Digitale Nephrologie

Hier erfahren Sie aktuelle Informationen zum Thema digitale Transformation im Gesundheitssystem

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Forschungsschwerpunkt

Die digitale Transformation im Gesundheitssystem entwickelt sich in allen Bereichen wird die Patientenversorgung künftig entscheidend verändern. Sie bedeutet neue Möglichkeiten für Telemedizin, Informationsaustausch, Verbesserung von Therapien und Effizienzsteigerungen, birgt aber auch Risiken, mit denen sich alle Akteure kritisch auseinandersetzen müssen. Die Projektgruppe Digitale Nephrologie beschäftigt sich deshalb mit den Themen E-Health, Datenschutz und -sicherheit, Vernetzung und Interoperabilität sowie Big Data für Gesundheitsversorgung und Forschung. Außerdem möchte sie dazu beitragen, den selbstbestimmten Patienten mit Hilfe neuer digitaler Technologien zu stärken, um so die Chancen der Digitalisierung für alle Beteiligten nutzbar zu machen.

AG Digitale Nephrologie

Ärztliche Leitung

  • Prof. Dr. med. Klemens Budde
  • Dr. med. Fabian Halleck
  • Dr. med. Oliver Staeck

IT Leitung

  • Dipl.-Inf. Danilo Schmidt

Mitglieder der Arbeitsgruppe

  • Dr. med. univ. Wiebke Düttmann
  • Dr. rer. nat. Petra Glander (Klinische Pharmazeutin)
  • Matthias Kurz
  • Dr. med. Marcel Naik
  • Matthias Pfefferkorn

Doktoranden/Studenten

  • Janis Bakker
  • Tim Gielsdorf
  • Verena Graf
  • Thilo Mühl-Benninghaus
  • Marco Pjevac

Gastwissenschaftler

  • Harry Freitas da Cruz - Hasso Plattner Institut (HPI)
  • Dr. Holmer Hemsen - Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI)
  • Nils Rethmeier - Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI)
  • Dr. Roland Roller - Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI)
  • Dr. Diogo Telmo de Sá Lima Pinto Neves - Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI)

Aktuelle Projekte

Digital All-round Care Ecosystem - DACE
http://dace-project.com/

Das Projekt verfolgt das Ziel eine sichere, sektorenübergreifende und webbasierte Interaktionsplattform zu entwickeln, welche die gesamte Healthcare Community vernetzt und intelligente Dienste wie zum Beispiel eine gesicherte und aktuelle Datenbereitstellung einbindet, um neuartige Schnittstellen zwischen Ärzten, medizinischem Fachpersonal und Patienten zu schaffen. DACE soll dabei die Kommunikation in der Healthcare Community vereinfachen sowie Daten leistungsfähig und flexibel analysieren. Die gewonnenen Informationen sollen personalisiert bereitgestellt werden. Damit kann in besonderer Weise auch dem Bedarf der Patienten innerhalb der Kommunikation rund um die Behandlung Rechnung getragen werden. Hierbei werden unterstützende digitale Lösungen für eine zeitsparende, intelligente sowie kostengünstige Interaktionsplattform entwickelt. Damit werden die bestehenden Dienste miteinander verknüpft sowie zusätzliche, neue Kommunikationsdienste geschaffen. Konsortialpartner sind comjoo business solutions GmbH, Fraunhofer ISST und MedVision AG.

Gewinner des Smart Service II Technologiewettbewerbs 2017, gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.

 

BigMedilytics (Big Data for Medical Analytics)
https://www.bigmedilytics.eu/pilot/kidney-disease/

Chronische Erkrankungen sind eine der Hauptursachen für Mortalität und Morbidität in Europa.  Aktuell werden die Patienten für weitere Abklärungen in das Krankenhaus gesendet. Dies ist mit höheren Kosten, verringertem Zugang zum Krankenhaus (Fülleffekt), verlängerten Wartezeiten in der Rettungsstelle oder auf Terminen zur stationären Aufnahme sowie überarbeiteten Personals verbunden. In fünf Studiengruppen soll gezeigt werde, dass durch Big Data Analysen das Gesundheitssystem effizienter gestaltet werden kann, indem nur die wirklich schwerkranken Patienten in das Krankenhaus überweisen werden.

