Deutschlandfunk, Wissenschaft im Brennpunkt, 14.05.2015

Frank Westermann war es leid, als Diabetiker ständig ein Patiententagebuch führen zu müssen. Er entwickelte stattdessen eine App – und ist heute Geschäftsführer von mySugr, der Firma hinter der App. Rund 60.000 Diabetiker in Deutschland erfassen damit inzwischen regelmäßig ihren Blutzuckerspiegel und erhalten kurze Rückmeldungen zu ihrem Gesundheitszustand.

Nicolas Schauer ist Biochemiker und einer der der GründerInnen und ersten (Test-)AnwenderInnen von kenko.do. Ab Mai 2015 will die Firma anhand von regelmäßig eingesandten Blutproben und per Handy erfassten Ess-, Schlaf- und Bewegungsgewohnheiten individuelle Stoffwechselprofile erstellen – und daraus ebenso individuelle Gesundheitstipps ableiten.

Auch wenn beide Beispiele derzeit noch eher in den Bereich „Lifestyle“ fallen – sie stehen doch für einen Trend, der sich seit einigen Jahren beobachten lässt und der die Medizin verändern wird: Die Sammlung großer Mengen individueller Daten – aus Patientenakten und Gendatenbanken, aus Fitness- und Diät-Apps, sogar aus Facebook-Posts und Tweets. Ihre Auswertung durch Algorithmen und den Einbezug der Analyseergebnisse in Diagnostik und Therapie.

Frank Westermann etwa möchte MySugr zu einem selbstlernenden System weiterentwickeln, so dass die App demnächst auch selbstständig Empfehlungen zur Insulindosierung geben kann. Das kenko.do-Team will die gesammelten Daten langfristig so auswerten, dass sie Aussagen über Krankheitsrisiken zulassen, damit eingegriffen werden kann, bevor jemand krank wird. Es gibt Algorithmen, die besser als Ärzte Brustkrebs erkennen, weil sie Daten aus Gewebeproben umfangreicher analysieren können. Und wenn Pharmafirmen Informationen zu Nebenwirkungen ihrer Medikamente brauchen, dann liefert die Inhaltsanalyse von Foren, auf denen sich Patienten über Krankheiten und Behandlungen austauschen, diese mitunter schneller und differenzierter als die üblichen Medikamententests.

Werden also Programmierer in Zukunft Ärzte ersetzen und Algorithmen deren Fachwissen und Erfahrung? Werden Apps für die Behandlung von Krankheiten ebenso wichtig wie Medikamente? Wie valide sind die Kriterien, nach denen beispielsweise Krankheitsrisiken automatisch bewertet werden und wie verlässlich ist die Datengrundlage? Was passiert mit Menschen, die sich dem “Health Sensing” verweigern – oder die nicht über die Ressourcen dazu verfügen? Und: Inwiefern helfen Muster und Korrelationen, die durch Analysesoftware gefunden werden, Krankheiten besser zu verstehen?

Foto: Gadgetmac Nest Photo, CC BY-NC-ND 2.0, via flickr.com

Advertisements

Kommentar verfassen

Trage deine Daten unten ein oder klicke ein Icon um dich einzuloggen:

WordPress.com-Logo

Du kommentierst mit Deinem WordPress.com-Konto. Abmelden / Ändern )

Twitter-Bild

Du kommentierst mit Deinem Twitter-Konto. Abmelden / Ändern )

Facebook-Foto

Du kommentierst mit Deinem Facebook-Konto. Abmelden / Ändern )

Google+ Foto

Du kommentierst mit Deinem Google+-Konto. Abmelden / Ändern )

Verbinde mit %s