Erstmals in der Geschichte der Menschheit stehen heute für eine umfassende Analyse dieser Erkenntnisse und die Aufbereitung privater Daten die geeigneten Rechnerkapazitäten und Programme zur Verfügung. Somit ist Data-Driven Healthcare ein elektrisierendes Versprechen auf zukünftige Innovation durch Informationstechnologie, aber auch eine moralische Verpflichtung gegenüber den Patienten.
Datenmanagement für Erkenntnisse in der Medizin nutzen
Der Begriff „Big Data“ bezeichnet Datenmengen, die so groß sind, dass man sie mit normaler Hardware bzw. den herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung nicht mehr bewältigen kann. Daten entstehen mit jedem Klick, mit jedem Online-Einkauf, jedem Fitnessstudiobesuch, jeder Bewegung in sozialen Netzwerken und jeder Benutzung von Sensoren, die Funktionen unseres Körpers messen. Die gleiche Datenmenge, die die Menschheit seit ihrer Entstehung bis zum Jahr 2011 geschaffen hat, entstand im Jahr 2014 innerhalb von 10 Minuten.
Unternehmen werden auf diese neuen Gegebenheiten reagieren müssen, denn nur durch eine Veränderung der eigenen Strategie, einem Umdenken, kann es auch gelingen, das Geschäftsmodell den aktuellen und kommenden Herausforderungen der Big Data Analytics anzupassen. Daten, so heißt es, seien das neue Rohöl. Demnach wird es die nun mögliche Analyse großer Datenmengen sein, die uns in den nächsten zehn Jahren zu neuen Erkenntnissen in der Medizin verhelfen und dadurch den Fortschritt und Innovation treiben wird: Daten sind für unsere Zeit so wichtig, wie für die Industrialisierung das Öl. Um zum Ziel zu führen, müssen beide aufbereitet werden. Das hat einen direkten Einfluss auf die Geschäftsmodelle im Healthcare, aber auch in anderen Bereichen.
Wie Big-Data-Technologien sich auf Geschäftsmodelle auswirken
In den USA werden beispielsweise im Jahr 2015 1,9 Millionen Arbeitsplätze entstehen, die sich mit Big- Data-Projekten beschäftigen. Das „Internet of Things“ bringt eine stark steigende Anzahl an Geräten mit sich, die mit dem Internet verbunden sind. Diese Geräte sind bereits heute vollgestopft mit Sensoren, die andauernd Daten sammeln. Das birgt die Möglichkeit, Daten auch im privaten Bereich in großem Stil, jenseits von Forschungslaboren zu speichern (Cloud) und auszuwerten (Apps). Der zukünftige Patient wird zeitlich früher bereits noch als Kunde angesprochen und wird vom Behandelten zum Handelnden. Hierdurch entstehen große neue Marktfelder im zweiten Gesundheitsmarkt für etablierte Unternehmen, wie auch für Startups im Healthcare- und im Selfcare-Bereich (z. B. Kosmetik, Personal Training und Functional Food).
Das neue Stichwort heißt hier: „Quantified Self“. Das Vertrauen in eine Vollleistungsmedizin ist in Zeiten von impliziter Rationierung geschwunden. Die Selbstfürsorge ist an ihre Stelle getreten und mit ihr auch eine neue Spielart der Prävention, nämlich die Vermessung des Selbst. Auch die Prävention wird sich wandeln: So war das Risiko, eine Krankheit zu bekommen bislang immer eine Momentaufnahme bestimmter Bedingungen. Big Data kann dem die vierte Dimension der Zeit hinzufügen. Die Nutzungsmuster von Smartphones können bei Wissensarbeitern als prädiktive Hinweise auf Burn-out interpretiert werden.
Strategien im „Data-Driven Healthcare“
Daten haben Einfluss auf Logistik, Lagerhaltung und Personalplanung von großen wie kleinen Unternehmen im Gesundheitsbereich. Rückt der Kunde ins Zentrum der personalisierten, patientenzentrierten Medizin kann so auf der einen Seite Fortschritt durch Datensammlung erreicht werden. Auf der anderen Seite sind klare Datenschutz- und Ethikrichtlinien für diese neue Art der Präventionsmedizin notwendig, die die Sicherheit, Gleichbehandlung und Privatsphäre des Patienten sicherstellen. Hier müssen vielmehr Ärzte als Investoren die Vorreiterrolle einnehmen und damit ihre an Internetratgeber und Diagnose-Apps verlorengeglaubte Souveränität zurückgewinnen. Realistisch ist, dass die Erkenntnis über Erkrankungen nicht mehr nur aus Forschungslabors kommt, sondern auch aus Rechenzentren. Das ruft die Zusammenarbeit der Spezialisten unterschiedlicher Gebiete auf den Plan: Die Verwaltung der Daten mithilfe der IT und die Interpretation auf Grundlage der Medizin. So richtet Data-driven Healthcare das Geschäftsmodell am Kunden aus, und dieser profitiert als Patient von den Vorteilen in Behandlungsmethoden, Diagnostik und Medikation.