• vom 22.05.2016, 17:07 Uhr

Forschung

Update: 22.05.2016, 20:45 Uhr

Komplexitätsforschung

Wenn der Zufall ausgeschaltet wird




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Von Eva Stanzl

  • Komplexitätsforscher verleihen Big Data Sinn. Sie können damit nahezu alle Konsequenzen jeder Handlung berechnen.
  • In Wien eröffnet mit dem Complexity Science Hub Vienna eine neue Forschungseinheit.

CSH-Direktor Stefan Thurner beschäftigt sich mit Modellen komplexer Systeme. - © CSH

CSH-Direktor Stefan Thurner beschäftigt sich mit Modellen komplexer Systeme. © CSH

Wien. Aufenthaltsort, Wege, Gesundheitszustand, Arztbesuch, Benzinverbrauch, Börsenkurse oder die Lufttemperatur: Menschen, Dinge und sogar Naturereignisse hinterlassen Abermilliarden von Daten auf Festplatten und Servern. Wie man aus Big Data Sinnhaftigkeit gewinnen kann, ist der Arbeitsgegenstand eines neuen Forschungszentrums in Österreich. Der Complexity Science Hub Vienna (CSH) eröffnet heute, Montag, im Gebäude des Instituts für Höhere Studien. Ziel ist eine neue Form von Wissen, an dem derzeit nur etwa 50 Einrichtungen weltweit arbeiten. Österreich wolle in diesem Bereich führend sein, erklärt CSH-Direktor Stefan Thurner.

Getragen wird das Zentrum von den Technischen Unis Wien und Graz, der Medizinuni und der WU Wien und vom Austrian Institute of Technology. Ebenfalls beitreten will das Internationale Institut für angewandte Systemanalyse in Laxenburg. Die Projektpartner tragen mit jeweils 200.000 Euro pro Jahr zum Budget bei und finanzieren damit je zwei Wissenschafter sowie Miete und Verwaltung. Künftig sollen bis zu 50 Forscher am CSH arbeiten. Öffentliche Förderungen sollen vom Infrastrukturministerium und der Nationalstiftung für Forschung kommen. Die Betreiber hoffen auf mindestens zwei Millionen Euro, um ein Gastwissenschafter-Programm aufzubauen. Die "Wiener Zeitung" sprach mit CSH-Direktor Stefan Thurner, Professor für Komplexitätsforschung an der Medizinuniversität Wien, über die Ziele des neuen Forschungszentrums.

"Wiener Zeitung": Eine Zelle, ein Ameisenhaufen, Big Data: Sie alle sind komplexe Systeme. Warum?

Stefan Thurner: Ein komplexes System hat viele Einzelteile, die miteinander in Beziehung stehen. Ameisen erfüllen dieses Kriterium: Jedes Mal, wenn eine Ameise eine andere trifft, entscheiden sie etwas: Ob sie nach links oder rechts gehen, aggressiv werden oder zusammenarbeiten sollen. Damit ist ein Ameisenstaat ein komplexes System, der seine Umwelt nutzt und dessen Netzwerk sich laufend verändert. Ein Netzwerk, das immer gleich bleibt, ist dagegen nicht komplex, sondern allenfalls kompliziert.

Ein Rubic’s Cube ist also nicht komplex, sondern nur kompliziert?

Der magische Würfel ist kein komplexes System. Auch Elementarteilchen-Physik ist ein kompliziertes, aber kein komplexes System. Zwar stehen die Teilchen miteinander in Beziehung, aber die Kräfte ändern sich nicht, sondern wirken immer gleich. Jedes Teilchen wechselwirkt mit dem anderen auf die gleiche Art und Weise.

Smart Cities, Big Data in der Medizin, Systemic Risk: Die Liste der komplexen Forschungsgebiete lässt Drohnen oder Roboter alt aussehen. Lässt sich Ihre Arbeit erklären?

Menschen und Systeme hinterlassen überall Daten - wie elektronische Fingerabdrücke. Nehmen wir eine Stadt mit ein paar Millionen Einwohnern, Haustieren, Autos, Computern, Handys, Straßenbahnen und Taxis, die alle spezifische Wechselwirkungen miteinander haben. Daraus lassen sich spezielle Informationen über das System ableiten: Jede Begegnung verändert künftige Interaktionen. Jeder Arztbesuch etwa mit Diagnose und Medikamentenverschreibung wirkt sich auf das Gesundheitswesen aus. Der Patient kauft in der Apotheke ein, die Krankenkasse zahlt den Arzt: Alle Akteure im Netzwerk wirken im System.

Wie zimmern Sie sinnvolles Wissen aus diesem Wirken?

Wir kennen jeden Arztbesuch jedes Patienten in Österreich über Jahre, die Diagnosen und Medikamente. Mit Rechenmodellen und Algorithmen können wir aus dieser reinen Information Vorhersagen zum Gesundheitsverlauf machen: Mensch X, weiblich, 45 Jahre alt, mit dieser Krankheit hat mit Wahrscheinlichkeit Y jene andere Krankheit in fünf Jahren. Gesundheitsplaner leiten daraus die Wirkung von Präventionsmaßnahmen ab: Krankheit X ist teurer zu behandeln als Krankheit Y, also müssen wir X verhindern, denn eine teure Krankheit zu verhindern hat einen wirtschaftlichen Wert für einen Staat. Anhand der Patientenflüsse - also welcher Arzt welchen Patienten wohin überweist - kann man dazu die Versorgungslage genau einschätzen.Weiters können wir sehen, wie sich der Benzinverbrauch in einem Bezirk verändert, wenn ein praktischer Arzt zusperrt. Auch die Neben- und Wechselwirkungen von Medikamenten können wir ganz präzise prüfen: An sich ist Komplexitätsforschung die Basis für eine hochpräzise, personalisierte Medizin.

Das klingt, als würde der Zufall ausgeschaltet.

Es ist nicht so, dass diese Daten irgend wo herumliegen oder man sie sich einfach herunterladen kann. Sie sind sehr persönlich und gehören Institutionen, Versicherungen oder Ministerien, die sie nicht teilen oder das Risiko eingehen wollen, dass jemand Missbrauch damit treibt. Aber wenn man Daten unter Wahrung der Bürgerrechte übereinanderlegt, kommen wirklich sinnvolle Sachen heraus. Unser vorrangiger Fokus wird sein, gutes, vernünftiges, für die Öffentlichkeit nutzbares Wissen aus diesen Information zu generieren. Etwa könnte man durch eine Kombination von Medizin-, Spitals-, Steuer- und Einkommensdaten endlich präzise klären, wo es eine Zwei-Klassen-Medizin gibt und in welcher Weise arme Leute schlechter versorgt werden.


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Dokument erstellt am 2016-05-22 17:11:06
Letzte Änderung am 2016-05-22 20:45:38


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