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Kliniken &… Institute Forschung Aktuelle Projekte

Aktuelle Forschungsprojekte

Abteilung Medizinische Informationssysteme

Förderer: DFG
Laufzeit: 01/2020 - 03/2023
Fördervolumen: 300.000 EUR (Abtlg. MIS), gesamt ca. 790.000 EUR

Ziel

Modellierungsunterstützung für interoperable Informationssysteme

Kooperationspartner

TMF Berlin und Unikliniken Leipzig, Kiel, Greifswald

Beschreibung

Informationssysteme klinischer Forschungsprojekte sind komplex. Die Komplexität ergibt sich aus der Vielzahl regulativer, fachlicher und technischer Randbedingungen und den zu unterstützenden Aufgaben, wie z.B. die Verwaltung von Probanden, Studiendaten oder Biomaterialien. Neben solchen administrativen Aufgaben gewinnen der projektübergreifende Austausch von Forschungsdaten und die Integration von Forschung und Versorgung zunehmend an Bedeutung. Eine Teilmenge der Anforderungen ist für verschiedene Forschungsprojekte ähnlichen Typs (klinische Studie, Register, Kohortenstudie, usw.) relevant.

Lösungsarchitekturen für Forschungsprojekte werden jedoch häufig unabhängig voneinander immer wieder neu konzipiert und implementiert. Die Wiederverwendbarkeit und Interoperabilität von Softwaremodulen über das konkrete Forschungsprojekt hinaus werden häufig vernachlässigt. Integrating the Healthcare Enterprise (IHE) ist eine internationale Initiative, welche Anforderungen aus der Praxis in Use Cases bündelt und technische Leitfäden in Form von IHE-Profilen entwickelt.
Auf Grundlage der IHE-Profile sind Informationssystemarchitekuren möglich, die aus wiederverwendbaren und interoperablen Softwaremodule bestehen. Für den Informationsmanager eines Forschungsprojektes ohne IHE Erfahrung sind der Einstieg und der Überblick über die Vielzahl von IHE-Profilen jedoch schwierig.

Das Forschungsprojekt – Planungsunterstützung für interoperable Informationssysteme in der klinischen Forschung (3LGM2IHE) – hat sich daher zum Ziel gesetzt, die Konzepte den IHE-Spezifikationen vollständig in Enterprise Architecture Planning Werkzeug 3LGM2-Baukasten zu modellieren. Darüber hinaus sollen Entwurfsmuster bereit gestellt werden, die typische Dienste eines Forschungsinformationssystems auf IHE-Profile abbilden. Die Entwurfsmuster sollen den Informationsmanager eines Forschungsprojektes dabei unterstützen, geeignete IHE-Profile zu finden und ein konkretes Forschungsinformationssystem zu konstruieren. Die Entwurfsmuster werden hinsichtlich Ihres Nutzens bei der Planung eines Forschungsinformationssystem evaluiert und den Nutzern zusammen mit angepassten 3LGM2-Baukasten sowie entsprechenden Handlungsanweisungen bereitgestellt. Die Dissemination der Forschungsergebnisse erfolgt über das IHE-Wiki, die Integration in das IHE-D Cookbook und über das TMF Service Portal. 

Finanziert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF
Budget: 1.286.570 €
Laufzeit: 01.09.2017 – 31.05.2020

Ziel

Entwicklung einer digitalen Assistenzplattform, um Ärzten bei ihrer Befunderhebung und Behandlung
entlang der klinischen Versorgungskette einen signifikanten Mehrwert zu geben.

Fokus

  • Befundungsassistenz: Klassifikation einer gegebenen Befundlage im Hinblick auf diagnostische Hypothesen
  • Diagnoseassistenz: Bewertung von Befundparametern im Hinblick auf eine optimale, zeit- und kosteneffiziente Differentialdiagnostik
  • Therapieassistenz: Klassifikation der Befundlage unter der Annahme eines hypothetischen Therapieplans im Hinblick auf das Outcome
Team PART: Dr. Oliver Heinze und Oliver Klar

Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF
Laufzeit: 2018 - 2020
Fördervolumen: 707 Tsd. EUR

Ziel

Aufbau eines herstellerunabhängigen Monitoringsystems für vernetzte Medizintechnik

Kooperationspartner

GADV – Gesellschaft für Automatisierung mit Datenverarbeitungsanlagen GmbH
KARL STORZ  SE & Co.  –  führender Hersteller in der Endoskopie

Beschreibung

  • Auswertung und Analyse von Gerätedaten
  • Betriebswirtschaftliche Kennzahlen - Gerätenutzung u. Auslastung
  • Systemüberwachung - Vernetzung führt zu Komplexität der IT Infrastruktur
  • Predictive Maintenance - Vorausschauende Wartung durch Datenanalyse

Projektdaten

Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Laufzeit: 2018-2021
Fördervolumen: 28,6 Millionen EUR (gesamt), 7,7 Millionen EUR (UKHD)

Ziel

Aufbau eines medizinischen Datenintegrationszentrums zur Bereitstellung von klinischen Daten aus großen und verschiedenartigen lokalen Datenbeständen für Forschung und Lehre sowie die Verbesserung der Patientenversorgung.

