ArchivDÄ-TitelSupplement: PRAXiSPRAXiS 2/2012Cloud-Technologie: Patientenakten für die Forschung nutzen

Supplement: PRAXiS

Cloud-Technologie: Patientenakten für die Forschung nutzen

Dtsch Arztebl 2012; 109(16): [28]

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Um die Entwicklung und Erprobung von neuartigen Cloud-Computing-Diensten für die Medizin geht es in dem Forschungsprojekt „cloud4health“, das vom Bundesministerium für Wirtschaft für drei Jahre mit insgesamt etwa vier Millionen Euro gefördert wird.

Daten in der Rechnerwolke: Die Nutzer können über die Plattform je nach Bedarf auf verschiedene Werkzeuge zugreifen.
Daten in der Rechnerwolke: Die Nutzer können über die Plattform je nach Bedarf auf verschiedene Werkzeuge zugreifen.

Täglich werden in Kliniken, Gesundheitszentren und Arztpraxen – elektronisch oder auf Papier – Tausende von medizinischen Daten erzeugt und in Patientenakten gespeichert. In diesen Akten steckt das medizinische Wissen von morgen. Derzeit arbeiten Experten intensiv daran, der klinischen Forschung – unter Berücksichtigung von Datensicherheit, Wirtschaftlichkeit und Sicherstellung hoher Datenqualität – Zugriff auf die dort dokumentierten Patientendaten zu gewähren.

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Das Forschungsprojekt „cloud4health“ (www.cloud4health.de) soll dabei zwei zentrale Herausforderungen lösen: Zum einen soll es Daten aus mehreren Krankenhäusern automatisiert zusammenführen und vereinheitlichen, um damit eine große Datenbasis für klinische Studien bereitzustellen. Zum anderen soll es auch Freitextbefunde auswertbar machen, deren Verarbeitung und Auswertbarkeit bisher noch nicht zufriedenstellend gemeistert werden konnten.

Flexible Nutzung von Rechenleistung

Eine sehr hohe Rechenkapazität und spezialisierte Software-Anwendungen sind nötig, um aus der großen Zahl an vorhandenen elektronischen Patientenakten und anderen klinischen Daten die passenden Informationen für eine bestimmte klinische Fragestellung herauszufiltern. Hier kommt die Cloud-Technologie ins Spiel. Sie ermöglicht eine flexible und erweiterbare Nutzung von Rechenleistung, Datenspeicherung und Anwendungen über das Intra- beziehungsweise Internet. Dafür werden Ressourcen genutzt, die auf verteilten Rechnern liegen – in einer „Rechnerwolke“ (englisch „cloud“).

Schematische Struktur des „cloud4health“-Projekts: Durch die Anonymisierung der medizinischen Daten können diese unterschiedlichen Anwendern aus verschiedenen Bereichen zur Verfügung gestellt werden.
Schematische Struktur des „cloud4health“-Projekts: Durch die Anonymisierung der medizinischen Daten können diese unterschiedlichen Anwendern aus verschiedenen Bereichen zur Verfügung gestellt werden.

Einzelne Forschergruppen mussten bisher auf die Analyse großer Mengen an Freitexten verzichten oder viel in die dafür nötige Infrastruktur investieren. Da der hohe Bedarf an Rechenkapazität dabei häufig nur einmalig auftritt, lohnt sich die Anschaffung dieser Infrastruktur in den meisten Fällen nicht. Cloud-Computing reduziert die Kosten hier deutlich, indem Rechenzeiten flexibel von einem Dienstleister gebucht werden können. Da der Cloud-Anbieter eine Vielzahl von Studien bedient, rechnet sich für ihn der Aufbau größerer Rechenzentren.

Die im Projekt entwickelte Plattform soll auch über die Projektlaufzeit hinaus standortübergreifende Forschung unterstützen. Sie stellt dazu, je nach Bedarf, Textanalyse- und Data-Mining-Werkzeuge bereit. Die Textanalyse-Software wird es ermöglichen, die für eine Fragestellung wesentlichen Informationen aus Befunden und Arztbriefen zu extrahieren und der nachfolgenden Auswertung strukturiert zur Verfügung zu stellen. Zur Auswertung kann bei vorgegebenen Fragen auf statistische Methoden zurückgegriffen werden.

