Die Initiative Medizinische Informatik. Chance und Herausforderung für Krankenversorgung und Forschung

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1 Die Initiative Medizinische Informatik Chance und Herausforderung für Krankenversorgung und Forschung Markus Löffler Institut für Med. Informatik, Statistik und Epidemiologie (IMISE) Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie

2 Mein Hintergrund Arzt, Physiker, Biometriker Leite Institute für Biometrie Klinische Studien Bioinformatik Epidemiologie IMISE ZKS IZBI LIFE

3 Ziele des BMBF-Förderkonzeptes Medizinische Informatik Forschungsmöglichkeiten und Patientenversorgung durch innovative IT-Lösungen verbessern und die Chancen der Digitalisierung für den Einsatz am Krankenbett nutzen Datenaustausch und gemeinsame Datennutzung zwischen Forschung und Versorgung standortübergreifend intensivieren Medizininformatik in Forschung, Lehre und Weiterbildung zukunftsgerichtet aufstellen (Medical Data Scientist) Infrastrukturförderung

4 Gefördert werden Konsortien die Daten aus Forschung und Versorgung untereinander zugänglich machen mindestens zwei Universitätskliniken beteiligen mit weiteren Partnern aus Versorgung, Wissenschaft und Wirtschaft

5 Ausschreibung mehrschrittig Konzeptphase 2016 (9 Monate) Aufbau- und Vernetzungsphase Ausbau- und Erweiterungsphase alle Universitätskliniken sollen eingebunden werden

6 Motivationen 1) Precision Medicine 2) Vermessung der Versorgung 6

7 Melanom Mutationsprofil (WES) Cell 2015

8 Betroffene Signalwege

9 Welche Therapie soll man wählen? Actionable targets Großer Studienbedarf Komplexe klinische Entscheidungsfindung

10 Vermessung der Versorgung ASCO

11 JCO 2013

12 Status Quo Datenintegration in D BMBF-Workshop Feb

13 Datenhandling & Interoperabilität Versorgung Typische Merkmale: - Erfolgreich für Leistungserfassung - HIS ist ein Unternehmensziel ABER - meist unstrukturierte Dokumente (geringe Digitalisierung) - Keine durchgängige terminologische Standards - kaum Interoperabilität zwischen Versorgern - kaum Qualitätssicherung der Daten (zb Audit, Monitoring) - geringe sekundäre Nutzbarkeit der Daten - Barriere zur Forschung - kaum Patientenbeteiligung - kaum Daten-sharing

14 Datenhandling & Interoperabilität Forschung Typische Merkmale: - strukturierte Datensätze für bestimmte Studien - mit Qualitätssicherung ABER - Jeder macht seins, keine Nachhaltigkeit, Datenverluste - meist keine Interoperabilität (nicht einmal an einem Standort!!) - MI ist an den Medizinischen Fakultäten kein Unternehmensziel - Daten-Sharing nur partiell in Forschungsverbünden

15 Datenhandling & Interoperabilität Folgen der fehlenden Integration von Versorgung und Forschung: Versorgungsforschung stark erschwert Klinische Forschung stark erschwert Ressourcen nicht ausgenutzt Chancen zur Aufdeckung von Errors in Medicine ungenutzt Erkenntnisverlust in großem Ausmaß (Waste)

16 Datenhandling & Interoperabilität BMBF-Workshop März 2015 Erforderliche Massnahmen: An allen Uni-Standorten sind lokal MI-Zentren nötig für die Integration von Forschungs- und Versorgungsdaten Es sind innovative Methoden des Daten-Minings und der semantischen Datenintegration einzusetzen Es sollten sektorenübergreifende electronic HRBs für die Versorgungsdaten aufgebaut werden Es muss ein Weg zu Datensharing gefunden werden.

