Medizininformatik in Deutschland

Zusammen mit allen Konsortien der Medizininformatik-Initiative hat DIFUTURE die standortübergreifende Nutzung medizinischer Forschungs- und Versorgungsdaten ermöglicht. An den Universitätskliniken und Partnereinrichtungen wurden Datenintegrationszentren etabliert, die nun innerhalb des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM) weiterentwickelt werden. Ihren Nutzen für die Forschung und eine bessere medizinische Versorgung zeigt die Medizininformatik-Initiative in vielen Anwendungsfällen konsortienübergreifend auf. DIFUTURE-Partner beteiligen sich dabei an folgenden Projekten:

• Krebsmedizin: Der Austausch und die gemeinsame Analyse klinischer und biomedizinischer Daten – z.B. zu den genetischen Veränderungen in Tumoren – hilft Ärztinnen und Ärzten, Krebserkrankungen besser zu behandeln. Ziel ist es, die Krebsmedizin in Übereinstimmung mit der Nationalen Dekade gegen Krebs deutschlandweit noch stärker zu personalisieren.

• Kardiologie: Moderne IT-Verfahren vereinen komplexe Biosignale (z.B. EKG-Daten) mit vielfältigen klinischen Informationen (z.B. Blutdruckwerten, Medikationen) zu einem Datenschatz. Dessen Analyse soll Ärztinnen und Ärzten helfen, Risiken für Herzkreislauf-Erkrankungen präziser zu erkennen und die personalisierte Versorgung zu stärken.

• Lungenerkrankungen: Mithilfe von Datenanalysen können Ärztinnen und Ärzte chronische Lungenerkrankungen wie Asthma und COPD besser diagnostizieren und wirkungsvoller behandeln.

• Infektionskontrolle: Patientinnen und Patienten sollen im Krankenhaus besser vor bakteriellen Infektionen des Blutes geschützt werden. Ein automatisiertes Datenanalysesystem soll dabei helfen, ihre persönlichen Risiken für eine Infektion einzuschätzen. Es entlastet das medizinische Personal und hilft ihm – falls nötig –, Schutzmaßnahmen vorbeugend einzuleiten.

• Arzneimittelwechselwirkungen: Innovative IT-Lösungen tragen dazu bei, die Arzneimittelsicherheit und Arzneimitteltherapien zu optimieren. Stationsapotheken können so riskante Wirkstoffkombinationen frühzeitig erkennen und Betroffene besser vor unerwünschten Nebenwirkungen geschützt werden.

• Seltene Erkrankungen (abgeschlossen): Vereinheitlichte Fall-Dokumentationen und maßgeschneiderte IT-Lösungen unterstützen Behandelnde und Forschende dabei, Seltene Erkrankungen genauer zu verstehen und die medizinische Versorgung der Betroffenen zu verbessern.

• Daten zu Bioproben (abgeschlossen): Die Vernetzung von Biobanken und Datenintegrationszentren vergrößert die Basis der datenbasierten Gesundheitsforschung. Das hilft Forschenden, Krankheiten und ihre Variationen präziser zu erkennen und Therapien zu optimieren.

Auch in eigenen Anwendungsfällen hat DIFUTURE den Mehrwert von Datenanalysen für die medizinische Versorgung gezeigt:

• Neurologie: Um Multiple Sklerose auch in sehr frühen Stadien erkennen und den Krankheitsverlauf besser vorhersagen zu können, wurden zahlreiche Patientendaten standardisiert und analysiert. Die Ergebnisse können dazu beitragen, maßgeschneiderte Therapien rechtzeitig einzuleiten und die Aussicht Betroffener auf einen milden Krankheitsverlauf zu verbessern. Der dazu parallel laufende Anwendungsfall Parkinson Disease hat dazu beigetragen, das Verständnis dieser komplexen Erkrankung zu verbessern, auch in Hinsicht auf eine optimierte und individualisierte Behandlung von Betroffenen . Für diesen Use Case wurde auch der Zugriff auf externe Datenquellen ermöglicht. Dies eröffnete neue Möglichkeiten der Integration und Analyse von Daten, die für die Behandlung von Parkinson-Patientinnen und -Patienten relevant sind.

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