Charité, TK und Molecular Health gewinnen Digital Leader Award, Präzisionsmedizin und Big Data als Waffen im Kampf gegen Krebs.

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Charité, TK und Molecular Health gewinnen Digital Leader Award, Präzisionsmedizin und Big Data als Waffen im Kampf gegen Krebs.

Die Techniker Krankenkasse berichtet über uns:

 

Hamburg, 30. Juni 2017. Krebskranken Kindern und Jugendlichen mit dem weltweiten Wissen helfen, das in Millionen Datensätzen steckt: Das ist die Idee des Projekts „Gensequenzierung in der Kinderonkologie“. Die drei Partner Charité, Techniker Krankenkasse (TK) und Molecular Health GmbH haben dazu Kooperationsverträge geschlossen. Jetzt wurde diese Idee beim Digital Leader Award2017 in Berlin mit dem „Sonderpreis Disruption“ ausgezeichnet.

 

Das Projekt stellt die Präzisionsmedizin in den Mittelpunkt. Sie ist eine große Hoffnung im Kampf gegen den Krebs. Die Ärzte der Charité, die die jungen, bei der TK versicherten Patienten behandeln, erhalten mithilfe der Kombination aus Gendiagnostik und der Analyse weltweiter Wissensdatenbanken Unterstützung dabei, eine passgenaue Therapie für die an Krebs Erkrankten zu entwickeln. „Unser Ziel ist es, die onkologische Versorgung durch eine stärker individualisierte Therapie weiter zu verbessern“, sagt Thomas Ballast, stellvertretender Vorstandsvorsitzender der TK. Mit diesem Projekt beschreiten Charité, TK und Molecular Health gemeinsam einen neuen Weg: Sie machen Big Data für die medizinische Versorgung nutzbar.

 

„Zielgerichtete Ansätze in der onkologischen Therapie werden in Zukunft eine wichtige Säule der Behandlung von Patienten darstellen“, sagt Dr. Andrej Lissat, Facharzt für Kinderheilkunde mit Schwerpunkt Pädiatrische Hämatologie und Onkologie an der Charité. „Die genetische Charakterisierung der Tumoren – die Sequenzierung – im Vorfeld der Behandlung ermöglicht es, Patientengruppen zu definieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit von gezielten Therapieansätzen profitieren.“

 

Nach der Sequenzierung der Tumorprobe an der Charité übernimmt Molecular Healthdie Auswertung der Sequenzierungsdaten und gibt dem Onkologen durch die Nutzung der Cloud Applikation „Molecular Health Guide“ die Möglichkeit, die Daten zu analysieren und einen Report mit Therapieoptionen interaktiv zu erstellen. Der Bericht enthält unter anderem evidenzbasierte Informationen zu Biomarkern, Arzneimitteln und ihren Wechselwirkungen sowie alle passenden klinischen Studien. Dieser Report wird in einer „molekularen Tumorkonferenz“ mit allen beteiligten Experten diskutiert. Bei der Entscheidung über die passende Therapie werden anschließend die Eltern der Patienten einbezogen. „Wir freuen uns sehr, dass auch die jüngsten Krebspatienten von neuester medizinischer Technologie direkt profitieren“, sagt Dr. Friedrich von Bohlen und Halbach, Geschäftsführer von Molecular Health.

 

Das Projekt von Charité, TK und Molecular Health errang beim Digital Leader Awardam Donnerstagabend neben dem Sonderpreis auch den 2. Platz in der Kategorie „Digitize Society“. Der Digital Leader Award wird gemeinsam von Dimension Data und IDG Business Media vergeben. Mit der Preisverleihung wollen die Veranstalter „Leuchtturmprojekten digitaler Transformation in Deutschland“ eine Plattform bieten.

 

Schirmherrin des Digital Leader Award 2017 ist Brigitte Zypries (SPD), Bundesministerin für Wirtschaft und Energie. 96 Projekte hatten sich in diesem Jahr um die Auszeichnung beworben.

Digital Leader Award online: www.digital-leader-award.de

 

Die Original Pressemitteilung finden Sie auf der Homepage der Techniker Krankenkasse.

Management & Krankenhaus über „Big Data in der Medizin“

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Management & Krankenhaus über „Big Data in der Medizin“

In der Ausgabe Management & Krankenhaus 9/2016 äußerts Geschäftsführer von Molecular Health, Dr. Stephan Brock interviewt.

Lernende Systeme unterstützen den Arzt bei Diagnose und Behandlungsentscheidung.

