Projekte
Das DIZ ist an folgenden Forschungsprojekten der Uniklinik Aachen und an standortübergreifenden Projekten der MII beteiligt:
Projektname: Smart Medical Information Technology for Healthcare
Laufzeit: 01.01.2018 – 31.12.2022
Zusammenfassung:
Smart Medical Information Technology for Healthcare (SMITH) ist ein durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördertes Konsortium der Medizininformatik-Initiative (MII), das die IT-Infrastruktur zur Vernetzung und dem Austausch von qualitätsgesicherten, strukturierten und standardisierten Forschungs- und Versorgungsdaten zwischen den Kliniken und anderen Institutionen entwickelt. Im Konsortium arbeiten Wissenschaftler und IT-Personal aus der Unikliniken Aachen, Bonn, Düsseldorf, Essen, Halle, Hamburg-Eppendorf, Jena, Leipzig und Rostock und weitere Partner eng zusammen.
Neu beschaffte Systeme müssen somit zur Umsetzung der Digitalisierungsstrategie der UKA der Anforderung einer qualitativ hochwertig strukturierten Datenverarbeitung entsprechen, d.h. die Datenerfassung als codierte Konzepte (z.B. nach SNOMED oder LOINC) unterstützen und in der Lage sein, diese Informationen strukturiert über Standard-Schnittstellen an die Plattformsysteme der UKA zu übermitteln.
Webseite des SMITH-Konsortiums
Webseite der Medizininformatik-Initiative
Projektname: Algorithmic Surveillance of ICU Patients
Laufzeit: 01.01.2018 – 31.12.2022
Zusammenfassung:
Im Anwendungsfall „Algorithmische Surveillance von ICU-Patienten mit akutem Lungenversagen“ (ASIC) wird der Krankheitszustand maschinell beatmeter Intensivpatienten kontinuierlich mittels einer Smartphone App (ASIC App) überwacht und bewertet, um ein akutes Lungenversagen (ARDS, acute respiratory distress syndrome) bereits bei milderen Formen frühzeitig zu erkennen. Dazu werden klinische Routinedaten aus dem Patientendatenmanagement-System (PDMS) der Klinik genutzt und zur Qualitätssicherung in die ASIC App übertragen. Bei allen volljährigen Patienten, die kumulativ mehr als 24 Stunden beatmet wurden, werden automatisiert Horovitz-Quotient und PEEP überwacht. Sollten sich diese Parameter derart verändern, dass ein ARDS vorliegen könnte, wird der Arzt darüber informiert und angehalten, weitere Diagnosekriterien zu bewerten. Sollte die Abfrage das Ergebnis liefern, dass die Kriterien eines ARDS erfüllt sind, zeigt die App an die Erkrankung angepasste Therapieempfehlungen aus der S3-Leitlinie “Invasive Beatmung und Einsatz extrakorporaler Verfahren bei akuter respiratorischer Insuffizienz” an. Durch die frühzeitige Diagnose und die Ausrichtung der Therapiemaßnahmen an den bestehenden Leitlinien soll das Outcome von ARDS-Patienten verbessert werden.
Projektname: A Hospital-wide EMR-based Computerized Decision Support System to Improve Outcomes of Patients with Bloodstream Infections
Laufzeit: 01.01.2018 – 31.12.2022
Zusammenfassung:
Im Anwendungsfall „A hospital-wide electronic medical record-based computerized decision support system to improve outcomes of patients with bloodstream infections” (HELP) soll das Behandlungsergebnis von Patienten mit Staphylokokken-Blutstrominfektion verbessert werden. Dies soll durch eine optimierte Diagnostik und eine Verbesserung der Leitlinien-Adhärenz erreicht werden. Hierfür wird den behandelnden Ärzten auf Normal- und Intensivstation eine Anwendung (HELP PDF Manual) zur Verfügung gestellt, welche die Ärzte bei der Einhaltung der entsprechenden klinischen Leitlinien, der frühzeitigen Identifizierung und Kontrolle des Infektionsfokus, der Abnahme von Kontroll-Blutkulturen und bei der Entscheidung für die Dauer und Art der antibiotischen Therapie unterstützen wird.
