Smart Medical Information Technology for Healthcare

Bei der medizinischen Versorgung fallen viele Daten an, die bei der Patientenbehandlung ermittelt und für Prognosen sowie Diagnosen verwendet werden. Auch bei der Forschung werden Patientendaten benötigt, um mit diesen neue Therapien und Forschungsmethoden durchzuführen und zu evaluieren. Die Medizininformatik-Initiative (MI-I), welche vom Bundesministerium für Bildung und Forschung ins Leben gerufen wurde, schafft die Voraussetzungen dafür, dass die Forschung und medizinische Versorgung näher zusammenrücken. Dazu wurden im Rahmen der MI-I vier Projekte ins Leben gerufen: DIFUTURE, HiGHmed, MIRACUM und SMITH. Innerhalb der einzelnen Projekte werden konkrete Anwendungsfälle behandelt, die die Möglichkeiten moderner digitaler Dienstleistungen und Infrastrukturen im Gesundheitsbereich zeigen und umsetzen sollen. Die RWTH Aachen University ist Teil vom SMITH Projekt.

Projektziele

Innerhalb des SMITH-Projektes werden innovative IT-Lösungen zur Verbesserung der medizinischen Patientenversorgung entwickelt. Mit Hilfe von Datenintegrationszentren (DIZ) und einem im Projekt entwickelten Marketplace wird die interoperable Nutzung von Daten und der patientenorientierten Forschung ermöglicht. Anhand von drei Anwendungsfällen soll der Mehrwert dieser Dateninteroperabilität gezeigt werden. Im ersten methodischen Use-Case „Phenotype pipeline“ (PheP) werden innovative datenanalytische Methoden und Werkzeuge entwickelt, welche medizinische Daten erschließbar machen.

Mit Hilfe zweier klinischer Anwendungsfälle soll die dem Hauptziel zugrunde liegende Vorgehensweise belegt werden.
Im Use-Case ASIC (Algorithmic Surveillance of ICU Patients) werden die auf Intensivstationen anfallenden Daten kontinuierlich ausgewertet, um den Zustand der Patientinnen und Patienten automatisiert zu überwachen, um ein schnelles therapeutisches Eingreifen zu ermöglichen. Hierbei wird sich vor allem auf die Krankheit „Acute Respiratory Distress Syndrom“ (ARDS) - also akutes Lungenversagen - fokussiert. Dieses weist eine sehr hohe Mortalität auf, was vor allem auf die oftmals zu späte Erkennung der Krankheit zurückzuführen ist. Mit Hilfe der automatisierten Überwachung soll ein frühzeitiger Befund ermöglicht und folglich die Patientenbehandlung verbesser werden.


Der klinische Use-Case HELP fokussiert sich auf den zielgerichteten Einsatz von Antibiotika zur frühzeitigen Bekämpfung bakterieller Infektionen. Mit Hilfe von innovativen Technologien soll die Infektiologie auf Normal- und Intensivstationen unterstützt werden.

Die Arbeiten am Informatik 11 finden im Rahmen des Use-Cases ASIC statt. Hier finden Sie ausgeschriebene Abschlussarbeiten.

Ansprechpartner: Simon Fonck, M.Sc. RWTH

Projektpartner

Publikationen

Im Rahmen des Projektes SMITH entstandene Publikationen:


Publikations-Export
[MBF+21]
PDFBIB
Marx, G., Bickenbach, J., Fritsch, S. J., Kunze, J. B., Maassen, O., Deffge, S., Kistermann, J., Haferkamp, S., Lutz, I., Voellm, N. K., Lowitsch, V., Polzin, R., Sharafutdinov, K., Mayer, H., Kuepfer, L., Burghaus, R., Schmitt, W., Lippert, J., Riedel, M., Barakat, C., Stollenwerk, A., Fonck, S., Putensen, C., Zenker, S., Erdfelder, F., Grigutsch, D., Kram, R., Beyer, S., Kampe, K., Gewehr, J. E., Salman, F., Juers, P., Kluge, S., Tiller, D., Wisotzki, E., Gross, S., Homeister, L., Bloos, F., Scherag, A., Ammon, D., Mueller, S., Palm, J., Simon, P., Jahn, N., Loeffler, M., Wendt, T., Schuerholz, T., Groeber, P., and Schuppert, A., "Algorithmic surveillance of I CU patients with acute respiratory distress syndrome (ASIC): protocol for a multicentre stepped-wedge cluster randomised quality improvement strategy", BMJ open, vol. 11, iss. 4, 2021

Algorithmic surveillance of I CU patients with acute respiratory distress syndrome (ASIC): protocol for a multicentre stepped-wedge cluster randomised quality improvement strategy

Bibtex entry :

