Translation und Integration durch Big Data im klinischen Alltag

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1 Translation und Integration durch Big Data im klinischen Alltag Thomas Zander Gastrointestinal Cancer Group Cologne Department I for Internal Medicine Center for Integrated Oncology Cologne

2 Alltag des Arztes Termine Befunde Bilder Medikamente Forschung Finanzen

3 Wie geht es meinem Patienten?

4 Big Data in der Medizin: Bereich I electronic health records (EHR), electronic data capture (EDC) Basis Befunde Verordnungen Medikation Übergang in strukturierte Erfassung im Gang Wechsel von Papier auf IT vollzogen Technische Lösungen vorhanden Zeitaufwand für Dokumentation Wie ist die Vorgeschichte?

5 Was kam bei dem CT raus?

6 Wie sieht das aus?

7 Wie ist die Pathologie

8 Big Data in der Medizin: Bereich II Befunde Bildgebung Untersuchungsbefunde (z.b. Pathologie, klinische Untersuchung, Herzecho...) Wechsel von Papier auf IT vollzogen Strukturierte Erfassung nicht Standard Keine einheitlichen Dokumentationsstandard Keine strukturierte Bildverarbeitung Extraktion strukturierter Info aus Freitext

9 Wie ist die weitere Molpatho?

10 Big Data in der Medizin: Bereich III Übergang Wissenschaft Weiterführende Befunde Fremdbefunde Wechsel von Papier auf IT vollzogen Wenig Interaktionsinteresse zwischen verschiedenen Akteuren im Gesundheitssystem Motivation für Versorgungsforschungsfragen

11 Verordnung komplexer Therapien

12 Wissensdatenbanken beim Verordnen

13 Interagiert die neue Therapie

14 Interaktions-Check

15 Big Data in der Medizin: Bereich IV Integration klinischer Wissensdatenbanken Abgleich Befunde & Verordnungen Unterstützung im Alltag Integration guter Wissensdatenbanken Definition was sind die richtigen Datenbanken Integration eigener lernender Systeme

16 Übergang Wissenschaft: Beispiel personalisierte Therapie

17 Meldung Studie

18 Wie geht das mit der Studie

19 Hinzufügen zu meiner Kohorte Seidel, Zander et al., STM 2013

20 Was kam in der Vorgängerstudie raus

21 Draußen Drinnen Forschung

22 Big Data in der Medizin: Bereich V Translation und Forschung Gute Wissenschaftsdatenbanken Beginnende systematische Kooperationen Systematische Verknüpfung Klinik Forschung Praktikable Lösung für Interaktion Klinik und Forschung (Ethik, Datenschutz etc.) Verknüpfung der Forscher untereinander

23 Wissen Forschung Pharmakologische Behandlung Verwaltung Laborbefunde Mikrobio, Viro,... Versorgung Befunde von z.b. Radiologie,... Patientenakte Zeit Forschung Dokumentation Arzt, PP,...

24 Kodierungs- / Abrechnungsdaten ORBIS Stamm-/ Bewegungsdaten (ISH) Medikationsbestände (MM/ SRM) SAP IMP/ Virologie Stamm-/ Bewegungsdaten (ISH) Medikationsbestände (MM/ SRM) Vitalzeichen Medikation Verlaufsdaten Demographische Daten Prozeduren epa/ PDMS SWISSLAB Laborbefunde PACS Bilddaten Verordnungsdaten Bestelldaten Apotheke Data- Warehouse IXSERV Transfusionsmed Bestands- und Bewegungsdaten Ambulanz-Systeme Befund-Daten (z.b. Patho-Pro) Expertensysteme Qualitätssicherung Falldaten Prozeduren LTA HYDmedia Falldaten Befund-Daten IMP/ Mikrobiologie Controlling Falldaten Leistungsdaten Forschungsdatenbanken Befund-Daten

25 21. Mai 2015

26 Wo stehen wir heute geschafft Selbstverständlicher Umgang mit IT Täglicher Umgang mit neuen Medien Wechsel von Erfahrungs- auf Evidenz-basierte Medizin im Gang ToDo Zwang zur strukturierten Erfassung Systematische Vernetzung aller Partner Integration von Klinik und Wissenschaft Wissen über Datenschutz

27 Was wird gebraucht Forschung und Lehre in IT, Bioinformatik, Medizininformatik, Datenschutz Neues Stufe der Interaktion Wissenschaft und Versorgung Anwenderfreundliche IT-Lösungen für Big Data in der Medizin im Alltag Freiraum für die persönliche Medizin

28 Vielen Dank

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