{"id":18205,"date":"2023-05-25T09:52:06","date_gmt":"2023-05-25T07:52:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.smith.care\/?p=18205"},"modified":"2023-05-25T11:17:13","modified_gmt":"2023-05-25T09:17:13","slug":"use-case-phep-abschluss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.smith.care\/de\/2023\/05\/25\/use-case-phep-abschluss\/","title":{"rendered":"SMITH-Use Case PheP: Innovative Werkzeuge und Methoden zur Auswertung klinischer Daten \u2013 Ein Res\u00fcmee aus f\u00fcnf Jahren Projektlaufzeit"},"content":{"rendered":"\n

Durch die Arbeiten der Medizininformatik-Initiative (MII)<\/a> und den damit verbundenen Aufbau von Datenintegrationszentren (DIZ)<\/a> wird ein einzigartiger und reichhaltiger Bestand an klinischen Versorgungsdaten aus verschiedenen Bereichen der Krankenversorgung f\u00fcr die Forschung zug\u00e4nglich gemacht. Einzigartig deshalb, weil diese Daten f\u00fcr alle beteiligten Universit\u00e4tskliniken in Deutschland in Form und Inhalt genau definiert sind. Um die Daten bestm\u00f6glich f\u00fcr die Forschung und innovative Versorgung nutzbar zu machen, wurde im Januar 2018 der methodische Anwendungsfall Ph\u00e4notypisierungspipeline (PheP)<\/a> als Projekt des SMITH-Konsortiums gestartet. PheP unterst\u00fctzt den Aufbau und die qualitative Anreicherung von Daten und zeigt auf, wie klinische Projekte diese Daten nutzen k\u00f6nnen. Ende dieses Monats wird das PheP-Projekt abgeschlossen. In f\u00fcnf Jahren Laufzeit hat der methodische Use Case die Vorarbeiten f\u00fcr verschiedenste weitere Projekte der MII geleistet. PheP lieferte Werkzeuge und Methoden, mit denen medizinische Daten datenschutzgerecht genutzt und neuartige Fragestellungen bearbeitet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Mit Algorithmen Krankheiten fr\u00fchzeitig erkennen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dabei wurde in PheP unter anderem mit Ph\u00e4notypisierung gearbeitet. <\/em>Darunter sind Verfahren zu verstehen, mit denen aus vorhandenen Daten neue Informationen gewonnen werden. Bestimmte Eigenschaften bzw. Ph\u00e4notypen von Patientinnen und Patienten aus medizinischen Dokumenten werden automatisch erkannt und gruppiert. So k\u00f6nnen bestimmte Laborwerte und Medikationen Hinweise auf weitere Erkrankungen geben oder geeignete Patientinnen und Patienten f\u00fcr die Teilnahme an einer Studie gefunden werden. Aus diesem Projektteil ist die Nachwuchsgruppe Terminologie- und Ontologie-basierte Ph\u00e4notypisierung (TOP)<\/a> hervorgegangen. Die Nachwuchsgruppe ist an der Universit\u00e4t Leipzig angesiedelt und arbeitet seit 2021 unter der Leitung von Dr. Alexandr Uciteli an einer Softwareplattform zur Modellierung und Ausf\u00fchrung von Ph\u00e4notyp-Algorithmen.<\/p>\n\n\n\n

Datenschutzgerechte Analyse von Patientendaten direkt am Standort<\/strong><\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr die datenschutzgerechte Auswertung von Patientendaten hat das PheP-Projekt zudem eine Methode der verteilten Analyse etabliert: Die Daten werden noch vor Ort anonym verarbeitet und nur die Ergebnisse, die nicht mehr patientenbezogen sind, verlassen das Haus. Alle Algorithmen werden vorab entwickelt, an die teilnehmenden Standorte verteilt und dort ausgef\u00fchrt. Dieses Verfahren wurde erfolgreich in verschiedenen nationalen Tests der MII, den Projectathons, aber auch im konsortien\u00fcbergreifenden klinischen Anwendungsfall POLAR_MI<\/a> eingesetzt, der sich mit Medikationssicherheit befasste. Verteilte Analysen werden in Zukunft unter anderem durch die im Rahmen von PheP initiierte Gruppe Personal Health Train<\/a> weiter vereinfacht.<\/p>\n\n\n\n

Medizinische Texte werden f\u00fcr die Forschung verf\u00fcgbar gemacht<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus wurden im PheP-Anwendungsfall Vorarbeiten geleistet, um medizinische Dokumente durch die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (engl.: natural language processing, kurz: NLP) f\u00fcr die Forschung verwendbar zu machen. L\u00e4ngst nicht alle Daten in elektronischen Patientenakten liegen bereits strukturiert und eindeutig kodiert als Zahlen und Fakten vor. H\u00e4ufig werden Freitexte in der Dokumentation verwendet, z. B. bei Befunden oder Entlassungsbriefen. Das Projekt PheP-NLP entwickelte hier neue Verfahren, um z. B. Diagnosen, Befunde, Medikamente oder Nebenwirkungen aus den Texten zu extrahieren. Damit das funktioniert, ist eine m\u00f6glichst gro\u00dfe Sammlung dieser Texte, ein Textkorpus, notwendig. In einem Pilotprojekt mit den drei Universit\u00e4tskliniken Aachen, Jena und Leipzig konnten medizinische Dokumente von \u00fcber 3.000 Patientinnen und Patienten analysiert werden. Die dabei gewonnenen Erfahrungen haben zu einem neuen, bundesweitweit einzigartigen Projekt gef\u00fchrt: dem Textkorpusprojekt German Medical Texcorpus (GeMTeX). Es startet im Juni 2023 und wird mit 16 Partnern \u2013 darunter sechs Universit\u00e4tskliniken \u2013 die mit Abstand gr\u00f6\u00dfte Sammlung deutschsprachiger medizinischer Texte f\u00fcr die NLP-Forschung aufbauen. GeMTeX bildet damit die Grundlage f\u00fcr die Weiterentwicklung der Sprachverarbeitung in Deutschland.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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