Medizinische Fakultät Mannheim der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
Projektpartner im Konsortium MIRACUM
Die Expertinnen und Experten an der Abteilung für Biomedizinische Informatik in Mannheim sind darauf spezialisiert, klinische Routinedaten – von Röntgenbildern bis hin zu Blutwerten – sowie genetische und molekularbiologische Datensätze zusammenzuführen. Durch die Vernetzung dieser Informationen entstehen individuelle und umfassende medizinische Gesamtbilder der Patientinnen und Patienten – und damit die Basis für eine präzise Diagnostik und gezielte Therapie. Mannheimer Medizininformatikerinnen und Medizininformatiker entwickeln Programme, die alle diese komplexen Daten analysieren und die Ergebnisse anschaulich zusammenfassen. Sie unterstützten die Medizininformatik-Initiative beim Aufbau von einem digitalen Langzeitgedächtnis der Medizin, das heutige und zukünftige Daten aus Forschung und Klinik in einen wachsenden Erfahrungsschatz vereint. Die Analyse dieses Schatzes hilft Forschenden sowie Ärztinnen und Ärzten, Krankheiten besser zu verstehen und z.B. zu erkennen, warum eine Therapie dem einen Menschen hilft, dem anderen aber nicht.
Die Medizinische Fakultät Mannheim der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg unterstützt folgende Anwendungsfälle, die den Mehrwert von Datenanalysen für eine bessere Versorgung aufzeigen:
- Krebsmedizin: Je mehr Ärztinnen und Ärzte über die spezielle Krebserkrankung jedes einzelnen Betroffenen wissen, desto besser und zielgerichteter können sie über die bestmögliche personalisierte Therapiemöglichkeit entscheiden. Um möglichst viele Informationen zu sammeln, sollen klinische und biomedizinische Daten – z.B. zu genetischen Veränderungen in Tumoren – an möglichst vielen Standorten übergreifend analysiert werden können.
Zudem hat sich der Standort Mannheim an folgenden Projekten der Medizininformatik-Initiative beteiligt:
- Klinische Studien: Damit der medizinische Fortschritt schneller bei den Menschen ankommt, sollen klinische Studien effizienter werden. Sie müssen wissenschaftlich belegen, dass neue Wirkstoffe oder Verfahren verträglich und wirksam sind, bevor sie Teil des medizinischen Alltags werden. IT-Lösungen helfen – unter strenger Beachtung des Datenschutzes – die Daten von Patientinnen und Patienten zu analysieren. Geeignete Personen können so schneller gefunden und zur Studienteilnahme eingeladen werden.
- Lungenerkrankungen: Datenanalyen helfen, die unterschiedlichen Varianten chronischer Atemwegserkrankungen wie Asthma besser zu erkennen, damit Behandelnde ihre Patientinnen und Patienten zielgenauer behandeln können.
- Daten zu Bioproben: Die Vernetzung von Biobanken und Datenintegrationszentren vergrößert die Basis der datenbasierten Gesundheitsforschung. Das hilft Forschenden, Krankheiten und ihre Varianten präziser zu erkennen und Therapien zu optimieren.
- Seltene Erkrankungen: Vereinheitlichte Fall-Dokumentationen und maßgeschneiderte IT-Lösungen unterstützen Behandelnde und Forschende dabei, Seltene Erkrankungen genauer zu verstehen und die medizinische Versorgung der Betroffenen zu verbessern.
- Arzneimitteltherapiesicherheit: Innovative IT-Lösungen tragen dazu bei, die Arzneimittelsicherheit und Arzneimitteltherapien zu optimieren. Stationsapotheken können so riskante Wirkstoffkombinationen frühzeitig erkennen und Betroffene besser vor unerwünschten Nebenwirkungen geschützt werden.
Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Medizinische Fakultät
Universitätsmedizin Mannheim
Klinische Studien
Bevor Patientinnen und Patienten im medizinischen Alltag von neuen Therapien profitieren, müssen klinische Studien den Nutzen der Neuerungen für die Menschen wissenschaftlich nachweisen. Dazu testen Forschende z.B. neue Medikamente an freiwilligen Probandinnen und Probanden, die bestimmte Voraussetzungen erfüllen müssen. Doch wenn geeignete Patientinnen und Patienten schwer zu finden sind, verzögern sich diese Studien. Deshalb sollen Datenanalysen helfen, geeignete Studienteilnehmende schneller zu finden und zur Studienteilnahme einzuladen – unter strenger Beachtung des Datenschutzes. Die Medizinische Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg hat das MIRACUM-Konsortium dabei unterstützt, die dafür nötigen IT-Lösungen zu entwickeln und einzusetzen.
Lungenkrankheiten
Basierend auf dem digitalen Erfahrungsschatz der Medizin sollen Computerprogramme lernen, Krankheitsverläufe möglichst präzise vorherzusagen. Das soll Ärztinnen und Ärzten z.B. helfen, Asthma-Erkrankungen frühzeitiger und maßgeschneiderter zu behandeln. Damit das gelingt, macht die Medizininformatik-Initiative die Daten der an diesem Anwendungsfall beteiligten Kliniken und Forschungseinrichtungen standortübergreifend analysierbar. Das Universitätsklinikum Mannheim hat die Initiative dabei unterstützt.
Onkologie
Um eine Krebserkrankung individuell und präzise zu bekämpfen, arbeiten Ärztinnen und Ärzte unterschiedlicher Fachrichtungen eng zusammen. Wichtige Entscheidungen treffen sie gemeinsam. Dabei müssen sie vielfältige Daten berücksichtigen – von genetischen Analysen und Röntgenbildern bis hin zu Blutwerten. Die Forschenden der Medizinischen Fakultät Mannheim entwickelten IT-Lösungen, die alle wichtigen Daten von Krebspatientinnen und -patienten bündeln und anschaulich darstellen. Das hilft den Behandlungsteams, relevante Informationen im Blick zu haben und für ihre Patientinnen und Patienten mögliche Therapieoptionen zu finden.
Die Vorarbeiten der Medizininformatik-Initiative sowie die Expertise der onkologischen Spitzenzentren in Deutschland werden im Rahmen der Nationalen Dekade gegen Krebs durch das aktuelle Projekt PM4Onco weiterentwickelt: An zahlreichen Standorten wird eine nationale Infrastruktur aufgebaut, die eine standortübergreifende Nutzung von Daten aus der klinischen und biomedizinischen Forschung, aus der Befragung Betroffener und aus den Krebsregistern ermöglicht. Die Nutzung und Analyse dieser Daten soll künftig die Ärztinnen und Ärzte vor Ort noch besser dabei unterstützen, für ihre Patientinnen und Patienten die bestmögliche personalisierte Therapieentscheidung zu treffen.
Nationale Dekade gegen Krebs: Vernetzte Daten für bessere Therapieentscheidungen