Die Akkumulation großer Mengen von Patientendaten wird es über (selbst-)lernende Systeme in Zukunft ermöglichen, bessere, individuell angepasste Therapieentscheidungen treffen zu können. Auch Prävention und Diagnose werden davon profitieren. Der medizinische Fortschritt wird beschleunigt und schneller umsetzbar. Wir alle sind Zeugen einer Revolution im Gesundheitswesen: In vielerlei Hinsicht ist die Medizin schon heute eine Informationswissenschaft, und mit der zunehmenden Verbreitung elektronischer Systeme zur Verwaltung klinischer Daten, den modernen bildgebenden Verfahren und nicht zuletzt den neuen Möglichkeiten zur molekularen Profilierung von Patienten im Hochdurchsatz wird sich dieser Trend noch verstärken. Zweifelsohne ist die Medizin damit schon heute eine Big-Data-Disziplin. Big Data – und dieses Phänomen ist uns aus anderen Industrien bekannt – kommt mit dem Versprechen bessere und schnellere, heute meist im Sinne von marktgerechte, Entscheidungen treffen zu können. In einigen Industrien können wir die Auswirkungen von Big Data schon heute beobachten. Das Stichwort lautet: Personalisierung von Werbung, Dienstleistungen und Produkten. Die Ausmaße der möglichen wirtschaftlichen Umwälzungen, die mit neuen, auf Big Data basierenden Geschäftsmodellen einhergehen, lassen sich bereits erahnen.

Megatrends in der medizinischen Praxis

Der Einfluss von Big Data auf die medizinische Praxis lässt sich aus drei sogenannten Megatrends ablesen:

  1. Der selbstbestimmte Patient: Digitalisierung, die allgemeine Verfügbarkeit von Fachinformation, Möglichkeiten zur Selbstdiagnose auch in Form sogenannter Wearables mit eingebauter Sensorik zur Überwachung von Fitness- und Gesundheitsfunktionen und auch die Verfügbarkeit molekularer Tests für Konsumenten ermöglichen es dem einzelnen, informierten Patienten, immer mehr zum aktiven Verwalter und Gestalter seiner Gesundheitsangelegenheiten zu werden. Oft werden die dabei gesammelten Daten, dem Beispiel der sozialen Netzwerke folgend, durch die Unternehmen akkumuliert. Die Daten können durch lernende Systeme ausgewertet werden und helfen so, die Algorithmik stetig zu verbessern.
  2. Demokratisierung und Automatisierung der Diagnose: Die Diagnose ist das zentrale Element des Gesundheitssystems, denn nach ihr richten sich alle Folgeaktivitäten und Entscheidungen. Big Data und die automatisierte Auswertung von in der Diagnostik erhobener Daten, sei es in Form von Daten aus der elektronischen Patientenakte, Bildern, Laborwerten oder Molekulardiagnostik im Hochdurchsatzverfahren, werden die korrekte Erstellung der Diagnose erleichtern. Die Qualität der Diagnose hängt damit nicht mehr so stark von Breite und Aktualität des Hintergrundwissens des Behandelnden ab. Dies führt, vor allem wenn wir an Regionen in der Welt mit weniger gut ausgebildetem Personal denken, zu einer Demokratisierung der Diagnose.
  3. Implementierung eines Lebenszyklus der personalisierten Gesundheit: Getrieben durch die digitale Revolution und Big-Data-Ansätze wird letztendlich der Zyklus von Analyse der Prädisposition, aktiver personalisierter Prävention, personalisierter Diagnose und optimaler individualisierter Therapie geschlossen.

Unterstützung der Behandlungsentscheidung

Die größte Rolle spielt Big Data heute bei der Entwicklung von Systemen zur Unterstützung der Behandlungsentscheidung. In der Medizin geht es vor allem darum, möglichst zeitnah die richtige Entscheidung zum Wohle des Patienten zu treffen. Das Ziel ist es, die Therapie möglichst optimal auf den einzelnen Patienten abzustellen. Vorreiter für dieses Konzept ist die Onkologie. Unter dem Stichwort personalisierte Medizin wird hier der optimale Zuschnitt einer Therapie auf die individuelle klinische und molekulare Situation des einzelnen Patienten gesucht. Wenn aber Behandlungsentscheidungen heute auf Daten aus klinischen Studien beruhen, nutzen wir Erkenntnisse, die aus der Beobachtung von lediglich etwa 3 % der Patienten beruhen und die vielfach den Wissensstand nur mit erheblicher Verzögerung weitergeben können. Big-Data-Ansätze tragen das Potential, auch von den restlichen 97 % lernen zu können. Sind klinische Daten wie Informationen über Behandlungsverlauf und -ergebnis zusammen mit Befunden, Labordaten und Daten aus der molekularen Hochdurchsatz-Profilierung (beispielsweise Genomsequenzierung) verfügbar, können die Datensätze jedes einzelnen Patienten zur Verbesserung zukünftiger Behandlungsentscheidungen beitragen, und das sogar in „Echtzeit“. Je mehr Datensätze zur Verfügung stehen, umso signifikanter werden die Ergebnisse.

Dreiklang aus Daten, Wissen und Anwendung.

Die ersten Ansätze sind, auch getrieben von Fachgesellschaften wie der ASCO in den USA, bereits in der Umsetzung. Um aber mittels KI-Algorithmen aus der Flut von Daten Handlungshilfen ableiten zu können, sind auch ordnende Prinzipien im Sinne von Wissensstrukturen, die das Fachwissen bis hin zur molekularen Ebene abbilden können, notwendig. So ergibt sich ein Dreiklang aus Daten, Wissen und Anwendung. Vielfältige Datenquellen können über intelligente Algorithmen miteinander verknüpft und ausgewertet werden. Der daraus resultierende Mehrwert kommt Ärzten, Patienten, Forschern und den Versicherungen zugute.