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Interview mit Tanja Stamm

Univ.-Prof. Dr. Tanja Stamm, PhD  ist 
Leiterin des Instituts für Outcomes Research (OR) am Zentrum für Medizinische Statistik, Informatik und Intelligente Systeme (CeMSIIS) der MedUni Wien

Data Science wird zukünftig heißen, dass Berufsgruppen interdisziplinär verschränkt – zum Wohle des Patienten und der Patientin – miteinander arbeiten werden. Speziell im Bereich der Outcomes gibt es die Möglichkeit, Messinstrumente individuell an den Patienten anzupassen.

Wir beschäfigen uns mit Outcomes, also den Ergebnissen von Behandlungen bzw. von medizinischen Maßnahmen, und mit den dazugehörigen Instrumenten, um diese Ergebnisse messen zu können.

Traditionellerweise hat man hier das Überleben immer als das härteste aller Outcomes gemessen, weil es natürlich am wichtigsten ist. In den letzten Jahren hat sich die Medizin drastisch weiterentwickelt und viele Krankheiten, an denen früher viele Menschen verstorben sind, überleben wir jetzt Gott sei Dank.

Wir müssen uns daher bei den Outcomes auch mit anderen Dingen beschäftigen. Es interessiert uns nämlich auch, wie es diesen Menschen geht. Zwischen der optimalen Gesundheit und dem Überleben gibt es eine ganze Reihe von verschiedenen Outcomes, die wir messen können: zum Beispiel die Funktionsfähigkeit oder Lebensqualität sowie natürlich auch Befunde oder Symptome, die wir erheben können.

Wir beschäftigen uns mit solchen Ergebnis-Messgrößen und entwickeln Verfahren, wie man Outcomes akkurat messen kann. Dazu erhebt man einen vergleichbaren Wert, der uns sagt, ob ein bestimmtes Medikament eine Wirkung zeigt oder ob sich zu wenig Wirkung eingestellt hat.

Gerade wir arbeiten vielfach mit großen Datenmengen, Stichwort „Big Data“. Wir haben Kooperationen mit dem Hauptverband der Sozialversicherungsträger in Österreich und bekommen populationszentrierte Datensätze. Wir werten derzeit nur Verrechnungsdaten aus. Solche Daten können wir momentan nicht mit klinischen Daten verlinken. Aber genau dieses Verlinken von verschiedenen Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen wird uns helfen, viel verlässlichere Vorhersagen machen und stratifizieren zu können. Dann können wir sagen, dass diese Patienten eine andere Therapie brauchen oder jenes Medikament gut wirkt. Die großen Datenmengen werden uns hierbei helfen. Es gibt schon viele Anstrengungen, Konzepte und Projekte, bei denen medizinische Entscheidungen auf solchen Datenmengen basieren werden.

Die MedUni Wien hat vor kurzem einen Artikel veröffentlicht, dass Medizin zu Data Science wird. Das sehe ich als wichtig und richtig. Wir werden uns zunehmend mit den Auswertungen und dem Nutzen dieser Daten für die einzelnen Patienten befassen.

Ich glaube trotzdem, dass es nicht nur Informatiker und Personen im Bereich der Date Science geben wird, sondern dass auch Ärzte und Ärztinnen wichtig sind. Denn auch wenn die Entscheidungen auf Daten basieren, muss es jemanden geben, der die Daten und Entscheidungen den Patienten entsprechend erklären kann und unter Umständen auch das Wissen und die Möglichkeit hat, die Entscheidung anders zu treffen.

Data Science wird heißen, dass Berufsgruppen interdisziplinär verschränkt – zum Wohle des Patienten und der Patientin – miteinander arbeiten werden.

Speziell bei den Outcomes gibt es die Möglichkeit, Messinstrumente individuell an den Patienten anzupassen.

Früher waren wir in der Rheumatologie verortet. Es geht dabei um chronisch-rheumatische und muskulus-skeletale Erkrankungen, die sich stark im Alltag auswirken. In diesem Bereich haben wir uns mit dem Messen der Outcomes beschäftigt, um die Wirkung der neuen Therapiemöglichkeiten, die sich in den letzten Jahren entwickelt haben, nachweisen zu können. Da verlässt man sich nicht gern auf eine einzelne Variable. Man kann etwa einen bestimmten Entzündungsparameter messen. Der ist jedoch alleine sehr unspezifisch. Außerdem interessiert mich bei einer chronischen Erkrankung, bei der Schmerzen, Gelenkschwellungen sowie Einschränkungen im Alltag auftreten, natürlich auch, wie es den PatientInnen im Alltag damit geht. Dafür haben wir in Wien an der Rheumatologie gemeinsam mit Professor Smolen und Aletaha so genannte Indizes entwickelt, mit denen wir die Wirkung der Medikamente zeigen. Verschiedene Parameter, wie Blutwerte aus dem Labor, Befunde direkt vom Patienten (geschwollene und schmerzhafte Gelenke) aber auch die Einschätzung der Patienten bezüglich ihrer Alltagssituation werden mit einbezogen.

