Motivation
«Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts». Dieser schon oft gehörte Satz ist für medizinische Daten gleich aus zwei Gründen besonders zutreffend. Zum einen haben medizinische Daten eine enorme Bedeutung, um bisher wenig untersuchte oder verstandene Zusammenhänge zu durchdringen. Zum anderen müssen sie zunächst für ihre spätere Nutzung gewonnen werden. So liegen Daten im Gesundheitsbereich häufig verteilt in unterschiedlichen IT-Systemen und es mangelt an einheitlichen Schnittstellen. Viele der genutzten Datenformate sind darüber hinaus veraltet, proprietär und wenig interoperabel. Für eine zielführende und nachhaltige Nutzung der Daten müssen sie jedoch aufbereitet und an einer zentralen Stelle zugänglich gemacht werden.
Lösung
Für diesen Zweck bietet das Fraunhofer IOSB mit Wolverine eine Sammlung aufeinander abgestimmter und erweiterter Komponenten, die bei der Integration und Auswertung medizinischer Daten unterstützt. Um einen maximalen Grad an Interoperabilität zu erreichen, setzt Wolverine – wo immer möglich – auf etablierte internationale Standards. Den Kern des Systems bildet HAPI FHIR, die flexible Open Source Implementierung des HL7 FHIR Standards. Diese wird um anwendungs-spezifische Module erweitert, die beispielsweise Daten aus Praxisinformationssystemen (PVS), Laborinformationssystemen (LIS) oder anderen Datenquellen importieren. Die Datenquellen bestimmen dabei, welche Methoden zur Aufbereitung notwendig sind. Die Bandbreite erstreckt sich von direkten Datenbankabfragen bis hin zum KI-basierten Text Mining auf unstrukturierten Datenobjekten (z.B. Arztbriefe). Die auf diese Weise integrierten Daten werden beim Import durch etablierte semantische Standards wie LOINC- oder ICD-Codes beschrieben.
Sind die medizinische Daten an einer zentralen Stelle gesammelt, stehen sie für die gezielte Anwender-getriebene Analysen bereit. Einfache statistische Auswertungen werden automatisch vom System selbst vorgenommen und stehen im individuell erweiterbaren Dashboard zur Verfügung. Auch Patient*innen können automatisiert über abgeschlossene Analysen informiert werden und diese bei Bedarf über eine gesicherte Webseite abrufen. Für komplexe Auswertungen können Daten darüber hinaus direkt über das REST-Interface des FHIR-Servers abgerufen werden. Zur Wahrung des Datenschutzes können die Daten für die jeweiligen Analysen anhand eines Berechtigungskonzepts optional anonymisiert oder pseudonymisiert bereitgestellt werden.