Schmerzmedizin

Big Data nutzbar machen – Visualisierung als Instrument

Große Mengen an Daten in sehr kurzer Zeit zu erfassen und zu verwerten- das ist Big Data. Doch was fängt man mit dieser riesigen Menge aufgezeichneter Daten an? Annika Kaltenhauser von der Ergosign erläuterte in ihrem conhIT-Vortrag „Big Data meets Data Visualisation - Wie Schmerzmedizin von Visualisierung profitieren kann“ exemplarisch, wie eine gute Visualisierung zur effizienten Behandlung von Schmerzpatienten beiträgt.

Report: Nadine Wieners

Photo: Big Data nutzbar machen – Visualisierung als Instrument

So bieten gezielte Anwendungen zur Befindlichkeitsmessung bei Schmerzpatienten die Möglichkeit, den aktuellen Schmerzstatus schnell, mobil und zum passenden Zeitpunkt zu erfassen. Beispielsweise via Tablett oder Smartwatch-App. Die bisherige Praxis sieht dagegen so aus, dass ein chronisch kranker Patient im Gespräch mit seinem Arzt aus der Erinnerung oder mit Hilfe von Notizen schildert, wie sein Befinden in der Zeit seit dem letzten Termin war. Diese Informationen sind in der Regel ungeordnet und oft lückenhaft. Außerdem stehen sie dem behandelnden Arzt erst zum Zeitpunkt des Gesprächs zur Verfügung.  

Erfasst der Patient diese Informationen dagegen sofort über ein passendes Tool, steht während des Gesprächs eine Fülle an Informationen zur Verfügung, die durch entsprechende Visualisierung der Daten die Kommunikation zwischen Arzt und Patient verbessern kann. Aus den erfassten Rohdaten wird mit geeigneter Software eine visuelle Darstellung erstellt, in der sich dann mit Hilfe verschiedener Ansichten genau jene Daten hervorheben lassen, die der Arzt für sein Gespräch mit dem Patienten benötigt - zum Beispiel, um Situationen besonders hoher Schmerzintensität zu analysieren und eventuelle Auslöser herauszuarbeiten. Annika Kaltenhauser sieht hier vor allem den Vorteil, dass der Arzt visuell aufbereitete Daten bereits vor dem Gespräch zur Verfügung hat, so dass er sich auf das Gespräch mit dem Patienten vorbereiten und Auffälligkeiten in den Daten gezielt ansprechen kann.

Kaltenhauser betont außerdem, dass Datenvisualisierung auch kompliziertere Zusammenhänge zwischen gesammelten Daten auf einen Blick sichtbar macht. So lassen sich zum Beispiel verschiedene Parameter abhängig von der Zeit in einer Übersicht darstellen. Durch die Anwendung von Filtern ist es dann möglich, diese Parameter auf spezielle Teilaspekte hin genauer zu analysieren. Bei Schmerzpatienten lässt sich so der Zusammenhang zwischen Schmerzintensität und Wetter oder dem Zeitpunkt der letzten Nahrungsaufnahme herausarbeiten.  

Die Referentin betonte, dass die Visualisierung der Daten  an die Wahrnehmungsfähigkeit des Menschen angepasst werden. So führte sie an Beispielen vor, wie kleine Unterschiede in bestimmten Datensätzen in einem Balkendiagramm sofort auffallen, während sie bei der Darstellung in Kreisdiagrammen nicht offensichtlich sind.  

Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass die im Rahmen von Big Data Anwendungen gesammelten Daten dem Nutzer durch eine passende Datenvisualisierung nähergebracht und allgemeinverständlich aufbereitet werden können. Die große Herausforderung besteht darin, jene Daten herauszufiltern, die für den jeweiligen Zweck wirklich relevant sind. Hier muss der Nutzer – sowohl Arzt als auch Patient – einbezogen werden und das möglichst bereits im Designprozess. Denn nur wenn der Nutzer die Anwendungen gern und regelmäßig benutzt und die Visualisierung dem behandelnden Arzt auf einen Blick die entscheidenden Informationen anzeigt, verbessert Big Data auch die Therapie.  

29.04.2016

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