Nationale Initiative Medizininformatik - Aufbau von forschungsnahen Klinik-IT Infrastrukturen. Roland Eils, DKFZ und Universität Heidelberg

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1 Nationale Initiative Medizininformatik - Aufbau von forschungsnahen Klinik-IT Infrastrukturen, DKFZ und Universität Heidelberg

2 I. Potenziale für forschungsnahe Klinik-IT 3

3 Potenziale einer integrierten, forschungsnahen Klinik-IT IT Technologien und Big Data : Schlüsselrolle in der klinischen Medizin: Auswertung von Datensätzen der biomedizinischen Hochdurchsatzforschung ( omics ) Zugriff auf Krankheitsverläufe in digitalen Patientenakten Erkenntnisgewinn aus Patientenbehandlungen ( retrograde Translation ) Überregionale Zusammenarbeit zur Zusammenstellung von Krankheitskohorten auch für seltene Erkrankungen 4

4 Aktuelle Hindernisse Dramatisch schlechte IT-Ausstattung der Kliniken Klinische IT-Systeme sind nicht überregional vernetzt und stellen in der Regel Insellösungen dar Verbindung zwischen Forschungsdaten und elektronischen Patientenakten ist kaum umgesetzt Klinik-IT dient in der Regel nicht der Forschung Weder lokale noch überregionale Datenintegration möglich Strukturierte Dokumentation von klinischen Ergebnissen ist nicht hinreichend im Klinikalltag eingebettet Kaum Rückkoppelung zwischen Versorgung und Forschung 5

5 Big Data in der Medizin Molekulare Daten Medizininformatik Patientendaten Klinische Studien Literatur Epidemiologie 6

6 Strukturelle Defizite Medizininformatik nicht ausreichend vorbereitet Fehlende Etablierung und Verwendung allgemein gültiger Standards Institutionelle Zersplitterung des Themas Allgemein vorherrschender Investitionsstau bei infrastruktureller Klinik IT 7

7 II. Aktuelle Beispiele aus der forschungsnahen, klinischen Versorgung 8

8 NATIONALES CENTRUM FÜR TUMORERKRANKUNGEN NCT HEIDELBERG JOINT VENTURE ZWISCHEN DKFZ UND UNIVERSITÄTSKLINIKUM KREBSPATIENTEN PRO JAHR FÜR EIN DRITTEL GENOMSEQUENZIERUNG ALS OPTION

9 HIPO - THE HEIDELBERG CENTER FOR PERSONALIZED ONCOLOGY HIPO Heidelberg Center for Personalized Oncology Clinical Development HIPO gen Genome Analysis Program HIPO sys Systems Biology Bioinforma cs Synthe c Biology Program HIPO med NCT Precision Oncology Program (NCT-POP) Peter Lichter Christof v. Kalle Project Management & Coordina on Sample Processing Glimm/Geörg Sequencing/Arrays Wolf/Wiemann Bewerunge-Hudler Data Management Eils/Lawerenz Applied Bioinforma cs Brors Chroma n-and RNA Methods Mallm/Rippe Next Genera on Imaging Conrad Technology Pla orms

10 NCT CLINICAL CANCER PROGRAM Integration von Versorgung und Forschung: Vorteile für beide Seiten Schneller Zugang zu wohl dokumentiertem Patientenmaterial Rückfluss von Forschungsergebnissen in die klinische Versorgung Implementierung der Genomsequenzierung als diagnostisches Werkzeug Unterstützung der Diagnose und Therapieplanung 12

11 NCT CLINICAL CANCER PROGRAM: MOLECULAR SEQUENCING DIAGNOSTICS 35 days Benedikt Brors Pilotphase: March 2013 December 2014 : 246 patients, success rate* 56% AUFBAUPHASE Phase I: patients p.a. * actionable mutation validated phase by II: certified patients p.a. diagnostics methods phase III: patients p.a. 4 hours 2 hours 5 hours 14

12 Untersuchung von genetischen Ursachen von Herz-Kreislauferkrankungen Gemeinsames Projekt von DZHK und DKFZ/DKTK Ziel: Gesamtgenomsequenzierung von Kontrollpatienten als Basis-Kohorte für genetische Analysen von Herzpatienten Durchführung der Sequenzierung am DKFZ auf neuer Illumina X-10 Plattform 16

13 III. Konzept für eine Nationale Initiative Medizininformatik Autoren:, Heidelberg Udo Hahn, Jena Roland Jahns, Würzburg Heyo K. Kroemer, Göttingen Thomas Tolxdorff, Berlin Christof von Kalle, Heidelberg 17

14 Translation : Neues Wissen in klinische Entscheidungen umsetzen Wichtigste Aufgabe der Medizininformatik ist es verfügbare Datenschätze für die medizinische Forschung nutzbar zu machen Verhindert wird dies häufig durch: Inkompatibilitäten von verfügbaren Datensätzen aufgrund von fehlenden/unterschiedlichen Standards Fehlender Strukturierung der Daten in der Patientenversorgung (z.b. Arztbriefe) Weitgreifenden Datenschutzbestimmungen Verfügbares Wissen muss für den klinischen Alltag in Form von IT-basierten Unterstützungssystemen nutzbar gemacht werden 18

15 Verwertung der integrierten Daten Unterstützung zur Diagnose und Therapie Arzt Konsolidierte Informationen Patient Zugriff auf (anonymisierte) klinische Daten Forscher 19

16 Aufgaben der vorgeschlagenen Kompetenzzentren Entwicklung einer forschungsnahen Krankenhaus-IT in überregionalen Netzwerken von Universitätskliniken und außeruniversitären Partnern Finanzielle Beteiligung der Kliniken an den Entwicklungskosten Definition von einheitlichen Austauschstandards Definition von Interoperabilitätskriterien Lotsenfunktion und Übernahme von Richtlinienkompetenz zur Auswahl und Entwicklung geeigneter Standards und Verfahren 20

17 Anforderung an die Kompetenzzentren 1. Zurverfügungstellung von patientenbezogenen Daten für die biomedizinische Forschung 2. Integration von heterogenen Datentypen aus der kliniknahen Forschung und Diagnostik 3. Abstraktion und Integration von strukturierten und unstrukturierten Daten 4. Integration des Wissenstandes aus dem Forschungskontext und dem klinischen Studienkontext 21

18 Implementierungsstrategie Kompetenzzentren sollten aus 2-3 Kliniken bestehen, die sich zu einer einheitlichen IT-Strategie verpflichten Ausgewiesene Expertise in der Medizininformatik, Bioinformatik und der Systemmedizin Modellhafte Fokussierung auf ein oder mehrere Krankheitsgebiete Ausweitung auf andere Krankheitsgebiete Teil der Strategie Beteiligte Institutionen verpflichten sich zu Investitionen Industriebeteiligung gewünscht, aber optional Phase II: Übertragung von Standards und Methoden auf andere Standorte 22

19 Nationale Initiative Medizininformatik - Aufbau von forschungsnahen Klinik-IT Infrastrukturen