Anekdoten aus der berechneten Zukunft

Kategorie: Gesundheit

In einem ausführlichen Artikel widmete sich Ende Mai David Brown dem Nutzen der tatsächlich angewendeten Epedemievorhersagen, wie sie im vergangenen Jahr während der Ebole-Krise genutzt wurden.

In aller Kürze kann man festhalten, dass insbesondere die Modelle zur Vorhersage der Ausbreitung von Ebola falsch lagen, und alles viel zu schwarz gesehen haben. Da will man natürlich draus gelernt und in Zukunft – vor allem mit noch mehr Daten – besser werden. Es wird, also nicht die eine Datenquelle sein, wie die hier besprochenen CDR, sein, die die Berechnungen leitet, sondern, eher im Sinne der sehr komplexen Klimamodellrechnungen, wird versucht möglichst viele Faktoren mit einzuberechnen.

“It really set off alarm bells.”
(Richard Hattchet von der Biomedical Advanced Research and Development Authority, zitiert nach David Brown )

Trotzdem wird der Einsatz der Modelle von einigen Beteiligten als Positiv gewertet. Interessanterweise aber eben weil sie dramatische Zahlen lieferten. Deren Effekt war dann nicht unbedingt bessere Planbarkeit, sondern dass die Notwendigkeit überhaupt zu Handeln, stieg.

 

Kleiner Linknachtrag zum letzten Beitrag: Bei Dradio Wissen lief ein Beitrag über einen Testversuch mit einer Gesundheitsapp in Deutschland bei der AOK-Nordost bereits im Mai.  Im August gab es dann noch ein gutes Interview mit Thilo Weichert dazu. Vor einigen Tagen wurde es auch nochmal besprochen, ich finde den Beitrag aber nicht mehr wieder. Grundtenor war, dass u.a. die niedrigen Zinsen am Finanzmarkt die Krankenkassen dazu bewegen sich neue Geschäftsfelder zu erschließen, was zu Investitionen in Projekte wie die Gesundheitsapps führt. Neben dem Hippnessfaktor Quantified Self ist die ökonomische Perspektive hier also eine weitere Antriebskraft, die zur „ursprünglichen“ Idee der Prävention hinzukommt.

Krankenkassen präventiv – Jetzt mit App!

Ich bin mir sicher die PR Abteilung bei Generali feiert sich dafür, dass ihre eigentlich ziemlich lahme Pressemitteilung – über die Ankündigung der Planung der Entwicklung einer App für Krankenversicherte – es nach einer Erwähnung im SZ Blog bis auf Tagesschau.de geschafft hat. Heise berichet auch.

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Predict your depression? Nicht wirklich

StudentLife heißt eine App die in Artikel wie „ Ihr Handy weiß, wenn es ihnen schlecht geht“ (technologoy review) oder „App Can Tell When Students Are Stressed out“ (huffingtonpost) besprochen wird. Anlass ist eine Studie mit eben jener App, die in ihrem Ergebnis behauptet nicht nur vom Smartphone auf die Stimmung sondern auch auf die Abschlussnote schließen zu können. Dabei ist die Studie alles andere als aussagekräftig und im Design sogar eher fragwürdig.

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Das Wallstreet Journal berichtet über ein Update des Google Flu Trend Algorithmus. Der ist, wie hier beschrieben, als Big Data Paradebeispiel etwas in Verruf geraten, ein Update soll es nun richten. Leider will Google keine Details bekannt geben – Forscher_innen wüssten gerne auf welchen Suchbegriffen sich die Analysen stütze . Google will sich aber jetzt stärker auf die Daten der Gesundheitsbehörde beziehen und außerdem dem Overfitting entgegenwirken indem stärker zwischen Suchen aus reinem Interesse und solchen mit tatsächlichen Symptomen unterscheiden.

Wahrscheinlich wird bei denen die die Sprachsuche benutzen mitgezählt wie oft sie während des Suchvorgangs niesen oder so.

 

Predictive Modeling von Ebola

Die Ebola Epidemie in Westafrika ist eine krasse Sache. Neben medizinischen Problemen der Behandlung, Impfung und so weiter ist ein weitere wichtige Aufgabe bei so einer Epidemie die Eingrenzung und letztendlich der Stopp der weitere Ausbreitung. So werden u.a. von der WHO Zukunftszenarien entworfen, um die Ressourcenverteilung zu optimieren. Für mich interessant waren darüber hinaus gehende Berichte darüber, wie – Big Data sei Dank – die Ausbreitung dieser und anderer Epedemie vorhergesagt und weitere  Ausbrüche frühzeitig erkannt werden können.

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US Krankenhausbetreiber kaufen Konsument_innendaten

Die Businessweek berichtet, dass eine amerikanischer Betreiber von medizinischen Einrichten (Carolinas HealthCare Systems) dazu übergegangen ist Daten von Data Brokern zu kaufen.

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