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22. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung

Deutsches Netzwerk Versorgungsforschung e. V.

04.10. - 06.10.2023, Berlin

Integration von echtzeitnahen Datenströmen aus Hausarztpraxen in das Corona-Dashboard des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM): Proof-of-Concept für ein Sektoren-übergreifendes Pandemiemonitoring

Meeting Abstract

  • Birgitta Weltermann - Institut für Hausarztmedizin, Universitätsklinikum Bonn, Bonn, Deutschland
  • Gudrun Ulrich-Merzenich - Stabsstelle Medizinisch-Wissenschaftliche Technologieentwicklung und -koordination (MWTek), Universitätsklinikum Bonn, Bonn, Deutschland; AG Angewandte Medizininformatik, Institut für Medizinische Biometrie, Informatik und Epidemiologie (IMBIE), Universitätsklinikum Bonn, Bonn, Deutschland
  • Arian Karimzadeh - Institut für Hausarztmedizin, Universitätsklinikum Bonn, Bonn, Deutschland
  • Benjamin Aretz - Institut für Hausarztmedizin, Universitätsklinikum Bonn, Bonn, Deutschland
  • Marius Sharma - Adnexxus GmbH, Mülheim an der Ruhr, Deutschland
  • Sven Zenker - Stabsstelle Medizinisch-Wissenschaftliche Technologieentwicklung und -koordination (MWTek), Universitätsklinikum Bonn, Bonn, Deutschland; AG Angewandte Medizininformatik, Institut für Medizinische Biometrie, Informatik und Epidemiologie (IMBIE), Universitätsklinikum Bonn, Bonn, Deutschland; AG Perioperative Medizintechnik und medizinische Informatik, Klinik und Poliklinik für Anästhesiologie und Operative Intensivmedizin, Universitätsklinikum Bonn, Bonn, Deutschland

22. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung (DKVF). Berlin, 04.-06.10.2023. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2023. Doc23dkvf536

doi: 10.3205/23dkvf536, urn:nbn:de:0183-23dkvf5363

Published: October 2, 2023

© 2023 Weltermann et al.
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Hintergrund und Stand der Forschung: Die COVID-19-Pandemie hat den Bedarf für ein datengestütztes Pandemiemonitoring offensichtlich gemacht. Seit Beginn der SARS-CoV-2-Pandemie integrieren zahlreiche Universitäts- und andere Klinika echtzeitnah anonymisierte Daten von COVID-Patient*innen aus Krankenhausinformationssystemen im Corona-Dashboard des BMBF-geförderten Netzwerk Universitätsmedizin (NUM). Da über 95% aller COVID-(Verdachts-) Fälle ambulant betreut werden, wurde eine Proof-of-Concept-Studie ergänzt, um anonymisiert Daten aus Vertragsarztpraxen hinzuzufügen.

Fragestellung und Zielsetzung, Hypothese: Diese Proof-of-Concept-Studie zielte darauf ab, Daten aus hausärztlichen Vertragsarztpraxen in das NUM-Corona-Dashboard zu integrieren.

Methode: Ausgehend von Erfahrungen mit digitaler Extraktion und Integration von vertragsärztlichen Daten wurde ein Datenmanagementkonzept für die Schnittstellen der Versorgung entwickelt. Die „privacy-by-design“-fokussierte Dashboard-Architektur stellt sicher, dass ausschließlich anonyme Daten an die Dashboard-Instanz übermittelt werden. Ergänzt wurde diese Architektur jetzt um einen Aggregationsschritt, bei dem anonyme Daten aus Hausarztpraxen integriert werden.

Ergebnisse: Das Konzept wurde vom UKB-Datenschutzbeauftragten freigegeben. In einem interdisziplinären, iterativen Prozess wurden digitale Lösungen für die verschiedenen Schnittstellen entwickelt und erfolgreich mit einigen Hausarztpraxen umgesetzt. Der Export von Daten aus unterschiedlichen Praxisinformationssystemen war herausfordernd, während die Datenintegration in die Dashbord-Zentralinstanz niederschwellig möglich war, wobei Vertragsarztpraxen zur Sicherstellung der Anonymität als eine Institution repräsentiert wurden. Die Krankenhausdaten folgen etablierten Krankenhausstandards, während für Hausarztpraxen eine standardisierte Datensatzbeschreibung entwickelt wurde.

Diskussion: Diese Studie realisierte eine datenschutzkonforme, intersektorale Integration von Daten aus Hausarztpraxen in echtzeitfähige IT-Infrastrukturen zum Pandemiemonitoring. Eine interdisziplinäre Zusammenarbeit ist für die erfolgreiche Umsetzung solcher Konzepte unerlässlich. Das öffentlich zugängliche Dashboard ist hier zu finden: https://coronadashboard.ukbonn.de

Implikation für die Forschung: Zukünftig ermöglicht der Echtzeitdatenaustausch mit Kliniken und Praxen eine umfassendere Übersicht über Pandemieverläufe. Die Routineimplementierung einer solchen Datenintegration wird perspektivisch die datengestützte, bedarfsadaptierte Steuerung des Gesundheitssystems fördern.

Förderung: BMBF-Strukturförderung Versorgungsforschung; FKZ 01KX2121