In Deutschland erblinden jedes Jahr etwa 10.000 Menschen. Allein 50 % der Erblindungen sind auf die altersbedingte Makuladegeneration zurückzuführen, 17 % auf die Folgen der diabetischen Retinopathie. Ophthalmologische Behandlungsdokumentationen enthalten äußerst wertvolle Daten für die Forschung, die von klassischen klinischen Daten bis hin zu modernsten Bildgebungstechnologien reichen. Diese Datenquellen sind jedoch an einem Standort fragmentiert. EyeMatics kombiniert derzeit isolierte Datenquellen aus verschiedenen stationären und ambulanten Versorgungssystemen mit dem übergreifenden Ziel, die Patientenversorgung zu verbessern. Reale Behandlungsdaten von Augenpatienten in vier Universitätskliniken und zwei weiteren Rollout-Partnern werden aus den jeweiligen Softwaresystemen und Diagnosegeräten extrahiert, um einen harmonisierten Datensatz zu erhalten, der die Grundlage für ein neues ophthalmologisches Erweiterungsmodul für die Kerndatensätze der Medizininformatik-Initiative darstellt. Das Teilprojekt der Uniklinik RWTH Aachen ist verantwortlich für die Entwicklung eines Dashboards (klinischer Demonstrator) zur Darstellung aller im Projekt generierten IVOM-Daten. Ziel ist es, mögliche regionale Unterschiede in Prävalenz, Schweregrad und assoziierten Komorbiditäten schwerer Augenerkrankungen integriert darzustellen und patientenindividuelle Therapieentscheidungen zu unterstützen. Dazu modelliert, entwickelt und integriert das Datenintegrationszentrum Daten aus den klinikinternen Untersuchungs- und Behandlungsverfahren der Augenklinik. Diese Daten werden bereitgestellt und mit den Daten der anderen Partner integriert, so dass eine Datenbasis für die Erstellung eines Dashboards zur Verfügung steht. Die neu geschaffene Datengrundlage wird für neue, maßgeschneiderte klinische Leitlinien in der Ophthalmologie von entscheidender Bedeutung sein.

In Deutschland erblinden jedes Jahr etwa 10.000 Menschen. Allein 50 % der Erblindungen sind auf die altersbedingte Makuladegeneration zurückzuführen, 17 % auf die Folgen der diabetischen Retinopathie. Die Prävalenz dieser Augenkrankheiten nimmt mit dem Alter deutlich zu, und mit der steigenden Lebenserwartung wird auch der Bedarf an augenärztlicher Versorgung zunehmen. Ophthalmologische Behandlungsdokumentationen enthalten äußerst wertvolle Daten für die Forschung, die von klassischen klinischen Daten bis hin zu modernsten Bildgebungstechnologien reichen. Diese Datenquellen sind jedoch an einem Standort fragmentiert. EyeMatics kombiniert derzeit isolierte Datenquellen aus verschiedenen stationären und ambulanten Versorgungssystemen mit dem übergreifenden Ziel, die Patientenversorgung zu verbessern. Als Rollout-Partner wird das UK Leipzig die im Projekt entwickelten Methoden und Werkzeuge hinsichtlich ihrer Übertragbarkeit auf weitere Standorte/Klinika erproben und bewerten. Daraus erwarten wir Erkenntnisse für eine mögliche breitere Einführung der Methoden und Werkzeuge in der Augenmedizin. Der Mehrwert dieses Projekts liegt in der Analyse von klinischen Daten aus der realen Welt, die an verschiedenen Standorten generiert werden, und in der aktiven Einbeziehung von Patientinnen und Patienten über von ihnen berichtete Ergebnisse. Klassische statistische Ansätze kombiniert mit fortgeschrittenem maschinellem Lernen werden neue Biomarker für die Präzisionsmedizin identifizieren. Ein klinisches Dashboard wird der Demonstrator sein, der zuvor isolierte primäre Quellensysteme verbindet und Echtzeitdaten und neue Biomarker standortübergreifend visualisiert. Die neu geschaffene Datengrundlage wird für neue, maßgeschneiderte klinische Leitlinien in der Ophthalmologie von entscheidender Bedeutung sein.

