Medizinische Biometrie

Wesentliche Fortschritte der modernen Medizin entstehen auf der Basis belastbarer empirischer Evidenz, die im Rahmen von Experimenten und Studien generiert wird. Ohne adäquate statistische Methoden zur Planung, Durchführung und Auswertung dieser Studien ist dies nicht möglich.

Die Medizinische Biometrie entwickelt, implementiert und verwendet Methoden der Statistik und der Mathematik, um einen Erkenntnisgewinns aus medizinischen Daten zu ermöglichen. Durch eine statistisch valide Interpretation der Ergebnisse und eine geeignete Darstellung werden diese den jeweiligen medizinischen Fachdisziplinen oder der Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Konkret werden aktuell im Fachbereich „Medizinische Biometrie“ der GMDS im Rahmen von Arbeitsgruppen, Projektgruppen und Arbeitskreisen folgende Themen behandelt:

Biomedizinische Informatik  -  Humangenetik  -  Mathematische Modelle in der Medizin  -  Medical Decision Making  -  Statistical Computing  -  Statistische Methoden in der Bioinformatik  -  Statistische Methodik der klinischen Forschung  -  Therapeutische Forschung  -  Methodik systematischer Reviews  -  Umweltmedizin, Expositions- und Risikoabschätzung

"The correct use of statistics is not just good for science - it is essential."
(Nature, 2014)1

Die Medizinische Biometrie leistet essenzielle Beiträge zum breiten Themenspektrum der biomedizinischen Forschung. Unsere Beiträge finden sich in aktuellen Forschungsbereichen wie der molekularen Biomedizin und bilden sich z. B. in Methoden zur Analyse von modernen Hochdurchsatzsequenzierdaten ab. Traditionell befasst sich die Medizinische Biometrie mit klassischen experimentellen Studiendesigns und deren adäquater Auswertung (z. B. im Bereich präklinischer und klinischer Forschung). Darüber hinaus ist unsere Arbeit durch die Fortentwicklung klinischer Studien geprägt, beispielsweise durch die Entwicklung innovativer Studiendesigns. Unsere methodische Expertise reicht jedoch weit über den Bereich randomisierter kontrollierter Studien hinaus. Unser Methodenspektrum findet Anwendung im Bereich der Gesundheitsökonomie (z. B. im Rahmen von Kosten-Nutzen-Bewertungen) und in der Versorgungsforschung (z. B. im Rahmen von Designs der Implementierungsforschung oder im Bereich neuer Methoden zur Analyse von Beobachtungsstudien). Jenseits von Einzelstudien beschäftigen wir uns mit der Ergebnisintegration im Rahmen von systematischen Übersichten und Meta-Analysen und entwickeln die entsprechende Methodik weiter.

Neben der Anwendung und Implementierung der Methodik liegt uns die Entwicklung neuer Methoden mit konkretem Bezug zum medizinischen Problem (und Patienten) am Herzen. Biometrikerinnen und Biometriker arbeiten idealerweise eng mit den medizinischen Kollegen zusammen. Voraussetzung hierfür ist das Verständnis des medizinischen Hintergrundes zur Kommunikation auf Augenhöhe.

Medizinische Biometrie und Biostatistik werden oft als Nebensächlichkeit oder notwendiges Übel biomedizinscher Forschung angesehen. Dabei bilden die Methoden der Statistik und Mathematik die Grundlage für die Planung, Durchführung und Auswertung von Experimenten und klinischen Studien. Wie wichtig Medizinische Biometrie und Biostatistik sind, zeigte sich unter anderem in einer aktuellen Initiative hochrangiger Zeitschriften wie Nature1 und Science2, die unter anderem methodische Mängel als Ursachen der mangelhaften Reproduzierbarkeit von Ergebnissen der biomedizinischen Forschung identifizieren. 

Seit 1982 gibt es das gemeinsam von der GMDS und der Deutschen Region der Internationalen Biometrischen Gesellschaft (IBS-DR) entwickelte Zertifikat "Medizinische Biometrie". Es bescheinigt dem/der Inhaber/in die Qualifikation in Hinblick auf die Funktion eines verantwortlichen Biometrikers in einer klinischen Prüfung von Arzneimitteln.

Die fachliche Arbeit der medizinische Biometrikerinnen und Biometriker erfolgt in der GMDS in der Regel in Rahmen von Arbeitsgruppen und Projektgruppen des Fachbereichs sowie in Arbeitskreisen im Fall interdisziplinäre Zusammenarbeit mit anderen medizinischen Fachgesellschaften.

Referenzen:
1. Number crunch. Nature. 2014;506(7487):131-2.
2. McNutt M. Reproducibility. Science. 2014;343(6168):229.