Routinedatennutzung für prospektive Studien im NUM 

Daten aus der Patient:innenversorgung auch für prospektive klinische Studien besser nutzbar zu machen, ist eine zentrale Herausforderung für das zukünftige Gesundheitssystem. Studien könnten effizienter werden, weil Daten nicht mehrfach erfasst werden müssten. Klinische „Entscheidungsunterstützungssysteme“ könnten sicher entwickelt, validiert und implementiert werden. Diese Systeme hätten das Potenzial maschinelle Lernverfahren zur datengetriebenen klinischen Prozess- und Ergebnisoptimierung zu realisieren. Um dieses Potenzial skalierbarer und international wettbewerbsfähig für die deutsche Universitätsmedizin darzustellen, müssen drei Handlungsfelder adressiert werden: 

1. Die praxisgerechte technische und organisatorische Integration von klinischen Datenquellen in studienrelevante eCRF-Systeme zur niederschwelligen Datenübernahme in die qualitätsgesicherte Studiendokumentation. 

2. Die Organisation von Standardisierungsprozessen für klinische und primär studienrelevante Dokumentationsinhalte und deren interoperable Repräsentation.   

3. Die Organisation eines systematischen Konvergenz- und Austauschprozesses zwischen diesen Standardisierungsvorhaben. Im Rahmen der Session werden die genannten Handlungsfelder mit allen relevanten Stakeholdern auf Grundlage von Impulsvorträgen vertiefend diskutiert.