17 Zielsetzungen - Challenges 17

18 Was wollen wir erreichen? Klinische Forschung optimieren z.b.: Patienten in klinische Studien einschließen Patientenkohorten für Biomarkerforschung EMR-basierte Phänotypisierung Versorgung optimieren z.b.: Versorgungsprozesse messen (real world) Versorgungsabläufe modellieren und beeinflussen Frühwarnsysteme BMBF Initiative Medizinische Informatik

19 The smart physician`s work station C.v Kalle

20 Methoden BMBF Initiative Medizinische Informatik 20

21 Arzt-Arbeitsplatz Case Based Reasoning Ärzte können zu einem Patienten mit einer seltenen Krankheit oder einer speziellen diagnostischen Situation Anfragen stellen Gibt es Patienten mit einer ähnlichen Konstellation? Welche Therapien wurden gegeben? Was wurde aus Ihnen? Es wird ein Matching mit Patienten aus BMBF angebundenen Initiative Medizinische Versorgungseinrichtungen Informatik bzw 21

22 Tag-ing von Patienten im HIS (Workflow Unterstützung) Informationen werden angehängt, zb geeignet für Studie X, Versorgungsprojekt Y ist Teilnehmer in Studie X, Versorgungsprojekt Y hat Proben in Biobank geeignet für omic-messung omics-ergebnisse liegen vor Optimierung der Forschung und Versorgung

23 Extraktion strukturierter, semantisch annotierter, phänotypischer Daten aus unstrukturierten Dokumenten der Patientenversorgung Semantische Textanalyse Phänotypisierung (Attribute)

24

25

26 NLP-Text extractor

27 Phänotyp Systolische Herzinsuffizienz

28 Versorgungsoptimierung Messung der Versorgung (Krankheitsbezogen) - Prozessindikatoren aufbauen - Messung der Leitlinien-Compliance - Outcome Indikatoren (AE, SAE) - Risikoscores BMBF Initiative Medizinische Informatik

29 Datenintegrationszentrum Datentreuhandstelle Regelt den Zugang zu Daten Einwilligungen des Patienten Einholung von Zustimmungen der Ärzte und Forscher Kontrolle der Datenqualität Führung eines MDR Pseudonymisierung oder Anonymisierung Vergabe von Berechtigungen Herausgabe der Daten BMBF Initiative Medizinische Informatik 29

30 Datenintegrationszentrum Management der Informationssysteme Health Record Banks Kommunikationsstandards Zugang zu HIS-Dokumenten IT-Architektur Arzt-Arbeitsplatz Telemedizin BMBF Förderkonzept Medizininformatik

31 IT Integration Versorgungsdaten (unstrukturiert) Klinische und epidemiologische Kohortenstudien (strukturiert) Annotation Wissens - Retrieval Semantische Interpretation HIS DWH Bild-Daten MRT, PET, Kardo Mikroskopie Suche, Labeln Fo-DB(en) Biobank Phänotypen Labordaten Bioproben OMICS-Daten Chips, Metabolom, SEQ Classifier Annotation Wissens - Retrieval

32 Intelligente Portale für Patienten und Einweiser Patienten und Einweiser erhalten einen treuhänderisch geregelten Zugriff Entlassungsbriefe Befunde Labordaten Hinweise Links Annotationen BMBF Initiative Medizinische Informatik 32

33 Voting 1 Wie schätzen Sie den Stand der IT-Integration von Forschung und Versorgung in Ihrer Einrichtung ein: Sehr gut ungenügend 1).... 6) BMBF Initiative Medizinische Informatik 33

34 Voting 2 Wie schätzen Sie die Relevanz einer übergreifenden IT-Integration von Forschung und Versorgung ein: Sehr hoch sehr gering 1).... 6) BMBF Initiative Medizinische Informatik 34

35 Zusammenfassung Es besteht ein erheblicher Handlungsbedarf zur Verbesserung der Integration von Versorgungs- IT und Forschungs-IT in D Von einer übergreifenden IT-Integration sind mittelfristig erhebliche Verbesserungen in Patientenversorgung und Forschung zu erwarten Es handelt sich um eine große strategische Aufgabe für die MI BMBF Initiative Medizinische Informatik 35