In einem früheren Artikel habe ich berichtet, wie die Medizin seit über 100 Jahren Datenwissenschaft einsetzt, um einige der größten Herausforderungen zu lösen, vor die Krankheiten uns gestellt haben. Diese frühen Superheldinnen und -helden der Medizin haben die Bazillen von allen Seiten angegriffen – indem sie Übertragungsquellen ausfindig gemacht, neue Medikamente entwickelt und die Wirksamkeit von Behandlungsmethoden unter Beweis gestellt haben. Heute bietet uns Data Science brandneue Einsatzmöglichkeiten, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Im Kampf gegen das neuartige Coronavirus (COVID‑19) wurde eine Vielzahl an Anwendungsfällen diskutiert und in manchen Fällen sogar umgesetzt. Einige der wichtigsten, die Sie vielleicht verpasst haben, stellen wir Ihnen hier vor.
Direkte medizinische Anwendungsfälle
Arzneimittelforschung mit künstlicher Intelligenz (KI)
Kürzlich hat Sage Health einen Open-Source-Wettbewerb zur Arzneimittelforschung gesponsert, deren drei beste Beiträge potenzielle Behandlungsmöglichkeiten unter Einsatz von Machine Learning ermittelt haben. Mehrere Arzneimittelforschungsunternehmen nutzen auch KI‑gestützte Methoden, um sowohl neue als auch bestehende Moleküle zu entdecken, die zur Bekämpfung von COVID‑19 eingesetzt werden können. Der bisher meistversprechende Arzneistoff (Remdesivir) wird derzeit in mehreren Studien geprüft. Ein weiterer Open-Source-Ausschreibung vom Weißen Haus und einer Koalition führender Forschungsgruppen hat gerade erst begonnen. Bei Interesse erfahren Sie hier mehr dazu.
Gesichtserkennungskameras mit automatischen Temperatur-Scans und Maskenerkennung
In China nehmen die Behörden Temperaturmessungen bei Personen vor, die stark frequentierte Einrichtungen betreten. Bei erhöhter Temperatur werden diese Personen näher untersucht sowie gegebenenfalls behandelt und isoliert. Darüber hinaus können viele Kameras jetzt Personen identifizieren und erkennen, ob diese eine Maske tragen (wie es in einigen Ländern im öffentlichen Raum vorgeschrieben ist), um Quarantänemaßnahmen durchzusetzen.
Nachverfolgung der Krankheitsausbreitung mit Fitbits
In einem Artikel in The Lancet von Februar 2020 wurde über eine Studie berichtet, die untersucht hat, ob tragbare Fitnesstracker (wie Fitbit) verwendet werden könnten, um die Ausbreitung von Krankheiten nachzuverfolgen. In der Studie wurde zwar kein direkter Bezug zu COVID‑19 hergestellt. Es wurde jedoch das große Potenzial deutlich, das sich aus der Beobachtung und Analyse veränderter Ruheherzfrequenzen zur Nachverfolgung von Krankheitsausbreitung ergäbe. Und da solche Wearables zusätzliche Informationen (wie Sauerstoffsättigung, EKG oder sogar Hustenerkennung) erfassen, können Sie sich vorstellen, wie sich diese Idee weiter ausbauen ließe.
Einsatz von Mobiltelefonen zur Ausbreitungsprognose und Absonderung/Quarantäne von Hochrisikopersonen
Korea, China und Italien haben Smartphone-Apps eingeführt, um die Isolation und Quarantäne von Personen zu verwalten. China versucht Berichten zufolge, anhand von Mobilfunkdaten vorherzusagen, wo als Nächstes potenzielle Ausbrüche auftreten könnten. Wenn man versteht, wer sich mit einer Krankheit angesteckt hat, und anhand der Standortdienste des Mobiltelefons rekonstruiert, wo sich die betroffene Person zuvor aufgehalten hat, lassen sich Rückschlüsse darauf ziehen, welche weiteren Personen der Krankheit möglicherweise ausgesetzt wurden und in welchen Gebieten die Exposition am wahrscheinlichsten ist. Durch Modellierung dieser Daten konnte die chinesische Regierung vorhersagen, welche Gebiete (Stadtteile und Städte) dem höchsten Risiko ausgesetzt sind und wer am meisten von einer vorsorglichen Quarantäne profitieren würde. Auch in den USA ist die Nutzung solcher Daten im Gespräch.
Schnelle Verbreitung von Informationen
Wir beobachten zwar bereits, wie schnell Regierungen, Unternehmen und gemeinnützige Organisationen Daten erheben und austauschen; in einigen Fällen scheint diese Zusammenarbeit jedoch eine besonders große Wirkung zu haben. In Taiwan stellten die Behörden Krankenhäusern schnell die Reiseverläufe von Patient:innen bereit, um das Risiko besser beurteilen zu können. Auch andere Informationen wie von Infizierten besuchte Orte wurden veröffentlicht und die Besucher:innen dieser Orte gebeten, ihren eigenen Gesundheitszustand zu beobachten und sich ggfs. in Quarantäne zu begeben.
