gms | German Medical Science

Hintergrund und Stand (inter)nationaler Forschung: Die Sekundärnutzung medizinischer Routinedaten ist ein wesentlicher Aspekt von klinischer Forschung und Versorgungsforschung. Derzeit finden sich etliche Datenintegrationszentren an Kliniken im Aufbau.

Fragestellung und Zielsetzung: Manuelle Arbeitsabläufe zur Datenextraktion und -annotation sind komplex und ineffizient. Im Datenintegrationszentrum eines Zentrums der Maximalversorgung sollen Prozesse von der Primärquelle bis zu den Analysen automatisiert werden. Der strukturierte Aufbau eines solchen Medizinischen Datenintegrationszentrums (MeDIC) von der Datenübernahme aus den Primärsystemen bis zur Verfügbarmachung qualitätsgesicherter Daten für Forschungszwecke soll skizziert werden.

Methode oder Hypothese: Analyse der notwendigen Datenverarbeitungsabläufe für den Betrieb einer medizinischen Forschungsdaten-Service-Einheit. Strukturell gleiche Aufgaben werden in elementare Teilprozesse zerlegt und ein allgemeiner Rahmen für die Datenverarbeitung aufgesetzt. Eine erste Implementierung des entwickelten Frameworks basierend auf Open-Source-Softwarekomponenten findet im MeDIC einer großen deutschen Universitätsklinik Anwendung.

Ergebnisse: Das auf Microservices basierende und vollständig quelloffene Datenverarbeitungs-Automatisierungsframework umfasst eine komplexe Aufzeichnung von Datenverwaltungs- und Datenmanipulationsaktivitäten. Die prototypische Implementierung im MeDIC der Universitätsklinik beinhaltet ein Metadatenschema für die Datenabfolge und ein Prozessvalidierungskonzept. Spezifische Auszüge des Datenbestandes können interessierten Forschern auf Antrag nach Überprüfung durch ein Use & Access Komitee datenschutzkonform zur Verfügung gestellt werden.

Diskussion: Alle Datenmanagement-Anforderungen eines MeDIC in einem Zentrum der Maximalversorgung können mit dem vorgeschlagenen Framework orchestriert werden: Datenübernahme aus vielen und heterogenen Quellen, Pseudonymisierung und Harmonisierung, Integration und Aggregation, unabhängig von Daten- und Metadatenformaten. Das Framework bietet die dringend benötigte Möglichkeit, Daten vollautomatisch, nachvollziehbar und reproduzierbar zu verarbeiten. Dadurch können Qualität und Geschwindigkeit der Datenbereitstellung, die zu wissenschaftlichen Erkenntnissen führt, gesteigert werden.

Obwohl die Prototyp-Implementierung sehr leistungsfähig, erweiterbar und flexibel ist, ist sie auf den Betrieb in einer sicheren internen Netzwerkumgebung durch privilegierte Benutzer zugeschnitten und enthält noch keine zusätzlichen Sicherheitsmaßnahmen für eine erweiterte Öffentlichkeit. In einem nächsten Schritt soll den Nutzern eine Analyse-Plattform zur Verfügung gestellt werden.

Praktische Implikationen: Die Bereitstellung der umfassenden Daten eines Zentrums der Maximalversorgung kann einen großen Beitrag zur Weiterentwicklung patienten-zentrierter Versorgung und Präzisionsmedizin leisten.

Appell für die Praxis (Wissenschaft und/oder Versorgung) in einem Satz: Die Nutzung von Versorgungsdaten aus Zentren der Maximalversorgung sollte allen interessierten (Versorgungs-)Forschern offenstehen.

Förderung: Sonstige Förderung; 01ZZ1802B