Teilen ohne zu teilen: Daten ­schützen und trotzdem verwerten

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Artikel erschienen in IT Magazine 2021/12

Datenkollaboration im Gesundheitssektor

Der Parade-Use-Case für Tune Insight findet sich im Gesundheitssektor. Spitäler, die jedes für sich eine zu geringe Fallzahl in einem gewissen Krankheitsfeld aufweisen, können ihre klinischen Behandlungsdaten mit anderen kombinieren und so die kritische Masse erreichen, die es braucht, um relevante Aussagen zu machen, die dann zu Verbesserungen in der Therapie führen.

Wenig überraschend ist deshalb, dass die Software des EPFL-Spin-Offs derzeit in einem Projekt des Swiss Personalized Health Network (SPHN) zum Einsatz kommt. Diese mit Forschungsgeldern des Bundes ausgestattete Initiative hat es sich zum Ziel gesetzt, eine Datenkollaboration im Verbund der Schweizer Universitätsspitälern zum Laufen zu bringen. Für den Pharma- und Medizinaltechnologiestandort Schweiz ist dies von strategischer Bedeutung, droht man ansonsten doch als kleines Land gegenüber etwa den asiatischen Datentigern oder auch den grossen Plattformen (GAFAS) global den Anschluss zu verlieren.

Mit dem Piloten der SPHN im Rucksack erhofft man sich, auf dem Markt schnell Fuss zu fassen. Diesen gilt es allerdings erst aufzubauen. Denn tatsächlich bewegt man sich hier in einem neuen Terrain und die Frage wird sein, wie schnell sich der Markt für Datenkollaborationen von derzeit fast Null auf hundert entwickeln kann. Dass dieser sich entwickelt, steht für Frederic Pont indes ausser Frage: «Das jetzige Paradigma sieht vor, dass Daten an einem Ort akkumuliert werden, doch dies wird für viele Bereiche realistisch betrachtet niemals möglich sein, gerade etwa für vertrauliche oder regulierte Daten.» Und auch nicht wünschenswert, würde man gerne anfügen.

Gerade im Gesundheitssektor, insbesondere in der Forschung und Entwicklung von Medikamenten, dürfte auf Tune Insight ein riesiges Potenzial warten. Dabei sind zwei Trends zu beobachten: Erstens gilt es vor allem, die Entwicklungszeit eines Medikaments zu verkürzen. Hierbei könnten Datenkollaborationen wesentlich dazu beitragen, klinische Studien sehr viel effizienter zu gestalten. Zudem eröffnet die Integration weiterer, bislang nur schwer zugänglicher, aber höchst gesundheitsrelevanter Daten völlig neue Forschungsgebiete und Therapiemöglichkeiten. (Thomas Brenzikofer, Swiss Made Software)
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