Der digitale Zwilling

(Quelle: Piqsels)

 

(cdh) – Würde man all die Daten über meine Gesundheit, die Apps und Wearables erheben, die in meinem elektronischen Patientendossier festgehalten sind oder sich (morgen vielleicht) durch die vollständige Analyse meines Erbgutes ergeben, zusammennehmen, dann ergäbe das einen digitalen Abklatsch von mir, einen virtuellen Doppelgänger.

Auf diesem digitalen Zwilling ruhen grosse Hoffnungen der Medizin: An ihm könnte man die biochemischen Vorgänge simulieren, die bestimmen, wie ich auf welche Medikamente anspreche. Er könnte an meiner Stelle an Studien teilnehmen und experimentelle Therapien testen. Er würde dafür sorgen, dass ich, wenn ich wirklich krank werde, eine passgenau auf mich, meine genetische Veranlagung und meinen Stoffwechsel zugeschnittene Arnznei erhalte, statt der Mittel, die für einen hypothetischen (und zudem fast immer männlichen) Durchschnittspatienten entwickelt wurden und die ich vielleicht weder vertrage, noch damit wieder gesund werde. Wenn sein Einsatz zur Routine würde, wenn wir alle erst unsere digitalen Zwillinge vorschicken und Behandlungen so lange simulieren würden, bis der Computer die für uns optimal wirksame findet, würden wohl auch die Gesundheitskosten drastisch sinken.

Eine Studie von PWC in Deutschland zeigt, dass beispielsweise Diabetiker grosse Hoffnungen in die Erstellung eines digitalen Zwillings setzen, nicht zuletzt weil sie sich davon das Vermeiden von Folgeschäden durch nicht optimal eingestellte Medikamente erhoffen. Die Umfrage zeigt aber auch, dass selbst chronisch kranke Menschen der Meinung sind, dass digitale Zwillinge erst dann flächedeckend eingesetzt werden sollten, wenn ihre «echten Vorbilder» ganz sicher sein können, dass ihre Daten nicht in falsche Hände geraten.

PWC-Studie «Der digitale Zwilling, Erwartungen und Einschätzungen der deutschen Bevölkerung mit besonderem Fokus auf Diabeteserkrankungen»

 

Big Data für eine bessere Medizin

(cdh) – Daten werden in der modernen Medizin matchentscheidend. In seinem Strategiebericht schreibt beispielsweise der ETH-Rat:«Fortschritte in Life Sciences und Informationstechnik erlauben es, grosse Mengen gesundheitsbezogener Daten zu sammeln und zu analysieren: klinische Daten, genomische Daten, Daten aus Biobanken und Gesundheitsdaten, die von Personen selbst gesammelt werden. Ziel der personalisierten Medizin ist es, solche Daten zur Optimierung der individuellen medizinischen Versorgung zu verwenden. Bei der personalisierten Medizin liegt der Fokus somit auf dem einzelnen Patienten. Die personalisierte Gesundheit hingegen will die analysierten Daten zum Wohl der gesamten Bevölkerung nutzen, indem Gesundheitsrisiken frühzeitig identifiziert und ins Visier genommen sowie geeignete präventive und therapeutische Massnahmen ergriffen werden.»

Um aus der Datenflut Erkenntnisse für Forschung und Anwendung zu ziehen, haben die technischen Hochschulen die interdiszipinäre Plattform Swiss Data Science Center (SDSC) lanciert, die an den beiden ETH-Standorten in Zürich und Lausanne beheimatet ist. Dort sollen, neben Umweltwissenschaften und Fertigungstechnologien, insbesondere auch Fragen der personalisierten Medizin im Fokus stehen.

Damit beschäftigt sich auch das Swiss Personalized Health Network (SPHN), eine nationale Initiative zur Förderung der Entwicklung in der personalisierten Medizin und personalisierten Gesundheit in der Schweiz. Das SPHN soll die nötigen Voraussetzungen dafür schaffen, den Austausch von gesundheitsbezogenen Daten zu erleichtern. Das übergeordnete Ziel besteht darin, dank neuen Erkenntnissen ungünstige gesundheitliche Bedingungen präziser vorbeugen und diagnostizieren zu können sowie Krankheiten effizienter und mit weniger Nebenwirkungen zu behandeln. Als erstes soll dafür bis 2020 eine national koordinierte Dateninfrastruktur aufgebaut werden. Lokale und regionale Informationssysteme sollen harmonisiert, die Dateninteroperabilität und der sichere Austausch von Patientendaten gewährleistet werden. Langfristig ist zudem die Integration von öffentlichen Gesundheitsdaten und Daten von gesunden Bürgern denkbar. Insgesamt wird eine national koordinierte Dateninfrastruktur die Verwendung von Gesundheitsdaten für die Forschung in personalisierter Medizin optimieren.

Hinter dem SPHN stehen das Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation (SBFI) und das Bundesamt für Gesundheit (BAG), koordiniert wird es von der Schweizerischen Akademie der Medizinischen Wissenschaften.

