Use Cases SMITH

Von der Theorie in die Praxis

Anwendungen demonstrieren den Mehrwert der Datenintegrationszentren

In der Aufbau- und Vernetzungsphase der Medizininformatik-Initiative (MII) von 2018 bis 2022 haben innerhalb der vier Konsortien klinische und methodische Anwendungsfälle, so genannte Use Cases, die Funktionsfähigkeit der Datenintegrationszentren belegt. Mit Hilfe von Projekten aus unterschiedlichen Anwendungsfeldern der Gesundheitsversorgung konnten die Use Cases die Möglichkeiten digitaler Dienstleistungen und Infrastrukturen im Gesundheitswesen aufzeigen. SMITH hat in der vergangenen Förderphase die Methodenplattform PheP zur Optimierung von Datenanalysen und die klinischen Anwendungsfälle ASIC und HELP aus der Intensiv- und Infektionsmedizin initiiert und umgesetzt.

Zwei Ärzte in grüner OP-Kleidung und Masken führen eine medizinische Untersuchung mit einem Endoskop durch. Der Fokus liegt auf der Hand der Ärztin, die das Endoskop hält. Im Hintergrund ist ein weiterer Arzt unscharf zu erkennen. Diese Szene zeigt die Arbeit in der Intensivmedizin, wo moderne Technik und präzises Handeln essenziell sind.

Use Case ASIC – Algorithmische Überwachung in der Intensivversorgung

Auf der Intensivstation fallen täglich hohe Datenmengen an, die ein enormes Potenzial für Anwendungen künstlicher Intelligenz liefern. Der Anwendungsfall ASIC zeigt dies am Beispiel der Therapie von Patientinnen und Patienten mit akutem Lungenversagen (ARDS), einer Erkrankung an der heute noch etwa 40 Prozent aller Betroffenen versterben. Federführend durch das Universitätsklinikum Aachen wurde in Zusammenarbeit mit sieben weiteren Universitätskliniken eine Smartphone-App entwickelt, die Ärztinnen und Ärzten als Frühwarnsystem für ein potenzielles ARDS dient. Die ASIC-App wertet Daten aus, die bei der Behandlung von Patientinnen und Patienten auf der Intensivstation anfallen. Bei Verdacht auf ein ARDS werden die Intensivmedizinerinnen und -mediziner durch ein mobiles Endgerät in der Kitteltasche über das mögliche Vorliegen eines ARDS alarmiert.

Projektlaufzeit: 01.01.2018 bis 31.12.2023

Weitere Informationen zu ASIC finden Sie hier.

Use Case HELP – Zielgerichtete Antibiotikatherapie in der Infektionsmedizin

Der Anwendungsfall HELP des SMITH-Konsortiums thematisiert den leitliniengerechten und empfohlenen Einsatz von Antibiotika zur frühzeitigen zielgerichteten Bekämpfung bakterieller Infektionen. Das hierfür entwickelte HELP-Manual führt Ärztinnen und Ärzte Schritt für Schritt durch die Diagnose und den verantwortungsvollen Einsatz von Antibiotika bei Staphylokokken-Blutstrominfektionen. Damit können die infektiologische Beratung optimiert und Antibiotikaresistenzen vermieden werden. Der Einsatz des HELP-Manuals wurde im Rahmen einer Studie von 2020 bis 2022 an den Universitätskliniken Aachen, Essen, Halle und Leipzig unter Federführung des Universitätsklinikums Jena getestet.

Projektlaufzeit: 01.01.2018 bis 30.06.2023

Weitere Informationen und Ergebnisse zu HELP finden Sie hier.

Ein Stapel von Petrischalen mit rotem Nährmedium steht auf einem Labortisch. Diese Schalen werden zur Untersuchung von Bakterienkulturen, wie Staphylokokken, verwendet, die für Blutstrominfektionen verantwortlich sind. Solche Untersuchungen sind essenziell für die Entwicklung einer wirksamen Antibiotikatherapie, wie im klinischen Anwendungsfall HELP.

Darstellung einer IT-Infrastruktur: Nahaufnahme von mehreren blauen Ethernet-Kabeln, die in Netzwerk-Switches eingesteckt sind. Die Kabel verlaufen geordnet in verschiedene Ports, während das Bild eine klare, technisch saubere Umgebung vermittelt.

Use Case PheP – Phänotypisierungspipeline zur Unterstützung klinischer Auswertungsprojekte

Im methodischen Anwendungsfall PheP wurden innovative datenanalytische Methoden entwickelt, um aus elektronischen Patientenakten automatisiert medizinische Informationen zu gewinnen. Das Projekt hat den Aufbau sowie die Anreicherung von Daten unterstützt und gezeigt, wie klinische Projekte diese Daten nutzen können. Dabei wurden u. a. Verfahren der Phänotypisierung verwendet. Mit Phänotypisierung kann von bestimmten Merkmalen der Patientinnen und Patienten wie Größe, Gewicht, Geschlecht oder Alter auf weitere Merkmale geschlossen werden. Zudem wurden in PheP Methoden der verteilten Analyse etabliert und Voraussetzungen für Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, kurz: NLP) geschaffen. Als Folgeprojekt baut der konsortienübergreifende Anwendungsfall GeMTeX auf den Erfahrungen aus PheP auf.

Projektlaufzeit: 01.01.2018 bis 31.05.2023

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