Arztes befolgen und welche nicht, um Wiedereinweisungen ins Krankenhaus bei besonders gefährdeten Patienten zu vermeiden. Es werden Apps entwickelt, die erfassen, wann ein Patient seine Medikamente einnimmt.
Andere zeichnen Informationen wie Anrufe, SMS, den Aufenthaltsort, Bewegungen und Schlafmuster auf, die Ärzte oder Familienmitglieder alarmieren können, wenn es dem Patienten wahrscheinlich nicht gut geht.
Big Data birgt das Potenzial, die Behandlungsergebnisse für Patienten zu verbessern, die Krankheit besser zu verstehen und zur Heilung von Krebs beizutragen. Dies gelingt durch Fortschritte in der Quantität und Qualität der gesammelten Daten sowie durch die Rechenleistung zur Analyse und zum Verständnis der Krankheit.
Dank Big Data ist die medizinische Analyse zur Vorhersage von Krebsrezidiven, Krankheitsverläufen und Therapieansprechen heute deutlich einfacher. Der Kampf geht weiter, doch die Nutzung von Big-Data-Beratung kann die Suche nach der ersehnten Heilung beschleunigen und so die Hoffnung auf einen endgültigen Erfolg nähren.