Teilprojekt eines Verbundes

Use Case 1, "Ophthalmologie trifft Diabetologie": Medizinisches Textmining, Verlaufsmodellierung und Demonstrator-Entwicklung

Förderkennzeichen: 01ZZ2101C
Fördersumme: 346.978 EUR
Förderzeitraum: 2021 - 2023
Projektleitung: Jun.-Prof. Dr. Danny Kowerko
Adresse: Technische Universität Chemnitz, Fakultät für Informatik, Juniorprofessur für Media Computing
Straße der Nationen 62
09111 Chemnitz

Kooperationen gehören zu den wichtigsten Möglichkeiten in der medizinischen Forschung und Versorgung. Während die sektorübergreifende Versorgung bereits in der Vergangenheit in verschiedenen Forschungsprojekten adressiert wurde, ist eine unterstützende Infrastruktur für die sektorübergreifende medizinische Forschung noch nicht vorhanden. Durch die Medizininformatik Initiative (MII) wurden und werden aktuell die technischen und organisatorischen Voraussetzungen für die gemeinsame Nutzung medizinischer Daten für die Forschung zwischen allen Universitätsklinika Deutschlands geschaffen. MiHUBx zielt darauf ab, die Konzepte, Werkzeuge und den Geist der MII in die regionale Versorgung im Bundesland Sachsen zu bringen. Die Juniorprofessur Media Computing der Technischen Universität Chemnitz leitet und begleitet computerwissenschaftlich und -technisch einen der drei Anwendungsfälle von MiHUBx, den sogenannten Use Case1 (UC1) mit dem Namen "Ophthalmologie trifft Diabetologie". Sie ist zuständig für die digitale Vernetzung der medizinischen UC1-Partner mit dem Konsortialführer der TU Dresden, insbesondere dessen MII-Infrastruktur (Datenintegrationszentrum (DIZ), Patient Consent Management, Use and Access Commitee). Ziel ist es systematisch, sektor- und disziplinübergreifend allgmeinärztliche, diabetologische und opthalmologische Praxis- und Klinikdaten im DIZ der TUD zusammenzuführen und durch computergestützte Strukturierung, Homogenisierung und Aufbereitung mittels Textmining für Forschung und Studien nutzbar zu machen. Beispielhaft soll die chronologische Entwicklung von der Diabetesdiagnose bis zur diabetischen Augenerkrankung digital abgebildet und auf dieser Basis Verläufe der Sehschärfe (Visus) und des Blutzuckers (HbA1c) modelliert und Haltepunkte im Therapie- und Medikationsschema optimiert werden. Algorithmen-Ergebnisse sollen mittels Demonstrator für Fachärzte zugänglich gemacht und die Algorithmenentwicklung während des Projekts kritisch begleitet und evaluiert werden.