 

Der digitale Zwilling

(Quelle: Piqsels)

 

(cdh) – Würde man all die Daten über meine Gesundheit, die Apps und Wearables erheben, die in meinem elektronischen Patientendossier festgehalten sind oder sich (morgen vielleicht) durch die vollständige Analyse meines Erbgutes ergeben, zusammennehmen, dann ergäbe das einen digitalen Abklatsch von mir, einen virtuellen Doppelgänger.

Auf diesem digitalen Zwilling ruhen grosse Hoffnungen der Medizin: An ihm könnte man die biochemischen Vorgänge simulieren, die bestimmen, wie ich auf welche Medikamente anspreche. Er könnte an meiner Stelle an Studien teilnehmen und experimentelle Therapien testen. Er würde dafür sorgen, dass ich, wenn ich wirklich krank werde, eine passgenau auf mich, meine genetische Veranlagung und meinen Stoffwechsel zugeschnittene Arnznei erhalte, statt der Mittel, die für einen hypothetischen (und zudem fast immer männlichen) Durchschnittspatienten entwickelt wurden und die ich vielleicht weder vertrage, noch damit wieder gesund werde. Wenn sein Einsatz zur Routine würde, wenn wir alle erst unsere digitalen Zwillinge vorschicken und Behandlungen so lange simulieren würden, bis der Computer die für uns optimal wirksame findet, würden wohl auch die Gesundheitskosten drastisch sinken.

Eine Studie von PWC in Deutschland zeigt, dass beispielsweise Diabetiker grosse Hoffnungen in die Erstellung eines digitalen Zwillings setzen, nicht zuletzt weil sie sich davon das Vermeiden von Folgeschäden durch nicht optimal eingestellte Medikamente erhoffen. Die Umfrage zeigt aber auch, dass selbst chronisch kranke Menschen der Meinung sind, dass digitale Zwillinge erst dann flächedeckend eingesetzt werden sollten, wenn ihre «echten Vorbilder» ganz sicher sein können, dass ihre Daten nicht in falsche Hände geraten.

PWC-Studie «Der digitale Zwilling, Erwartungen und Einschätzungen der deutschen Bevölkerung mit besonderem Fokus auf Diabeteserkrankungen»

 

Big Data für eine bessere Medizin

(cdh) – Daten werden in der modernen Medizin matchentscheidend. In seinem Strategiebericht schreibt beispielsweise der ETH-Rat:«Fortschritte in Life Sciences und Informationstechnik erlauben es, grosse Mengen gesundheitsbezogener Daten zu sammeln und zu analysieren: klinische Daten, genomische Daten, Daten aus Biobanken und Gesundheitsdaten, die von Personen selbst gesammelt werden. Ziel der personalisierten Medizin ist es, solche Daten zur Optimierung der individuellen medizinischen Versorgung zu verwenden. Bei der personalisierten Medizin liegt der Fokus somit auf dem einzelnen Patienten. Die personalisierte Gesundheit hingegen will die analysierten Daten zum Wohl der gesamten Bevölkerung nutzen, indem Gesundheitsrisiken frühzeitig identifiziert und ins Visier genommen sowie geeignete präventive und therapeutische Massnahmen ergriffen werden.»

Um aus der Datenflut Erkenntnisse für Forschung und Anwendung zu ziehen, haben die technischen Hochschulen die interdiszipinäre Plattform Swiss Data Science Center (SDSC) lanciert, die an den beiden ETH-Standorten in Zürich und Lausanne beheimatet ist. Dort sollen, neben Umweltwissenschaften und Fertigungstechnologien, insbesondere auch Fragen der personalisierten Medizin im Fokus stehen.

Damit beschäftigt sich auch das Swiss Personalized Health Network (SPHN), eine nationale Initiative zur Förderung der Entwicklung in der personalisierten Medizin und personalisierten Gesundheit in der Schweiz. Das SPHN soll die nötigen Voraussetzungen dafür schaffen, den Austausch von gesundheitsbezogenen Daten zu erleichtern. Das übergeordnete Ziel besteht darin, dank neuen Erkenntnissen ungünstige gesundheitliche Bedingungen präziser vorbeugen und diagnostizieren zu können sowie Krankheiten effizienter und mit weniger Nebenwirkungen zu behandeln. Als erstes soll dafür bis 2020 eine national koordinierte Dateninfrastruktur aufgebaut werden. Lokale und regionale Informationssysteme sollen harmonisiert, die Dateninteroperabilität und der sichere Austausch von Patientendaten gewährleistet werden. Langfristig ist zudem die Integration von öffentlichen Gesundheitsdaten und Daten von gesunden Bürgern denkbar. Insgesamt wird eine national koordinierte Dateninfrastruktur die Verwendung von Gesundheitsdaten für die Forschung in personalisierter Medizin optimieren.

Hinter dem SPHN stehen das Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation (SBFI) und das Bundesamt für Gesundheit (BAG), koordiniert wird es von der Schweizerischen Akademie der Medizinischen Wissenschaften.