Aan niets is te zien dat professor Viktor Mayer-Schönberger informatiekundige is. Tijdens zijn keynote op het Mobile Healthcare congres 2015 toont hij zich een volleerd verhalenverteller, cabaretier en docent. Hij maakt het onderwerp, big data, zowel levendig als alledaags. Het is “dagelijks de belangrijkste taak van de mens om beslissingen te maken” en big data kan daarbij helpen.
Van small naar big
De overgang van small naar big data heeft een enorme verandering gebracht, vertelt Mayer-Schönberger. Vroeger moesten we zoveel mogelijk informatie te halen uit een heel kleine hoeveelheid data. Om uit weinig informatie toch conclusies te trekken, zijn allerlei statistische trucjes, als random sampling, bedacht. Met de komst van big data is dat niet meer nodig.
Op basis van zoekopdrachten kan Google griepepidemieën beter en sneller voorspellen dan artsen of overheidsorganen. Wearables kunnen achterhalen waar een nachtelijke aardbeving het sterkst was: plotselinge activiteit van gebruikers – het hoogst daar waar de aardbeving het sterkst was – blijkt een nieuwe schaal van Richter.
Kracht van big data: inzoomen op alle details
Het mooie aan big data is dat je niet meer van tevoren de onderzoeksvraag hoeft te bepalen. Vergelijk het met een camera die in plaats van één foto, honderd foto’s maakt en daarbij scherpstelt op alle objecten. Achteraf heb je keuze: welk detail wil je scherp zien? Bij big data-analyse is dat precies zo: we verzamelen continu informatie en kunnen achteraf bepalen wat we nader willen onderzoeken.
En dat zal de gezondheidszorg zeker veranderen. Yahoo en Stanford doen onderzoek naar bijwerkingen van medicijnen door zoekopdrachten te analyseren. Welke bijwerking of wel medicijn hoeven ze van tevoren niet te specificeren, misschien ontdekken ze iets onverwachts.
Precision medicine: ik ben niet gemiddeld
Een andere veelbelovende toepassing van big data in de gezondheidszorg is ‘precision medicine’. “Als ik naar de dokter ga met een verkoudheid, krijg ik een paracetamol voorgeschreven. Maar deze paracetamol werkt alleen op de gemiddelde patiënt voor de gemiddelde verkoudheid. Ik ben Viktor Mayer-Schönberger en ik ben NIET gemiddeld.”
Met deze grap snijdt Mayer-Schönberger een groot probleem in de gezondheidszorg aan. Medicijnen en behandelingen worden, voor ze op de markt komen, getest. Dit gebeurt vaak op proefpersonen, die voornamelijk bestaan uit relatief gezonde jonge mannen. Protocollen gebaseerd op onderzoek naar de jonge gezonde man, werken niet optimaal in ouderen, vrouwen, of mensen van andere nationaliteiten. Big data biedt mogelijkheden om effectiviteit van bepaalde gezondheidszorg voor de niet-gemiddelde patiënt of diagnose te bepalen. Die informatie kan de zorg verbeteren, zonder dat we daar honderden kostbare randomized clinical trials voor nodig hebben.
Op beveiliging van data gaat professor Mayer-Schönberger slechts kort in. Uitgebreider benoemt hij een ander risico van big data: de verleiding van mensen om causaliteit te zien in correlaties (zie voor voorbeelden de blog van Tyler Vigen). Zijn conclusie luidt dat big data grote mogelijkheden in de gezondheidszorg heeft, maar wel: “Big data with humility and humanity.”
Door: Anna Beukenhorst. Anna studeert binnenkort af op het gebied van ‘medical informatics’: technologische innovatie en toepassing van data-analyse in de gezondheidszorg.
