Das Verbundvorhaben POLAR hat das Ziel, mit Methoden und Prozessen der Medizininformatik-Initiative (MI-I) einen Beitrag zur Detektion von Gesundheitsrisiken bei Patienten mit Polymedikation zu leisten. Dabei kann es zu Arzneimittelwechselwirkungen kommen, welche entweder die gewünschte Wirkung einzelner Wirkstoffe herabsetzen bzw. verstärken oder durch pharmakologische Wechselwirkungen zu unerwünschten Wirkungen führen. Diese können zusätzliche Krankheitsbilder und zusätzlichen Therapiebedarf auslösen, die aber bei einem besseren Arzneimittelmanagement vermeidbar wären. Obwohl für alle teilnehmenden Standorte ein Kernprogramm entworfen wurde, welches die oben genannten Ziele abdeckt, sind zusätzliche spezielle Teilprojekte vorgesehen, die zum Ziel haben, zukünftige Folgeprojekte vorzubereiten. Ein Teilprojekt bearbeitet die Datensatzkopplung (Rekord Linkage) mit der 1-Jahres-Mortalität und in Zusammenarbeit mit Krankenkassen eine Datensatzkopplung zum Medikamentengebrauch und unerwünschten Arzneimittelereignissen in der ambulanten Versorgung. Ein weiteres Teilprojekt erarbeitet einen Textkorpus für die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing) im Hinblick auf Arzneimittelnebenwirkungen (engl. ADE). An dem Projekt sind Medizininformatiker, Biometriker, Epidemiologen, Pharmazeuten, klinische Pharmakologen und Gesundheitsforscher aus 21 Institutionen aller vier Konsortien der Medizininformatik-Initiative des BMBF beteiligt, darunter aus 13 Universitätskliniken. POLAR ist als Infrastrukturprojekt der MII angelegt, das die Machbarkeit einer systematischen und kollaborativen Datenextraktion zum Thema Arzneimittel und arzneimittelbezogene Gesundheitsrisiken über die vier deutschen MII-Konsortien hinweg zeigen soll. In diesem Arbeitspaket wird untersucht, ob und wie semantische Textanalyse (basierend auf Natural Language Processing (NLP) Techniken) ADE aus uncodierten Berichten identifiziert werden können.