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Datum: Samstag, 29. Juni 2019

Artikel: Schaffler Verlag, ÖKZ: 60. JG (2019) 06-07 / Michaela Endemann

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Die Informationssammler

Daten fallen heute überall an, aber meist sind sie nicht öffentlich einsehbar und lagern in Datensilos – einmal gebraucht, dann schon archiviert. Dass es auch anders geht, zeigen weltweit unzählige Projekte, die bereits vorhandene Daten sinnbringend nutzen.  

Frei verfügbare satel­litengestützte Karten von Siedlungen, UN-­Statistiken, Geburts-­ und Todesraten, Bewe­gungsdaten und Lichtemmissionen bilden die Datenbasis von WorldPOP. Andrew J. Tatem und sein Team vom Department of Geography and Environ­ment der University of Southampton in England erstellen in Zusammenarbeit mit Organisationen wie der Weltgesund­heitsorganisation und der Open Health Initiative der Ostafrikanischen Gemein­schaft aus diesen Daten Modelle, die z.B. Unterschiede in Bezug auf den Gesundheitszustand der Bevölkerung einzelner Länder erkennen lassen.

„Wir können so z.B. sehen, ob bei Impfkam­pagnen die oft weiten Wege zu den Impf­stellen überhaupt gemacht werden, und errechnen so die geschätzte Impfrate1,2 die in die weitere Planung von Impfkam­pagnen miteinfließt“, erläutert Tatem.

Das Projekt Health Map3 entstand 2006 mit Epidemiologen und Softwareent­wicklern am Boston Children’s Hospital und visualisiert Krankheitsausbrüche in Echtzeit. Diese sind sowohl auf ei­ner Website als auch als mobile App „Outbreaks Near Me“ in neun Sprachen verfügbar.

Die Daten stammen aus un­terschiedlichen Quellen wie validierten offiziellen Berichten oder Online­-Nachrichtenaggregatoren und sollen einen umfassenden Überblick über den aktuel­len Zustand einer jeweiligen Infektions­krankheit geben, beispielsweise für Zika, Dengue oder Influenza. Im Administrationsapparat eines Staa­tes fallen Daten an, die für die Verwal­tungstätigkeit benötigt werden.

„Open Government Data zielt darauf ab, dass bestehende Datensätze maschinenles­bar zur Verfügung gestellt werden“, er­klärt Robert Harm, Obmann des Vereins open3.at4 , ein offenes Netzwerk zum Meinungsaustausch rund um die The­men openGovernment, openData und openSociety. Harm sagt:

Es gibt bisher jedoch kei­ne Verpflichtung zur Veröffentlichung, da Österreich eines der wenigen Länder ist, die noch kein Informationsfreiheitsgesetz haben und wo das Amtsgeheimnis im Verfassungsrang steht.

Nichtsdestotrotz wurde 2011 die Cooperation OGD Österreich vom Bundes­kanzleramt und den Städten Wien, Linz, Salzburg und Graz gegründet. Aktuell gibt es 24.901 Datensätze. Die techni­sche Plattform data.gv.at ist der zentra­le Sammelpunkt für die Metadaten von Bund, Ländern, Städten und Gemeinden, die vom Europäischen Datenportal euro­peandataportal.eu abgeholt und dort in 28 Sprachen europaweit zur Verfügung gestellt werden. Neue Anwendungen Doch Daten zur Verfügung stellen allein reicht nicht.

„Ziel von Open Government Data ist es, Anwendungen daraus ent­stehen zu lassen. Jeder, der eine Idee hat oder Daten für seine App braucht, kann diese Daten nutzen“, erklärt Robert Harm. Auch wenn der Gesundheitsbe­reich per se kein Schwerpunktthema ist, so können doch gewisse Datensätze sinnvolle Anwendungen und Ergänzun­gen bringen. Beispiele sind die Standor­te von Defibrilatoren in Wien, die bereits in 15 Anwendungen integriert sind, oder aktuelle Aufzugstörungen der Wiener Li­nien, die in neun Apps integriert wurden. Robert Harm ist überzeugt:

Zusätzliche Daten erhöhen nicht nur die Transparenz und damit auch das Vertrauen der Bürger in die Verwaltung, sondern es können darüber hinaus auch Services entstehen, die allen Bürgern, aber auch dem Wirt­schaftsstandort Österreich einen Nut­zen bringen.

Auf data.gv.at finden sich derzeit unter der Kategorie „Gesund­heit“ 72 Datensätze z.B. Pflegeheime, Notarztstützpunkte oder Luftgütedaten. Auf europeandataportal.eu stehen in der gleichen Kategorie bereits 852.374 Datensätze – weiteres Wachstum ist ga­rantiert.  

 

GEEKSPEAK

Datensätze: Datensammlungen, die weiterverarbeitet werden und in einem maschinenlesbaren Format zur Verfügung stehen. Metadaten: Informationen über Merkmale von Daten, die in einem Datensatz enthalten sind z.B. Datum, Autor, Quelle.  

 

Literatur:
1 Edson C et al (2018): High resolution age-structured mapping of childhood vaccination coverage in low and middle income countries, Vaccine, 36, 12, 1583-1591. Zugang: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0264410X18301944, Zugriff 2.4.2019.

2 Takahashi S et al (2017): The geography of measles vaccination in the African Great Lakes region, Nature Communications. Zugang:https://www.nature.com/articles/ncomms15585. Zugriff: 2.4.2019.

3 diseasedaily.org/about

4 https://www.data.gv.at


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  Ausgabe: 06-07/2019/60.JG
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