In der vorliegenden Arbeit wird zunächst dargestellt, was "Big Data" in der Telemedizin bedeutet. Anschließend wird am Beispiel von Wearables und Smartphones vorgestellt, welche Vorteile die Erhebung und Verwertung schon jetzt hat. Die Grundlagen schließen mit einer Gegenüberstellung der Chancen und Risiken moderner Telemedizin ab. Den Abschluss der Arbeit bildet die Darstellung eines Data-Mining-Prozesses übertragen auf ein praktisches Beispiel mit der Entwicklung und Evaluation eines Data-Mining-Modells.
Die Digitalisierung hat längst Einzug ins Gesundheitswesen gehalten. Bereits 2018 gab es rund 55.000 medizinische Apps für Smartwatches und Smartphones, die Herzfrequenz, Blutdruck, Tagesschritte und mehr messen. Auch Geräte, die früher Ärzten vorbehalten waren, wie Blutzuckermessgeräte oder solche, die Elektrokardiogramme aufzeichnen, stehen heute jedem Laien zur Verfügung. Gesundheitsapps in Verbindung mit Sensoren, die direkt am Körper angebracht werden, zeichnen laufend Daten auf und werten jene aus. Auf diese Art und Weise können sie Alarm auslösen, wenn bestimmte Messgrößen kritische Werte annehmen, lange bevor erste Krankheitssymptome auftreten. Interaktive Anwendungen, in denen Patienten entsprechende Daten eingeben, beinhalten die Chance, dass Krankheitsschübe, etwa bei rheumatischen Erkrankungen mithilfe von maschinellem Lernen besser vorhergesagt und effizientere Therapiebehandlungen gewählt werden. Prävention und Therapie könnten damit revolutioniert werden.
Seit Oktober 2020 können sich die Patienten sog. DiGAs (digitale Gesundheitsanwendungen) sogar auf Rezept verschreiben lassen. Aktuell (28.12.2021) haben mindestens 28 DiGAs eine vorläufige Zulassung erhalten. Damit nicht genug. Auch die Anforderungen an die ärztliche Dokumentation werden sich massiv verändern. Durch die im E-Health-Gesetz festgeschriebenen Anforderungen wird die Dokumentation in Zukunft immer mehr von medizinischen Themen dominiert werden und damit weit mehr beinhalten als die korrekte Abrechnung medizinischer Leistungen. Dabei stammen die Daten nicht allein vom medizinischen Personal. Moderne Medizinprodukte sind in der Lage, Daten aus Geräten wie etwa einem Pulsoximeter, Elektrokardiografie- oder Blutzuckermessgeräten direkt in elektronische Patientenakten (ePA) zu übertragen.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Big Data in der Telemedizin
2.1 Der Begriff Big Data
2.2 Einsatz in der Telemedizin und Eingrenzung
2.3 Big Data durch Smartphones und Wearables
2.3.1 Das Potenzial von Wearables
2.3.2 Das Smartphone als Behandlungshilfe
2.3.3 Maschinelles Lernen aus Gesundheitsdaten
3. Chancen und Risiken von Big Data
3.1 Chancen
3.2 Risiken
4. Data Mining mit dem CRISP Modell
4.1 Business Understanding
4.1.1 Zieldefinition
4.1.2 Obstruktive Schlafapnoe
4.2 Data Understanding
4.3 Data Preparation
4.4 Modeling
4.5 Evaluation
4.6 Deployment
5. Kritische Betrachtung
6. Fazit
7. Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht den Einfluss von Big Data auf das moderne Gesundheitswesen und veranschaulicht anhand eines praxisorientierten Beispiels aus der Telemedizin, wie durch Data-Mining-Methoden medizinische Erkenntnisse aus EKG-Daten gewonnen werden können.
- Bedeutung und Charakteristika von Big Data in der Telemedizin.
- Die Rolle von Wearables und Smartphones als Datenquellen für die Gesundheitsüberwachung.
- Anwendung des CRISP-DM-Modells zur Verarbeitung und Analyse komplexer EKG-Daten.
- Wissenschaftliche Gegenüberstellung von technologischen Chancen und Sicherheitsrisiken.
- Praktische Implementierung von Data-Mining-Algorithmen mittels Python.
Auszug aus dem Buch
2.3.3 Maschinelles Lernen aus Gesundheitsdaten
Von maschinellem Lernen wird erst gesprochen, wenn aus Daten permanent neues Wissen gewonnen wird. Dadurch können Krankheitsverläufe individueller vorhergesagt werden, Probleme schneller erkannt und Therapieentscheidungen unterstützt werden. Meist handelt es sich um Algorithmen, die in elektronische Patientenakten integriert sind. Die Begriffe „maschinelles Lernen“ und „künstliche Intelligenz“ werden dabei gleichbedeutend benutzt. Es wird dort eingesetzt, wo bereits viele Daten vorhanden sind. Der Algorithmus wird so programmiert, dass er durch Daten, die als Trainingsset bezeichnet werden, lernen kann. Dies könnten beispielsweise 80 % der von Patienten gehorteten Daten sein. Die Daten der verbleibenden 20 % werden zur Validierung herangezogen. Durch die Daten lernt der Algorithmus, Antworten auf ein klinisches Problem zu finden.
