Identifizierung von Risikofaktoren für Patienten mit muskuloskelettalen Erkrankungen
Der Lehrstuhl für Unfallchirurgie an der medizinischen Fakultät der Eberhard Karls Universität Tübingen, BG Klinik, identifiziert Risikofaktoren in der Behandlung von Patienten mit muskuloskelettalen Erkrankungen. Dies ist ein umfassender Ansatz, um individuelle Voraussetzungen, Therapiekonzepte und Medizinprodukte in ihrer Wirkung zu erforschen.
Verständnis von Krankheiten und ihren Wechselwirkungen
In Deutschland gibt es etablierte Systeme zur Versorgung von muskuloskelettalen Erkrankungen, sowohl für unfallchirurgische Notfälle als auch für orthopädische Erkrankungen. Durch die Überalterung der Gesellschaft und Veränderungen im Freizeitverhalten zeigen sich neue sozioökonomische Herausforderungen in der Gesundheitsversorgung. Für das individuelle Gelingen einer Behandlung gibt es direkt und nicht direkt beeinflussbare Faktoren. Direkt beinflussbare Faktoren sind z.B. die Wahl des Operationsverfahren und der Implantate. Nicht direkt beinflussbare Faktoren sind z.B. Nebenerkrankungsprofile und individuelle genetische oder immunologische Einflüsse.
Deutschlandweit gibt es keine zentrale wissenschaftliche Erfassung krankheitsrelevanter Informationen. Bei jeder Behandlung werden diese Informationen neu erhoben und in Form von meist unstrukturierten Daten gespeichert. Dazu gehören Arztbriefe, Behandlungsprotokolle oder Befundtexte. Durch gesetzliche Vorgaben sind sämtliche klinische Daten in Krankenhausinformationssystemen (KIS) gespeichert. Außerhalb des KIS werden verpflichtende Behandlungsregister geführt. Die wissenschaftliche Erforschung großer Patientenkollektive, wie es z.B. in den skandinavischen Ländern erfolgreich praktiziert wird, ist unter diesen Voraussetzungen bisher nicht möglich.
Mithilfe von „Maschine Learning“ und neuronalen Netzen werden die ohnehin vorhandenen Daten der Patienten systematisch geordnet und auf einer klinikeigenen Datenplattform lesbar gemacht. Dabei schützt die klinikeigene Softwarestruktur die Vertraulichkeit und erfüllt den gültigen Datenschutz. Langfristig soll es möglich sein, die Behandlungsergebnisse mehrerer Kliniken zu vergleichen und für den Patienten entsprechend anzupassen. Dies soll durch eine multifaktorielle digitale Analyse von krankheitsrelevanten Patientendaten nach wissenschaftlichen Standards erreicht werden.
Das Projekt leistet einen Beitrag zum Verständnis von Krankheiten und ihren Wechselwirkungen. Gleichzeitig sollen unwirksame Medizinprodukte, betriebliche Abläufe und Therapieanwendungen identifiziert werden. Die Zusammenführung von Informationen in großen Kollektiven ermöglicht die Erschaffung individualisierter Therapiekonzepte.
Lösungsansatz
Die Verwendung von Maschine Learning und neuronalen Netzen zeigt neue technische Möglichkeiten. Ein Teil des Vorhabens ist die Überführung von unstrukturierten in strukturierte Daten. So können Dokumente, wie Arztbriefe oder Laborbefunde, erstmals digital ausgelesen werden. Ein weiteres Teilvorhaben ist die automatisierte Auswertung von Bild- und Röntgenbilddaten. Durch die Etablierung einer Datenplattform werden die strukturierten Daten zusammengetragen und mit wissenschaftlichen Methoden ausgewertet.
Zusammenführung relevanter Krankheitsinformationen
Im Rahmen des Projekts sollen technische Voraussetzungen für die Zusammenführung relevanter Krankheitsinformationen auf einer klinikeigenen Datendrehscheibe geschaffen werden. Auch die technischen Grundlagen und Austauschformate für multizentrische Forschungsansätze sollen entwickelt werden. Durch die abgeschirmte automatisierte Datenverarbeitung werden Übertragungsfehler und Sicherheitsrisiken minimiert. Übergeordnetes Ziel ist die Zusammenführung aller relevanter Krankheitsinformationen von Patienten, um die Bedeutung von Nebenerkrankungen auf die primäre muskuloskelettale Erkrankung zu validieren, individuelle Behandlungskonzepte zu entwickeln und diese erfolgreich umzusetzen.
Kontaktperson
Prof. Dr. Andreas Nüssler
Eberhard Karls Universität Tübingen
aiqnet@bgu-tuebingen.de
+49 7071 606 1065
Eberhard Karls Universität Tübingen
Department of Traumatology
Siegfried Weller Institute, BG Clinic
Schnarrenbergstr. 95
72076 Tübingen