Die Hypothese, die in dieser Arbeit behandelt werden soll, lautet: Inwiefern bietet Big Data Chancen, die Ausbreitung von infektiösen Erkrankungen zu überwachen und wo liegen die Grenzen dieser Anwendung. Das Hauptaugenmerk soll folglich auf Überwachungssystemen liegen und deren Generierung von Daten sowie dem Nutzen dieser zu anderen Zwecken.
Hierfür werden zunächst die Grundlagen zu Big Data und Infektionskrankheiten kurz erläutert. Anschließend werden die Chancen und Grenzen von Big Data aufgezeigt und diskutiert, durch welche Faktoren zukünftig Verbesserungen ermöglicht werden können. Die Anwendung von Big Data wird anhand von drei infektiösen Erkrankungen (HIV, Ebola und MRSA) dargestellt und zum Schluss wird ein Fazit gezogen.
Infektiöse Erkrankungen waren bis Ende des 19. Jahrhunderts die führende Ursache für das Ableben von Menschen in Europa. Durch Änderungen der Lebensverhältnisse verbesserte sich die Situation in Europa und den entwickelten Staaten weltweit. Nicht zuletzt durch die Generierung von neuen Impfstoffen und der Entdeckung von Antibiotika wurden vormals tödliche Krankheiten heilbar und verschwanden gänzlich aus der Bevölkerung.
Allerdings zeigen sich heutzutage weltweit unterschiedliche Trends. Europa weist gegenüber dem Rest der Welt seltener infektiöse Erkrankungen auf. Jedoch hat auch hier die Sterblichkeit aufgrund von parasitären und infektiösen Krankheiten in den letzten 20 Jahren wieder zugenommen. Im Gegensatz zu Europa und den anderen Industrieländern fällt die Todesursachenstatistik in Entwicklungsländern hingegen deutlich höher aus.
Für die Zukunft werden viele Aspekte genannt, die die Ausbreitung von infektiösen Erkrankungen fördern könnten. Hierzu gehören Faktoren wie das zunehmende weltweite Bevölkerungswachstum und die damit einhergehende Trinkwasserknappheit, übermäßiger Antibiotikagebrauch und somit steigende Antibiotikaresistenzen, oder auch Bio-Terrorismus, zum Beispiel durch Anthrax-Attacken.
Um diesen Gefahren entgegenzuwirken wurden vielerorts Überwachungssysteme eingerichtet, die Daten aus vielen unterschiedlichen wissenschaftlichen Bereichen und zum Teil auch aus sozialen Medien sammeln und auswerten, was im Allgemeinen als „Big Data“ bezeichnet wird. Ein Beispiel hierfür ist das europäische Überwachungssystem TESSy (The European Surveillance System), welches als Frühwarnsystem für infektiöse Erkrankungen in Europa dient und in den Jahren 1998 bis 2003 eingeführt wurde.
Inhaltsverzeichnis
- Abkürzungsverzeichnis.
- Abbildungsverzeichnis.
- 1. Thematische Einleitung.
- 2. Theoretische Grundlagen
- 2.1. Grundlagen zu Big Data...
- 2.2. Grundlagen zu infektiösen Krankheiten.
- 3. Anwendung von Big Data bei Infektionskrankheiten ..
- 3.1. Chancen von Big Data zur Überwachung infektiöser Erkrankungen....
- 3.2. Grenzen von Big Data bei der Anwendung zur Überwachung infektiöser Erkrankungen
- 3.3. Diskussion und Verbesserungsvorschläge
- 3.4. Praktische Anwendungsbeispiele…………………………..\
- 3.4.1. Anwendung von Big Data bei HIV..
- 3.4.2. Anwendung von Big Data bei Ebola.
- 3.4.1. Anwendung von Big Data bei nosokomialen Infektionen am Beispiel MRSA........
- 4. Fazit zur Anwendung von Big Data bei infektiösen Krankheiten
- Literaturverzeichnis: ..
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit befasst sich mit den Chancen und Grenzen von Big Data im Bereich der Infektionskrankheiten. Ziel ist es, die Möglichkeiten und Herausforderungen aufzuzeigen, die sich durch den Einsatz von Big Data-Technologien im Umgang mit infektiösen Erkrankungen ergeben.
- Grundlagen von Big Data und infektiösen Krankheiten
- Chancen von Big Data zur Überwachung und Bekämpfung von Infektionen
- Grenzen und Herausforderungen bei der Anwendung von Big Data
- Diskussion und Verbesserungsvorschläge
- Praktische Anwendungsbeispiele in verschiedenen Bereichen
Zusammenfassung der Kapitel
Die Arbeit beginnt mit einer einleitenden Darstellung der Relevanz von Infektionskrankheiten und ihrer Entwicklung im Laufe der Zeit. Im Anschluss werden die theoretischen Grundlagen von Big Data und infektiösen Erkrankungen erläutert. Dabei werden zentrale Konzepte und Definitionen vorgestellt. Kapitel 3 konzentriert sich auf die Anwendung von Big Data im Kontext von Infektionskrankheiten. Es werden die Chancen von Big Data zur Überwachung und Bekämpfung von Infektionen beleuchtet, sowie die Grenzen und Herausforderungen dieser Technologie. Weiterhin werden Diskussionspunkte und Verbesserungsvorschläge erörtert. In Kapitel 3.4 werden konkrete Anwendungsbeispiele für den Einsatz von Big Data in verschiedenen Bereichen vorgestellt, wie zum Beispiel bei HIV, Ebola und nosokomialen Infektionen.
Schlüsselwörter
Big Data, Infektionskrankheiten, Überwachung, Bekämpfung, Chancen, Grenzen, Herausforderungen, Diskussion, Verbesserungsvorschläge, Anwendungsbeispiele, HIV, Ebola, nosokomiale Infektionen, MRSA.
- Quote paper
- Julian Torlutter (Author), 2016, "Big Data". Chancen und Grenzen im Bereich der Infektionserkrankungen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/457892