Ich denke, dass gerade die Personalisierte Medizin viele Möglichkeiten bietet, um sehr zielgerichtet Erhebungsinstrumente zu entwickeln, mit denen man diese Outcomes – auf den Patienten bezogen – messen kann.

Ich glaube, dass Hürden dazu da sind, um überwunden zu werden. In Zukunft wird es sehr wichtig sein, Datensätze verlinken zu können. So können wir noch validere Aussagen treffen und somit die Patienten besser behandeln. Ein Beispiel ist der „Public Health“-Bereich, in dem es um Lebensstilfaktoren geht. Hier stellt sich die Frage, was ein Risikofaktor ist und wirklich eine Auswirkung hat. Die Gendermedizin ist ein weiteres Beispiel.

Es gibt viele Apps und assistive Technologien, die im Alltag unterschiedlichste Daten sammeln und diese z.B. direkt an medizinische Professionals schicken könnten. Es muss möglich sein, dass wir die Daten, die es gibt, verlinken, um sie auch effizienter nutzen zu können. Genau das wird dann unsere Zukunft sein.

Wir führen schon sehr lange qualitative Studien durch, bei denen wir gezielt die Sichtweisen der PatientInnen erfragen und in einer sehr strukturierten Weise miteinbeziehen und auswerten. Damit zielen wir auf verbesserte Behandlungsmethoden. Die Orientierung am Patienten ist in der Medizin ein ganz wichtiger Aspekt.

Ich glaube auch, dass PatientInnen aktiv an Forschungsprojekten teilnehmen und mitentscheiden sollen, welche Forschungsprojekte bewilligt werden und z.B. auch Rückmeldung über die Gestaltung geben sollen. Gerade bei der Erhebung der Outcomes kommt es stark auf die Sichtweise der Patienten an.

Darüber hinaus gibt es neben den Biomarkern, die in der Personalisierten Medizin verwendet werden um Stratifizierungen durchzuführen, auch Psycho- oder Sozio-Marker. Diese ermöglichen uns, Personen in bestimmte Gruppen einzuteilen. Denken Sie an Patienteninformationen oder etwa Maßnahmen zu Patienten-Schulung. Hier brauchen wir die Motivation der Patienten, das in ihrem alltäglichen Leben einzusetzen.

Diese Marker helfen zu bewerten, ob bestimmte Methoden besser wirken als andere. Wir kooperieren mit sehr vielen Kliniken, z.B. mit der Kindernephrologie, mit der Rheumatologie oder mit der physikalischen Medizin. Wir sind dabei neue Methoden zu entwickeln, um die Sichtweise der Patienten miteinzubeziehen.

Das ist eine ganz wesentliche Frage! In diesem Bereich sollten wir noch stärker interdisziplinär kooperieren. Wir auf der MedUni Wien haben ein Zentrum für medizinische Informatik, Statistik, intelligente Systeme und große Datenmengen. Das hilft uns, gemeinsam mit Ärzten und Angehörigen eine optimale Behandlung gewährleisten zu können.

Wenn es um Daten aus „Wearables“, also Datenaufzeichnung aus Sensoren im Alltag der PatientInnen geht, sind oft Informatiker gefragt, die entsprechende Konzepte und Modelle entwickeln, wie man diese Daten noch besser erheben, aufzeichnen und verwerten kann.

Es gibt viele Bestrebungen, ganz auf den digitalen Bereich umzustellen, wie z.B. eHealth-Lösungen. Da eröffnen sich viele Möglichkeiten der Datenanalyse aber auch im Management der Daten, wo es dann Fachexperten braucht.

Die Zusammenarbeit, in der jeder seine Expertise einbringen kann, entwickelt sich schon sehr gut. Wir arbeiten fast ausschließlich interdisziplinär. Ich kann gar nicht sagen, welche Disziplinen noch verstärkt mitarbeiten sollen. Die Zukunft wird zeigen, was es für Sensoren geben wird und was für Arten von „Wearables“ verwendet werden können. Da wird sich noch sehr viel entwickeln und dann sind noch Personen aus anderen Bereichen gefragt, wie z.B. Designer, da die Patienten die „Wearables“ ja tragen und nutzen sollen. Auch im Bereich der Prävention oder Diagnostik wird es noch weitere technische Entwicklungen geben, mit denen ich permanent oder zu bestimmten Zeitpunkten stark personalisierte Daten zur Verfügung gestellt bekomme.

