Big Data und die Krankenakten

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Kritik an den Methoden und Algorithmen von Big Data im Gesundheitswesen

Immer mehr Daten fallen im Gesundheitswesen an, immer komfortabler werden sie verwaltet. Patienten profitieren zweifellos davon, denn wenn sie zum Notfall werden und ihre elektronische Versicherungskarte bei sich tragen, können sie sofort richtig versorgt werden. Doch die Datensammelwut – Big Data – hat auch Schattenseiten.

Die Algorithmen von Big Data

Wer über Daten von Personen und entsprechende Algorithmen verfügt, kann ihr Verhalten – interessant für ihre berufliche Karriere oder den Konsum – und ebenso ihre mögliche Krankengeschichte prognostizieren. Das hilft natürlich dabei, etwa vorbeugende Therapien anzuwenden oder einfach einem 50-Jährigen zu raten, jetzt seine Ernährung umzustellen, weil er in 10 Jahren Diabetespatient werden könnte. Jedoch wird nun Kritik an den Methoden und Algorithmen laut. Neben den Missbrauchsbefürchtungen – Menschen könnte die berufliche Laufbahn oder auch eine Versicherungspolice verweigert werden – bezweifeln ernsthafte Forscher vor allem die Genauigkeit der Prognosen. Big Data könnte unter Umständen auch zu verheerenden Fehleinschätzungen führen.

Google und GFT

Der jüngste Fall von Big-Data-Kritik entzündete sich am Google-Projekt GFT (Google Flu Trend), mit dem der Suchmaschinenriese aufgrund von Suchanfragen zu Gesundheitsthemen ernsthaft ein Epidemierisiko berechnen wollte. Das klappt eindeutig nicht, wie Forscher der University of Boston nachwiesen. Die Google-Prognosen einer Grippewelle in einer bestimmten Region wichen signifikant vom späteren, tatsächlichen Geschehen ab. Da Google seine Algorithmen grundsätzlich nicht veröffentlicht, war der Fehler nur schwer zu verifizieren, er belegt aber die Gefahren von zu großer Datengläubigkeit. Das Fazit der Forscher lautet dementsprechend, dass Menschen künftig noch genauer hinschauen sollten, wo sie ihre Gesundheitsdaten hinterlassen: Sie könnten sonst im Notfall unter Umständen ein Opfer (infolge von Falschbehandlung) von Big Data werden.

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