"Marsilius kontrovers" Heidelberg: Wer gesund lebt, kriegt Rabatt
Von Birgit Sommer
Heidelberg. Ziemlich spannend war das, was die drei Wissenschaftler in der Reihe "Marsilius kontrovers" über "Big Data in der Medizin" zu sagen hatten, und (leider?) gar nicht langweilig, weil es alle Menschen betreffen wird. Die ganzen Selbstüberwachungs-Apps, die auf Smartphones existieren (eine permanente Früherkennungsuntersuchung), die Zusammenführung von Gesundheitsdaten bei jedem Einzelnen - ermöglicht dies eine bessere, personalisierte Medizin? Hilft das beim Gesundbleiben? Ersetzt das gar klinische Studien? Oder werden die Daten eher zu einer neuen Währung des Gesundheitssystems: Wer gesund lebt, kriegt Rabatt bei der Versicherung?
Prof. Michael Gertz ("Ich bin Informatiker, ich müsste eigentlich jubeln") sah eher die Gefahren, als dass er Hoffnung verbreitete. In den USA habe sich bereits ein Joint Venture aus Amazon, der Bank JP Morgan und des Firmenkonglomerats Berkshire Hathaway gebildet, das einer halben Million Mitarbeitern eine Krankenversicherung anbieten wolle. "Die haben dann die Daten." Dass Google oder Amazon in Deutschland keine Daten bekommen, ist für Gertz gar nicht so sicher: "Wie viele Leute springen auf Rabatte an?" Versicherungen in den USA erweiterten längst ihre Serviceangebote auf diese Weise.
Man könne die Technologie vielleicht so konzipieren, dass Daten nicht missbraucht werden könnten, schlug die Juristin Fruzsina Molnár-Gábor (Akademie der Wissenschaften) vor. Eindeutiges gibt das geltende Recht jedenfalls nicht vor, wenn man ihren Ausführungen folgt. Daten, die eine Zuordnung zur Person erlaubten, dürften nicht verarbeitet werden, erklärte sie. Aber sei das förderlich für die Forschung? Reiche eine einmalige Zustimmung des Patienten zur Datensammlung oder müsste man eine dynamische Kontrolle der Patienten gewährleisten? Wenn Patienten eine Löschung oder Berichtigung von Daten verlangen können - wie soll das gehen bei großen Datensätzen? Wie lassen sich Daten bei einem globalen Austausch über juristische Grenzen hinweg schützen? Brauchen wir ein Medizindatenschutzgesetz? Fragen über Fragen, die Molnár-Gábor herausarbeitete.
Die Medizin zieht durchaus Vorteile aus den zahlreichen Daten, die erhoben werden. Sie schaffen, so Prof. Andreas Kulozik vom Universitätsklinikum Heidelberg, tatsächlich Wissen. Als Beispiel nannte er Untersuchungen zu einem kindlichen Hirntumor. Hier erkennen Wissenschaftler in millionenfach erhoben Daten tatsächlich Unterschiede bei den Tumoren. Aus ihnen kann man etwa Prognosen zum Überleben erstellen. Oder man erkennt die Fälle, in denen es sich lohnen könnte, einen speziellen Signalweg in der Zelle zu blockieren, um den Tumor zu bekämpfen.
Dass Algorithmen besser als ein Arzt aus Fleisch und Blut eine Therapie auswählen können - das sieht Kulozik aber noch lange nicht. "Wie lernt das System? Wie häufig kommt es zu Fehlalarmen, die zu falscher Behandlung und zu Schäden führen?", fragte er. An der Interpretation von Daten durch einen Arzt führt in seinen Augen kein Weg vorbei. In Deutschland schütze auch das Medizinproduktegesetz, sagte er. Zulassungspflichtig sei durchaus auch Software.
Die Zuhörer, die diesmal drei Säle und das Foyer in den Marsilius-Arkaden füllten, diskutierten interessiert mit. Wenn man eindeutige Daten hat - braucht man dann noch klinische Studien, um die Arzneimittelwirkung einzuschätzen? "Die Studie ist der Beweis, dass eine Hypothese stimmt", gab Kulozik zu bedenken. Manchmal sei das Ergebnis ganz anders als erhofft.
"Ich will nicht, dass meine Daten vernetzt werden", sagte eine Zuhörerin. "Wenn Sie eine Zusammenarbeit ablehnen, ist das in einer zunehmend vernetzen Welt schwierig umzusetzen", erklärte die Juristin. In den USA würden bereits eindeutige Zusammenhänge konstruiert, berichtete sie: Wer gute Noten hat, baut weniger Unfälle. Übergewichtige Menschen haben ein 20 Prozent höheres Ausfallrisiko; das wird im Bankenwesen berücksichtigt. Und wenn man fünf Jahre lang alle Kreditkartentransaktionen von Paaren betrachtet, kann man die Scheidungsquote ausrechnen.