Projektname: Standortübergreifendes „Corona-Dashboard“ der Universitätskliniken im Rahmen des SMITH-Projekts
Laufzeit: 01.01.2018 – 31.12.2022
Zusammenfassung:
Bereitgestellte Datenarten: aggregierte Informationen zu COVID-19-Fällen
Zusammenfassung:
In Rahmen des SMITH-Projekts und im Zuge der neuen Entwicklungen mit COVID-19 wurde ein befüllbares Web-Dashboard entwickelt, in dem die aggregierten Daten von allen MII-Standorten gesammelt werden und eine Verteilung der COVID-Daten dargestellt wird. Mit den Krankenhaus- und Intensivstations-Verweildauern enthält das Dashboard bereits aktuelle kumulierte Daten, die öffentlich über alle Standorte präsentiert werden.
Projektname: Collaboration on Rare Diseases
Laufzeit: 01.02.2020 – 31.01.2022
Zusammenfassung:
Im konsortialübergreifenden Use Case „Collaboration on Rare Diseases (CORD)“ der Medizininformatik‐Initiative (MII) des BMBF engagieren sich 20 Universitätskliniken aus vier Konsortien der MII (HiGHmed / DIFUTURE / MIRACUM / SMITH) und weitere Partner für die Verbesserung von Versorgung und Forschung im Bereich der Seltenen Erkrankungen. Jede der Universitätskliniken betreibt ein „Zentrum für Seltene Erkrankungen“ und befindet sich in einem fortgeschritten Stadium beim Aufbau eines Datenintegrationszentrums (DIZ) nach den Regeln der MII.
CORD nutzt die organisatorischen und technischen Lösungen der MII mit dem Ziel, die Versorgung und Forschung im Bereich der seltenen Erkrankungen zu verbessern. Es soll belegt werden, dass diese Lösungen zu messbarem Nutzen für Patienten, Ärzte und Forscher führen. Des Weiteren trägt CORD zum Gesamtergebnis der MII bei, beispielsweise durch Erweiterung der medizinischen Dokumentation und Erprobung innovativer Ansätze zur Verknüpfung und Auswertung von Daten.
Auf der klinischen Seite strebt CORD an, die Sichtbarkeit der seltenen Erkrankungen zu hervorzuheben, Einblicke in die Versorgungsrealität zu gewähren, die Forschung auf diesem Gebiet anzuregen sowie die Qualität der diagnostischen und therapeutischen Prozesse zu verbessern.
Beschreibung des Projektes auf der Webseite der Medizininformatikinitiative
Projektname: Polypharmazie – Arzneimittelwechselwirkung - Risiken
Laufzeit: 01.01.2018 – 31.05.2022
Zusammenfassung:
Im konsortialübergreifenden Use Case POLAR der Medizininformatik‐Initiative (MII) des BMBF engagieren sich 21 Institutionen, darunter 13 Universitätskliniken aus vier Konsortien der MII (HiGHmed / DIFUTURE / MIRACUM / SMITH) gemeinsam, die prospektiv und retrospektiv verfügbaren personenbezogenen Daten zu verordneten Medikamenten (z.B. Medikationspläne) wie auch zu Verordnungen und Arzneimittelabgaben aus den Apotheken zu erfassen. Polymedikationen hinsichtlich Potenziell Inadäquater Medikation (PIM) sowie eine ausgewählte Bandbreite von Medikamenten als Hochrisikoverordnung wird klassifiziert, Scoresysteme zur Identifizierung von Hochrisikopatienten für arzneimittelbezogene Probleme werden digital abgebildet, um das Auftreten unerwünschter Arzneimittelwirkungen und deren Konsequenzen frühzeitig zu identifizieren oder ganz zu vermeiden.