Innerhalb der EU haben chronische Niereninsuffizienzen eine Prävalenz von 3-17%. 1.2% der Gesundheitsausgaben werden für Patienten mit chronischen Nierenschaden ausgegeben, allein in Deutschland sind das mehr als drei Mrd. Euro. Die Charité leitet die Studiengruppe innerhalb des Projektes zu diesem Thema. Basis ist das bereits oben beschriebene MACSS Projekt, dessen Anwendung bei Pateinten nach Nierentransplantation eine Reduktion der Kosten durch Krankenhausaufenthalte als auch eine Verbesserung der Therapietreue bei Patienten hat.

Ziel ist es neue Prädiktionsmodelle und Alarmsysteme in die Datenauswertung zu integrieren, um eine zügige Wahrnehmung und somit Behandlung zu ermöglichen sowie schlussendlich die Vermeidung von schweren Posttransplantationskomplikationen. Hierfür wollen wir Methoden wie natural language processing (NLP) und machine learning (ML) anwenden.

Gewinner des European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme mit der Grant Agreement No 780495.

 

Smart-MD – Smart Medical Doctor

Bei dem Projekt Smart-MD handelt es sich um die Entwicklung eines lernenden Systems, das durch Falldaten der Charité und den Helios Kliniken trainiert werden soll. Es hat das Ziel, Ärzten ein entscheidungsunterstützendes System für Spezialambulanzen, wie beispielsweise der Nephrologie, oder Rettungsstellen zur Verfügung zu stellen. Es sollen Symptome und Beschwerden strukturiert vom Patienten abgefragt und die Ärzte bei der Diagnosestellung durch KI-Techniken unterstützt werden. Dabei soll das Hauptaugenmerk zum einen auf seltene Erkrankungen gerichtet sein. Denn gerade diese treten nur maximal in 5 von 10.000 Fällen auf (Orphan Diseases) und werden oft, gerade im Anfangsstadium der Erkrankung, übersehen oder verkannt, da die Symptome meist unspezifisch und äußerst subtil sind. Zum anderen soll die Etablierung des Systems in der Rettungsstelle, die Triage (Vorsortierung des Patienten hinsichtlich der Dringlichkeit) bzw. die Entscheidung, ob ein komplettes Rettungsstellen-Programm durchlaufen werden soll oder eine Weiterbehandlung im ambulanten Bereich ausreichend ist, unterstützen.

Die Plattform stellt für Patienten im Wartebereich einen Symptom-Fragenkatalog zur Verfügung, der als Ergebnis dem behandelnden Arzt anzeigt welche möglichen Differenzialdiagnosen in Frage kommen können. Die Unterteilung der Ergebnisse sieht vor:

·         wahrscheinlichste Diagnose (nach Häufigkeiten),

·         beste passende Diagnose (nach Literaturwissen, Anzeige auch seltener Erkrankungen),

·         bekannte historische Fälle (mit bekannten Therapieverlauf).

Um die Algorithmen des entscheidungsunterstützenden Systems weiter zu verbessern, werden sämtliche Patientendaten der Charité (Health Data Platform) und der Helios Kliniken durch zu entwickelnde Schnittstellen in den lernenden Prozess integriert. Datenschutzrechtliche Bestimmungen, Belange der IT-Sicherheit und gegebenenfalls die Erforderlichkeit von Patienteneinwilligungen werden vollumfänglich beachtet und umgesetzt. Mit Hilfe von Neuronal Text Mining werden diese Algorithmen trainiert. Dafür werden Arztbriefe, Befunde, Diagnosen (ICD-10) sowie wissenschaftliche Texte verwendet.

Das Projekt Smart-MD ist eine Kooperation zwischen der Charité, Helios Kliniken, Beuth-Hochschule, sowie der Firma ADA, welche die Konsortialführung übernehmen wird.

Gewinner des Smarte Datenwirtschaft Technologiewettbewerbs 2018, gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.

