05.10.2021. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Medizininformatik-Initiative (MII) haben am 29. September 2021 beim digitalen GMDS-TMF-Jahreskongress 2021 in einer Session der MII verschiedene IT-Anwendungen zur Datenvernetzung, -aufbereitung und -analyse vorgestellt. Diese wurden von den Konsortien der MII entwickelt und tragen dazu bei, dass Versorgungsdaten für die medizinische Forschung genutzt werden können, um Vorsorge- und Behandlungsmöglichkeiten für Patientinnen und Patienten zu verbessern.
Magdalena Smieszek vom Klaus-Tschira-Institut für Computerkardiologie des Universitätsklinikums Heidelberg präsentierte beispielsweise eine Webanwendung, mit der Klinikerinnen und Kliniker medizinische Daten von Patientinnen und Patienten mit Herzinsuffizienz schneller auswerten können. Im Rahmen des Use Case Kardiologie des HiGHmed-Konsortiums der MII wurde ein Dashboard entwickelt, das eine visuelle Darstellung und Analyse von Daten ermöglicht, die per Apple Watch erhoben wurden.
In diesem Anwendungsfall werden Patienten mit tragbaren Sensoren und Apps ausgestattet, um zum Beispiel Aktivitätsparameter und Herzfrequenzdaten auch außerhalb der Universitätsklinik zu erfassen. Die Analyse dieser Daten soll es langfristig ermöglichen, bei Patienten mit einem hohen Risiko für einen schweren Krankheitsverlauf frühzeitig Verschlechterungsschübe zu erkennen, ihre Lebensqualität zu verbessern und Krankenhausaufenthalte zu verringern.
Mit dem Dashboard können Ärztinnen und Ärzte die mit der Smartwatch erhobenen Daten schneller analysieren und Veränderungen erkennen sowie Rückschlüsse von Verhaltensmustern der Patienten auf ihren Gesundheitszustand ziehen. Die intuitive grafische Darstellung der Daten erleichtert zudem die Interpretation.
Die Webanwendung ist eine Open-Source-Lösung und steht Klinikern und Forschenden zur Verfügung:
Reto Wettstein vom Institut für Medizinische Informatik des Universitätsklinikums Heidelberg stellte in seinem Vortrag dar, wie die Datenbereitstellung zur Sekundärnutzung im HiGHmed-Konsortium implementiert wird. Der automatisierte Prozess ermöglicht das Teilen von Daten über mehrere Einrichtungen hinweg. Dabei werden die Standards BPMN2.0 und HL7 FHIR R4 verwendet. Der Prozess stellt dabei sicher, dass identifizierende Daten die jeweilige Einrichtung nicht verlassen und pseudonymisierte medizinische Daten nur für bewilligte Forschungsprojekte bereitgestellt werden. Um den Datenschutz gewährleisten zu können, werden ein Record-Linkage-Algorithmus basierend auf sogenannten Bloom-Filtern und ein zweistufiges Pseudonymisierungskonzept angewendet.
Mit diesem Prozess können Daten mehrerer Einrichtungen aus den Primärsystemen extrahiert, zusammengeführt, pseudonymisiert und für Forschungsprojekte bereitgestellt werden. Im HiGHmed-Konsortium werden diese IT-Lösungen derzeit an acht Universitätskliniken und einer Treuhandstelle umgesetzt. Der generische Ansatz des Prozesses unter Verwendung offener Standards und einer Open-Source-Referenzimplementierung ermöglicht auch weiteren Standorten der MII die Nutzung.