Symposien Freitag

The healthcare sector is one of the main areas that could greatly benefit from the recent trend towards Big Data or large scale data analytics. I will provide an overview discussing motivations, trends and difficulties. I will discuss examples of major Big Data projects in healthcare, in particular the project KDI - "Klinische Datenintelligenz", which is funded by the Federal Ministry for Economic Affairs and Energy and is coordinated by my team.

Aus verschiedenen Quellen stehen Gesundheitsdaten zur Auswertung zur Verfügung. Dabei unterliegen sowohl der Datenumfang, der Datentransfer sowie die Datennutzung klaren Regelungen. Welche Möglichkeiten haben Forschende zur Nutzung von Gesundheitsdaten? Wo sind die Hürden bei der Sammlung, Speicherung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten zu Forschungszwecken? Wann, wie und bei wem muss eine Genehmigung eingeholt werden? Dieser Vortrag soll Auskunft geben über die rechtskonforme Verwendung medizinischer Daten in unterschiedlichen Forschungskontexten.

Im Klinikalltag werden kontinuierlich Arztbriefe generiert, und der Operationsplaner sowie zahlreiche „Excel-Tabellen“ fortgeschrieben. Wir zeigen beispielhaft Projekte zur Qualitätssicherung, klinischen Forschung und Prozessoptimierung, wie sie an der Klinik für Augenheilkunde Freiburg durch automatisierte Extraktion und Verknüpfung strukturierter Daten aus den o.g. Ressourcen realisiert wurden.

Ziel des Projektes „Smart Eye Data“ (SMEYEDAT) der Augenklinik der Ludwig-Maximilians-Universität München ist die Erstellung einer Datenbank, die medizinisch relevante Patientendaten der elektronischen Akte, Arztbriefen und Parameter aus Messgeräten (z.B. OCT) in einheitlicher Form zusammenfasst. Dabei sollen die digital erfassten Daten hinsichtlich ophthalmologischer Anforderungen strukturiert und für Forschung und Studien nutzbar gemacht werden. In diesem Vortrag wird der ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) der Datengewinnung beschrieben sowie der Aufbau eines zweckmäßigen Data-Warehouse vorgestellt.

Seit einigen Jahren unterstützt die OCT Technologie die Augenärzte erfolgreich bei der Diagnostik - insbesondere/von Netzhauterkrankungen - und dient der Entwicklung individualisierter Therapien. Die dabei anfallenden numerischen Messdaten wie z.B. die Netzhautdicke können anschaulich über den zeitlichen Verlauf ausgewertet und mit klinischen Messwerten verglichen werden. Oft bieten die Gerätehersteller jedoch keine Möglichkeit zum Export aller in der Untersuchungsdatenbank enthaltenen Untersuchungsdaten an. Im Zuge des Smart Eye Data Projektes wurde diesbezüglich eine Methodik entwickelt, automatisiert, beliebig große Mengen an Daten der optischen Kohärenztomografie, hier am Beispiel des Spectralis OCTs, zu exportieren. Grundlage dieser Methodik ist ein automatisiertes Skript, dass die Hersteller-Software über Maus- und Tastatureingaben selbstständig bedient. Aufgrund der Vielseitigkeit der Daten trifft das genannte Skript fallabhängige, auf Bilderkennung basierende, Entscheidungen. Es konnte exemplarisch gezeigt werden, dass auch Geräte ohne Export-Schnittstelle für massenhafte Exporte an eine Datenbank, durch den Einsatz intelligenter Software, angebunden werden können.

In den Medien wird immer wieder beim Thema "Big Data" über "Medizin 4.0" gesprochen. Ist es möglich, dass durch die Nutzung von klinischen und apparativen Routinedaten neue Erkenntnisse in der Ophthalmologie gewonnen werden können? Im Rahmen dieses Vortrages sollen Erfahrungen aus dem Smart Eye Data Projekt der Augenklinik der Universität München dargestellt werden und Möglichkeiten für Anwendungen im medizinischen Alltag aufgezeigt werden.