Ziel des Verbundes ist es, mittels eines Algorithmus zur Identifizierung von Patienten mit besonders hohem Risiko für Medikationsfehler und Nebenwirkungen, die limitierten Zeitressourcen an Stationsapothekern genau dorthin zu lenken, wo ein max. Patientennutzen erreicht werden kann. Das erste Hauptziel ist, einen IT-basierten automatisierten Screen von EMR-Routinedaten der Patienten durchzuführen und mit einem Score die Hochrisikopatienten zu identifizieren. Das zweite Hauptziel ist es, mittels einer clusterrandomisierten Interventionsstudie zu zeigen, dass die Steuerung der limitieren Ressource Stationsapotheker durch den Risikoscore zu einer effizienteren Erkennung von Medikationsfehlern und Nebenwirkungen von Medikamenten im Vergleich zur aktuell üblichen Routine ohne automatisierten Risikoscore mit Priorisierung führt. Weitere Ziele sind die Verminderung von klinisch relevanten Nebenwirkungen und das Patientenbefinden. Es wird erwartet, dass durch die geplante Intervention arzneimittelbezogene Probleme deutlich reduziert werden. Der entwickelte Risikoscore wird öffentlich und frei verfügbar gemacht. Ein Nachweis des Nutzens der Intervention wird die Einführung dieses Modells bei weiteren Universitätsklinika und anderen Krankenhäusern erheblich befördern. Die Universität Erlangen koordiniert alle Belange zum Thema Pharmakologie. In Kooperation mit weiteren Partnern sollen Identifikationsalgorithmen für Medikationsprobleme und patientenspezifische Risikofaktoren für Medikationsprobleme so erstellt werden, dass diese datenbasiert validiert und operationalisiert werden können und als Komponente(n) des von den Partnern gemeinsam entwickelten Gesamt-Risikoscorings genutzt werden können. Der Fokus liegt auf Kontraindikationen im Kontext von Medikationsproblemen und Risikofaktoren. Begleitend zu den Studien soll eine Prozessevaluation durchgeführt werden, um potenzielle Hürden, die für das "Roll-out" und die Implementierung der Algorithmen relevant sind, zu identifizieren.