Medikamente besser machen

Dabei werden Erfahrungen in Bezug auf bestimmte Therapien geteilt; die Betroffenen geben einander aber häufig auch emotionale Unterstützung, da der Leidensdruck innerhalb einer Selbsthilfegruppe besonders gut verstanden wird. Darüber hinaus tauschen sich Patientinnen und Patienten über Lösungen für Probleme aus, die im Kontext ihrer Erkrankung entstehen. Daher bieten diese Social Media-Daten Einblicke in unterschiedlichste Krankheitsbilder und Bedürfnisse.

Diese Informationen haben das Potenzial, patientenzentrierte medizinische Innovationen zu fördern, weil sie die alltäglichen realen Bedürfnisse der Betroffenen abbilden. Hierbei gibt es jedoch ein Problem: Die manuelle Verarbeitung, Auswertung und Analyse dieser grossen Datenbestände ist praktisch unmöglich. Mithilfe von Social Media Mining, einer automatisierten, oft durch künstliche Intelligenz gestützten Analyse von Social Media Daten, ist dies jedoch lösbar. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Universität Witten/Herdecke (UW/H) und aus zwei Pharmaunternehmen zeigen in einem jetzt publizierten Aufsatz in der renommierten Zeitschrift »Drug Discovery Today« Methoden und Anwendungsfälle von Social Media Mining für das Innovationsmanagement der Pharmaindustrie auf.

Social Media Mining in Online-Selbsthilfegruppen kann zunächst vor allem eingesetzt werden, um die Beschreibung der Bedürfnisse von Patienteninnen und Patienten in deren eigenen Worten in Datenmengen zu identifizieren und im Hinblick auf ihre Wichtigkeit zu priorisieren. Aus diesen Daten können in einem nächsten Schritt auch Patientengruppen mit ähnlichen Bedürfnissen gebildet und weiter untersucht werden. Die Ergebnisse dieser Analysen können bei der Forschung zu patientenzentrierten Arzneimittel genutzt werden. In späteren Phasen des Entwicklungsprozesses können sie die Rekrutierung über Social Media für die Teilnahme an Studien unterstützen.