Klinische Datenwissenschaft nutzen: 10 wichtige numerische Datentypen für den medizinischen Fortschritt

Strukturierte numerische Daten treiben Evidenzgenerierung, prädiktive Modellierung und Präzisionsmedizin an.

10 grundlegende Datenkategorien

1. Demografie: Alter, Geschlecht, Rasse/Ethnizität, PLZ (SDOH-Proxy).
2. Vitalzeichenzeitreihen: BP, HR, RR, Temp, SpO₂, Gewicht – longitudinal.
3. Laborergebnisse: CBC, CMP, Gerinnung, Biomarker, Genomik – mit Referenzbereichen, Zeitstempeln.
4. Medikamentenexposition: Arzneimittel, Dosis, Applikationsweg, Häufigkeit, Start/Stopp, Adhärenz (PDC).
5. Prozedur- und Gerätecodes: CPT, ICD-10-PCS, UDI für Implantate.
6. Diagnosecodes: ICD-10-CM, SNOMED-CT, Problemlisten, Hierarchie.
7. Nutzungsmetriken: Liegezeit, Wiederaufnahme, Notaufnahme, Intensivstationstage, Kosten/Gebühren.
8. Patient Reported Outcomes (PROs): PROMIS, PHQ-9, EQ-5D, krankheitsspezifische Scores.
9. Nebenwirkungen / Sicherheits-Signale: AE-Grad (CTCAE), Medikationsfehler, Geräteereignisse.
10. Genomische / Molekulare Daten: Varianten (VCF), Expression, Proteomik, Mikrobiom – verknüpft mit klinischen Daten.

Analyseanwendungen

• Risikostratifizierung (Wiederaufnahme, Mortalität, Sepsis).
• Behandlungseffekt-Heterogenität (RCT-Emulation, Target Trial).
• Phänotypisierung (unüberwachtes Clustern multimodaler Daten).
• Drug Repurposing, Studienzulassung-Matching.
• Populationsgesundheit: Attribution, Versorgungslücken, Equity-Dashboards.

Datenqualitäts-Imperative

Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Validität, Herkunft (FHIR, OMOP CDM). Governance: IRB, HIPAA, FAIR-Prinzipien.