{"id":21022,"date":"2024-01-16T14:28:04","date_gmt":"2024-01-16T13:28:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.smith.care\/?p=21022"},"modified":"2025-11-04T14:46:38","modified_gmt":"2025-11-04T13:46:38","slug":"5-fragen-an-nachwuchsgruppenleiter-benefit","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.smith.care\/de\/2024\/01\/16\/5-fragen-an-nachwuchsgruppenleiter-benefit\/","title":{"rendered":"Wie Daten aus der klinischen Versorgung f\u00fcr die Praxis nutzbar werden"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>5 Fragen an&#8230; Dr. Philipp Breitfeld, Leiter der SMITH-Nachwuchsgruppe BENEFIT<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><em>Damit medizinische Technologien, aber auch Therapien und Diagnostik weiterentwickelt werden k\u00f6nnen, ist die Forschung mit Versorgungsdaten aus der Klinik unabdingbar. Allerdings m\u00fcssen zun\u00e4chst die entsprechenden Rahmenbedingungen geschaffen werden, sodass die Daten aus der Versorgung f\u00fcr unterschiedliche Nutzungsbereiche verf\u00fcgbar sind. Diesem Ziel hat sich die Nachwuchsgruppe BENEFIT am Universit\u00e4tsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE) verschrieben: Sie befasst sich mit der Frage, wie Daten f\u00fcr unterschiedliche Anwendungsszenarien aufbereitet werden m\u00fcssen, damit sie in hoher Qualit\u00e4t und datenschutzkonform bereitgestellt werden k\u00f6nnen. Der Fokus liegt dabei auf der klinischen Forschung, aber auch auf der Anwendung durch externe Partner. Im April 2023 hat Dr. Philipp Breitfeld, Facharzt f\u00fcr An\u00e4sthesiologie am UKE, die Leitung der Nachwuchsgruppe \u00fcbernommen. Er hat sowohl Informatik als auch Medizin studiert und kennt sich somit mit den Erfordernissen beider Fachgebiete aus. Sein Antrieb ist, als Arzt an der \u201emedizinisch-informationstechnologischen Grenze\u201c zu arbeiten, sagt er.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><em>In diesem Jahr endet die F\u00f6rderung der Nachwuchsgruppe BENEFIT. Welche praktischen Anwendungsszenarien die Gruppe bisher erarbeitet hat und welche Ziele sie bis zum Ende der F\u00f6rderphase noch erreichen m\u00f6chte, das verr\u00e4t uns Dr. Philipp Breitfeld im Interview.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Seit April 2023 leiten Sie die Nachwuchsgruppe BENEFIT am Universit\u00e4tsklinikum Hamburg-Eppendorf. Wie sind Sie als An\u00e4sthesist dazu gekommen, diese Position einzunehmen?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Da ich an der Klinik f\u00fcr An\u00e4sthesie zuvor schon in diesem Schnittstellenbereich t\u00e4tig war und ich mit dem Institut f\u00fcr Medizininformatik bei vielen Projekten mitgearbeitet habe, war ich in einige Forschungsfragestellungen bereits involviert. In der An\u00e4sthesie ist ein Gro\u00dfteil der Prozesse digital, da hier h\u00e4ufig schnelle Entscheidungen auf Grundlage einer guten Datenbasis erforderlich sind. Diese Informationen m\u00fcssen an einem Ort zentral verf\u00fcgbar sein, damit wir in Notfallsituationen schnell handeln k\u00f6nnen. Der Datenpool der dadurch entsteht, bietet sehr viele M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Forschungsfragen und Anwendungen. Allerdings kommt im Moment niemand wirklich an diese Daten heran. Durch meine Doppelqualifikation sowohl in der Informatik als auch in der Medizin kenne ich zudem die medizinischen Prozesse. Deshalb war es f\u00fcr mich leichter, mich in diese Thematik einzuarbeiten und zu sehen, was Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, administrative Prozesse oder Externe immer wieder an Daten ben\u00f6tigen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Die Nachwuchsgruppe hat im September 2021 ihre Arbeiten aufgenommen. Eines der Ziele von BENEFIT ist es, Anwendungsszenarien f\u00fcr die Nutzung von medizinischen Daten durch externe Partner zu identifizieren. Welche Anwendungsszenarien konnte BENEFIT bisher erschlie\u00dfen?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Wir arbeiten derzeit intensiv an zwei Themengebieten. Zum einen gibt es immer wieder Fragestellungen zu Leistungsdaten im Krankenhaussystem, um darzustellen, wie gut eine Abteilung funktioniert. Das Problem dabei ist, dass Daten \u00fcber verschiedene Quellsysteme schwierig zusammenzuf\u00fchren sind. Diesen Prozess m\u00f6chten wir automatisieren. Wir versuchen Daten aus verschiedenen Quellen in einem System zu \u00fcberf\u00fchren, um in der Kombination Schl\u00fcsse zu ziehen, zum Beispiel \u00fcber die Leistungsdaten der Abteilungen. Von Interesse ist auch, wie es der Patientin oder dem Patienten <em>nach<\/em> der Behandlung geht. Um dies zu erfassen, werden weitere Daten aus dem klinischen Informationssystem ben\u00f6tigt, beispielsweise Abrechnungsdaten aus dem Controlling oder gar externe Informationen von Kostentr\u00e4gern. Bisher konnten diese Daten nur getrennt betrachtet werden. Nun f\u00fchren wir sie zusammen um z. B. ein Entscheidungsdashboard f\u00fcr die klinische Steuerung zu entwickeln.