Innovative Statistik für die digitale Medizin: Neue Analysewerkzeuge aus Salzburg
Die Digitalisierung der Medizin eröffnet neue Chancen in Prävention, Diagnose und Therapie. Gleichzeitig stellt sie Forschende vor große Herausforderungen: Daten aus Wearables, Gesundheits-Apps oder mobilen Sensoren sind oft hochkomplex, unvollständig und individuell verschieden.
Bei Salzburg Research arbeitet die Forscherin Anna Eleonora Carrozzo an neuen statistischen Methoden, die gezielt auf diese digitalen Gesundheitsdaten zugeschnitten sind.
Statistik für komplexe Gesundheitsdaten
Digitale Technologien wie Wearables oder Gesundheits-Apps liefern kontinuierlich Daten über Herzfrequenz, Bewegung, Blutdruck oder Schlafverhalten. Diese Informationen eröffnen großes Potenzial für eine individuellere, patientenzentrierte Betreuung – insbesondere bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen.
Doch genau diese Vielfalt und Unregelmäßigkeit der Daten macht ihre Analyse schwierig. „Hohe Datenkomplexität, Ausreißer, fehlende Werte oder geringe Fallzahlen – all das erschwert statistische Auswertungen“, erklärt Carrozzo. Ihr Ziel: statistische Methoden zu entwickeln, die auch mit kleinen Fallzahlen, hoher Variabilität oder fehlerhaften Werten valide und klinisch relevante Aussagen ermöglichen.
Die neuen Verfahren sind besonders hilfreich bei kleinen Stichproben – etwa in der Forschung zu seltenen Krankheiten, wo klassische Statistik aufgrund kleiner Fallzahlen oft an ihre Grenzen stößt.
Neue Statistik für neue Gesundheitsdaten
Carrozzos Forschungsarbeit konzentriert sich auf nichtparametrische Verfahren – also Methoden, die ohne strikte Annahmen über die Verteilung der Daten auskommen. Diese sind besonders geeignet für digitale Gesundheitsdaten, die lückenhaft, unregelmäßig oder stark individualisiert sind.
Mit diesen innovativen Ansätzen will die Forscherin methodische Lücken schließen und medizinisches Fachpersonal dabei unterstützen, digitale Gesundheitsmaßnahmen fundiert zu bewerten und klinisch sinnvoll einzusetzen.
Von der Forschung in die Praxis
Ein besonderer Fokus liegt auf der praktischen Anwendbarkeit: Die neuen Methoden werden als Softwarepakete in R umgesetzt, die künftig nicht nur in der Forschung, sondern auch in der klinischen Praxis eingesetzt werden können. So lassen sich komplexe Studiendesigns – etwa mit mehreren Gruppen, vielen Messzeitpunkten oder hochdimensionalen Daten – besser abbilden. Damit werden fundierte Entscheidungen auch dann möglich, wenn klassische statistische Verfahren aufgrund dünner Datenlagen an ihre Grenzen stoßen.
Die Forschungsarbeit „Evaluating digital health interventions with complex designs“ wird im Rahmen des Elise-Richter-Programms des österreichischen Wissenschaftsfonds (FWF) gefördert. Zudem ist Carrozzo Teil des Programms EXDIGIT, einer Kooperation zwischen der Salzburg Research Forschungsgesellschaft und der Paris Lodron Universität Salzburg, gefördert vom Land Salzburg im Rahmen von WISS 2030.
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