Darüber hinaus wird es auch möglich sein, mittels Data-Mining nach noch unbekannten Zusammenhängen in den Daten zu suchen. Mit diesen Werkzeugen eröffnet das Projekt neuartige Möglichkeiten, um die medizinische Forschung voranzutreiben.

Projektpartner sind die Averbis GmbH, das Fraunhofer Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen, Abteilung Bioinformatik, die TMF – Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V., die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Medizinische Informatik, und die Rhön-Klinikum AG.

Die Technologie soll anhand von drei Beispielszenarien demonstriert werden: Das erste Szenario dient der Qualitätsverbesserung der medizinischen Behandlung. Aus pseudonymisierten Patientendaten werden Informationen über die operative Behandlung von Hüftgelenken extrahiert und ausgewertet. Dadurch sollen Erkenntnisse beispielsweise über die Häufigkeit von Zweiteingriffen (Revisionen) bei bestimmten Endoprothesen gewonnen werden. In Ländern wie Schweden, die bereits seit Jahren Endoprothesen-Register betreiben, hat sich gezeigt, dass die Anzahl der „Reparatureingriffe“ mit einer besseren Datenlage deutlich gesenkt werden konnte. Einen ähnlichen Effekt und damit eine Verbesserung der Versorgungsqualität für die Patienten erhofft man sich auch in Deutschland.

Automatisierte Prüfung der Plausibilität

Im zweiten Anwendungsszenario werden Verfahren entwickelt, um automatisiert die Plausibilität und Wirtschaftlichkeit medizinischer Behandlungen zu überprüfen. Bislang finden diese Prüfungen aufgrund mangelnder Operabilität der Daten nicht in nennenswertem Umfang statt. Im cloud4health-Projekt sollen Verfahren entwickelt werden, um die vorhandene ärztliche Dokumenation in den Prüfungsprozess einfließen zu lassen. Dies soll dazu beitragen, dass Patienten künftig noch konsequenter anhand anerkannter Leitlinien behandelt werden.

Um Arzneimittelsicherheit und das frühzeitige Erkennen unerwünschter Nebenwirkungen bei neu eingeführten Medikamenten geht es im dritten Anwendungsszenario. Man verspricht sich davon, dass sich Fälle wie der Vioxx-Skandal nicht wiederholen, bei dem allein in Deutschland zwischen 2001 und 2004 mehr als 7 000 Patienten erkrankt oder gestorben sind, nachdem sie das Schmerzmittel Vioxx eingenommen hatten.

Alle drei Anwendungsszenarien werden anhand von elektronischen Patientendaten aus der Rhön-Klinikum AG und dem Universitätsklinikum Erlangen getestet. Die Rhön-Klinikum AG betreibt in Deutschland mehr als 53 Häuser mit 15 900 Betten und kann dadurch ein großes Potenzial an Patientendaten datenschutzgerecht erschließen. Das Universitätsklinikum Erlangen bringt noch einmal 24 Kliniken mit 1 300 Betten in das Projekt ein und beheimatet zudem eine der deutschlandweit führenden Forschergruppen im Bereich der Sekundärnutzung klinischer Routinedaten.

Die „cloud4health“-Plattform wird rechtlich-organisatorisch so gestaltet, dass sie auch für die Verarbeitung von nach § 3 Abs. 4 Bundesdatenschutzgesetz besonders geschützten Daten geeignet ist. Das Datenschutzkonzept erstellt die TMF. In Zusammenarbeit mit medizinischen Forschern, Medizin-IT-Experten, Ethikern und Datenschutzbeauftragten hat sie in den vergangenen Jahren generische Datenschutzkonzepte für die Forschung in Netzwerkstrukturen entwickelt, die in die Architektur mit einfließen.

Die Ziele, die mit der cloudbasierten Verarbeitung medizinischer Daten, für die ein besonderes Maß an Vertraulichkeit besteht, erreicht werden sollen, sind anspruchsvoll: Kostensenkungen bei klinischen Studien, Verbesserungen der Angebote von Medizintechnik- und Pharmaherstellern, Krankenkassen, Krankenhäusern, Ärzten und schließlich eine deutlich bessere Patientenversorgung durch verbesserte Therapien und eine erhöhte Arzneimittelsicherheit. Dr. med. Philipp Daumke

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