Abgeschlossene Projekte

Medical All-round Care Service Solution - MACSS
www.macss-projekt.de

Die Charité entwickelt mit Ihren Partnern MACSS, eine neuartige patientenzentrierte Smart Health Service Plattform für die integrierte Versorgung nierentransplantierter Patienten. Im MACSS Projekt soll erstmalig eine mobile bi-direktionale Applikation zum Einsatz kommen, die Patientendaten über das Smartphone in die Routinebehandlung miteinbindet und die Kommunikation zwischen Arzt-Patient und Ärzten untereinander nachhaltig verbessert.

Durch eine personalisierte Echtzeittherapie sollen ungeplante Krankenhausaufenthalte reduziert, eine Verbesserung der Lebensqualität und Therapietreue erreicht und Kosteneinsparungen im Gesundheitssystem ermöglicht werden. Eine HANA basierte innovative Hauptspeicherdatenbank aggregiert, analysiert und rekombiniert Daten für verschiedene Informationsdienste, dabei werden auch Patientendaten aus externen Praxis- und Kliniksystemen (z.B. Nephro7) in die MACSS Plattform integriert und so eine Vernetzung weiterer behandelnder Ärzte ermöglicht.

Ein Pharmakovigilanzsystem zur strukturierten Überwachung des Therapieplanes (MIA Service), Echtzeit-Prüfung der Arzneimitteltherapiesicherheit und potentieller Wechselwirkungen werden in die MACSS Plattform ebenfalls integriert. Moderne Text-Mining Verfahren und semantischen Analysen ermöglichen eine personalisierte Echtzeit-Therapieplanung und eine dadurch verbesserte Patientenversorgung. Zum Schutz der sensiblen Patientendaten liegt ein bereits genehmigtes, prototypisches Sicherheits- und Autorisierungskonzept vor. Konsortialpartner sind MedVision AG, smartpatient GmbH, Dosing GmbH, SAP SE, Beuth HS und das DFKI (Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz).

Gewinner des Smart Service Technologiewettbewerbs I 2015, gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.

Preise: Max Rubner-Preis 2019 (Stiftung Charité)

 

KDI - Klinische Datenintelligenz
http://www.klinische-datenintelligenz.de

Als Ziel des Projektes soll das Paradigma der „Datenintelligenz“ für klinische Anwendungen nutzbar gemacht werden. Unter „Datenintelligenz“ versteht man hierbei, dass Lösungen direkt anhand eines typischerweise großen Datensatzes entwickelt und validiert werden. Das KDI Projekt soll die Basis dafür bilden, dass in Folgeprojekten, klinische Prozesse über unterschiedliche Kliniken und Zeiträume komparativ analysiert werden können, als auch, dass Lösungen zur Entscheidungsunterstützung entwickelt und getestet werden können. Die komparative Analyse ermöglicht es, nach intensiver Diskussion mit medizinisch klinischen Experten konkrete Vorschläge für eine verbesserte Patientenversorgung auszuarbeiten, Abweichungen von Standard zu erkennen und zu begründen und Trends frühzeitig zu erkennen. Im besten Sinne soll es das Ziel sein, das kollektive Wissen von Kliniken auszuwerten, welches sich in den täglichen, den Patienten betreffenden Entscheidungen, widerspiegelt (Collective Intelligence).

Kooperationen

Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI)
Prof. Dr. Hans Uszkoreit

Beuth Hochschule für Technik Berlin (Beuth)
Prof. Dr. habil. Alexander Löser 

Hasso-Plattner-Institut (HPI)
Dr.-Ing. Matthieu-P. Schapranow 

Verbände:
Bundesverband Niere
Peter Gilmer (Vorstandsvorsitzender)

Firmenkooperationen:
SAP Innovationcenter Potsdam

Dr. med. Gero Lurz  
Springer Nature
Christin Hoepfner  

Dosing GmbH (AID Klinik)
Sonja Öchlser (Assistent to CEO) 

Medvision AG (Nephro7)Dipl.-Inform.
Jens Kopecky (CEO) 

Smartpatient (MyTherapy)
Philipp Legge (CEO)

Comjoo
Martin Högl (CEO)