Data Scientists und ihre Rolle in der klinischen Forschung
Erstellt am: 22.08.2023
Der Beruf des Data Scientists gewinnt im digitalen Wandel der klinischen Forschung zunehmend an Bedeutung. Besonders im Zusammenspiel mit künstlicher Intelligenz (KI) und moderner Datenanalyse leisten sie heute einen entscheidenden Beitrag zur medizinischen Innovation. Doch was ist Clinical Data Science, welche Rolle spielen Data Scientists in klinischen Studien – und warum ist KI inzwischen unverzichtbar geworden?
Was ist Data Science?
Data Science ist ein multidisziplinäres Feld, das sich damit beschäftigt, Wissen aus großen Datenmengen zu gewinnen. In der klinischen Forschung spricht man dabei häufig von Clinical Data Science – einer spezialisierten Anwendung der Datenwissenschaft auf medizinische Fragestellungen.
Data Scientists nutzen fortschrittliche analytische Techniken, um Muster, Trends und Beziehungen in den Daten zu erkennen. Sie entwickeln Algorithmen sowie KI- oder Machine-Learning-Modelle, die in der Lage sind, Informationen aus komplexen und oft unstrukturierten Quellen zu extrahieren. Ihr Ziel ist es, diese Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen nutzbar zu machen – etwa bei der Auswahl von Patientengruppen, der Risikoabschätzung oder der Bewertung von Wirksamkeit und Sicherheit eines Medikaments.
Clinical Data Science als Innovationsfaktor
Die Bedeutung von Data Science ist in den letzten Jahren stark gewachsen, da immer mehr Unternehmen und Organisationen erkennen, wie wertvoll die Nutzung von Daten für ihre Entscheidungsfindung ist. Es bietet folgende Möglichkeiten:
- Das Erkennen von verborgenen Mustern und Zusammenhängen, um bahnbrechende Innovationen vorantreiben zu können.
- Der Zuschnitt von Produkten, Dienstleistungen und medizinischen Behandlungen auf individuelle Bedürfnisse. Personalisierte Ansätze führen zu besseren Ergebnissen.
- Identifikation und Optimierung von ineffizienten Prozessen, um effizient Ressourcen zu sparen.
- Die Vorhersage von Trends und Entwicklungen, um in Bereichen wie Finanzen, Wirtschaft und Versorgung fundierte Entscheidungen treffen zu können.
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Welche Rolle spielt Data Science in der klinischen Forschung?
Bei der Entwicklung eines Medikaments - von der Idee über die präklinische Entwicklung des Wirkstoffes bis zur Marktzulassung - handelt es sich um einen langen und kostspieligen Prozess. Dabei erhalten nur etwa 10% der Medikamente, die in der ersten Phase starten, tatsächlich die Zulassung. Mit ihrem Fachwissen und ihren analytischen Fähigkeiten sind Data Scientists dabei unverzichtbare Akteure. Durch ihre Analysen und Vorhersagen sowie mit der Hilfe von KI-Modellen werden sowohl Zeit als auch Kosten gespart und Patienten somit ein schnellerer Zugang zu lebensrettenden Medikamenten geboten.
Ein Beispiel für den Einsatz von Data Science in der klinischen Forschung ist der Bereich der bildgebenden Verfahren wie Röntgenaufnahmen oder MRT in der Diagnose und Überwachung von Krankheiten. In der Hanse-Studie etwa unterstützte eine KI die Prüfärzte in der frühzeitigen Identifizierung von Lungenkrebs, was eine schnelle Behandlung ermöglicht und die Überlebenschance der Patienten deutlich erhöht.
Was sind typische Aufgaben von Data Scientists in der klinischen Forschung?
Egal in welcher Branche sie tätig sind, Data Scientists arbeiten mit Daten. Im Fall der klinischen Forschung handelt es sich dabei meist um Patientendaten. Um aus den Datenmengen, die in klinischen Studien zusammenkommen, wertvolle Erkenntnisse zu ziehen, setzten Data Scientist ihr breites Fachwissen aus Disziplinen wie Statistik, Informatik, Mathematik und maschinellem Lernen ein. Hier sind einige Aufgaben, mit denen Data Scientists sich täglich auseinandersetzen müssen.