Das maschinelle Lernen ist dort am weitesten verbreitet, wo besonders viele Daten anfallen und das Bedürfnis nach Automatisierung besteht. Besonders hervorgetan hat sich hier die Radiologie mit ihrer automatisierten Bilderkennung z. B. zur Diagnose von Tumoren, Frakturen und auch von rheumatologischen Pathologien, die in der Regel die Diagnose verbessert. Somit wirkt sich die automatische Bildverarbeitung indirekt auch auf die Therapiebehandlung aus, da eine präzisere Diagnose die Grundlage für eine bessere Therapieentscheidung darstellt. Im besten Fall verarbeiten Algorithmen immer neu hinzukommende Daten und erlernen immer effizientere Lösungen. Dies verringert das reine Ausprobieren von Therapiemöglichkeiten, was leider immer noch häufig vorkommt. Es versteht sich von selbst, dass der Leidensweg des Patienten umso mehr verlängert wird, desto länger es dauert, bis die für ihn optimale Therapie gefunden ist. Im Idealfall wird das maschinelle Lernen mit jedem neuen Datensatz leistungsfähiger und die dadurch unterstützten Therapieentscheidungen werden immer besser. Dabei ist eine gut funktionierende Interaktion zwischen Arzt und Patient unerlässlich.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Einstieg in die zunehmende Digitalisierung des Gesundheitswesens und Vorstellung der Relevanz moderner Telemedizin sowie der Zielsetzung dieser Arbeit.
2. Big Data in der Telemedizin: Definition der Grundlagen von Big Data und Erläuterung des technischen Potenzials von mobilen Endgeräten wie Smartphones und Wearables für die tägliche Gesundheitsmessung.
3. Chancen und Risiken von Big Data: Abwägung der Vorteile für Patienten und Mediziner, wie etwa präzisere Diagnosen und Zeitersparnis, gegen die sicherheitsrelevanten Herausforderungen und Datenschutzrisiken.
4. Data Mining mit dem CRISP Modell: Detaillierte Darstellung des praktischen Teils, der mittels des CRISP-DM-Modells und Python-Algorithmen eine automatisierte Auswertung von EKG-Daten auf Anzeichen einer Schlafapnoe vollzieht.
5. Kritische Betrachtung: Reflektion über den Umfang und die Grenzen der durchgeführten Analyse im Rahmen der gegebenen zeitlichen und formalen Vorgaben.
6. Fazit: Zusammenfassende Bewertung des Einflusses von Big Data und maschinellem Lernen auf die Zukunft der medizinischen Versorgung sowie des Erfolgs des entwickelten Modells.
7. Ausblick: Diskussion über die zukünftige Entwicklung telemedizinischer Dienste unter Berücksichtigung von technologischen Herausforderungen der Einführung von ePA und E-Rezept.
Schlüsselwörter
Big Data, Telemedizin, Data Mining, CRISP-DM, Wearables, Maschinelles Lernen, EKG-Analyse, Schlafapnoe, Digitalisierung, Gesundheitswesen, Elektronische Patientenakte, Python, Sicherheit, Datenschutz, Algorithmen
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundlegend?
Die Arbeit analysiert den Einfluss, den umfangreiche Datenmengen (Big Data) auf moderne telemedizinische Anwendungen haben und wie diese technologischen Möglichkeiten zur Verbesserung der Patientenversorgung genutzt werden können.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Das Spektrum reicht von den technischen Grundlagen der Digitalisierung im Gesundheitswesen über die Gewinnung von Gesundheitsdaten durch mobile Endgeräte bis hin zur Analyse dieser Daten mittels Data-Mining-Modellen.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Hauptziel besteht darin, den Prozess von Big Data in der Telemedizin aufzuzeigen und praktisch zu demonstrieren, wie mittels Data-Mining-Methoden physiologische Daten zur Unterstützung medizinischer Diagnosen – beispielhaft für Schlafapnoe – verarbeitet und ausgewertet werden können.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Für den praktischen Teil wurde der methodische Standardprozess CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) verwendet, um EKG-Datensätze systematisch zu analysieren und auszuwerten.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Erörterung der Telemedizin und deren Chancen und Risiken sowie eine detaillierte, technisch orientierte Beschreibung der Implementierung eines Data-Mining-Modells unter Verwendung von Python.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind Big Data, Telemedizin, Data Mining, Wearables, maschinelles Lernen, EKG-Analyse und die elektronische Patientenakte.
Warum wird das CRISP-DM-Modell als Grundlage für die Arbeit gewählt?
Das Modell wird als Standard im Bereich Data Mining verwendet, da es einen strukturierten, flexiblen und wiederholbaren Rahmen bietet, um Geschäftsprobleme in konkrete datengestützte Lösungen zu überführen.
Welche Rolle spielen die EKG-Daten für die Diagnose?
Sie dienen als empirische Datengrundlage, um durch die Identifizierung von regelmäßigen Schlägen versus Herzrhythmusstörungen mittels Annotations-Dateien auf eine mögliche obstruktive Schlafapnoe bei Patienten zu schließen.
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- Octavian Zaiat (Autor), 2022, Der Einfluss von Big Data in der Telemedizin. Digitalisierung im Gesundheitswesen, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1257270
