Evidence based medicine

Interview mit Gottfried Endel

Wie sieht der Hauptverband der österreichischen Sozialversicherungsträger die Personalisierte Medizin?

Es ist wichtig auseinanderzuhalten: Was kann man schon gesichert sagen und was sind interessante Möglichkeiten, die es noch zu beweisen gilt? Das ist das große Spannungsfeld, in dem sich der Hauptverband befindet. Es gibt oft enorme Versprechungen, wie etwa von Big Data oder bei neuen Biomarkern – es wird sehr rasch das Potenzial hervorgehoben. Es ist nicht immer so einfach, dass man etwa bei einem neu gefundenen Biomarker auch den Nachweis erbringt, dass dieser einen echten Nutzen für den Patienten hat. Unser Job ist es zu schauen, was man wirklich von einer solchen Entwicklung erwarten kann. Uns interessiert: Was ist wirklich belegt?

So verhält es sich auch bei der Personalisierten Medizin. Schon in den 70er Jahren wurde eine gute Diagnose gefordert. Schon damals galt: Wie komme ich zu einer, auf den Patienten maßgeschneiderten, Therapie?

Ein paar Bereiche sind heute schon sehr gut abgesichert, wie etwa bei den „companion diagnostics“* in der Onkologie, wo zumeist relativ gute Nachweise vorhanden sind. Auf der anderen Seite gibt es viele Biomarker, die man aber genau auf deren Nutzen untersuchen muss.

Es reicht nicht, wenn die Funktionalität eines Medizinprodukts bewiesen ist, es muss auch einen Nutzen für den Patienten bringen. Sonst wäre das vergleichbar mit einer Guillotine, die zwar technisch hervorragend funktioniert, das Ergebnis aber für den Betroffenen – gelinde gesprochen – ungünstig ist.

Spricht etwas grundsätzlich gegen die Personalisierte Medizin?

Das ist derzeit noch schwer zu sagen. Man kann den Ansatz der Personalisierten Medizin und auch Big Data nicht verwerfen. Die Frage nach dem Nachweis ist aber noch nicht final geklärt.

Auch der Hauptverband arbeitet an diesem Thema im Rahmen mehrerer Kooperationen, weil auch wir wissen wollen, was in diesem Bereich möglich ist.

Welche Rolle spielt Big Data bei evidence based medicine?

Ich bin Big Data als zusätzliche Entscheidungshilfe für den Arzt nicht abgeneigt. Daten können auch für die Wissenschaft enormen Nutzen bringen. Ich glaube jedoch nicht, dass Big Data die Welt erobert und zuallererst muss man erklären, was man darunter versteht, denn es gibt hier unterschiedliche Sichtweisen.

Primär stellt sich die Frage, ob man aus einer Beobachtung auch eine Kausalität ableiten kann, oder bestenfalls eine Theorie, die es dann noch zu beweisen gilt. Kann man aus reinen Beobachtungen einen echten Nutzennachweis erbringen? Hier sind sich die Experten noch nicht einig. Den Erkenntnissen aus Big Data müssen daher weiterführende Forschungen folgen. Es kann sein, dass wir in fünf Jahren mehr zu dem Thema wissen, wenn es besser erforscht sein wird.

Bei klinischen Studien verhält es sich ähnlich. Diese umfassen ja immer nur einen kleinen Ausschnitt der Population. Hier bekomme ich zwar umfangreiche Daten, das heißt aber nicht, dass ich diese Ergebnisse dann auch wirklich auf den einzelnen Patienten umlegen kann. Hier sehe ich auch nicht, wie Big Data dieses Problem lösen soll.

Die Frage ist: Verstehe ich Personalisierte Medizin schon als wissenschaftsbasierte Medizin oder verstehe ich das als Managen von bestimmten Nöten und Erwartungshaltungen. Klar ist: Ich habe auch im zugelassenen Indikationsbereich nicht die Sicherheit, dass es für diese eine Person wirkt. Ein Beispiel: Wenn eine Studie zeigt, dass 35% mit einem neuen Wirkstoff um ein Jahr länger leben, dann sagt das nichts über den Einzelfall aus. Der Patient hat entweder einen Nutzen oder er hat ihn nicht.

Was halten Sie von der Vision, dass man das bestimmte Profil eines Patienten mit Daten aus großen Datenbanken vergleicht und dadurch eine Grundlage für die Behandlung ableitet?

In einigen Bereichen wäre das schon seit mehreren Jahren möglich. Es ist aber noch ein weiter Weg, bis das Eingang in die gängige Praxis findet. Wenn es große Zusammenhänge gibt, die gut untersucht sind, werden diese auch in so genannten Guidelines publiziert.

Nur: Bei Big Data weiß man oft nicht genau, wie diese Daten zustande gekommen sind. Hier übernehmen nicht Forscher, sondern neuronale Netzwerke Auswertungen, die dann schwer nachvollziehbar sind. Das möchte ich nicht einem Patienten erklären müssen. Und wer ist im Fall des Falles dann schuld? Der Datenlieferant oder der Arzt?

Zum Abschluss: Wie sehen Sie den Datenschutz in diesem Zusammenhang?

Ich sehe den Datenschutz nicht als das große Hindernis – hier gibt es gute Systeme, die den Schutz sicherstellen.

*Ein Companion Diagnostics-Test ist ein medizinisches Produkt oder ein Test, der in robusten, kontrollierten klinischen Studien validiert wurde und ausschlaggebend für die Behandlungsentscheidung mit einem spezifischen Pharmazeutikum ist. In der klinischen Praxis angewandt kann der Test somit die Benefit-Risiko-Ratio der Behandlung verbessern.

Dr. Gottfried Endel

Dr. Gottfried Endel ist Allgemeinmediziner und leitet den Bereich „Evidence-based-Medicine“ (EBM) im Hauptverband der österreichischen Sozialversicherungsträger. Er studierte Medizin an der Medizinischen Universität Wien, war in leitender Position bei der Sozialversicherungsanstalt der gewerblichen Wirtschaft und wechselte 2004 in den Hauptverband der Sozialversicherungsträger.

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