Die fortschreitende Digitalisierung aller Lebens- und Geschäftsbereiche führt zu exponentiell wachsenden Datenbeständen. Diese bieten einerseits bei geeigneter Vernetzung ein großes Potential für die medizinische Forschung, die Gesundheitsförderung und Life Sciences, andererseits jedoch auch besondere Herausforderungen hinsichtlich des Schutzes von Eigentums- und Persönlichkeitsrechten der Patienten.
In der biomedizinischen Forschung und Entwicklung ist – wie in vielen anderen datengestützten Anwendungen – die Komplexität der Daten so hoch, dass eine Integration unabhängig von der Anwendung bzw. Fragestellung zu aufwändig wäre. Daher werden oftmals viele Daten oder Datenverknüpfungen nicht ausgewertet und enden als unnütze oder tote Daten in Dateninseln. Mit geeigneten Big-Data-Ansätzen können solche Daten in aktive Ressourcen und Wissen umgewandelt werden, indem sie mit anderen Daten integriert und für weitere Analysen zugreifbar gemacht werden. Dadurch kann der Wert der erhobenen Daten erheblich gesteigert werden. Gleichzeitig können diese Daten mit maschinellen Lernverfahren analysiert werden, um beispielsweise Krankheitsursachen oder die richtigen Therapien zu finden.
Im Folgenden sind einige Projekte im Bereich Big Data in Life Sciences aufgeführt:
- HUMIT – Human-zentrierte Unterstützung inkrementell-interaktiver Datenintegration am Beispiel von Hochdurchsatzprozessen in den Life Sciences
- Big Data Allianz – Die Big Data Allianz unterstützt Gesundheitsexperten bei Diagnostik und Therapie, der organisierten Patientenversorgung und der Nutzung von medizinischen Daten zu Forschungszwecken
- Informationsextraktion aus unstrukturierten Dokumenten
- Optiscell – Optische Systemplattform zur markerfreien Identifikation und Manipulation von Einzelzellen in der Bioproduktionstechnik
- GoSmart – Allgemeine open-end Simulationsumgebung für minimalinvasive Krebsbehandlung