COVID-19: Das intelligente Infektionskontrollsystem des HiGHmed-Konsortiums
Eine der Lösungen, die auf der Better Platform aufbauen, ist das Smart Infection Control System (SmICS), das von HiGHmed während der COVID-19-Pandemie in Eigenregie entwickelt wurde. Es ist in der Lage, Kontakte zwischen Patienten, grundlegende epidemiologische Statistiken und die zeitlichen Verläufe von Betroffenen anzuzeigen. Das Hauptziel von SmICS ist es, relevante, präzise und strukturierte Daten für das deutsche Gesundheitssystem bereitzustellen, um die Versorgung von COVID-19-Patienten zu verbessern. Better Platform wird auch einen Beitrag zum deutschen nationalen COVID-19-Forschungsnetzwerk leisten.
Vorteile
Durch die Umsetzung des Open-Data-Ansatzes hat das Konsortium mehrere Verbesserungen erzielt:
- die Verfügbarkeit von strukturierten klinischen Daten in einer einzigen elektronischen Patientenakte: für statistische Analysen, maschinelles Lernen und die Ausführung von Algorithmen zur Entscheidungsunterstützung,
- ein Rahmen für die Verwaltung von Informationsmodellen: Dies hilft, ein einheitliches Verständnis der Daten zwischen den teilnehmenden Kliniken zu schaffen, indem es die gemeinsame Arbeit an Archetypen (formale Darstellungen von klinischen Informationsmodellen) ermöglicht,
- ein gemeinsames Datenverzeichis: Es ermöglicht die direkte Einbindung standardisierter Datenmodelle in die HiGHmed-Plattform, um neue klinische und Forschungsanwendungssysteme und Datenbanken zu erstellen,
- die Trennung von Daten und Anwendungen: Anwendungen verwenden nicht ihreeigene Datenbankebene, die dann ein typisches Datensilo bilden würde, sondern sie nutzen stattdessen die Plattform zur Speicherung aller strukturierten Patientendaten,
- die Implementierung zusätzlicher Anwendungen: umfassende und vollwertige klinische Anwendungssysteme können auf der HiGHmed-Plattform entwickelt werden und stellen standardkonforme und interoperable Daten „per Definition“ und ohne aufwändige Zuordnungsarbeiten zur Verfügung,
- Archetype Query Language (AQL): ein zuverlässiges und sicheres Verfahren zur Abfrage von Daten, zum Einsatz von Algorithmen und zur Entwicklung klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme in einer hochgradig dezentralisierten Umgebung,
- Kosteneffizienz: Die Weiterentwicklung des Systems kann entsprechend den Ressourcen und Prioritäten des jeweiligen Krankenhauses erfolgen.
Zukünftige Aspekte
- Datenaustausch im Vollbetrieb zwischen dem Kernkonsortium Hannover-Göttingen-Heidelberg und den Partnern in Münster, Berlin, Würzburg, Köln und Schleswig-Holstein.
- Aufbau einer strukturierten Sammlung von Forschungsergebnissen, laufende Vervollständigung und Erweiterung.
- Die Nutzung der Forschungsergebnisse im klinischen Betrieb.
- Auswertung der Ergebnisse und mögliche Fortführung ab 2022.
- Kooperationen mit neuen, nicht-universitären Partnern.
Die Inhalte für den Anwendungsfall HiGHmed wurden teilweise entnommen aus: “openEHR in HiGHmed” von Birger Haarbrandt, einem Artikel in “openEHR – open dataplatforms in medicalinformatics”, einer Broschüre, die im Juni 2018 von HiGHmed veröffentlicht wurde.