HiGHmed – gelebte Umsetzung von Interoperabilität für Forschung und Versorgung

Standortübergreifender Datenaustausch zwischen Krankenversorgung und Forschung erfordert Interoperabilität. 42.News sprach mit Vertretern des medizinischen Datenintegrationszentrums der Heidelberger Uniklinik über deren Umsetzung im Rahmen des HiGHmed Projektes.

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Cornelia
Wels-Maug

Die Medizininformatik (MI)-Initiative wurde von dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) ins Leben gerufen, um aus der wachsenden Menge an Daten aus Krankenversorgung und Forschung mithilfe von IT größeren Nutzen zu ziehen. Dadurch soll die Effizienz klinischer Forschung gesteigert und letztlich die Patientenversorgung verbessert werden. Innerhalb des Zeitraums 2016 bis 2025 ist über vier Projektphasen hinweg geplant, dass ausgewählte Universitätskliniken gemeinsam mit Forschungseinrichtungen, Firmen, Krankenkassen, Patientenvertretern sowie nicht-universitären Krankenhäusern die Rahmenbedingungen für einen institutionenübergreifenden Datenaustausch erarbeiten.

Dabei findet die Förderung im Rahmen von vier Konsortien statt, eines davon „HiGHmed“ – ein Akronym für die medizinischen Fakultäten und Universitätsklinika "Heidelberg-Göttingen-Hannover Medizininformatik – dem sich auch das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) in Heidelberg angeschlossen hat. Damit die Interoperabilität der zu erarbeitenden medizininformatischen Lösungen gewährleistet ist, arbeiten alle Konsortien auch in einem übergeordneten Nationalen Steuerungsgremium zusammen.

Die Aufgabe des Heidelberger Datenintegrationszentrums

Ein zentrales Element der MI-Initiative ist der Aufbau von Datenintegrationszentren (DIZ) an jedem Universitätsklinikum sowie deren Vernetzung. Die DIZ haben die Aufgabe, die technischen und organisatorischen Voraussetzungen für den standortübergreifenden Datenaustausch zwischen der Krankenversorgung und klinischer, biomedizinischer Forschung zu schaffen.

Antje Brandner, Wissenschaftliche Mitarbeiterin der Abteilung Medizinische Informationssysteme am Universitätsklinikum Heidelberg, umreißt die Aufgabe des Heidelberger DIZ: „Unser Ziel ist es, den Klinikern eine Forschungsinfrastruktur bereitzustellen, damit sie im Versorgungskontext sowohl ähnliche Fälle finden können als auch Daten retrospektiv zu Behandlungs- und Forschungszwecken verwenden können. Dazu bauen wir derzeit einen Datenpool als klinisches Datawarehouse auf, der sich zur Forschung eignet, aber auch Versorgungsszenarien unterstützt. Er ist nicht wie die PEPA rein patienten-, sondern auch indikationsbezogen. Dabei werden die Daten lokal am Entstehungsort gespeichert und sind über einen sogenannten Federation Layer nach Freigabe durch ein neu zu etablierendes Use & Access Committee pseudonomysiert institutionsübergreifend abfragbar.“

„Das Besondere am Standort Heidelberg ist, dass wir bereits auf viele Jahre Erfahrung im Umgang mit internationalen Interoperabilitätsstandards wie IHE haben; unter anderem durch die Konzeption, den Aufbau, die Erforschung sowie den Betrieb der PEPA“, erläutert Dr. Oliver Heinze, Komm. Direktor der Abteilung Medizinische Informationssysteme am Universitätsklinikum Heidelberg. „Die PEPA ist im Rahmen von HiGHmed ein zentrales Element, um Patientenrechte auch digital umsetzen zu können. Dazu zählt beispielsweise die informierte Einwilligung in die Nutzung der Daten für Rekrutierung und klinische Studien, aber auch das Auskunftsrecht, welche Daten durch wen wofür genutzt werden können. In HiGHmed werden wir die PEPA außerdem dazu nutzen, vom Patienten generierte Inhalte, wie Sensordaten oder auch Fragebogen wie etwa zur Lebensqualität, mit den klinisch erhobenen Daten zu kombinieren. Innovationen sind dabei neben anderen die Nutzung der offenen, standardisierten Spezifikation openEHR für maximale semantische Interoperabilität sowie die Erprobung von mobilen Nutzerschnittstellen in Form von Smartphone-Apps für die Patienten, wie sie z. B. von der Klinikumsausgründung phellow seven entwickelt werden“.

