Medizinische Datenanalyse und prädiktive Modellierung für Prognoserechnungen in Public Health und Medizin / MEDPROG
Projekt-Info
Das Projekt und seine Zielsetzung
MEDPROG ist eine interdisziplinäres, auf drei Jahre angelegte Forschungsgruppe, finanziert im Rahmen einer internen Forschungsförderung der Westfälischen Hochschule. An der Forschungsgruppe beteiligt sind der Fachbereich Informatik und Kommunikation (FB 3) sowie Wirtschaft und Informationstechnik (FB 5) der Westfälischen Hochschule und der Forschungsschwerpunkt Gesundheitswirtschaft und Lebensqualität des Instituts Arbeit und Technik der Westfälischen Hochschule.
Im Rahmen der Forschungsgruppe liegt der Fokus auf gesundheitsbezogenen, kleinräumigen Datenanalysen. Dazu wird die Expertise aus Informatik, Wirtschaft und Gesundheitswissenschaften vereint. Ziel ist es, mathematische Prognosemodelle auf Basis soziodemografischer Daten und Gesundheitsdaten aus heterogenen Datenquellen zu entwickeln und daraus konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen sowohl zur Prävention als auch zur Bedarfsplanung in der regionalen Gesundheitsversorgung beitragen.
Das Vorgehen
Ein konkretes Anwendungsbeispiel illustriert das methodische Vorgehen: In Kooperation mit der Stadt Gelsenkirchen wurden in einem dreistündigen Vor-Ort-Workshop u. a. eine zentrale Fragestellung erarbeitet: Besteht in Gelsenkirchen ein Zusammenhang zwischen Notfalleinsätzen und Hitze – und lassen sich betroffene Stadtteile oder Altersgruppen identifizieren? Die wissenschaftliche Literatur stützt die Relevanz dieser Frage: Studien belegen u. a. einen Anstieg von Krankenhauseinweisungen per Rettungsdienst während Hitzewellen. Für den deutschen Kontext wurden bislang wenige Studien identifiziert – hier setzt MEDPROG gezielt an. Für die Analyse werden Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt: kommunale Sozialdaten, Wetterdaten von Stationen und dem Deutschen Wetterdienst, sowie Rettungseinsatzdaten der Feuerwehr. Die Datenauswertung erfolgt mittels Clusteranalysen, Regressionsanalysen, Zeitreihenanalysen und Klassifikationsverfahren. Eine zentrale Herausforderung liegt dabei in der Heterogenität der Daten hinsichtlich Format, Aggregationsebene und Digitalisierungsgrad. Die entwickelten Prognosemodelle verfolgen zwei konkrete Ziele: Im Bereich Prävention ermöglichen sie die Identifikation relevanter Handlungsfelder – beispielsweise helfen im Bereich Bedarfsplanung die Modelle, zukünftige Versorgungsbedarfe frühzeitig zu erkennen – etwa um den Zusammenhang zwischen Hitzetagen und Rettungseinsätzen in der Dienstplanung zu berücksichtigen.
An der Forschungsgruppe beteiligt sind:
- Dr. Laura Anderle, Fachbereich Informatik und Kommunikation (FB 3), Westfälische Hochschule Gelsenkirchen, Bocholt und Recklinghausen
- Dr. Marina Arendt, Fachbereich Wirtschaft und Informationstechnik (FB 5), Westfälische Hochschule Gelsenkirchen, Bocholt und Recklinghausen
- Peter Enste, Direktor Forschungsschwerpunkt Gesundheitswirtschaft und Lebensqualität, IAT der Westfälischen Hochschule Gelsenkirchen, Bocholt und Recklinghausen
- Dr. Katja Zeume, Fachbereich Informatik und Kommunikation (FB 3), Westfälische Hochschule Gelsenkirchen, Bocholt und Recklinghausen