IT-Unterstützung zur Diagnosefindung seltener Erkrankungen – Umfassende Datenanalyse bei komplexen Fällen

Moderne Moglichkeiten von IT-gestutzten Systemen zur Aufklarung unerkannter und seltener Erkrankungen sind enorm und haben sich in den letzten Jahren rapide entwickelt. Solche Systeme bieten Ansatze, den Weg zur Diagnose mit kombinierten Data-Mining-Verfahren zu verkurzen. So ist die Losung eines komplexen Falles manchmal nur ein paar Klicks entfernt. Von Vorteil ist, dass Data-Mining-Verfahren besonders gut Muster in grosen Datenmengen erkennen konnen. In der Marburger Universitatsmedizin wird ein kleines Zentrum fur unerkannte und seltene Erkrankungen (ZusE) mit einer Flut von Anfragen konfrontiert, die ohne IT-Unterstutzung nicht zu bewerkstelligen ist. Hier wird daher mittels eines strukturierten Anamnesefragebogens versucht, moglichst rasch ein umfassendes Bild von den Patienten und ihren Krankheitsbildern zu erhalten. Die Ubernahme der ausgefullten Anamnesebogen erfolgt automatisiert in eine relationale Datenbank, was eine rasche Clusterung uber die angegebenen Symptome, Medikationen, Lebensumstande etc. ermoglicht. IT-gestutzte Systeme helfen aber auch bei Medikamenteninteraktionen, durch einen automatisierten Abgleich von Nebenwirkung und Symptom, sowie beim Abgleich von Symptomenkombinationen. Bei allen Gefahren, die eine zu grose Abhangigkeit von Computersystemen mit sich bringen mag, eroffnen diese Technologien aber auch ungeahnte Moglichkeiten in der Medizin – zwar nicht nur, aber vor allem in komplexen und komplizierten Situationen.