Wie gelingt es uns, Volkskrankheiten besser zu verstehen, frühzeitig zu erkennen und gezielt vorzubeugen? Dieser Frage widmete sich Prof. Dr. Annette Peters (Direktorin des Instituts für Epidemiologie bei Helmholtz Munich) im Rahmen unserer Konferenz „Mit KI Mehrwert schaffen – Vom Wissen zur Wirkung“ im Juli 2026. Die von ihr vertretene Helmholtz Gemeinschaft sucht darauf Antworten – unter anderem durch die NAKO Gesundheitsstudie (NAKO). Unter ihrer wissenschaftlichen Leitung zeigt dieses Projekt eindrucksvoll, was moderne Wissensvalorisierung in der Gesundheitsforschung bedeutet.
Ein riesiger Datenschatz für Wirtschaft und Gesellschaft: Mit KI zu echtem Mehrwert
Die NAKO ist die größte bevölkerungsbasierte Studie Deutschlands. Rund 205.000 Menschen werden über viele Jahre hinweg begleitet und wiederholt untersucht. So entsteht ein außergewöhnlicher Datensatz, der zeigt, wie Gesundheit und Krankheit durch das Zusammenspiel von Lebensbedingungen, Umwelt, Verhalten und biologischen Faktoren beeinflusst werden. Doch große Datenmengen allein schaffen noch keinen gesellschaftlichen Mehrwert. Dieser entsteht erst, wenn aus ihnen Erkenntnisse gewonnen werden, die Prävention, Früherkennung und medizinische Versorgung verbessern.
KI hilft dabei, in komplexen Daten Zusammenhänge zu erkennen, die sonst verborgen blieben. Sie hilft beispielsweise, medizinische Bilddaten automatisiert auszuwerten, Gesundheitsrisiken und Risikogruppen früher zu identifizieren und Präventionsmaßnahmen gezielter auszurichten. Der Wert der NAKO liegt daher nicht allein in ihrer Größe, sondern in der intelligenten Verknüpfung ihrer Daten und ihrer Übersetzung in konkretes Handlungswissen.
Ungleiche Risiken: Warum Gesundheit auch eine soziale und geschlechtsspezifische Frage ist
Die NAKO-Daten zeigen, dass Krankheitsrisiken in der Bevölkerung ungleich verteilt sind. So hängt das Risiko für Herz-Kreislauf- und Stoffwechselerkrankungen bei Frauen besonders stark mit dem sozioökonomischen Status zusammen. In den von Peters vorgestellten Analysen wiesen Frauen mit niedrigerem Bildungsniveau ein bis zu vierfach erhöhtes Risiko für diese Erkrankungen auf. Zudem können sich Umweltbelastungen wie Feinstaub und Verkehrslärm bei Frauen und Männern unterschiedlich auf die Gesundheit auswirken.
Für die Valorisierung dieser Daten ist das entscheidend: KI-gestützte Analysen sollten die Bevölkerung nicht als einheitliche Gruppe betrachten. Geschlecht und soziale Lebensbedingungen müssen von Anfang an berücksichtigt werden, damit Unterschiede nicht übersehen und Ungleichheiten nicht verstärkt werden. So lassen sich Präventions- und Versorgungsangebote entwickeln, die gezielt die Menschen erreichen, die sie am dringendsten brauchen. Valorisierung lebt von der Zusammenarbeit außeruniversitärer Forschungseinrichtungen
Ein Projekt von der Größenordnung der NAKO kann keine Institution allein bewältigen. Die NAKO, die vom Verein NAKO e.V. durchgeführt wird, ist ein von 26 Einrichtungen getragenes, interdisziplinäres Forschungsvorhaben. Sein Wert entsteht gerade dadurch, dass unterschiedliche Einrichtungen ihre Kompetenzen zusammenbringen. Dies zeigt sich zum Beispiel an der von Helmholtz Munich geleiteten NAKO Environmental Data Unit, in der epidemiologische Forschung, Umweltwissenschaften, Datenmanagement und KI zusammenkommen – mit Partnern wie dem Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung oder dem Helmholtz-Zentrum Hereon.
Durch diese Vernetzung lassen sich Gesundheitsdaten mit präzisen Informationen über das Lebensumfeld der Teilnehmenden verbinden – etwa zu Luftverschmutzung, Lärm, Temperatur oder Grünflächen. Dateninfrastrukturen wie HIDA und Helmholtz AI sowie externe Quellen wie Copernicus oder Eurostat tragen dazu bei. So wird sichtbar, wie individuelle Gesundheit und gesellschaftliche Umweltbedingungen zusammenwirken. Gemeinsam mit der auch von Universitäten und anderen Forschungseinrichtungen getragenen NAKO schaffen außeruniversitäre Forschungseinrichtungen damit eine Datengrundlage, die keine von ihnen allein bereitstellen könnte.
Die NAKO-Gesundheitsstudie ist das ideale Beispiel, wie aus großen Datenbeständen gesellschaftlicher Mehrwert entstehen kann. Valorisierung ist hier keine einzelne Transferleistung, sondern ein gemeinsamer Prozess: Unterschiedliche Forschungseinrichtungen verbinden Gesundheits-, Umwelt- und Sozialdaten und übersetzen sie in anwendbares Wissen. KI hilft, komplexe Zusammenhänge sichtbar zu machen, gesundheitliche Risiken und Risikogruppen früher zu erkennen und Prävention gezielter auszurichten. Dabei kommt es darauf an, soziale und geschlechtsspezifische Unterschiede von Anfang an konsequent einzubeziehen. So entsteht aus einem wissenschaftlichen Datenschatz eine wichtige Grundlage für eine wirksamere und gerechtere Gesundheitsvorsorge.
Weiterführende Quellen und Links zum Nachlesen:
- Institut für Epidemiologie, Helmholtz Munich: Helmholtz Munich – Institute of Epidemiology
- LinkedIn-Kanal des Instituts: Epidemiology at Helmholtz Munich
- Website der NAKO Gesundheitsstudie: www.nako.de
- Basispublikation zur NAKO (Peters et al. Eur J Epi 2022): https://doi.org/10.1007/s10654-022-00890-5
