Als Ziel des Projektes soll das Paradigma der „Datenintelligenz“ für klinische Anwendungen nutzbar gemacht werden. Unter „Datenintelligenz“ versteht man hierbei, dass Lösungen direkt anhand eines typischerweise großen Datensatzes entwickelt und validiert werden: Daten spiegeln die Komplexität der Realität mit all ihren Nuancen wieder und entwickelte Lösungen finden durch den unmittelbaren Validierungsnachweis klinische Akzeptanz.

In einem Universitätsklinikum der Maximalversorgung und entsprechender Forschung wurden in den letzten 50 Jahren in allen Fachgebieten der Medizin sehr viele unterschiedliche Datenbanken im Rahmen der Digitalisierung aufgebaut. Die Unterschiedlichkeit macht derzeit eine integrierte Visualisierung oder gar Verarbeitung mit zugrunde liegenden gemeinsamen Ontologien oder ordnende Hierarchien unmöglich.
Projekte mit definierten medizinischen Usecase-Definitionen sind also in allen Fällen ein Stückwerk und nachfolgende Produktentwicklungen nahezu unmöglich. Um für den medizinischen Alltag aber auch für nachfolgende (Remind-)Projekte oder Verfahren der künstlichen Intelligenz eine Synopse der Datenquellen bereitzustellen, ist eine systematische Analyse der Datenvielfalt und ein Konzept für die ontologisch geführte Aufarbeitung und Nutzbarmachung der Daten Ziel dieses Projektes.

Hierzu müssen Patientendaten ganzheitlich ausgewertet werden, d.h. es müssen alle „Spuren“, die ein Patient in der Klinik hinterlässt, gesammelt und aufbereitet werden. Daher fokussiert KDI weder auf ein spezielles Krankheitsbild noch auf eine besondere Modalität. Diese ganzheitliche Sicht ermöglicht es, auch zunächst unauffällige Abhängigkeiten über Abteilungsgrenzen hinweg zu erkennen und auszuwerten.

Weiterhin müssen Patientendaten im großen Volumen zur Verfügung gestellt werden, d.h. die Grundlage muss ein möglichst umfangreiches Datenrepository sein.

Das Datenrepository soll die Basis dafür bilden, dass klinische Prozesse über unterschiedliche Kliniken und Zeiträume komparativ analysiert werden können, als auch dass Lösungen zur Entscheidungsunterstützung entwickelt und getestet werden können. Die komparative Analyse ermöglicht es, nach intensiver Diskussion mit medizinisch klinischen Experten konkrete Vorschläge für eine verbesserte Patientenversorgung auszuarbeiten, Abweichungen von Standard zu erkennen und zu begründen und Trends frühzeitig zu erkennen. Im besten Sinne soll es das Ziel sein, das kollektive Wissen von Kliniken auszuwerten, welches sich in den täglichen den Patienten betreffenden Entscheidungen widerspiegelt (Collective Intelligence).

Information

Laufzeit: 04/2014 – 03/2017

Förderung: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie

Partner

• Siemens AG
• Universitätsklinikum Erlangen (UKER)
• Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI)
• Institut für Frauengesundheit (ifg)
• Fraunhofer IIS
• Charite Berlin
• Averbis GmbH