Data Mining für Mediziner

Risikogruppen identifizieren

Im medizinischen Bereich werden Data-Mining-Techniken erfolgreich für diverse Ziele eingesetzt. So können beispielsweise auf der Basis vorhandener Patientenakten Risikogruppen identifiziert und anhand verschiedener Eigenschaften wie demografische Merkmale, Vorerkrankungen, Lebensverhältnisse, Ernährungsgewohnheiten charakterisiert werden.

Risikofaktoren identifizieren

Je nach Datenlage ist es auch möglich, Risikofaktoren für das Auftreten einer bestimmten Krankheit zu identifizieren. Auf dieser Grundlage kann man für eine Person die Gefahr einer Erkrankung quantifizieren bzw. geeignete Gegenmaßnahmen einleiten, bevor die Krankheit auftritt.

Diagnoseunterstützung

Eine weitere Anwendungsmöglichkeit für Data Mining ergibt sich im Bereich der Diagnose. Aus Daten, die den aktuellen Zustand eines Patienten beschreiben, werden Modelle erzeugt, mit deren Hilfe das Vorhandensein einer bestimmten Erkrankung bei einer Person beurteilt werden kann. Ein solches Verfahren kann den Arzt bei der Diagnose unterstützen in Fällen, bei denen beispielsweise überhaupt kein objektives Diagnoseverfahren existiert.

Bislang unbekannte Zusammenhänge aufdecken

Data Mining unterstützt Sie als Mediziner effektiv bei Ihrer Arbeit und leistet einen wichtigen analytischen Beitrag zur Aufdeckung bisher unbekannter Zusammenhänge. Die hypothesenfreie Herangehensweise des Data Mining dient Ihnen aber auch zur Kontrolle oder zum Beleg mit Hilfe anderer Verfahren gewonnener Erkenntnisse.

Aktuell arbeitet mineway an der Diagnose bestimmter neurologischer Erkrankungen auf der Basis von EEG-Daten.

Nähere Informationen diesem Forschungsthema finden Sie hier.