Hintergrund

Technisch gesehen ist die Cloud ein virtualisiertes Angebot von IT-Services. Unter Cloud-Computing (deutsch: Rechnerwolke) versteht man daher das Ausführen von Programmen, die nicht auf dem lokalen Rechner installiert sind, sondern aus der Ferne aufgerufen werden, z.B. über das Internet. Dabei können sowohl Hardwareressourcen, Anwendungs- und Entwicklungsplattformen als auch fertige Anwendungen über Netzwerkverbindungen angeboten werden. Diese Angebote bauen im Regelfall hierarchisch aufeinander auf: Für die Nutzung einer über das Netzwerk angebotenen Auswertungssoftware muss der Anbieter auch entsprechende Hardwareressourcen, auf denen die Anwendung ausgeführt wird, vorhalten.

Steigende Speicher- und Rechenkapazitäten

Ein häufig genanntes Anwendungsfeld für Cloud-Computing in der biomedizinischen Forschung ist der Bereich der Speicherung und Verarbeitung der sogenannten Omics- Daten. Für diesen Bereich kann die extreme Zunahme der Datenmengen in den letzten Jahren und der daraus resultierende Anstieg der notwendigen Speicher- und Rechenkapazität als Treiber für den Trend hin zur Cloud angesehen werden. Entsprechend des Cloud-Paradigmas kann dann weltweit der Zugriff und die effiziente Verarbeitung und Auswertung der Daten angeboten werden. Jedoch führt die Zunahme der Datenmengen auch zu einem gegenteiligen Trend: die Daten zunehmend dort zu lassen und zu verarbeiten, wo sie auch erhoben wurden.

Noch zu wenig beachtet erscheint die Anforderung, die in diverse Auswertungen und Studien eingegangenen genetischen Daten auch langfristig, sicher und ausreichend gut dokumentiert für die wissenschaftliche Nachvollziehbarkeit und ggf. auch für die Nachnutzbarkeit aufzubewahren. Auch hier könnten zentralisierte und Cloud-basierte Lösungen zum Einsatz kommen und langfristig helfen, die Kosten in einem vertretbaren Rahmen zu halten.

Deutliches Potential für die Nutzung von Clouds

Auch jenseits der Speicherung und Verarbeitung von Omics-Daten kommen im medizinischen Umfeld Clouds zum Einsatz. Beispielhaft kann hier auf das Textmining großer Mengen unstrukturierter klinischer Daten in der Cloud zu Forschungs- und Qualitätssicherungszwecken verwiesen werden. Gleichwohl zeigt sich gerade für die vernetzte medizinische Forschung, die auch heute schon eine zentrale Zusammenführung von Daten und Auswertungsmöglichkeiten mit den hierfür erforderlichen Regelungen und Vertrauensstellungen erfordert, ein deutliches Potential für die Nutzung von Clouds. Der Datenschutz ist dabei die zentrale Herausforderung bei der Speicherung und Verarbeitung sensibler Gesundheitsdaten in der Cloud.