Semantische Integration für translationale und personalisierte klinische Forschung: Unterschiedliche Lösungen und Vorgehensweisen

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1 Semantische Integration für translationale und personalisierte klinische Forschung: Unterschiedliche Lösungen und Vorgehensweisen Wolfgang Kuchinke (HHU Düsseldorf) in Berlin BMBF Partnering Day (i:dsem Integrative Datensemantik in der Systemmedizin)

2 Clinical Research Informatics (CRI) -Gruppe Zentrales Element am KKS Düsseldorf (Koordinierungszentrum für klinische Studien) Mitglied im deutschen KKS-Netzwerk und in ECRIN dem Europäischen Netzwerk für internationale klinische Studien CRI wendet Prinzipien der Informatik und informationellen Technik auf die Unterstützung von Forschungsaktivitäten in der Medizin Mitglied in verschiedenen EU- Projekten (TRANSFoRm, EHR4CR, BioMedBridges, p-medicine) Semantische Interoperabilität als Kernproblem

3 Hauptziel der semantischen Integration Verfügbarkeit und Wiederverwendung von heterogenen Informationen Herausforderung in der personalisierter Medizin Semantische Interoperabilität auf Datenebene durch Standards und Spezifikationen, wie z.b. ISO/CEN und openehr Re-Use (Sekundärnutzung) von medizinischen Daten aus der Versorgung für die Forschung EU Projekte mit unterschiedlichen Ansätzen Unterschiedliche Lösungsansätze Weitergehende Analyse der Lösungen

4 Semantik in TRANSFoRm Interoperabilität medizinischer Daten durch Einsatz archetypbasierter Systeme ISO/CEN und openehr Linking von CDISC mit Archetypen Verfügbarkeit und Wiederverwendung von Informationen Austausch von Daten zwischen klinischer Forschung und Versorgung Semantischer Mediator, Terminologieserver

5 Semantik in TRANSFoRm Das Datenschutzmodel ist integriert mit dem syntaktischen und semantischen Model Ausbaubares, interoperables klinisches Informationsmodel (CRIM) Sammeln von semantisch kontrollierten Daten aus dem EPA heraus Semantic Mediation Service Management von Referenzterminologien und Terminologie-Mapping

6 Datenintegrationsmodelle Ontologie-gesteuerte Mechanismen zur Ermöglichung von Linking und Integration von phänotypischen und genotypischen Daten aus multiplen Datenquellen Clinical Data Integration Model (CDIM) Data Source Model (DSM) CDIM-DSM mapping model Queries werden durch das CDIM und den Vocabulary Service formuliert

7 TRANSFoRm Architektur Study LexEVS Vocab Service Ontologie Editor CRIM Workbench CDIM Middleware Terminologien + Mapping SM/DNC DB CDIM-DSM Mapping DSM Model Instance Editor

8 p-medicine Personalisierte Medizin Entwicklung von Tools für klinische Studien in der PM Integration in Datenschutz-Framework Datenaustausch und Integration Krankenhaus, Biobank, Imaging, Modelle der Systembiologie Patient Empowerment Semantische Interoperabilität (Ontology Annotator / Data Translator)

9 Semantik in p-medicine Die Verlinkung heterogener Daten in der individualisierten Medizin muss auf Patientenebene erfolgen Verbindung Datenschutz und semantische Integration Vertraulichkeit der Daten und Datenschutz Lokale Datawarehouses an Krankenhäusern

10 Datenaustausch in p-medicine Krankenhaus Domäne KIS 1 KIS 2 Lokal DW1 Kommunik-Ser/Pseudo Kommunik-Ser/Pseudo Lokal DW2 Sem -Int ObTiMA p-medicine Domäne Zentral DW1 Zweite Pseudo Sem -Int Sem-Int=Semantische Integrtaion Pseudo=Pseudonymisierung ObTiMA= Ontology-based Trial Management Application DW=Datawarehouse

11 Semantik in EHR4CR KIS-Daten für Patientenrekrutierung und Unterstützung klinischer Studien Nutzung minimaler Datensätze Semantischer Interoperabilität durch Einsatz von Web-Services Semantische Suche in Patientenakten Harmonisierung findet statt Datenbasis wird lokal abgebildet Krankenhaus besitzt ein eigenes Datawarehouse mit eigenen Datenstandards

12 Semantische Interoperabilität (EHR4CR) Standardbasierte Integrationsprofile Nutzung von IHE und QRPH, IHE Data Exchange (DEX) Semantische Annotation von CDISC SDM-ODM CCD Templates, Data Elements, Value Sets HL7 RIM-based Common Information Model Clinical Information Model (CIM) Meta Data Registry (MDR), CDISC SHARE Terminologien ICD-10, ATC, LOINC, SNOMED CT, RadLex

13 Homogenisierung heterogener Datenquellen Ebene der Datenstandards, Terminologien und Ontologien z.b. CDISC ODM, SDM, CCD, ICPC, ICD10, SNOMED und LexEVS (Enterprise Vocabulary Services) ermöglicht eine Integration und Re-Use der Daten Hierarchien von Ontologien und Verlinkung Prozessebene Domainmodellierung und Informationsmodelle Beschreibung des Flusses der Daten in unterschiedlichen Kontextund Interpretationsbereichen Legale / ethische Ebene Patientendaten als schützenswerte, sensitive Daten Verbindung von semantischer und legaler Interoperabilität Workflowebene Semantische Interoperabilität durch Einsatz von Web-Services Lokale Datawarehouses / lokale Interpretierbarkeit

14 Zusammenfassung und Ausblick Projekte Lösungsansätze Modelle / Konzepte Konzepte / Prinzipien 1. TRANSFoRm 2. EHR4CR 3. p-medicine 4. BioMedBridges EHR Daten für Forschung Datenvertraulichkeit Semantischer Mediator Informationsmodell & Ontologie Mapping ICD, READ, SNOMED, Archetypen KIS Daten für klein. Studien Semantischer Interoperabilität Informationsmodell & Ontologie Mapping ICD, SNOMED, ATC, LOINC, CCD, IHE Lokale Datawarehouses KIS Daten, Biobanken, Bild-Daten für klein. Studien in der PM Semantischer Interoperabilität Ontologisch-basierte Datensammlung (ObTiMA) Lokale Datenwarehouses Daten-Linking, Anreicherung Biomedizinische Ontologien Metadaten-Annotationen Legale Ontologie Personalisierte Medizin Standard-Terminologien Terminologie-Server Ontologien für Datensammlung, Querying, Analyse Ontologien für Data linking Legales Framework, Datenschutzmodelle Informationsmodelle, Prozessbeschreibungen Metadaten-Register Kontextbeschreibung Lokale Datawarehouses Mapping von Terminologien / Ontologien Meta-Ontologien / Hierarchien Berücksichtigung von Kontext über Metadaten Metadatenannotation Schon bei Datensammlung Legale und Datenschutzontologie, Identifikationsrisiko Ethik und Patienten- Empowerment Verbindung von Prozessen und Kontext (Zonen) Informationsmodelle Archetypen am Point-of- Care für Forschungsdaten Lokale Interpretierbarkeit

15 Vielen Dank! Wolfgang Kuchinke Koordinierungszentrum für klinische Studien (KKS) Heinrich Heine Universität Düsseldorf Tel: Mail: duesseldorf.de

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