<br>Ein zweiter Anwendungsfall besch\u00e4ftigt sich damit, wie Patientendaten, die live mit Monitoringsystemen aufgenommen werden, ausgeleitet, aufbereitet und verf\u00fcgbar gemacht werden k\u00f6nnen. Weitere Projekte sind derzeit in der Evaluation. Sie thematisieren die Zusammenarbeit mit kleinen und mittelst\u00e4ndischen Unternehmen, wobei vor allem die rechtlichen Schritte abgeklopft werden m\u00fcssen. Hier suchen wir Wege, Patientendaten ausreichend zu anonymisieren, um sie nach au\u00dfen geben zu d\u00fcrfen. Daf\u00fcr wurde am UKE durch das Institut f\u00fcr Medizininformatik das so genannte \u201eDatenhotel\u201c entwickelt. Dabei handelt es sich um eine Anwendung, mit dessen Hilfe psyeudonymisierte Patientendaten in einem gesch\u00fctzten Raum f\u00fcr Forschungszwecke bereitgestellt werden k\u00f6nnen. Hier ist es unsere Aufgabe, die f\u00fcr die Wissenschaft relevanten Daten in Quellsystemen zu identifizieren, zu kuratieren und f\u00fcr die Bereitstellung zu integrieren.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Wie wirken sich die aktuellen Entwicklungen im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz auf die Anwendung von Medizindaten aus?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz ist gerade im Bereich der Anwendung f\u00fcr die Entwicklung von pr\u00e4diktiven Algorithmen oder Entscheidungsunterst\u00fctzungssystemen ein sehr wichtiges Thema. Wir besch\u00e4ftigen uns allerdings nicht mit der klinischen Anwendung dieser Daten und KI-Algorithmen, sondern mit der Bereitstellung von qualitativ hochwertigen Daten, um diese Algorithmen dann trainieren zu k\u00f6nnen.<br>Aber auch in der Datenbereitstellung arbeiten wir mit Algorithmen. Dabei geht es vor allem um die automatische Annotation von Daten, um sie in einen Kontext zu bringen, sie klinisch zu erkl\u00e4ren und mit Dom\u00e4nenwissen aus der Klinik zu verkn\u00fcpfen. Derzeit entwickeln wir Konzepte, mit denen Daten von der klinischen Seite aus annotiert werden k\u00f6nnen. Wenn die Daten sp\u00e4ter f\u00fcr ein Medizinprodukt genutzt werden, m\u00fcssen diese qualit\u00e4tsgesichert sein. Hierf\u00fcr bewerten verschiedene \u00c4rztinnen und \u00c4rzte die Daten aus den Systemen und versuchen sie auf Standards und Terminologien zu mappen, um eine m\u00f6glichst hohe Datenqualit\u00e4t zu erreichen. Dieser Prozess wird von K\u00fcnstlicher Intelligenz unterst\u00fctzt.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Was m\u00f6chten Sie gemeinsam mit den Nachwuchsforschenden bis zum Ende der F\u00f6rderphase* im Jahr 2024 erreichen?\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Zum einen m\u00f6chte ich alle unsere Use Cases in den Prototypenstatus bringen. Damit k\u00f6nnen wir zeigen, wie wichtig es ist, Daten zun\u00e4chst verf\u00fcgbar zu machen um andere Projekte daran anzukn\u00fcpfen. Aktuell wird nat\u00fcrlich viel mit KI geforscht. Dabei sto\u00dfen die Forschungsgruppen immer wieder auf das gleiche Problem: Sie haben gar nicht genug Real-World-Daten, um Modelle zu trainieren und sie dann wirklich nutzen zu k\u00f6nnen. Wir versuchen entscheidend die Weichen f\u00fcr eine Plattform zu stellen, auf der Forschende verl\u00e4sslich an Daten herankommen. Derzeit sind wir in dieser Hinsicht auf einem guten Weg. Im Datenhotel Use Case sind die Daten weitgehend erschlossen und werden zeitnah in unser Datenintegrationszentrum \u00fcberf\u00fchrt. Es ist auch bereits festgelegt, wie wir annotieren. Nun geht es daran, diese Annotation im verbleibenden Zeitraum durchzuf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Die Nachwuchsgruppe BENEFIT sch\u00f6pft die ungenutzten Potenziale von Patientendaten f\u00fcr die medizinische Forschung aus, indem&#8230;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>wir lauff\u00e4hige Prototypen entwickeln, die direkt in den klinischen Alltag \u00fcberflie\u00dfen k\u00f6nnen. Damit machen wir die Forschung f\u00fcr klinische Anwendungen und weitere Forschungsideen erst m\u00f6glich.<\/p>\n\n\n\n<p><em>*Nachtrag vom 15.02.2024: Dies bezieht sich auf die erste F\u00f6rderphase 2021 &#8211; 2024. Im Februar 2024 wurde eine Weiterf\u00f6rderung bis 2026 genehmigt. <\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Nachwuchsgruppe &#8222;BENEFIT&#8220; am Universit\u00e4tsklinikum Hamburg-Eppendorf schafft Rahmenbedinungen, sodass Daten aus der Versorgung nutzbar werden. 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