Netzwerk Universitätsmedizin
Umsetzungskonzept für den Aufbau einer COVID-19 Data Exchange Plattform (CODEX) & Bundesweites Forschungsnetz Angewandte Surveillance und Testung (B-FAST)
Die aktuelle Situation erfordert schnelles Handeln um die voranschreitende Pandemie einzudämmen. Mit Hilfe der Datenplattformen der Medizininformatik-Initiative (MII) sollen Routinedaten aus dem klinischen Umfeld effektiv verfügbar gemacht werden. In der Demonstratorstudie zu Komorbiditäten und Seltenen Erkrankungen könnte nachweisliche gezeigt werden, dass die im Aufbau befindlichen Datenintegrationszentren der MII bereits in der Lage sind, schnell neue gewinnbringende Erkenntnisse zu liefern.
Kooperationsprojekt mit der MII:
Architektur, Projektorganisation und Zeitplanung
Die Architektur der Nationalen Datenplattform (siehe Abbildung) gliedert sich in dezentrale Teile (‚NUM-Knoten‘ betrieben durch die Datenintegrationszentren) sowie eine zentrale Komponente, die die Datenbereitstellung und Nutzung unterstützen. In der erste Ausbaustufe wird die zentralen Plattform innerhalb von zwei Monaten nach dem Projektstart einsatzbereit sein. Ergänzt werden sie durch ein zentrales Portal zur Daten- und Biomaterialsuche. Die Bereitstellung von für COVID-19 relevanten Daten erfolgt dabei durch die dezentralen Komponenten an die zentrale Plattform, aber auch durch die teils schon etablierten dezentralen Komponenten direkt an nationale Studienregister.
Der dezentrale Teil der Plattform (‚NUM-Knoten‘) nutzt existierende Infrastrukturen der MII, insbesondere die Datenintegrationszentren, die in der aktuellen Förderphase der MII (2018-2021) an fast allen deutschen Universitätsklinika etabliert wurden. Die Datenintegrationszentren schaffen den organisatorischen und technischen Rahmen für die Bereitstellung von Daten aus klinischen Primärsystemen und bieten auch den technischen Möglichkeit zur Integration neuer Komponenten und Prozesse (z.B. lokale COVID-Register und SmICS an den jeweiligen Uniklinika. Mit der technischen Infrastruktur zur Implementierung des Nationalen Broad Consents der MII und zur Unterstützung von lokalen Use- and Access-Komitees stellen sie einen wesentlichen Baustein zur rechtssicheren und kontrollierten Sekundärnutzung vorhandener Daten dar. Die dezentralen Komponenten der Plattform sind auch essentiell, um neue Richtlinien, Dokumentationsstandards und Analytik-Werkzeuge schnell und koordiniert bundesweit ausrollen zu können.
Die Komponenten der Plattform an den jeweiligen Standorten werden durch eine zentrale Plattform mit eigenem Datenbestand ergänzt, die gemeinsame Forschung an den dort integrierten Daten und eine Unterstützung der Versorgungsprozesse im COVID-19-Kontext ermöglicht. Der zentrale Datenbestand enthält dabei pseudonymisierte Daten von verschiedenen Quellen, insbesondere den Datenintegrationszentren, potenziell auch von Gesundheitsämtern und direkt von BürgerInnen bereitgestellte Daten (z.B. aus Apps). Im Betrieb wird die Plattform es ermöglichen, neue Dienste für Versorger, Gesundheitsbehörden und Bürger im großen Maßstab auszurollen. Dadurch können zum einen Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit effizient unterstützt werden und zum anderen kann so die Datengrundlage für das Treffen wesentlicher Entscheidungen im Umgang mit der COVID-19-Krise geschaffen werden. Die einheitliche Plattform aus zentralen Komponenten und lokalen Knoten ermöglicht es, solche Entscheidungsprozesse schnell und qualifiziert durch eine verlässliche Datengrundlage zu unterstützen und auf individuelle Patienten zugeschnittene Diagnostik und Therapien über das gesamte Netzwerk hinweg anbieten zu können.
Projektteam
M.Sc. C. Drenkhahn
M.Sc. J. Wiedekopf
M.Sc. A.-K. Kock-Schoppenhauer (ITCR-L)
Dr. B. Kroll (ITCR-L)
Prof. Dr. J. Ingenerf
- Forschung
- KI und Deep Learning in der Medizin
- Medizinische Bildverarbeitung und VR-Simulation
- Integration und Nutzbarmachung von medizinischen Daten
- Sensordatenanalyse für assistive Gesundheitstechnologien
- AG Medical Image Computing and Artificial Intelligence
- AG Medical Data Science
- AG Medical Deep Learning
- AG Medical Data Engineering
- Nachwuchsgruppe Diagnostik und Erforschung von Bewegungsstörungen
Ansprechpartner
Josef Ingenerf
Professor
Gebäude 64, 2.OG
,
Raum 11
josef.ingenerf(at)uni-luebeck.de
+49 451 3101 5625