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"Geheilt statt behandelt" - Mit Systemmedizin und Big Data nie wieder krank? mit Prof. H. Schmidt

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Wie kommen wir dahin, dass niemand mehr krank wird oder Krankheiten wirklich heilen zu können? Ist dies möglich? Ist Big Data der Schlüssel zur ultimativen Gesundheit?

mit Dr. Sarah Schwitalla

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"Geheilt statt behandelt" - Mit Systemmedizin und Big Data nie wieder krank? mit Prof. H. Schmidt

Wie kommen wir dahin, dass niemand mehr krank wird oder Krankheiten wirklich heilen zu können? Ist dies möglich? Ist Big Data der Schlüssel zur ultimativen Gesundheit?

Heute im Gespräch mit Prof. Harald Schmidt, Prof. für Pharmakologie und personalisierte Medizin und Buchautor von “Geheilt statt behandelt”

Wir besprechen:

  • Warum ist unser Gesundheitssystem in Deu (und USA) ein Krankheitssystem? Was läuft falsch?
  • Was sind die 7 Lifestyle Faktoren, die für über 80% aller Krankheiten und Krebs verantwortlich sind (und somit vermeidbar wären)?
  • Sollte jeder sein Genom sequenziellen lassen? Für wen ist dies sinnvoll?
  • Big Data und Personalisierte Medizin: Ist dies der Schlüssel, der uns bisher gefehlt hat, damit keiner mehr krank wird und /oder wir Krankheiten wirklich heilen können anstatt nur die Symptome zu therapieren?
  • Sollte sich jeder rund um die Uhr mit digitalen Wearables, zB Apple Watch, tracken und seine Daten und Verhalten überwachen (lassen)?
  • Was sind die Gefahren der “neuen Medizin”? Stichwort: mentale Gesundheit
  • Prof. Schmidts 3 Tipps um das Krankheitsrisiko zu senken

Geheilt statt behandelt Podcast:

https://podcasts.apple.com/de/podcast/geheilt-statt-behandelt/id1445172161


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Dr. Sarah Schwitalla ist Wissenschaftlerin, Autorin und Gründerin des Zentrums für Prävention, Mikrobiom- und Darmgesundheit und setzt sich für eine Welt ohne Darmerkrankungen und Krebs ein. www.drschwitalla.com

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  • Big Data und Personalisierte Medizin: Ist dies der Schlüssel, der uns bisher gefehlt hat, damit keiner mehr krank wird und /oder wir Krankheiten wirklich heilen können anstatt nur die Symptome zu therapieren?
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