Wer wissen will, ob er Temperatur oder sogar Fieber hat, misst seine Körpertemperatur (am besten: Basaltemperatur) mit einem Thermometer – so weit, so banal. Manche tun das mit einem modernen Ohr-Sensor. Und in den USA sind bereits Millionen von Thermometern im Einsatz, die per Bluetooth mit dem Smartphone verbunden sind.

Dort wird die aktuelle Temperatur nach dem Messvorgang vollständig automatisch “notiert” und dann in einer Kurve angezeigt. Besonders erfolgreich ist Hersteller Kinsa: Der hat mehrere Millionen solcher Thermometer in den USA verkauft – und setzt gerade mehr als 10.000 neue Geräte ab. Und hier wird es spannend.

Millionen vernetzter Thermometer im Einsatz

Denn Kinsa nutzt diese (anonymisierten) Daten für einen interessanten Service: Wer mag, kann sich die aktuelle US Weather Map anschauen. Die zeigt die aktuelle Durchschnittstemperatur von US-Bürgern. Der Dienst kann daher früher als jedes Gesundheitssystem erkennen, wo sich regional erhöhte Temperaturen häufen. So lassen sich drohende Grippewellen vorhersagen – oder womöglich auch die Ausbreitung von Corona erkennen.

Natürlich: Nicht jeder Corona-Patient bekommt Fieber – aber es ist eines der häufigsten Symptome. Wer die Zahlen also ausführlich genug auswertet, kann womöglich Muster erkennen – und bekommt auch nützliche Informationen über die Corona-Entwicklung in einem Land oder einer Region.

Herden-Daten klug nutzen

Interessant finde ich in diesem Zusammenhang, was überhaupt an Daten anfällt, wenn erst einmal ausreichend viele Messgeräte in der Medizin vernetzt sind – und Daten ausspucken. In den USA sind Bluetooth-Thermometer schon stark verbreitet. Bei uns in Deutschland noch nicht. Aber früher oder später wird das auch bei uns kommen.

Google und Apple bieten bereits Health-Bereiche in ihren Geräten an, wo so ziemlich alle Gesundheits-Apps ihre Daten abliefern können, damit sie in allen Health-Apps zur Verfügung stehen. Natürlich nur, wenn der Benutzer das autorisiert. Das sind aber interessante Daten, die bei einer Auswertung nützlich sein können.

Wir wissen, dass auch Google anhand einer auffälligen Häufung bestimmter Suchbegriffe (nach Symptomen) eine Grippe-Ausbreitung vorhersagen kann, früher als jedes Gesundheitssystem. Kombiniert man solche Daten mit den Messdaten der Bevölkerung, entstehen zweifellos noch präzisere Diagnosen und Vorhersagen.

Da es sich um Herden-Daten handelt und nicht um Individualdaten, sollten die Datenschutzbedenken gering sein. Das Modell eignet sich meiner Ansicht nach aber als Blaupause für noch klügere Konzepte: Wir sollten darüber nachdenken, wie sich ohnehin vorhandene Daten intelligent nutzen lassen, etwa um die bereitgestellten Ressourcen im Gesundheitssystem klug zu disponieren. Damit dort Betten bereit stehen, wo sie auch gebraucht werden.

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