In Deutschland erblinden jedes Jahr etwa 10.000 Menschen. Allein 50 % der Erblindungen sind auf die altersbedingte Makuladegeneration zurückzuführen. Die Prävalenz nimmt mit dem Alter deutlich zu, und mit steigender Lebenserwartung wird auch der Bedarf an augenärztlicher Versorgung wachsen. Ophthalmologische Behandlungsdokumentationen enthalten wertvolle Daten für die Forschung, die von klassischen klinischen Daten bis hin zu modernsten Bildgebungstechnologien reichen. Diese Datenquellen sind jedoch fragmentiert. EyeMatics kombiniert derzeit isolierte Datenquellen in vier Universitätskliniken und zwei weiteren Rollout-Partnern. Behandlungsdatenwerden aus den jeweiligen Softwaresystemen und Diagnosegeräten extrahiert, um einen harmonisierten Datensatz zu erhalten (Ophthalmologisches Erweiterungsmodul für die Kerndatensätze der Medizininformatik-Initiative). Der Mehrwert dieses Projekts liegt in der Analyse von klinischen Daten aus der realen Welt, die an verschiedenen Standorten generiert werden und in der aktiven Einbeziehung von Patientinnen und Patienten über von ihnen berichtete Ergebnisse. Klassische statistische Ansätze kombiniert mit fortgeschrittenem maschinellem Lernen werden neue Biomarker für die Präzisionsmedizin identifizieren. Ein klinisches Dashboard wird der Demonstrator sein, der zuvor isolierte primäre Quellensysteme verbindet und Echtzeitdaten und neue Biomarker standortübergreifend visualisiert. Die neu geschaffene Datengrundlage wird für neue, maßgeschneiderte klinische Leitlinien in der Ophthalmologie von entscheidender Bedeutung sein. Die Augenklinik der UMG wird die für EyeMatics benötigten Daten erheben und über die im DIZ betriebene Infrastruktur für die gemeinsame Datenauswertung bereitstellen. Zur Sicherung der datenschutzkonformen Datenerhebung und Verarbeitung wird die Treuhandstelle der UMG die Partner mit Software-Werkzeugen und Beratungsangeboten unterstützen.

In Deutschland erblinden jedes Jahr etwa 10.000 Menschen. Allein 50 % der Erblindungen sind auf die altersbedingte Makuladegeneration zurückzuführen. Die Prävalenz nimmt mit dem Alter deutlich zu, und mit steigender Lebenserwartung wird auch der Bedarf an augenärztlicher Versorgung wachsen. Ophthalmologische Behandlungsdokumentationen enthalten wertvolle Daten für die Forschung, die von klassischen klinischen Daten bis hin zu modernsten Bildgebungstechnologien reichen. Diese Datenquellen sind jedoch fragmentiert. EyeMatics kombiniert derzeit isolierte Datenquellen in vier Universitätskliniken und zwei weiteren Rollout-Partnern. Behandlungsdaten werden aus den jeweiligen Softwaresystemen und Diagnosegeräten extrahiert, um einen harmonisierten Datensatz zu erhalten (Ophthalmologisches Erweiterungsmodul für die Kerndatensätze der Medizininformatik-Initiative). Der Mehrwert dieses Projekts liegt in der Analyse von klinischen Daten aus der realen Welt, die an verschiedenen Standorten generiert werden, sowie in der aktiven Einbeziehung von Patientinnen und Patienten über von ihnen berichtete Ergebnisse. Klassische statistische Ansätze kombiniert mit fortgeschrittenem maschinellem Lernen werden neue Biomarker für die Präzisionsmedizin identifizieren. Dieses Teilprojekt entwickelt und implementiert patientenbezogene Evaluationsparameter (Patient-reported Outcome measures") und analysiert den Einfluss der im Rahmen der Medizininformatik eingeführten Versorgungsverbesserung der intravitrealen Therapie auf die Sehschärfe. Die neu geschaffene Datengrundlage wird für neue, maßgeschneiderte klinische Leitlinien in der Ophthalmologie von entscheidender Bedeutung sein.

In Deutschland erblinden jährlich etwa 10.000 Menschen. Allein 50 % der Erblindungen sind auf altersbedingte Makuladegeneration zurückzuführen, 17 % auf Folgen der diabetischen Retinopathie. Ophthalmologische Behandlungsdokumentationen enthalten äußerst wertvolle Daten für die Forschung, die von klassischen klinischen Daten bis hin zu Bildgebungstechnologien reichen. Diese Datenquellen sind jedoch fragmentiert. EyeMatics kombiniert derzeit isolierte Datenquellen aus verschiedenen stationären und ambulanten Versorgungssystemen mit dem übergreifenden Ziel, die Krankenversorgung zu verbessern. Reale Behandlungsdaten von Augenpatienten in vier Universitätskliniken und weiteren Rollout-Partnern werden aus den Softwaresystemen und Diagnosegeräten extrahiert, um einen harmonisierten Datensatz zu erhalten, der die Grundlage für ein neues ophthalmologisches Erweiterungsmodul für den Kerndatensatz der Medizininformatik-Initiative darstellt. Der Standort Dresden wird im Arbeitspakt Datenmanagement & Interoperabilität bei der Spezifikation des EyeMatics-Kerndatensatzes unterstützen. Hierzu werden die Spezifikationen und Profile von ophthalmologischen Daten auf Grundlage der bisherigen Arbeit im Fortschrittshub MiHUBx für Eyematics bereitgestellt. Semantische und syntaktische Standards werden abgeglichen bzw. implementiert und Kodierrichtlinien in den Bereichen diabetische Retinopathie und altersbedingte Makuladegeneration in Kooperation weiter spezifiziert. Der Mehrwert dieses Projekts liegt in der Analyse von klinischen Daten. Klassische statistische Ansätze kombiniert mit maschinellem Lernen werden neue Biomarker für die Präzisionsmedizin identifizieren. Ein klinisches Dashboard wird der Demonstrator sein, der zuvor isolierte primäre Quellsysteme verbindet und Echtzeitdaten und neue Biomarker standortübergreifend visualisiert. Die neu geschaffene Datengrundlage wird für neue, maßgeschneiderte klinische Leitlinien in der Ophthalmologie von entscheidender Bedeutung sein.

