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Urolithiasisforschung – Big Data und künstliche Intelligenz

Wie wir neue Strukturen aus der Medizininformatikinitiative des Bundesministeriums für Bildung und Forschung nutzen können

Urolithiasis research—big data and artificial intelligence

How we can use the new structures of the medical informatics initiative of the Federal Ministry of Education and Research

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Der Urologe Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Hintergrund

Die digitale Transformation unserer Gesellschaft betrifft in besonderem Maße auch Medizin und Gesundheitswesen. Die Generierung und Analyse immer größeren digitaler Datenmengen ermöglicht neue Forschungsansätze, die insbesondere auch für die Versorgungsforschung häufiger Erkrankungen wie der Urolithiasis genutzt werden können.

Ziel

Die geplante Infrastruktur der Medizininformatikinitiative (MI-I) und die daraus resultierenden Möglichkeiten für die Versorgungsforschung im Bereich Urolithiasis werden dargestellt.

Ergebnisse

Für eine sinnvolle Nutzung müssen Patientendaten einerseits für die Forschung verfügbar gemacht werden, zum anderen müssen geeignete Methoden für deren Analyse, Interpretation und Anwendung entwickelt werden. Ziel der MI‑I des Bundes ist es Patientendaten, die während eines Klinikaufenthalts erhoben werden, für die Forschung bereitzustellen. Durch den Aufbau sog. Datenintegrationszentren soll ein digitales Netzwerk für die standortübergreifende Nutzung und den Austausch von Daten geschaffen werden. Für die Analyse der immensen Datenmengen sollen Methoden der sog. Künstlichen Intelligenz weiterentwickelt werden. Seit Mai 2019 fördert das Bundesministerium für Bildung und Forschung den Aufbau eines Nationalen Steinregisters, dessen Datengrundlage mit Hilfe der digitalen Infrastruktur der MI‑I generiert werden soll. Das Register soll Fragestellungen aus den drei relevanten Bereichen beantworten: „Auswirkungen der Erkrankung für Individuum und Gesellschaft“ (z. B. Einschränkung der Lebensqualität und der Arbeitsfähigkeit, Behandlungskosten), „Identifikation weiterer Risikofaktoren“ (personalisierte Medizin, u. a. unter Berücksichtigung von Lifestyle und Ernährung, Entwicklung eines Risikoscores) sowie „Evaluation verschiedener Therapieansätze“ (welches ist die beste Behandlung für einen individuellen Patienten?).

Abstract

Background

The digital transformation of society has a tremendous impact on both medicine and healthcare. The generation and processing of continuously growing amounts of digital data can be used to facilitate new approaches in research, particularly for healthcare research of common diseases such as urolithiasis.

Objective

Presentation of the design of the German medical informatics initiative (MI-I) and the resulting possibilities for healthcare research in the field of urolithiasis.

Results

For a meaningful utilization patient data must be readily available for research purposes and suitable methods for the analysis, interpretation and utilization must be developed. The aim of the German MI‑I is to make patient data collected during hospitalization available for research. The formation of so-called data integration centers will create a digital network that will facilitate the utilization and exchange of data between institutions. Advanced artificial intelligence algorithms will be used for analysis of the immense amounts of data. In May 2019 the German Federal Ministry of Education and Research boosted funding for the set-up of a digital nationwide registry on urolithiasis where the data foundation is to be generated based on the digital infrastructure of the MI‑I. The registry is intended to answer questions from the three relevant areas: “impact of the disease on individuals and society” (e.g. limitations in the quality of life and ability to work, treatment costs), “identification of further risk factors” (e.g. personalized medicine, especially taking account of lifestyle and nutrition, development of a risk score) and “evaluation of various treatment approaches” (which is the best treatment for an individual patient?).

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Abbreviations

DIZ:

Datenintegrationszentrum

EBM:

Evidenzbasierte Medizin

KI:

Künstliche Intelligenz

KIS:

Krankenhausinformationssystem

LOE:

„Level of evidence“

MI‑I:

Medizininformatikinitiative

MIRACUM:

„Medical Informatics in Research and Care in University Medicine“

RCT:

„Randomized controlled trial“

RECUR:

Nationales Register für rezidivierende Steinerkrankungen des oberen Harntraktes (Nationwide Registry for Recurrent Urolithiasis of the Upper Urinary Tract)

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Förderung

Das Nationale Steinregister (Projektleiter Prof. Dr. M. Schönthaler, Förderkennzeichen 01GY1902) wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.

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Interessenkonflikt

M. Schönthaler und F. Praus geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Für diesen Beitrag wurden von den Autoren keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien.

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Schönthaler, M., Praus, F. Urolithiasisforschung – Big Data und künstliche Intelligenz. Urologe 58, 1298–1303 (2019). https://doi.org/10.1007/s00120-019-01032-8

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