Mal ehrlich - würden Sie sich freiwillig 24 Stunden am Tag, 7 Tage solche Dinge wie Anzahl gelaufene Schritte, Ess- und Schlafgewohnheiten kontinuierlich überwachen lassen - und das auch noch freiwillig? Ich jedenfalls nicht. Dennoch, es gibt immer mehr Leute, die genau dies mit sich machen lassen oder besser gesagt sich selbst dieser Übung mit Spaß unterwerfen. Derzeit hält ein Trend aus den USA auch in unseren Breitengraden Einzug, der sich mit den Schlagworten Quantified Self oder Personal Analytics umschreiben lässt und auch unlängst Gegenstand eines SPIEGEL ONLINE Artikels war. Auch der c't Extra Sonderausgabe über Soziale Netzwerke war dieses Phänomen zwei Beiträge wert und Blogs wie I Grow Digital widmen sich dem Thema.

Quantified Self - am eigenen Leibe Datensammlung erfahren!

Moderne Sensor-Technik in Form von Uhren, Wäscheklammern, Fuß- oder Armbändern - in Verbindung mit zugehörigen Webseiten und Apps - macht es möglich, körpereigene Funktionen und Aktivitäten nicht nur kontinuierlich zu messen, sondern auch in Echtzeit in statistischen Diagrammen darzustellen. Dem Selbstversuch steht nichts mehr im Wege. Und wer's mag ...

Dennoch warnen Experten durchaus vor Risiken. Was, wenn aus den so gesammelten Daten so etwas wie ein "Normprofil" für Menschen bestimmten Alters und Geschlechts entsteht - etwa bzgl. Ess- und Trinkgewohnheiten - und diese Information von Krankenkassen beispielsweise für die Tarifeinstufung bzw. Risiko-Zuschlägen genutzt werden könnte. Man mag sich die Konsequenzen nicht ausmalen, selbst wenn sie vielleicht heute noch in ferner Zukunft liegen mögen.

Positiv betrachtet könnte man daraus ja auch sinnvolle Erkenntnisse für gesundheitsanalytische Fragestellungen gewinnen. Beispielsweise welche Faktoren den eigenen Kalorienverbrauch beeinflussen, wie eine geeignete Abnehmstrategie aussehen könnte, wie man Schlafdefizite vermeidet - oder zu welchen Tageszeiten man am kreativsten arbeiten kann. Das setzt natürlich die Einwilligung der Quantified-Self-Bewegten voraus, diese Daten in anonymisierter Form zu überlassen.

Big Data - Umgang mit dem generierten Datenvolumen als Herausforderung

Um die Bestrebungen der Quantified-Self-Bewegung im Sinne der positiven Einsatzszenarien sinnvoll nutzen zu können, muss man allerdings zunächst mal die technologischen Hürden meistern. Schließlich stellt sich auch hier die Frage, wie man mit den verschiedenen Facetten von Big Data umgehen sollte. Auf der einen Seite stellt das schiere Volumen der pro Zeitintervall generierten Informationen von Sensoren hohe Anforderungen an die Speicherkapazität, die sich mit konventioneller Data Warehouse Technologie wohl eher nicht abdecken lassen. Auf der anderen Seite verlangen Datendurchsatz und Echtzeitanbindung möglicherweise nach neuen Technologien wie Event-Stream-Processing.

In jedem Fall benötigt man auch eine Analyse-Umgebung, die dann in der Lage ist, Zusammenhänge und Korrelationen zu erkennen sowie Trends fortzuschreiben. Hierbei geht es aber nicht zwingend um die individuelle Analyse eines bestimmten Patienten, sondern um gesicherte Erkenntnisse über Ernährungs- und Bewegungsverhalten in Korrelation zu bestimmten Indikationen, etwa unmittelbar vor Eintritt eines Schlaganfalls. Damit eröffnen sich für Krankenversicherungen ganz neue Dimensionen beim Erstellen von Disease-Management-Programmen.

Wenn es doch nur eine Software für eine solche Analyse-Umgebung gäbe.

Ich denke, ich kenne da eine ...