MHH Klausurtagung Forschung. Klinisches Data Warehouse

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1 MHH Klausurtagung Forschung 2013 Klinisches Data Warehouse

2 Agenda Klinisches Data Warehouse der MHH - aktueller Status Mögliche Einsätze des klinischen Data Warehouse für die Forschung Demo: Einsatzbeispiel mit Daten aus dem Laborsystem und SAP i.s.h.med Datenschutz im klinischen Data Warehouse Wesentliche Eigenschaften des klinischen Data Warehouse Ausblick Seite 2

3 Aktueller Status Klinisches Data Warehouse Daten aus SAP Daten aus OPUS::L Diagnosen-Kataloge - ICD-Codes und -Texte (komplett) Patientendaten - 1,7 Mio. Patientenstammdaten (komplett) - Fall- und Diagnosecodes-Informationen (komplett bis 04/2012) Laborwerte Aktuell: - Klinische Chemie - Gastroenterologie - Virologie Patienten Analysearten - 17,3 Mio. Laborwerte - seit 10/2011 Geplant: - alle Labore - alle Patienten - alle Analysearten Seite 3

4 Mögliche Einsätze des Data Warehouses für die Forschung - Patientenakquise ICD-Codes Labor data Patient and case determination Selected patients, cases and labor data View and export in Excel Patient, cases and labor data - Anreicherung einer bestehenden Forschungsdatenbank um weitere Daten Patient IDs Determination of relevant parameters Selected parameters View and analysis of parameters Patients, cases and labor data Seite 4

5 Demo: Einsatzbeispiel mit Daten aus dem Laborsystem und SAP i.s.h.med Anwendungsbeispiel: Ein Forscher (Nephrologe) interessiert sich für Patienten mit Komplikationen bei der Nierentransplantation (Diagnosen mit ICD-Codes T86.xx) mit relevanten Laboranalysen (Urinstatus und Urinsediment) im Zeitrahmen Fragestellungen: Trefferanzahl und Identifikation der Patienten mit der gesuchten Kombination der Parameter Ausreißer (Min, Max) für die Laborwerte Weitergehende Analyse von Wertebereichen Seite 5

6 Schritt 1 Festlegung der relevanten Laborparameter Seite 6

7 Schritt 2 Festlegung der relevanten ICD-Codes Seite 7

8 Schritt 3 Festlegung von Suchzeitraum und Aggregationsebene Aggregationsebene Suchzeitraum Seite 8

9 Schritt 4 Ergebnis: Anonymisierte Excel-Tabelle mit weiteren Optionen zur Datenanalyse Seite 9

10 Datenschutz: IFB-Tx - Kompromiß-Vorschlag Kompromißvorschlag Forscher Elektronische Zustimmung aller Dateneigentümer - Prüfung und Freigabe des zulässigen Datenzugriffs durch ein Gremium - Protokollierung der durchgeführten Abfragen mit der Möglichkeit stichprobenartiger Prüfungen IT Gentlemen s Agreement Seite 10

11 Datenschutz: Technische Maßnahmen in der CCDB Eine Liste besonders kritischer medizinischer Parameter (z. B. HIV positiv ) wird gesondert abgelegt. Patientendaten sind pseudonymisiert im System gespeichert. Die Kopplung des internen Schlüssels mit der MHH-I-Zahl ist nur über eine gesonderte, zugriffsgesicherte Referenztabelle möglich. Das System bietet die Möglichkeit zur systematischen Protokollierung der Datenabfragen in der Datenbank (Audit trail). Seite 11

12 Wesentliche Eigenschaften des Klinischen Data Warehouse Qualitätssicherung und Konsolidierung der Daten aus führenden zentralen MHH-Systemen (Patienten- und Laborsysteme) Festlegung von Auswahlkriterien/Einschlussbereichen (Diagnosen, Zeitrahmen, Analysearten ) bei der Datenauswahl Datenaggregation der Werte in gewünschten Zeitintervallen Datenausgabe im Excel-Format Standardformat für statistische Anwendungsprogramme Extensive Filterfunktionen Grafische Darstellungsoptionen (Pivot, Diagramme) Anonymisierte Ausgabe von Patientendaten Entlastung operativer Systeme von Datenanalyseprozessen Seite 12

13 Ausblick klinisches DWH Produktivsetzung des klinischen Data Warehouse Datenextraktion aus weiteren zentralen forschungsrelevanten Systemen Fortführung der Datenmodellierung für das MHH weite Data Warehouse Etablierung und Ausbau des Autorenschafts- und Zugriffskonzeptes zur Sicherung des Datenschutzes Aufbau eines Analysezentrums zur Unterstützung der Forscher bei der Nutzung des Klinischen Data Warehouse Seite 13

14 Ausblick Klinisches Data Warehouse Ressourcenbedarfe für die Produktivsetzung: Personalbedarf für IT-Betrieb und Weiterentwicklung Weiterentwicklung/Projekte: Frau Dr. Gerbel und Herr Rassmann Betrieb: 2 zusätzliche Stellen (1 Datenanalyst (E13), 1 Programmierer/techn. Administrator (E11)) Hard- und Software parallel zum Ausbau des Systems Seite 14

15 Geplante Projekte auf Basis des Clinical DataWarehouse QS-Reporting (z. B. ans Aqua-Institut): Vergleichbarkeitsreports von Krankenhäusern auf Landes bzw. Bundesebene. Modulare Gruppierung anhand von ICD- und OPS-Codes (Herzschrittmacher, Transplantationen Niere, Transplantationen Leber, ) Risikomanagement: Rechtzeitiges Erkennen von versicherungsrelevanten Unfällen bzw. Beinaheunfällen anhand zu definierender Parameter Patientenpseudonymisierung (Biobanken,..): Entwicklung eines übergreifenden Pseudonymisierungskonzepts das die Datenschutzanforderungen des Bundes und des Landes erfüllt. Patienten Screening: Identifikation von Patientenkollektiven mit bestimmten Parameterkonstellationen auf Basis von Diagnosen und Laborwerten Seite 15

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