Drei Perspektiven, ein Ziel: Bessere Medizin für alle
Die moderne Medizin steht vor einer beispiellosen Chance: Durch das Teilen von Gesundheitsdaten können wir Krankheiten besser verstehen, früher erkennen und wirksamer behandeln. Doch was bedeutet das konkret? Drei Stimmen aus der Forschung zeigen, warum Ihre Datenspende so wertvoll ist.
Grundlagenforschung: Die molekularen Rätsel entschlüsseln
«In der Präzisionsmedizin hilft die Kombination von Multi-Omics mit klinischen Daten, komplexe Muster und Zusammenhänge aufzudecken. Sie liefert Erkenntnisse für die Entwicklung besserer Diagnostik, die Verbesserung der Prävention und die Schaffung individuellerer Behandlungen», sagt PD Dr. Katja Bärenfaller, Gruppenleiterin am Schweizerischen Institut für Allergie- und Asthmaforschung (SIAF) in Davos.
In den Laboren der Grundlagenforschung beginnt die Reise zu neuen Therapien. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler untersuchen, wie Krankheiten auf zellulärer und genetischer Ebene entstehen. Doch ein einzelner Datensatz reicht nicht aus – erst die Analyse vieler verschiedener Gesundheitsdaten zeigt Muster und Zusammenhänge. Ihre Datenspende hilft dabei, die Ursachen von Krankheiten wie Krebs, Alzheimer oder Diabetes zu entschlüsseln. Dieses Wissen ist die Grundlage für Medikamente und Behandlungen, die gezielt dort ansetzen, wo die Krankheit entsteht. Weil Patientinnen und Patienten ihre Daten bereitgestellt haben, konnte Dr. Bärenfaller in Zusammenarbeit mit anderen Forschungsgruppen zeigen, dass Beschwerden bei Gelenkprothesen häufig auf Überempfindlichkeit gegen Prothesenbestandteile, wie Nickel oder Vanadium zurückzuführen sind. (Hier geht’s zur Publikation)
Data Science: Wenn Technologie Leben rettet
«Künstliche Intelligenz kann nur so gut sein wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Hochwertige Gesundheitsdaten sind die Grundlage für Algorithmen, die Ärztinnen und Ärzte bei komplexen Diagnosen unterstützen», sagt Prof. Douglas Teodoro, Assistenzprofessor an der Universität Genf und Gruppenleiter der Forschungsgruppe Data Science for Digital Health.
Moderne Computerprogramme können riesige Datenmengen analysieren und dabei Muster erkennen, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben. Doch diese Algorithmen müssen erst lernen – und zwar aus echten Gesundheitsdaten. Je mehr qualitativ hochwertige Daten zur Verfügung stehen, desto präziser werden die Vorhersagen. Das Ergebnis: Ärztinnen und Ärzte erhalten wertvolle Unterstützung bei der Diagnose, Risikopatienten werden früher erkannt, und Behandlungen können individuell angepasst werden. Ihre Daten trainieren die Systeme von morgen. Informationen zu Medikamentennebenwirkungen zusammen mit ihren klinischen Kontextdaten, wie Dosierung, Einnahmeweg und Patientendemografie haben ein enormes Potenzial, Vorhersagen von Nebenwirkungen zu verbessern. Forschende um Prof. Teodoro konnten zeigen, wie durch das Training von KI-Modellen mit diesen Daten ihre Genauigkeit um bis zu 38% verbessert werden kann, im Vergleich zu Modellen, die nur die Wirkstoffstruktur nutzen. (Hier geht’s zur Publikation)
Klinische Medizin: Vom Labor ans Krankenbett
«Gesundheitsdaten sind der Schlüssel zur Präzisionsmedizin. Sie helfen uns, für jede Patientin und jeden Patienten die optimale Behandlung zu finden – individuell und zielgerichtet», sagt Prof. Matthias Baumgartner, Direktor für Forschung & Lehre am Universitäts-Kinderspital Zürich.
In der täglichen Praxis möchten Ärztinnen und Ärzte für jeden Menschen die beste Therapie finden. Doch nicht jede Behandlung wirkt bei allen gleich gut. Gesundheitsdaten zeigen, welche Therapie bei welchen Patienten am erfolgreichsten ist. So entsteht personalisierte Medizin: Massgeschneiderte Behandlungen, die auf Ihre individuelle Situation abgestimmt sind. Ihre Datenspende trägt dazu bei, dass künftige Patientinnen und Patienten– vielleicht auch Sie selbst – von präziseren und wirksameren Therapien profitieren. Durch den Aufbau eines schweizweiten Pädiatrie-Netzwerkes (SwissPedHealth) sollen Gesundheitsdaten von Kindern und Jugendlichen über Kliniken hinweg sicher und standardisiert nutzbar werden. Zusammen mit Kolleginnen und Kollegen in der ganzen Schweiz will Prof. Baumgartner damit eine nachhaltige und skalierbare Infrastruktur schaffen - für eine bessere und zielgerichtetere Behandlung. (Hier erfahren sie mehr)
Gemeinsam Zukunft gestalten
Ob in der Grundlagenforschung, der Datenanalyse oder der klinischen Praxis – überall sind Gesundheitsdaten der Schlüssel zu medizinischem Fortschritt. Ihre Datenspende ist ein Akt der Solidarität, der weit über den Moment hinauswirkt.
Referenzen
1. Tamara El Saadany et al. Clinical Presentation and Causes of Prosthesis-Related Hypersensitivity Reactions: An Analysis of 225 Patients. Immunology and Allergy. 27. August 2025. DOI: 10.1159/000547103
2. Anthony Yazdani et al. An Evaluation Benchmark for Adverse Drug Event Prediction from Clinical Trial Results. Scientific Data. 11. März 2025. DOI: 10.1038/s41597-025-04718-1
3. Rebeca Mozun et al. Paediatric Personalized Research Network Switzerland (SwissPedHealth): A Joint Paediatric National Data Stream. MedRxiv. 24. Juli 2024 DOI: 10.1101/2024.07.24.24310922
(Bild: Google DeepMind / Unsplash)