Konkrete Anwendungen des Datenaustauschs – Drei Use Cases

„Dabei wird der Datenaustausch exemplarisch anhand von drei medizinischen Anwendungsbeispielen umgesetzt“, schildert Brandner. „HiGHmed beschäftigt sich mit jeweils einem Use Case aus dem Bereichen Onkologie, Kardiologie und Infektiologie“.

Use Case Infektionskontrolle

Ziel ist es, ein automatisiertes Frühwarn- und Clustersystem zu entwickeln, das hilft, die algorithmische Erkennung von Erregerclustern in Krankenhäusern festzustellen. Dies umfasst auch die Identifikation von multiresistenten Keimen und deren Transmissionswege sowohl innerhalb einer Einrichtung als auch zwischen verschiedenen Kliniken.

Kardiologischer Use Case

Hier geht es um Patienten mit Herzinsuffizienz, die im Rahmen der Nachsorge mittels Sensorik überwacht werden sollen, um Probleme frühzeitig zu erkennen und dadurch Krankenhausaufenthalte sowie die Sterbewahrscheinlichkeit senken zu können. Dafür ist es erforderlich, die Daten von tragbaren, implantierten oder vernetzten Geräten in die IT-Architektur der DIZ zu integrieren.

Onkologischer Use Case

Dieser Anwendungsfall zielt auf die Etablierung eines virtuellen molekularen Tumorboards, um Patienten an verschiedenen Standorten, die unter Tumoren des Pankreas, der Leber und der Gallengänge leiden, besser behandeln zu können. Dazu werden Daten aus der Genomsequenzierung (omics-Daten) sowie der Radiologie in die klinische Praxis integriert.

Kein Austausch ohne Interoperabilität

Um den Datenaustausch, der für die Anwendungsbeispiele erprobt wird, zu bewerkstelligen, fällt der Interoperabilität eine zentrale Rolle zu. Dabei wird auf eine flexible institutionsübergreifende Rahmenarchitektur gesetzt, die auf offenen Standards fußt, um so die Übertragung auf weitere Standorte als auch die Einbindung neuer Datenbestände zu gewährleisten: „Dazu bedienen wir uns einer Kopplung zwischen IHE-Elementen und openEHR“, erläutert Heinze. Er ergänzt: „Außerdem bleiben die Daten möglichst an den Standorten und wir bringen stattdessen die Algorithmen zu den Daten. Bei der Föderation von Algorithmen und Daten setzen wir auf dezentrale Komponenten, die mit wenigen zentralen Services, wie dem Dienst zur Pseudonymisierung/Anonymisierung, gekoppelt sind. Wir legen großen Wert darauf, dass der Patient die informationelle Selbstbestimmung über seine Daten behält, indem wir beispielsweise die Prinzipien der informierten Einwilligung, Datensparsamkeit, security by design und security by default umsetzen“.

Damit von der organisatorischen über die technische bis hin zur semantischen Interoperabilität alles ineinandergreift, ist eine enge Zusammenarbeit und Abstimmung zwischen Medizininformatikern und den Klinikern essenziell. Brandner gibt einen kleinen Vorgeschmack auf die Komplexität der zu lösenden Aufgabe: „Momentan arbeiten wir unter anderem an einheitlichen semantischen Annotationen. Dabei geht es darum, auch für die Bedeutung von Attributen und Datenfeldern Standards zu verwenden. Beispielsweise nutzen wir im Laborbereich LOINC, um mit Daten verschiedener Quellen arbeiten zu können. LOINC hält allgemeingültige Namen und Identifikatoren zur Bezeichnung von Untersuchungs- und Testergebnissen aus Labor und Klinik bereit“, erläutert sie. „Aber“, fährt Brandner fort, „zurzeit lassen sich Laborparameter zwar in der klinischen Chemie mit LOINC abbilden, nicht aber in der Mikrobiologie. Die Ergänzung von Codes aus SNOMED CT böte sich hier an und wird aktuell in der MI diskutiert. Bei einem solchen Vorhaben sind alle Beteiligten, vom Laborleiter, Laborpersonal, Klinikern, operative IT-Abteilung und der Hersteller der Laborsoftware, gefragt“, erklärt sie.

