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SMITH Konsortium: Überführung von Forschungsergebnissen in die Versorgung

Faster time to care.

doctor working on laptop

Im SMITH (Smart Medical Information Technology for Healthcare) Konsortium, einem der vier Konsortien der deutschen Medizininformatik-Initiative (MII) ist InterSystems federführend darin, die Infrastruktur für die digitale einrichtungsübergreifende Vernetzung zwischen den beteiligten Universitätsklinika aufzubauen und in jedem dieser Häuser ein Datenintegrationszentrum zu errichten. Dadurch ist eine standortübergreifende Verknüpfung der Versorgungs- und Forschungsdaten möglich geworden.

Zur besseren Datennutzung werden die Daten im Rahmen des HealthShare Unified Care Record mit den Standard-Terminologien und Value Sets abgestimmt, auf die sich die Beteiligten geeinigt haben (Normalisierung). Mithilfe des HealthShare Master Patient Index werden die harmonisierten Datensätze granular validiert und dedupliziert, sodass zu jedem Patienten ein umfänglicher Datensatz aufgebaut werden kann. Dadurch können Forschende, Ärzte und Patienten auf unkomplizierte Weise Zugang zu den für sie erforderlichen Informationen erhalten. Dabei können die Patientendaten in unterschiedlichsten Datenformaten und Standards Out-of-the-Box bereitgestellt werden.

Forscheranfragen gegen den Datenpool erlauben die Selektion nach Datenelementen laut medizinischen Kategorien. Sie fließen in das System des Forschenden ein bzw. sie erhalten einen Datenauszug, sodass die Zuordnung relevanter Patienten zu Anwendungsfällen möglich wird. Beispielsweise erleichtert dies die Ermittlung von Patientengruppen für koordinierte Versorgungsprogramme bzw. kann im Bereich der Intensivmedizin die Versorgung von Patienten mit akutem Lungenversagen verbessert werden. In der Infektionsmedizin kann Patienten durch den leitliniengerechten Einsatz von Antibiotika zur zielgerichteten Bekämpfung bestimmter bakterieller Infektionen geholfen werden.

Smith-Konsortium 3 Key Benefits

  • Standortübergreifende Verknüpfung von Versorgungs- und Forschungsdaten
  • Filtern des Datenpools nach medizinischen Kategorien
  • Einfache Zuordnung relevanter Patienten zu Anwendungsfällen

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