Digitaler Diabetes-Datenschatz

Schlagwörter wie „Big Data“, „Digitalisierung“ und „Künstliche Intelligenz“ werden geradezu inflationär benutzt und auch in der Diabetologie mit großen Erwartungen versehen. Doch welche Anforderungen müssen zunächst erfüllt werden, um mit neuen Methoden der Datenauswertung einen Fortschritt für die Patienten zu erreichen?

Prof. Dr. Martin Hrabě de Angelis vom Deutschen Zentrum für Diabetesforschung erläuterte in seinem Vortrag zu Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz (KI) im Symposium „Innovative Diabetesforschung“ zunächst die FAIR-Kriterien. Das Bedeutet, dass Datenquellen findable, accessible, interoperable und reusable sein müssen, um genutzt werden zu können. Gerade die Interoperabilität und damit Zusammenführung verschiedener Quellen – von der Grundlagenforschung bis zu klinischen Registern – wäre aus meiner Sicht in der Diabetologie besonders spannend, auch weil die Diabetologie mit den CGM-Daten wie kaum ein anderes klinisches Fach bisher kontinuierliche vom und am Patienten erfasste Daten aufweist.

Die Bildung einer solchen großen, gemeinsamen Datenbank, die auch patientenbezogene Informationen enthält, mag dem traditionellen Ansatz der Datensparsamkeit widersprechen. Daher ist es aus meiner Sicht sehr wichtig, dass ein Grundverständnis von Big Data und KI in die breite Öffentlichkeit getragen wird, damit einerseits Patienten verstehen, wofür sie ihre Gesundheitsdaten weitergeben, und andererseits Diabetologinnen nachvollziehen können, wie die neuen, personalisierten Therapieempfehlungen für ihre Patienten entstanden sind. Dabei sollte die Diabetologie – wie z.B. bisher mit den Stellungnahmen der DDG – informieren, welche Hilfe KI beispielsweise zur Therapie und Prävention des Typ 2-Diabetes leisten kann, und somit einen Beitrag zu einer wünschenswerten, faktenbasierten gesellschaftlichen Debatte über Chancen und Risiken dieser Entwicklung leisten.

Zusammengefasst sind für das Heben neuer „Diabetes-Datenschätze“ also einerseits Forscher und Infrastrukturen wichtig, die diese große, gemeinsame Datenquelle zusammenstellen, auf der die KI dann arbeiten und neue Zusammenhänge aufdecken kann, und andererseits ist eine zumindest grundlegende Information über diese Technologie im Medizinstudium, in Fortbildungen der Diabetesteams, und in der gesamtgesellschaftlichen Debatte notwendig.

Stefan Kahnert

Stefan Kahnert (25) ist Medizinstudent an der Universität Münster und findet das Thema „KI“ so interessant, dass er gerade einen Online-Kurs zu Maschinellem Lernen absolviert.

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