In Deutschland erblinden jedes Jahr etwa 10.000 Menschen. Allein 50 % der Erblindungen sind auf die altersbedingte Makuladegeneration zurückzuführen. Die Prävalenz nimmt mit dem Alter deutlich zu, und mit steigender Lebenserwartung wächst der Bedarf an augenärztlicher Versorgung. Ophthalmologische Behandlungsdokumentationen enthalten wertvolle Daten für die Forschung, die von klassischen klinischen Daten bis hin zu modernsten Bildgebungstechnologien reichen. Diese Datenquellen sind jedoch fragmentiert. EyeMatics kombiniert derzeit isolierte Datenquellen in vier Universitätskliniken und zwei weiteren Rollout-Partnern. Behandlungsdaten werden aus den jeweiligen Softwaresystemen und Diagnosegeräten extrahiert, um einen harmonisierten Datensatz zu erhalten (Ophthalmologisches Erweiterungsmodul für die Kerndatensätze der Medizininformatik-Initiative). Der Mehrwert dieses Projekts liegt in der Analyse von klinischen Daten aus der realen Welt, die an verschiedenen Standorten generiert werden und in der aktiven Einbeziehung von Patienten über von ihnen berichtete Ergebnisse. Klassische statistische Ansätze kombiniert mit fortgeschrittenem maschinellem Lernen werden neue Biomarker für die Präzisionsmedizin identifizieren. Ein klinisches Dashboard wird der Demonstrator sein, der zuvor isolierte primäre Quellensysteme verbindet und Echtzeitdaten und neue Biomarker standortübergreifend visualisiert. Die neu geschaffene Datengrundlage wird für neue, maßgeschneiderte klinische Leitlinien in der Ophthalmologie von entscheidender Bedeutung sein. Am Standort Tübingen wird in Arbeitspaket (AP) AP1 an der Koordination, in AP2 am Ethikvotum, der Patientenrekrutierung und am Datenschutzkonzept, in AP3 an Datenmanagement und Interoperabilität und in AP4 bei Datenaustausch-Infrastruktur und Patient Reported Outcomes mitgearbeitet. Der Fokus wird in Tübingen einerseits auf der Entwicklung des klinischen Anwendungsfalls (Demonstrators) in AP 5, und andererseits in AP6 auf Analytik und Biomarkern liegen.

In Deutschland erblinden jedes Jahr etwa 10.000 Menschen. Allein 50 % der Erblindungen sind auf die altersbedingte Makuladegeneration zurückzuführen. Die Prävalenz nimmt mit dem Alter deutlich zu, und mit steigender Lebenserwartung wird auch der Bedarf an augenärztlicher Versorgung wachsen. Ophthalmologische Behandlungsdokumentationen enthalten wertvolle Daten für die Forschung, die von klassischen klinischen Daten bis hin zu modernsten Bildgebungstechnologien reichen. Diese Datenquellen sind jedoch fragmentiert. EyeMatics kombiniert derzeit isolierte Datenquellen in vier Universitätskliniken und zwei weiteren Rollout-Partnern. Behandlungsdaten werden aus den jeweiligen Softwaresystemen und Diagnosegeräten extrahiert, um einen harmonisierten Datensatz zu erhalten (Ophthalmologisches Erweiterungsmodul für die Kerndatensätze der Medizininformatik-Initiative). Der Mehrwert dieses Projekts liegt in der Analyse von klinischen Daten aus der realen Welt, die an verschiedenen Standorten generiert werden und in der aktiven Einbeziehung von Patientinnen und Patienten über von ihnen berichtete Ergebnisse. Klassische statistische Ansätze kombiniert mit fortgeschrittenem maschinellem Lernen werden neue Biomarker für die Präzisionsmedizin identifizieren. Ein klinisches Dashboard wird der Demonstrator sein, der zuvor isolierte primäre Quellensysteme verbindet und Echtzeitdaten und neue Biomarker standortübergreifend visualisiert. Die neu geschaffene Datengrundlage wird für neue, maßgeschneiderte klinische Leitlinien in der Ophthalmologie von entscheidender Bedeutung sein. Das Klinikum Chemnitz, als Roll-out Partner, wird die entwickelten Anwendungen installieren und die geschaffenen Prozesse etablieren. Dies umfasst sowohl die Rekrutierung von Patienten über den Broad Consent als auch die funktionierende ETL-Pipeline mit Datenaustauschverbindung.