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Heilungschancen verbessern mit IT
Big Data gegen den Krebs

Wenn ein Mensch ernsthaft erkrankt, braucht er die richtige Therapie zur rechten Zeit. Im Kampf gegen Krebs setzen Mediziner nun auf intelligente Big-Data-Lösungen, die wirkungsvollere Behandlungen ermöglichen sollen.

Diagnose Krebs. Jedes Jahr werden in Deutschland in etwa 500.000 Patienten mit diesem Befund konfrontiert. Eine Zahl, so hoch wie der Bevölkerungsstand von Nürnberg. Für viele von ihnen endet der Kampf gegen die Krankheit tödlich: Allein 2014 starben hierzulande laut Statistischem Bundesamt knapp 224.000 Personen an den Folgen einer Krebserkrankung – weltweit gibt es keine häufigere Todesursache.

Für die Medizin stellt die Behandlung von Betroffenen eine besondere Herausforderung dar, denn: jeder Fall ist einzigartig. Krebs gilt als Sammelbegriff für mehr als 100 unterschiedliche Krankheiten, hinzukommen die besonderen genetischen Voraussetzungen jedes einzelnen Patienten, die den Verlauf und den Therapieerfolg beeinflussen. Schlägt eine bestimmte Behandlungsmethode bei einem Menschen an, bedeutet dies nicht automatisch, dass sie auch anderen Erkrankten mit gleicher Diagnose hilft. Im Zweifel muss also für jeden Patienten eine individuelle Therapie entwickelt werden. Doch woher wissen Ärzte, welcher Weg für den Einzelnen der richtige ist?

Die Lösung liegt verborgen in den Daten, die während des Krankheitsverlaufs von Patienten erhoben werden. Um diese auswerten zu können, bedarf es aber besonderer Hilfsmittel. Schließlich werden die Informationen aus einer sehr heterogenen Basis an Quellen gewonnen. „Zum einen haben wir unstrukturierte Daten, die etwa aus Arztbriefen oder Befunden von Röntgen- und Kernspinaufnahmen stammen“, sagt Dr. Christoph Heining, Oberarzt am Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) in Heidelberg, dem ersten Tumorzentrum Deutschlands. „Zum anderen generieren wir große Datenmengen aus genetischen Analysen, Tumor- und Krebsregisterdaten.“ Auch Erkenntnisse aus der Forschung fließen in den Informationspool mit ein. Für jeden einzelnen der jährlich 12.000 Patienten am NCT kommen so Millionen Daten zusammen, aus denen sich individuelle Therapieansätze ableiten lassen.

Eine enorme Menge an Informationen – dennoch gelingt es den Medizinern, die Daten in Echtzeit auszuwerten und zu analysieren. Das NCT greift hierfür auf eine Lösung von SAP als Datenbankplattform zurück, in der die Informationen aufbereitet und verwaltet werden. „Wir versuchen so, Therapien zu identifizieren, die auf das spezielle molekulare Profil eines Patienten besonders zugeschnitten sind“, sagt Prof. Christof von Kalle, der die Translationale Onkologie am NCT leitet. Etwa 1.200 Datenfelder kämen bei jedem Patienten zusammen, schätzt von Kalle. „Durch die technische Infrastruktur können wir wirkungsvollere Therapien gemeinsam mit den Patienten verfolgen.“ Den Ärzten steht eine technische Benutzeroberfläche zur Verfügung, mit Hilfe derer einzelne Behandlungsverläufe visualisiert werden können. So lassen sich Auffälligkeiten leichter erkennen und Parallelen zu anderen Fällen herstellen. Die optimale Therapie ist so im Zweifel nur wenige Mausklicks entfernt. „Noch vor wenigen Jahren wäre das ein Aufwand gewesen, der mit einer Doktorarbeit zu vergleichen wäre – wir hätten dafür Wochen oder Monate gebraucht.“

Doch die Technik hilft nicht nur in der Therapie, sondern auch in der Forschung. Durch gezielte Filterung der Datensätze in Medical Research Insights lassen sich etwa Patientenkollektive mit ähnlichen Profilen identifizieren, die für klinische Studien rekrutiert werden können. Die so gewonnenen Erkenntnisse fließen wiederum direkt in die Behandlung ein – ein Kreislauf, der im Idealfall zur Senkung der Sterberate unter den Erkrankten führen kann. Big Data zum Wohle der Patienten; im NCT Heidelberg können so immer mehr Krebskranke mit individuellen Therapieansätzen behandelt werden – und damit den Behandlungserfolg zum Teil verbessern.