Heranwachsende Kultur des Data-Sharings

HiGHmed und die MI-Initiative zielen auf einen übergreifenden Austausch patientenbezogener Daten ab, wobei aktuelle Datenschutz- und Datensicherheitsaspekte gewahrt werden. Denn obgleich die entwickelten Lösungen in den Konsortien zunächst nur an den ausgewählten Standorten eingesetzt werden, sollen immer mehr Institutionen eingebunden werden. Angedacht ist, die Lösungen auf möglichst alle deutschen (Universitäts-) Kliniken auszuweiten.
Aber dies ist noch Zukunftsmusik. Außerhalb der drei Use Cases ist die Vorstellung, Daten innerhalb einer Einrichtung abteilungsübergreifend oder sogar darüber hinaus über eine interoperable Plattform nach festen Regeln bereitzustellen und für Forschungs- und Versorgungszwecke auszutauschen, noch ungewohnt. Trotzdem, auch hier ist einiges im Wandel. Heinze weist in diesem Zusammenhang auf die wachsende Kultur des Data-Sharings hin: „Das Bewusstsein für die Vorteile gegenüber den Nachteilen wächst stetig. Die Beteiligten Forscher und Patienten werden immer aufgeschlossener dafür, Daten in die vorhandenen Infrastrukturen einzuspeisen, wenn ein konkreter Nutzen erkennbar ist. Und deshalb ist die Nutzendemonstration auch ein zentraler Erfolgsfaktor für das HiGHmed-Projekt“. Das ist eine wichtige Entwicklung.

Tipps für einen vorausschauenden CIO

Wie könnte eine CIO heute schon die Weichen dafür stellen, dass auch ihre Institution in Zukunft Daten nutzbar machen und etwa mit Externen austauschen kann? Für diesen Zweck empfiehlt Heinze, auf eine höhere Verwertbarkeit der erhobenen Daten im Sinne der semantischen Interoperabilität hinzuarbeiten. Ein Aspekt ist, dabei international anerkannte Standards zu verwenden.

„Es ist aber ebenso wichtig, möglichst viele Informationen im Rahmen der klinischen Routinedokumentation in strukturierter Form zu erheben“, betont Heinze. Zwischenzeitlich hat sich dies auch bei den Arztbriefen niedergeschlagen: „Hier werden viel mehr Informationen als früher in strukturierter Form erfasst“, illustriert Heinze.

Er fügt hinzu: „Die strukturierte Eingabe geht immer vor der Nutzung von Textextraktionsalogrithmen“. Seiner Ansicht nach, ist bei Klinikern die Bereitschaft für eine strukturiere Datenerfassung gewachsen, da sich deren Nutzen für die Forschung mit dem Vorhandensein von Plattformen wie der von HiGHmed demonstrieren lässt.

„Außerdem wird die Einbindung der Patienten und der von ihnen bereitgestellten Daten etwa über Apps und Sensorik immer wichtiger werden. Die Informationssysteminfrastruktur zur Kopplung mit den klinischen Systemen und die Schaffung nahtloser Prozesse sind deshalb nötig. Nur so lassen sich diese Inhalte auch digital mit in Diagnose- und Therapieentscheidung einbinden und können beim Patienten zu mehr Eigenbefähigung, Beteiligung und besserer Therapietreue führen,“ verweist Heinze. Es bleibt spannend.

Cornelia Wels-Maug

erforscht seit 21 Jahren den Einsatz von IT in diversen Industriesektoren und hat sich vor fast zehn Jahren auf den Gesundheitsmarkt spezialisiert. Sie verfasst Artikel, Fallstudien und Weißbücher über den weltweiten Markt für IT im Gesundheitswesen undhält Vorträge und Webinare. Gleichzeitig ist sie auch als Analystin für den internationalen Gesundheitsmarkt bei einer englischen Firma tätig.

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