Allergien nehmen überwiegend im Kindesalter zu, bleiben im Anfangsstadium noch unauffällig bzw. unbemerkt. Im Zeitverlauf bilden sich chronische Erkrankungen, beispielswese in Form von Asthma. Häufig bleibt der Grund der Entstehung unbekannt oder wird lediglich vermutet. Das Zusammenspiel von erblicher Veranlagung, Verhaltensweisen und Umweltfaktoren ist komplex.

Krankenkassen können mit den vorhandenen umfangreichen Diagnose- und Abrechnungsdaten Prädiktionsmodelle entwickeln. Es fehlt für gezieltere Analysen und Steuerungsmaßnahmen jedoch an empirischen Forschungsdaten über genetische oder umweltseitige Hintergrundinformationen. Langfristiges Ziel im Zeitalter Big-Data muss es sein, alle möglichen vorhandenen Daten im Gesundheitssystem zusammen zu führen, um gezielter die Akteure im Gesundheitswesen in Prävention bzw. Behandlung zu unterstützen.

Welche Informationen sind grundsätzlich notwendig, um Entstehung, Entwicklung und Behandlung von asthmatischen Erkrankungen gezielt beurteilen zu können? Wie können anhand praktischer Krankheitsverläufe und empirischer Zusatzinformationen Schlüsse auf Dynamik, Intensität und Ausgaben von Populationen getroffen werden? Welche Akteure sollten mit welcher Zielstellung zusammenwirken, wo ergeben sich Steuerungsansätze zur Vermeidung bzw. Minderung von Erkrankungen?