Ärzte arbeiten immer häufiger mit großen Mengen von digitalisierten Patientendaten. Doch das darin schlummernde Wissen bleibt oft noch ungenutzt. Fraunhofer-Forscher haben eine Software entwickelt, die es den Ärzten erlaubt, aus vielen Patientenakten rasch neue Erkenntnisse für die Therapie von Prostatakrebs zu gewinnen.
Jede Krankengeschichte ist einzigartig. Doch es gibt auch Gemeinsamkeiten. Was Ärzte besonders interessiert: Wie verschiedene Patienten auf eine bestimmte Therapie reagieren. Ähnliche Fälle fassen die Mediziner in Gruppen zusammen, Kohorten, um daraus Rückschlüsse für zukünftige Behandlungen zu ziehen. Das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD in Darmstadt hat eine Software entwickelt, die es ermöglicht, rasch Gemeinsamkeiten aus digitalen Patientendaten herauszufiltern und übersichtlich darzustellen. Das Besondere: Das Programm arbeitet mit einem intelligenten Algorithmus, der sich dem Interesse des Nutzers anpasst. »Der Algorithmus verarbeitet komplexe Datenmengen und visualisiert das, was dem Nutzer wichtig ist. Wir nennen das Visual Analytics«, erklärt Prof. Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer, Abteilungsleiter »Informationsvisualisierung und Visual Analytics« am Fraunhofer IGD. Der Mehrwert für die Ärzte: Sie können schneller Kohorten bilden und rascher neue Erkenntnisse aus großen Mengen von Patientendaten gewinnen. Beispiel Prostatakrebs: Für die Erfolgsanalyse von Therapien ist es wichtig zu wissen, welche Krankheitsverläufe ähnlich waren und mit welchen Medikamenten Patienten behandelt wurden.
Eine bildlich ansprechende und geordnete Darstellung macht es dem Nutzer einfacher, die Inhalte zu erfassen und zu verstehen: Eine Software verarbeitet nichtssagende Zahlenkolonnen zu aussagekräftigen Grafiken. Statt sich durch jede einzelne Patientenakte zu kämpfen, entstehen Bilder auf dem Bildschirm. Die Ärzte können außerdem mit wenigen Klicks vom Gesamtdatensatz in die digitale Akte jedes einzelnen Patienten hineinzoomen – rasch Blutwerte, Alter oder Therapiepläne miteinander vergleichen.
»In unserer Forschung streben wir eine ideale Arbeitsteilung von Mensch und Maschine an: Die Maschine, die Daten schnell verarbeitet und anzeigt – ergänzt vom Menschen mit seinen besonderen Fähigkeiten, aus den Daten die richtigen Schlüsse zu ziehen«, skizziert Prof. Kohlhammer und ergänzt: »Das Bilden von Kohorten spielt auch bei Therapien von anderen Krankheiten eine wichtige Rolle. Wir sind daher zuversichtlich, die Methode bald auch bei Diabetes, Hals-Nasen-Ohren-Erkrankungen oder Allergien einsetzen zu können.«
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