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Roche und IBM verbessern Diabetes-Diagnose mittels Big Data

CAMBRIDGE, MA - AUGUST 29: The lobby of IBM Watson Health in Cambridge, Mass., on Aug. 29, 2016. This is IBM's new health care division. (Photo by Suzanne Kreiter/The Boston Globe via Getty Images)
Der Sitz von IBM Watson im amerikanischen Cambridge. Quelle: Boston Globe

Mit Daten aus elektronischen Patientenakten möchten Roche und IBM Diabeteserkrankten helfen. Big Data weitet sich in der Pharmabranche aus.

Veröffentlicht am 10.01.2019

Big Data wird in der Pharmaindustrie immer wichtiger – so auch für die beiden Schweizer Konzerne Roche und Novartis. Letzterer installierte vor einigen Monaten ein Datenlabor in San Francisco namens Biome, Roche setzt auf die Innovation des New Yorker Startups Flatiron.

Für die grossen Pharmaunternehmen sind vor allem Patientendaten interessant. Dank Big Data und Künstlicher Intelligenz lassen sich diese in Echtzeit und aus realen Patientendossiers sammeln und auswerten. Früher war der Aufwand zur Aufbereitung solcher Daten viel zeit- und kostenintensiver. 

Roche arbeitet nun auch mit IBM Watson Health an einem neuen Vorhersagemodell auf der Grundlage von realen Daten aus elektronischen Patientenakten, wie das Basler Pharmaunternehmen am Donnerstag mitteilte. Es soll die Vorhersage eines Risikos der chronischen Nierenerkrankung als diatebesbedingte Langzeitkomplikation bei Patienten besser vorhersagen.

Studie zeigt Wirkung

Mit an Bord sind neben IBM Watson Health auch der amerikanische Pharmariese Eli Lilly sowie die beiden amerikanischen Forschungsstätten Indiana Biosciences Research Institute und Regenstrief Institute. Roche und IBM Watson Health haben gemeinsam den Algorithmus entwickelt. Die Studie der Partner wurde in der amerikanischen Zeitschrift Nature Medecine veröffentlicht. Ihr zufolge sind die Prognosen des neuen Modells genauer als herkömmliche Studien in diesem Bereich. 

Chronische Nierenerkrankungen zählen zu den schwerwiegendsten diabetesbedingten Komplikationen überhaupt. Experten schätzen, dass rund 10 Prozent aller Diabetes-Erkrankten nach drei Jahren von solchen Komplikationen betroffen sind. Für die Studie nutzen Forscher von Roche und IBM reale klinische Daten von mehr als 600'000 Menschen mit Typ1- und Typ2-Diabetes. 

Um die Genauigkeit des Vorhersagemodells von Roche und IBM zu prüfen, wurden bestimmte Daten mit herkömmlichen, klinischen Daten verglichen. Dabei erwies sich das Modell des Basler Pharmaunternehmens und des amerikanischen Tech-Giganten als besser als die traditionellen Methode.

Zukunft voraussagen

IBM Watson Health und Roche Diabetes Care zeigen sich erfreut über die Resultate: «Es besteht ein wachsender Bedarf an einer Verbesserung im Screening von Diabetes. Diese neuen Daten deuten darauf hin, dass reale Daten und Analysen angewendet werden können, um bei der Früherkennung bessere Resultate zu erzielen», sagt Mark Davies von IBM.

Wolfgang Petrich von Roche Diabetes Care sagt zur Studie: «Mit dem neuen Modell können wir Menschen mit Diabetes identifizieren, die ein hohes Risiko für die Entwicklung von chronischem Nierenversagen aufweisen.»

Roche Diabetes Care beschäftigt über 5000 Mitarbeiter und ist in über 100 Märkten weltweit tätig. In der Mitteilung schreibt das Pharmaunternehmen aus Basel, dass datenbasierte Vorhersagemodelle ein effizientes Werkzeug für eine verbesserte, personalisierte Gesundheitsversorgung sein können. 

(tdr/me)

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