Beschreibung des Projekts auf der Website der Medizininformatik-Initiative (MII)
Projektname: CODEX - COVID-19 Data Exchange Plattform
Laufzeit: 01.11.2020 – 31.03.2021
Zusammenfassung:
Zur Unterstützung der Bekämpfung der SARS-CoV-2 Pandemie sowie zukünftiger Pandemien bzw. Wellen bedarf es einer sicheren, erweiterbaren und interoperablen Plattform zur Bereitstellung von Forschungsdaten zu Covid-19, welche die Universitätskliniken untereinander verbindet. Diese Plattform muss einerseits in der Lage sein, die standardisierte Datenerhebung und –haltung auf dem für methodisch anspruchsvolle Studien und Register notwendigen Qualitätsniveau zu organisieren. Andererseits soll die Plattform in möglichst großem Umfang Routinedaten für die Forschung nutzbar machen, wenn sie den für die wissenschaftlichen Fragestellungen erforderlichen Qualitätsstandards entsprechen. Die Plattform sollte zudem erweiterbar sein, um neben weiteren Kliniken und Versorgern auch Patientinnen und Patienten bzw. Bürgerinnen und Bürger, sowie staatliche Einrichtungen wie z.B. das Robert-Koch-Institut und weitere Wissenschaftseinrichtungen, einzubeziehen.
Projektname: Biobanken und DIZ effizient aufeinander abstimmen (Aligning Biobanking and DIC Efficiently)
Laufzeit: 01.05.2021 – 31.10.2022
Zusammenfassung:
Dieses Projekt soll die Datenintegrationszentren (DIZ) der Medizininformatik Initiative (MII) in die Lage versetzen, die Forschungsnutzung von Bioproben in Verbindung mit Daten aus der Routineversorgung zu unterstützen. Das Projekt verfolgt einen interdisziplinären Ansatz, bei dem die Errungenschaften und Erfahrungen der MII, des German Biobank Node (GBN) und der Biobanken der German Biobank Alliance (GBA) in einer nachhaltigen Gesundheits-IT-Infrastruktur zusammengeführt werden, die mit den lokalen Datenintegrationszentren, und auf nationaler Ebene mit einem zentralen Portal, verbunden sein wird, das vollständig in das geplante MII-ZARS (Zentrale Antragsregisterstelle) integriert ist. Das Projekt wird die zukünftige enge Zusammenarbeit zwischen Biobanken und DIZ an 24 Standorten der deutschen Universitätsmedizin sowohl auf technischer als auch auf regulatorischer und Governance-Ebene ermöglichen. Aus Sicht der Universitätskliniken wird mit der Integration von Biobanken und DIZ-Infrastrukturen eine nachhaltig weiter verwertbare Plattform geschaffen, die für die medizinische Forschung an allen Universitätskliniken und medizinischen Fakultäten exzellente Forschungs- und Anwendungsmöglichkeiten schafft.
Projektname: LEUKO-Expert
Laufzeit: 01.10.2020 – 31.09.2023
Zusammenfassung:
Im Rahmen des Förderschwerpunkts „Digitale Innovationen für die Verbesserung der patientenzentrierten Versorgung im Gesundheitswesen“ richtet sich das Projekt „Leuko-Expert“ an eine KI-basierte Diagnoseunterstützung bei Seltenen Erkrankungen am Beispiel der Seltenen Erkrankung Leukodystrophie.
Als Grundlage für das Projekt werden Daten von Patientinnen und Patienten mit Leukodystrophien und ähnlichen Symptomen aus drei Zentren für Seltene Erkrankungen (Universitätskliniken in Aachen, Tübingen und Leipzig) aufbereitet und ausgewertet. Es wird geprüft, inwieweit sich Methoden des maschinellen Lernens (KI-Methoden) anwendbar sind. Ziel des Projektes ist die Erstellung eines Modells, welches als Basis für eine spätere Diagnoseunterstützung von Patientinnen und Patienten und herangezogen werden kann.
Forscher, die sich z.B. an einem bestimmten Anwendungsfall beteiligen oder ein Forschungsprojekt mit den Daten der Datenintegrationszentren (DIZ) initiieren möchten, können sich direkt an das DIZ wenden.
