DIFUTURE

Die MII baut seit 2018 Dateninfrastrukturen an den Universitätskliniken auf. Anhand vielfältiger Anwendungsfälle – von der Intensiv- bis zur Krebsmedizin – demonstrierten die MII-Partner bereits den Mehrwert ihrer IT-Lösungen in der Praxis. Im Fokus der Ausbau- und Erweiterungsphase (2023-2026) steht eine erweiterte Zusammenarbeit zwischen den Universitätskliniken und deren Kooperation mit neuen Partnern, insbesondere auch aus der regionalen Versorgung.

In DIFUTURE haben sich drei Exzellenzuniversitäten mit ihren Universitätsklinika und weiteren, auch klinischen Partnern zusammengeschlossen. Es resultiert eine einmalige Synthese des Wissens aus Medizin, Informatik, Biostatistik und Bioinformatik. Die internationale Vernetzung ist eine weitere Stärke.

Das Konsortium DIFUTURE wird in der Aufbau- und Vernetzungsphase seit Januar 2018 vom BMBF gefördert.

Faktenblatt zum DIFUTURE-Konsortium herunterladen

Datenintegrationszentren

Die Datenintegrationszentren von DIFUTURE sind modular, erweiterbar und auf Standards basierend. Der Prozess der Datenintegration umfasst die Harmonisierung von Daten und von Prozessen. Dabei fokussiert er auf hohe Datenqualität. Um die notwendige Interoperabilität zu gewährleisten, werden kommerzielle Komponenten mit frei verfügbarer (Open-Source-) Software kombiniert. Datenschutz und Datensicherheit spielen eine zentrale Rolle, u.a. im Hinblick auf  Sicherheit bereits im Entwurf, Datensparsamkeit und Schalenmodelle. Die Analysen und Studien von DIFUTURE werden verteilte Ansätze verwenden und so dem Methodentransfer gegenüber einem Datentransfer den Vorrang geben.

Use Cases

Anwendungsfall 1: Multiple Sklerose (MS)

Die Kliniker und Wissenschaftler des Konsortiums sind zentral in die Erforschung der MS involviert, in der Grundlagenforschung und in nationalen und internationalen Verbünden. Eine Datenintegration wurde bereits vorgenommen, um verteilte Analysen zu ermöglichen. Insbesondere die Entdeckung von Markern und Algorithmen zur Vorhersage des Krankheitsverlaufs und für eine früh einsetzende zielgerichtete und personalisierte Therapie stehen im Fokus. Das Spektrum der integrierten Daten ist breit und reicht von klinischen und Labordaten über multidimensionale Bilddaten zu genetischen Daten. Hier kann auf sehr große, bereits in wesentlichen Teilen standardisierte Datensammlungen zugegriffen werden.

Mehr Informationen

Anwendungsfall 2: Parkinson-Krankheit

Alle Anwendungsfälle von DIFUTURE sind darauf ausgerichtet, verallgemeinerbare Ansätze zu etablieren. So werden die Integrations- und Analysemethoden des MS-Anwendungsfalles in analoger Weise auf die Parkinson-Krankheit übertragen. Auch hier werden Daten verschiedenster Art harmonisiert, in qualitätskontrollierter Weise integriert, und dann für Analysen im Konsortium und darüber hinaus nutzbar gemacht. Für alle Anwendungsfälle – vorgesehen sind auch seltene Erkrankungen, Krebs, Schlaganfall und Herz-Kreislauf-Erkrankungen – soll eine Präzisionsmedizin ermöglicht werden.  Die Therapie, aber auch die (Früh-) Diagnose, die Vorbeugung und die Nachsorge sollen deutlich verbessert werden.

Datennutzungskonzept

Die Nutzung der Daten basierte auf den nationalen Vereinbarungen der Medizininformatik-Initiative, wobei das Konsortium über umfassende nationale und internationale Vorarbeiten verfügt. DIFUTURE wird die Prinzipien des Kooperationspartners GO-FAIR umsetzen: die Daten sind auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar. Die freie Entscheidung und das Vertrauen der Patientinnen und Patienten sowie die informationelle Selbstbestimmung sind für DIFUTURE absolute Kernpunkte. Um Datenschutz auf höchstem Niveau zu garantieren, werden innovative Methoden eingesetzt, etwa des verteilten Rechnens und des verteilten maschinellen Lernens. Hinzu kommen systematische Risikoanalysen.

Maßnahmen zur Stärkung der Medizininformatik

In DIFUTURE werden neue Studiengänge und neue Professuren (s.u.) eingerichtet.

• Embedded Intelligence for Health Care and Wellbeing (W3)
• Biomedizinische Informatik / Datamining / Data Analytics (W3)
• IT-Infrastrukturen für die Medizinische translationale Forschung (W2)
• Medizinisches Wissensmanagement & Klinische Entscheidungsunterstützung (W3)
• Mathematische Modellierung & Simulation biologischer Prozesse (W3)
• Informationssysteme im Gesundheitswesen, eHealth & mHealth (W3)
• Diagnostische Sensorik (W3)
• Visualisierung Medizinischer Daten (W3)
• Visuelle Analytik von Big Data mit Schwerpunkt in den Lebenswissenschaften (W1)
• Methoden der Medizinischen Informatik (W3)
• Anwendungen der Medizinischen Informatik (W3)
• Intelligente Wissensextraktion in der Medizin (W3)

In der Konzeptphase wurde die Expertise von vier Konsortialpartnern (Technische Universität München, Ludwig-Maximilians-Universität München, Eberhard Karls Universität Tübingen, Universität Augsburg) zusammengeführt, um den Austausch und die Nutzung von Daten aus Krankenversorgung, klinischer und biomedizinischer Forschung institutionsübergreifend zu verbessern und ihren Mehrwert nachzuweisen.

Ziel war, hierfür die notwendigen organisatorischen und technischen Konzepte auszuarbeiten. Hierzu wurden Konzepte für Datenintegrationszentren (DIZ) und für Use Cases, die den messbaren Erfolg des Datenaustauschs nachweisen, ausgearbeitet. In der Vorbereitung der Konzeptphase hatte DIFUTURE acht Use Cases entwickelt. Die krankheitsbezogenen Themen sind Neurologie, Krebs und Kardiologie. Ein Use Case aus dem Bereich Neurologie soll einem Audit unterzogen werden. Synergieeffekte mit den anderen Bereichen sind angestrebt.

Als Ergebnis der Konzeptphase wurde ein Antrag für die Aufbau- und Vernetzungsphase der Initiative Medizininformatik erarbeitet und eine detaillierte Planung für die Weiterentwicklung der relevanten Infrastrukturen der Konsortialpartner vorgelegt, die nicht nur technische und organisatorische Maßnahmen, sondern auch Maßnahmen zur Weiterentwicklung der Medizininformatik umfasst.