Datenbereinigung und -vorbereitung: Daten sind oft unvollständig, fehlerhaft oder unstrukturiert. Data Scientists bereinigen und transformieren die Daten, um eine solide Grundlage für die Analyse zu schaffen. Sie entfernen Duplikate, korrigieren Fehler und strukturieren die Daten, um sie für weitere Schritte nutzbar zu machen.
Datenanalyse: Bevor Data Scientists Modelle entwickeln, ist es wichtig, die Daten gründlich zu untersuchen. Durch den Einsatz von statistischen Methoden, Visualisierungstechniken und Data-Mining-Algorithmen identifizieren sie Muster, Zusammenhänge und Ausreißer in den Daten. Diese Erkenntnisse dienen als Grundlage für die weitere Analyse.
Modellentwicklung und maschinelles Lernen: Data Scientists entwickeln Modelle und Algorithmen, um Vorhersagen und Mustererkennung zu ermöglichen. Sie nutzen maschinelles Lernen, um Modelle zu trainieren und auf Daten anzuwenden. Durch Techniken wie Supervised oder Unsupervised Learning erkennen sie Muster in den Daten und sind in der Lage, zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
Datenvisualisierung und Kommunikation: Data Scientists müssen komplexe technische Konzepte und Ergebnisse in verständliche Informationen für nicht-technische Stakeholder umwandeln. Sie erstellen aussagekräftige Visualisierungen und Berichte, die es anderen ermöglichen, die Ergebnisse der Datenanalyse zu verstehen und daraus fundierte Entscheidungen zu treffen.
Kontinuierliche Verbesserung und Überwachung: Daten sind dynamisch und ändern sich ständig. Data Scientists überwachen die Modelle und Algorithmen, um sicherzustellen, dass sie relevante und genaue Ergebnisse liefern. Sie optimieren und verbessern ihre Modelle kontinuierlich, um mit den sich ändernden Anforderungen und Datenströmen Schritt zu halten.
Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz in Clinical Data Science?
Die Bedeutung von KI in klinischen Studien wächst rasant. Sie wird eingesetzt, um riesige Datenmengen effizient zu analysieren, Prozesse zu automatisieren und bessere Entscheidungen zu ermöglichen. Dazu zählen unter anderem:
- die Auswahl geeigneter Probanden basierend auf genetischen und medizinischen Daten,
- die Identifikation von Mustern in Krankheitsverläufen,
- die automatisierte Auswertung bildgebender Verfahren und
- die frühzeitige Erkennung von Nebenwirkungen.
In vielen Fällen verbessern KI-gestützte Analysen nicht nur die Genauigkeit, sondern beschleunigen auch den gesamten Ablauf der Studien, was am Ende den Patienten zugutekommt – etwa durch schnelleren Zugang zu innovativen Behandlungen.
Clinical Data Science als Zukunft der klinischen Forschung
Die moderne klinische Forschung ist ohne Clinical Data Science und künstliche Intelligenz kaum noch vorstellbar. Sie ermöglichen es, klinische Studien schneller, sicherer und effizienter durchzuführen – immer mit dem Ziel, die Behandlungsmöglichkeiten für Patienten zu verbessern.
Gerade in Zeiten wachsender Datenmengen und zunehmender Komplexität ist die Rolle des Data Scientists wichtiger denn je. Sie verbinden technisches Fachwissen mit einem tiefen Verständnis für die Medizin – und sind damit ein unverzichtbarer Bestandteil jedes modernen Forschungsteams.
Der Ausblick ist klar: In den kommenden Jahren werden KI und datengetriebene Entscheidungsprozesse noch stärker in den Mittelpunkt rücken. Neue Technologien wie Large Language Models, multimodale KI oder Real-World-Daten-Analysen versprechen weitere Fortschritte. Wer heute in Data Science investiert, gestaltet die Zukunft der klinischen Forschung aktiv mit – und trägt dazu bei, die Versorgung von Patienten auf ein neues Level zu heben.
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Text: Alcedis-Redaktion