Besonders ältere Menschen nehmen häufig mehrere Medikamente gleichzeitig ein. Dadurch kann es zu arzneimittelbezogenen Problemen, wie z. B. unerwünschten Wechsel- und Nebenwirkungen kommen. Folgen können zusätzliche Krankheitsbilder und Therapiebedarf sein. Relevante medikamentenbezogene Probleme werden oftmals unterschätzt und sind häufig die Ursache für Morbidität und Mortalität von Patientinnen und Patienten im Krankenhaus. Im konsortienübergreifenden Use Case INTERPOLAR arbeiten die vier Medizininformatik-Konsortien DIFUTURE, HiGHmed, MIRACUM und SMITH zusammen, um IT-Lösungen zur Verbesserung der Arzneimitteltherapiesicherheit zu entwickeln. Die Projektkoordination liegt bei der Geschäftsstelle des SMITH-Konsortiums.
Im Use Case INTERPOLAR wird untersucht, wie IT-gestützte Verfahren Krankenhausapothekerinnen und -apotheker bei der Identifikation klinisch relevanter und potenziell vermeidbarer Medikationsprobleme unterstützen können. Das Projekt nutzt hierfür die in der Aufbau- und Vernetzungsphase von 2018 bis 2022 im Rahmen der Medizininformatik-Initiative aufgebaute IT-Infrastruktur.
Mit INTERPOLAR wird erstmals eine standortübergreifend harmonisierte Routinedokumentation von Medikationsanalysen und der dabei identifizierten medikationsbezogenen Probleme etabliert. Dadurch können bislang heterogene Dokumentationspraktiken zwischen Kliniken vereinheitlicht und systematisch multizentrisch ausgewertet werden. Grundlage der IT-gestützten Analysen ist eine von Expertinnen und Experten kuratierte Liste klinisch relevanter Kontraindikationen für 700 häufig verordnete Arzneimittel. Eine Kontraindikation bezeichnet einen Faktor (z. B. Alter, Vorerkrankungen, Schwangerschaft, Begleitmedikation), der gegen die Anwendung eines bestimmten Medikaments spricht. Auf Basis der im Projekt entwickelten Kontraindikations-Liste können potenzielle Medikationsprobleme algorithmisch identifiziert werden.
Die identifizierten Fälle werden im Rahmen der INTERPOLAR-Studie retrospektiv durch Stationsapothekerinnen und -apotheker bewertet. Dabei erfolgt sowohl eine patientenbezogene Einschätzung der klinischen Relevanz als auch eine strukturierte Erfassung des Entscheidungs- und Bewertungsprozesses. Ziel ist es zu untersuchen, in welchen Situationen IT-gestützte Analysen zusätzliche klinisch relevante Medikationsprobleme sichtbar machen und die Arbeit der Stationsapothekerinnen und -apotheker sinnvoll ergänzen können. Die strukturierte Erfassung dieses klinischen Bewertungsprozesses dient darüber hinaus als Grundlage, um Algorithmen zur Unterstützung klinischer Entscheidungen weiterzuentwickeln. Insbesondere KI-basierte Methoden wie Large Language Models (LLMs) sollen dadurch verbessert werden, sodass pharmakologisches Expertenwissen systematischer abgebildet und klinische Entscheidungsprozesse künftig besser unterstützt werden können.
Die INTERPOLAR-Studie wird in mehreren Phasen durchgeführt. Zunächst werden an den teilnehmenden Datenintegrationszentren die technischen Voraussetzungen für die Zusammenführung, Analyse und Auswertung der Patienten- und Medikationsdaten geschaffen. Anschließend erfolgt eine multizentrische Studie an Universitätskliniken mit mehreren beteiligten Stationen und einer großen Kohorte stationärer Patientinnen und Patienten. Insgesamt werden im Verlauf des Projekts Routinedaten von etwa 70.000 stationären Behandlungsfällen ausgewertet.
Die erhobenen longitudinalen Daten werden genutzt, um Algorithmen zu verbessern, Risikomuster besser zu verstehen sowie Zusammenhänge zwischen Medikationen, Kontraindikationen und klinischen Ereignissen systematisch zu analysieren.
Die Grundlage für die Interventionsstudien in INTERPOLAR lieferte der konsortienübergreifende Use Case POLAR. In POLAR wurden von Februar 2020 bis Dezember 2022 Methoden entwickelt und eingesetzt, um personenbezogene Medikationsdaten aus der Routineversorgung sowie den Arzneimittelverordnungen der Apotheken zu erfassen. Ein ausgewähltes Spektrum von Polymedikationen wurde zudem gemäß verfügbarer Methoden hinsichtlich Potenziell Inadäquater Medikation (PIM) klassifiziert. Darüber hinaus wurde maßgeblich zur Abbildung der Medikations- und Laborinformationen im MII-Kerndatensatz beigetragen. Das Ziel von POLAR war, das Auftreten von unerwünschten Arzneimittelwirkungen und deren Konsequenzen frühzeitig zu identifizieren. INTERPOLAR baut auf den Ergebnissen von POLAR auf und wendet diese in der klinischen Praxis an. Stationsapothekerinnen und -apotheker werden dadurch entlastet, Patientinnen und Patienten können gezielter versorgt werden.
Ein ausgewähltes Spektrum von Polymedikationen wurde gemäß verfügbarer Methoden hinsichtlich potenziell inadäquater Medikation (PIM) klassifiziert. Zudem wurde maßgeblich zur Abbildung der Medikations- und Laborinformationen im MII-Kerndatensatz beigetragen. Das Ziel von POLAR war es, das Auftreten unerwünschter Arzneimittelwirkungen und deren Konsequenzen besser zu verstehen.
INTERPOLAR baut auf diesen Ergebnissen auf und nutzt sie für Analysen in der klinischen Praxis. Dadurch können Stationsapothekerinnen und -apotheker unterstützt und Patientinnen und Patienten gezielter versorgt werden.
INTERPOLAR wird vom 01.01.2023 bis 31.12.2026 durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) mit über 8 Millionen Euro gefördert.
Stand: 06/2024
Nach zwei Jahren Vorbereitung startet INTERPOLAR in die Praxis: Eine IT-Dokumentation für Stationsapothekerinnen und -apotheker wird auf 48 Stationen in acht Unikliniken getestet. Prof. Dr. André Scherag und Dr. Daniel Neumann geben einen Einblick in die Hintergründe.
Im Januar 2023 startete INTERPOLAR. Prof. Thürmann und Dr. Mussawy erklären im Interview, wie im Projekt mittels Datenanalysen die Arzneimittelsicherheit verbessert werden soll.