@article {  MBF+21,
	author = { Marx, Gernot and Bickenbach, Johannes and Fritsch, Sebastian
		Johannes and Kunze, Julian Benedict and Maassen, Oliver and
		Deffge, Saskia and Kistermann, Jennifer and Haferkamp, Silke
		and Lutz, Irina and Voellm, Nora Kristiana and Lowitsch,
		Volker and Polzin, Richard and Sharafutdinov, Konstantin and
		Mayer, Hannah and Kuepfer, Lars and Burghaus, Rolf and
		Schmitt, Walter and Lippert, Joerg and Riedel, Morris and
		Barakat, Chadi and Stollenwerk, André and Fonck, Simon and
		Putensen, Christian and Zenker, Sven and Erdfelder, Felix
		and Grigutsch, Daniel and Kram, Rainer and Beyer, Susanne
		and Kampe, Knut and Gewehr, Jan Erik and Salman, Friederike
		and Juers, Patrick and Kluge, Stefan and Tiller, Daniel and
		Wisotzki, Emilia and Gross, Sebastian and Homeister, Lorenz
		and Bloos, Frank and Scherag, André and Ammon, Danny and
		Mueller, Susanne and Palm, Julia and Simon, Philipp and
		Jahn, Nora and Loeffler, Markus and Wendt, Thomas and
		Schuerholz, Tobias and Groeber, Petra and Schuppert, Andreas },
	title = { Algorithmic surveillance of I CU patients with acute
		respiratory distress syndrome (ASIC): protocol for a
		multicentre stepped-wedge cluster randomised quality
		improvement strategy },
	journal = { BMJ open },
	publisher = { BMJ Publishing Group },
	volume = { 11 },
	number = { 4 },
	year = { 2021 },
	address = { London },
	issn = { 2044-6055 },
	doi = { 10.1136/bmjopen-2020-045589 },
	typ = { PUB:(DE-HGF)16 },
	reportid = { RWTH-2021-03718 },
	cin = { 122810 / 120000 },
	i11key = { SMITH - Medizininformatik-Konsortium (BMBF-01ZZ1803K) },
}

Publikations-Export
[WSA+18]
Winter, A., Stäubert, S., Ammon, D., Aiche, S., Beyan, O. D., Bischoff, V., Daumke, P., Decker, S. J., Funkat, G., Gewehr, J. E., de Greiff, A., Haferkamp, S. D., Hahn, U., Henkel, A., Kirsten, T., Klöss, T., Lippert, J., Löbe, M., Lowitsch, V., Maassen, O., Maschmann, J., Meister, S., Mikolajczyk, R., Nüchter, M., Pletz, M. W., Rahm, E., Riedel, M., Saleh, K., Schuppert, A., Smers, S., Stollenwerk, A., Uhlig, S., Wendt, T., Zenker, S., Fleig, W., Marx, G., Scherag, A., and Löffler, M., "Smart Medical Information Technology for Healthcare (SMITH) : Data Integration based on Interoperability Standards", Methods of information in medicine, vol. 57, iss. S 01, p. e92-e105, 2018

Smart Medical Information Technology for Healthcare (SMITH) : Data Integration based on Interoperability Standards

Bibtex entry :

@article {  WSA+18,
	author = { Winter, Alfred and St{\"a}ubert, Sebastian and Ammon, Danny
		and Aiche, Stephan and Beyan, Oya Deniz and Bischoff, Verena
		and Daumke, Philipp and Decker, Stefan Josef and Funkat,
		Gert and Gewehr, Jan E. and de Greiff, Armin and Haferkamp,
		Silke Dorothee and Hahn, Udo and Henkel, Andreas and
		Kirsten, Toralf and Kl{\"o}ss, Thomas and Lippert, J{\"o}rg
		and L{\"o}be, Matthias and Lowitsch, Volker and Maassen,
		Oliver and Maschmann, Jens and Meister, Sven and
		Mikolajczyk, Rafael and N{\"u}chter, Matthias and Pletz,
		Mathias W. and Rahm, Erhard and Riedel, Morris and Saleh,
		Kutaiba and Schuppert, Andreas and Smers, Stefan and
		Stollenwerk, André and Uhlig, Stefan and Wendt, Thomas and
		Zenker, Sven and Fleig, Wolfgang and Marx, Gernot and
		Scherag, André and L{\"o}ffler, Markus },
	title = { Smart Medical Information Technology for Healthcare (SMITH)
		: Data Integration based on Interoperability Standards },
	journal = { Methods of information in medicine },
	pages = { e92-e105 },
	volume = { 57 },
	number = { S 01 },
	year = { 2018 },
	issn = { 2511-705X },
	doi = { 10.3414/ME18-02-0004 },
	typ = { PUB:(DE-HGF)16 },
	reportid = { RWTH-CONV-237913 },
	cin = { 528500-2533000-2 / 122810 / 120000 / 121810 },
	url = { http://publications.rwth-aachen.de/record/757852/files/757852.pdf },
}
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