Ich habe früher immer gesagt, dass wir uns in Österreich noch stärker entwickeln müssen, aber mittlerweile sind wir, vor allem im interdisziplinären Bereich, schon sehr gut aufgestellt. Gerade bei technischen Entwicklungen geht es auch um ethische Fragen. Hier muss ich mir überlegen, wie es mit dem Datenschutz aussieht und was zum Wohle des einzelnen Patienten gut ist. Inwieweit sollen Patientinnen mit einbezogen werden, wie sieht es in anderen Ländern diesbezüglich aus und wie wurden diese Fragen in anderen Ländern gelöst?

Wir haben viele Projekte mit internationalen Zentren. Das ist sehr wertvoll um zu sehen, wie es andere machen und was man voneinander lernen kann. Die Internationalität ist ein Garant, dass wir mithalten können. In Österreich haben wir einen wirklich guten Weg eingeschlagen und in gewissen Bereichen auch eine Vorreiterrolle inne (z.B. bei assistierenden Technologien) – nicht zuletzt, weil es interessante Firmen als Partner gibt. Wir sind in vielen Konsortien vertreten. Die österreichischen Zentren sind sehr gefragte Partner bei Forschungsprojekten.

Man kann nicht genau sagen, dass man sich ein spezifisches Fachgebiet noch unbedingt anschauen muss. Es gibt in vielen Bereichen der Medizin Bestrebungen in Richtung Stratifizierung von Patienten und Subgruppen, für die bestimmte Medikamente oder Behandlungen besser wirken. Das trifft aber auch bei sehr patientenorientierten Fachrichtungen zu, wie beispielsweise in der Rehabilitation.

Der interdisziplinäre Bereich wird viel bewirken, das sieht man bereits im Studium. Zum Beispiel haben wir einen Lehrgang „Medizinische Informatik“. Das zeigt, dass es interdisziplinär sein wird und sein muss.
Die Rolle der Patienten wird eine noch aktivere sein – er ist eine Art „Auftraggeber“. Letztlich sind wir alle Patienten und Patientinnen und das ist ein wesentlicher Aspekt, um Forschung und Forschungsprojekte vorantreiben zu können.
Unabhängig davon wird auf Grund der großen Datenmengen Data Science einen wesentlichen Teil in der Medizin einnehmen. Genau hier muss man auch Experten und Expertinnen aus dem Bereich der Ethik und aus verschiedenen Gesundheitsbereichen involvieren, um einen größtmöglichen Nutzen für alle entwickeln zu können.

Univ.-Prof. Dr. Tanja Stamm, PhD 

Tanja Stamm wurde 1973 in Wien geboren und studierte Ergotherapie und Erziehungswissenschaft. In Anschluss absolvierte sie ein postgraduales Masterstudium für Therapiewissenschaft in Schweden, Dänemark, Niederlande und England und einen postgradualen Masterlehrgang für Betriebswirtschaft und Management an der TU Wien, sowie ein Doktoratsstudium für Humanbiologie an der Ludwig-Maximilian’s Universität in München und ein weiteres PhD-Studium an der University of Brighton in England. Im Dezember 2007 habilitierte Tanja Stamm an der Medizinischen Universität Wien für das Fach Gesundheitswissenschaft.

Von 2006 bis 2015 war sie Biometrikerin, Ergotherapeutin und Leiterin der Arbeitsgruppe Klinimetrie an der Abteilung für Rheumatologie, Klinik für Innere Medizin III der Medizinischen Universität Wien. Darüber hinaus leitete sie den technischen Studiengang Health Assisting Engineering an der FH Campus Wien (2012-2015). Seit Dezember 2015 ist Tanja Stamm Professorin für Outcomes Research am Zentrum für Medizinische Statistik, Informatik und Intelligente Systeme der Medizinischen Universität Wien.

Tanja Stamm ist Herausgeberin bzw. Mitglied von Editorial Boards mehrerer Fachjournale. Sie ist Ehrenmitglied der European League Against Rheumatism (EULAR) seit Juni 2012 und arbeitet als Gutachterin für das Bundesministerium für Gesundheit (seit 2006).

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