Routinedaten aus der Krankenversorgung haben in den vergangenen Jahren an Bedeutung gewonnen. Sie helfen, PrĂ€vention, Diagnostik und Therapie zu verbessern und können auch noch viele Jahre nach der Behandlung einen Mehrwert fĂŒr die gesamte Gesellschaft darstellen.
Neben den klassischen Methoden der medizinischen Forschung hat in den letzten Jahren das Lernen aus Daten der medizinischen Versorgung stark an Bedeutung gewonnen. Das Erkennen von relevanten ZusammenhÀngen in den Daten, kann zur Verbesserung von PrÀvention, Diagnostik und Therapie genutzt werden.
Um den Gewinn derartiger Erkenntnisse zu fördern, mĂŒssen die Routinedaten aus der Krankenversorgung institutionsintern aber auch institutionsĂŒbergreifend zusammengefĂŒhrt, standardisiert und der Datenanalyse zur VerfĂŒgung gestellt werden. Solche groĂen Datensammlungen und Datenanalysen erfordern hierbei spezielle Methoden und Ressourcen, welche in Medizinischen Datenintegrationszentren (engl. Medical Data Integration Centers (kurz: MeDICs)) mit entsprechender Forschungsdateninfrastruktur Umsetzung finden.
Ăber Herausforderungen bei der Gestaltung von Datenintegrationszentren sowie die Relevanz der ZusammenfĂŒhrung von Patientendaten aus der Gesundheitsversorgung und -forschung berichtet Dr. Sabine Rey, stellvertretende und operative Leitung des Medizinischen Datenintegrationszentrums an der UniversitĂ€tsmedizin Göttingen.
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