(Wien, 06-03-2023) Als erste Klinik Österreichs ist die Universitätsklinik für Anästhesie, Allgemeine Intensivmedizin und Schmerztherapie der MedUni Wien und AKH Wien zertifizierter Data Partner des EHDEN Projekts. Damit festigt die Klinik ihre Position als führende Institution im Bereich der Data Science und Big Data.
Gesundheitsdaten sind meist für die Forschung nicht erreichbar. In den wenigen Ausnahmen, wo es doch einen Zugang gibt, ist die Nutzung der Daten oft mit großem Aufwand verbunden. Vor allem aufgrund des nicht kompatiblen Formats ist das Verbinden mehrerer Datenquellen kompliziert oder gar nicht möglich. Um genau dieses Problem zu lösen, wurden standardisierte Formate entwickelt, die es ermöglichen, Daten aus anderen Kliniken und Ländern zu verarbeiten. Im Rahmen des EHDEN Projekts transformieren zahlreiche europäische Gesundheitsinstitutionen ihre Datenbanken in ein einheitliches, offenes Format mit dem Namen „OMOP CDM“. Dies ermöglicht vereinfachte, multizentrische Forschung auf internationalem Niveau. Auch ein Projekt der Europäischen Union „DARWIN EU“ setzt auf Institutionen mit „OMOP CDM“-Datenbanken zur Erforschung bereits zugelassener Arzneimittel auf Wirksamkeit und Nebenwirkungen.
An der Universitätsklinik für Anästhesie, Allgemeine Intensivmedizin und Schmerztherapie werden schon seit mehreren Jahren Vitalparameter, Medikamente, Untersuchungen und Therapie aus Operationssaal, Aufwachraum und Intensivstation digital aufgezeichnet. Diese Datenbank ist mit mehr als 350.000 Patient:innen eine der größten Installationen weltweit. Im Rahmen des EHDEN Projektes wandelte nun die „Arbeitsgruppe Daten“ rund um Oliver Kimberger von der Universitätsklinik für Anästhesie, Allgemeine Intensivmedizin und Schmerztherapie diese Datenbank in das „OMOP CDM“-Format um. Die noch junge Arbeitsgruppe konnte bereits viele Forschungsergebnisse im Bereich der Datenanalyse und Big Data in Top-Journals publizieren.
Die Arbeit an diesem Pionierprojekt erfolgte gemeinsam mit dem IT4Science Team des ITSC unter der Leitung von Thomas Wrba sowie dem Ludwig Boltzmann Institut Digital Health and Patient Safety.
Die Arbeitsgruppe strebt auch schon nach einem neuen Projekt. Statt alle 15 Sekunden sollen Kurvendaten 200-mal pro Sekunde aufgezeichnet werden. Damit können täglich pro Operationstisch oder Intensivbett etwa 1GB an hochqualitativen, hochaufgelösten Rohdaten aufgenommen werden. Mittels neuerer Methoden aus der Signalverarbeitung und Machine Learning erhofft sich das Team neue Erkenntnisse zur Vorhersage von unerwünschten Ereignissen im Operationssaal und auf den Intensivstationen. Anders als bei der Transformation bestehender Daten wird hierzu erst neue Infrastruktur geschaffen, um die anfallenden Datenmengen aufzuzeichnen und verarbeiten zu können.