KI-gestützte Diagnose bei CT-Scans
KI-basierte Software wird zur Auswertung von CT‑Aufnahmen einer Lunge eingesetzt, um nach Anzeichen einer COVID‑19-Infektion zu suchen.
Geschäftsanalysen – alles andere als „Business as usual“
Supply Chain Analytics
Während medizinische Versorgungsunternehmen und staatliche Behörden anhand von Informationen zur Bevölkerungsdichte und aktuellen Inzidenzen Prognosen zur erwarteten Krankenhausauslastung treffen, werfen Unternehmen einen ähnlichen Blick auf ihre Lieferketten. Analytisch versierte Unternehmen analysieren, welche Waren aus Hochrisiko- oder unter Quarantäne gestellten Gebieten geliefert werden, um vorab genehmigte Ersatzkomponenten oder -rohstoffe schnell zu identifizieren und Produkte oder Material ggfs. umzugestalten. Dies tritt nicht nur bei Lieferungen im unmittelbaren medizinischen Bereich auf, sondern in allen Branchen.
Nachfragesteuerung
Werden Engpässe erkannt, kann die Nachfrage durch veränderte Angebote oder Rabatte so beeinflusst werden, dass ein Ausgleich der Lagerbestände begünstigt wird. In Kombination mit Vermarktungsoptimierungen kann diese Strategie eine starke Maßnahme sein, die in schwierigen Zeiten zum Fortbestand von Unternehmen beiträgt.
Finanzprognosen
Viele Unternehmen sind bereits zu analysegestützten Finanzprognosen übergegangen. Einige nutzen Wirtschaftsindikatoren, um frühzeitig vor wesentlichen Änderungen ihrer Vertriebszyklen zu warnen. Das kann schwierig sein, wenn es keine Präzedenzfälle gibt. Daher wird es interessant sein, zu erfahren, wie sich diese Modelle infolge der Pandemie bewähren.
Planung
Wir können bereits beobachten, wie Unternehmen und Gesundheitsdienstleister Analysen nutzen, um ihre Planung rasch an die neue Nachfrage und die sich schnell ändernden Einschränkungen anzupassen. Egal, ob im Gesundheitswesen Risikogruppen ermittelt oder medizinisch nicht dringend erforderliche Eingriffe umgeplant werden, oder ob ein Einzelhandelsunternehmen schnell auf Nachfrageveränderungen reagieren muss: Analysen sind das Herzstück effizienter und effektiver Maßnahmen.
Wenn Data Science schiefläuft
Ausgetrickst: unbeabsichtigte Analyseergebnisse
Nach dem Ausbruch von COVID-19 wurden Schüler:innen in China aufgefordert, eine App namens DingTalk herunterzuladen, um während der Quarantäne Unterricht und Aufgaben zu erhalten. Den Kindern wurde schnell klar, dass die App aus dem Appstore entfernt werden würde, wenn sie gemeinsam für eine schlechte Bewertung sorgten. Am 11. Februar 2020 erhielt die App an einem Tag über 15.000 1‑Sterne-Bewertungen, wodurch ihre Gesamtbewertung von 4,9 auf 1,4 Sterne abstürzte. Das ist zwar nicht gerade der Zweck eines solchen Bewertungssystems, aber immerhin eine sehr clevere Reaktion auf den Analyseprozess, zu dem Bewertungen gehören! Um die Schüler:innen zurückzugewinnen, veröffentlichte DingTalk schließlich ein witziges Entschuldigungsvideo. Letztlich blieb die App in Betrieb. Aber es ist immer ratsam, sich vor Augen zu führen, welche Konsequenzen die Verwendung von Analysen haben und ob es zu unbeabsichtigten Folgen kommen könnte.
Egal, ob Sie in einem Krankenhaus dafür zuständig sind, durch schnelle Datenauswertung die Planung zu optimieren, die Auswirkungen einer Pandemie auf Ihr System zu verstehen oder wichtige Lagerbestände aufrechtzuerhalten, oder ob Ihr Unternehmen von den aktuellen gesellschaftlichen Veränderungen betroffen ist – durch den Einsatz von Data Science können Sie effizienter darauf reagieren.
Bei Alteryx beobachten wir, dass Unternehmen aller Branchen Umsatzsteigerungen, betriebliche Effizienzverbesserungen und Einsparungen im zweistelligen Bereich erzielen. Und was vielleicht noch wichtiger ist: Wir sehen, dass Analysen Leben verändern und manchmal sogar retten können. Wir sind heute in der Lage, schnell neue Analysefunktionen zu entwickeln und mithilfe von Self‑Service-Tools umgehend zu implementieren. Da überrascht es nicht, dass bereits jetzt Lösungen im vollen Einsatz sind, um auf die aktuellen Ereignisse zu reagieren.
BLEIBEN SIE DRAN.
LEKTÜRE
Lesen Sie den Artikel „So könnte Data Science das Coronavirus (COVID‑19) aufhalten“.
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