Riskante Medikation erkennen und gezielt intervenieren
Der Use Case INTERPOLAR widmet sich der algorithmusbasierten Identifizierung von Patientinnen und Patienten mit erhöhtem Risiko für klinisch relevante und beeinflussbare Medikationsprobleme. Krankenhausapothekerinnen und -apotheker können sich so gezielt den Patientinnen und Patienten widmen, die von ihrer Beurteilung am meisten profitieren. INTERPOLAR nutzt hierfür die in der Aufbau- und Vernetzungsphase von 2018 bis 2022 im Rahmen der Medizininformatik-Initiative aufgebaute IT-Infrastruktur.
Durch Expertinnen und Experten ausgewählte Risiko-Trigger unterstützen Krankenhausapothekerinnen und -apotheker dabei gezielt, Patientinnen und Patienten mit einem erhöhten Risiko für Medikationsprobleme zu finden. Damit kann die Risikoeinschätzung in der Routinebeurteilung beschleunigt und die Medikationsanalyse für gefährdete Patientinnen und Patienten fokussiert werden. Begleitende Studien sollen zeigen, dass die IT-unterstützte Versorgung die Anzahl der medikationsbezogenen Probleme deutlich reduziert.
Das Projekt besteht aus vier Phasen: Zunächst werden an jedem teilnehmenden Datenintegrationszentrum die technischen Voraussetzungen für die Zusammenführung, Analyse und Auswertung der Patienten- und Medikationsdaten eingerichtet. Die sich daran anschließende Interventionsstudie ist an acht Universitätskliniken (Leipzig, Jena, Hamburg, Bonn, Erlangen, München, Dresden und Heidelberg) mit jeweils sechs teilnehmenden Stationen und mehr als 90.000 Patientinnen und Patienten geplant. Weitere sieben Krankenhäuser (Freiburg, Aachen, Halle, Gießen, Mainz, Essen, Schleswig-Holstein/Campus Kiel) werden sich an der Studie der letzten Phase beteiligen. Mit über 30.000 Patientinnen und Patienten soll untersucht werden, ob das INTERPOLAR-Setup auch außerhalb eines klassischen Studiensettings mit ähnlichen Auswirkungen auf die Arzneimitteltherapiesicherheit angewendet werden kann. Abschließend werden die erhobenen longitudinalen Daten genutzt, um Algorithmen zu verbessern, multivariate Vorhersagemodelle zu erschließen sowie Ursache-Wirkungsbeziehungen für unerwünschte Arzneimittelwirkungen zu erfassen.