Kooperationspartner

Kernpartner
Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Medizinischen Hochschule Hannover (MHH), Universitätsmedizin Göttingen (UMG), Universitätsklinikum Heidelberg (UKHD)

Weitere Hochschulpartner
Hasso Plattner Institut, Helmholtzzentrum für Infektionsforschung, Hochschule für angewandte Wissenschaft und Kunst Hildesheim/Holzminden/Göttingen, Hochschule Hannover, Hochschule Heilbronn, Robert Koch Institut, Technische Universität Braunschweig, Technische Universität Darmstadt

Firmenpartner
Ada Health, InterComponentWare AG, NEC, Sana Kliniken, SAP, Siemens Healthineers

weitere Partner
Deutsche Herzstiftung, EMC, Heidelberger Selbsthilfebüro, HL7 Deutschland e.V., openEHR Foundation, Telekom Healthcare Solutions

Finanziert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF
Budget gesamt: 461.146,77 €
Budget MIS: 142,643,10 €
Laufzeit: 2019 - 2021

Ziele

  • Verbesserung der Versorgung und Forschung seltener Erkrankungen
  • Erhöhung der Sichtbarkeit von seltenen Erkrankungen
  • Bessere Dokumentation und bundesweiter Austausch der Daten

Partner

  • Über 20 deutsche Universitätsklinika, sowie mehrere Industriepartner

Finanziert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF
Budget: 307 Tsd. € (gesamt),  123 Tsd. € (MIS)
Laufzeit: 02.2020 – 05.2022

ziel

Ein ausgewähltes Spektrum von Polymedikationen hinsichtlich „Potentiell Inadäquater Medikation“ (PIM) bzw. eine Bandbreite von Medikamenten als „Hochrisikoverordnung“ zu klassifizieren und das Auftreten von Arzneimittelwechselwirkungen frühzeitig zu identifizieren oder zu vermeiden.

Fokus

  • Sammlung und Bereitstellung möglichst valider Daten über Medikamente am UKHD für das Verbundprojekt der MII
  • Validierung von Algorithmen zur Klassifizierung von Hochrisikomedikamenten und PIM´s die zur Verbesserung der Arzneimittelsicherheit verwendet werden können.
Team ZIV: Dr. Oliver Heinze, Gerd Schneider, Julia Müller, Laura Svensson und Lina Weinert

Förderung:
Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden Württemberg MWK
Standorte:
Universitätsklinika Mannheim, Ulm, Freiburg, Heidelberg & Tübingen
Budget Heidelberg: 1.611.695,90€
Laufzeit: 2018-2021

Projektziele 

  • Aufbau eines Zentrums für innovative Versorgung an allen Universitätskliniken in Baden-Württemberg und Vernetzung der Standorte
  • Entwicklung, technische Integration und Implementierung digitaler Lösungen zur Teilhabe von Patienten in Vorsorge, Behandlung und Nachsorge (z. B. mobiler Zugang zur PEPA über die phellow App)
  • Nutzung der erhobenen Daten (patient-reported outcomes, Gesundheitsdaten) in der Forschung, um ein besseres Verständnis von Erkrankungen zu erreichen und neue Therapie- und Präventionskonzepte zu entwickeln

Studien durch MIS

  • Der Einsatz von Smartwatches nach Ablation: Ermöglichen von Selbstmonitoring der Patienten sowie Vorhersage von Vorhofflimmer-Rezidiven mithilfe von Machine Learning
  • Evaluation der phellow App: Usability und Feasibility der App im Rahmen der Pilotimplementierung in der Herztransplantationsambulanz
  • Quantitative Erhebung zum Einsatz von KI in deutschen Kliniken

Die Abteilung MIS ist im Rahmen des Netzwerk Universitätsmedizin am Aufbau einer bundesweit einheitlichen, datenschutzkonformen Infrastruktur zur Speicherung und Bereitstellung von Covid-19 Forschungsdatensätzen beteiligt. Vorgesehen sind unter anderem eine umfassende Datenbank, Datenerfassungsinstrumente, Use & Access-Verfahren und eine Treuhandstelle.

Die Infrastruktur wird in der Lage sein, komplexe Covid-19-Forschungsdatensätze, darunter klinische Daten, Bilddaten und Daten zu Bioproben, multizentrisch, patientenbezogen und pseudonymisiert abzubilden und der Forschung zur Verfügung zu stellen.