Patientenorientierte medizinische Forschung ist ohne die Unterstützung durch eine geeignete IT-Infrastruktur heute nicht mehr denkbar. Seit über 15 Jahren begleitet die TMF den digitalen Wandel in der medizinischen Forschung, der mit der Digitalisierung der Gesundheitsversorgung in engem Zusammenhang steht. Mit den Berichten des IT-Reviewing-Boards veröffentlicht die TMF seit 2013 eine kontinuierliche Bestands- und Bedarfsanalyse als Grundlage für die strategische Weiterentwicklung der IT-Infrastrukturen in der medizinischen Forschung.
In den ersten beiden Berichten sind die verschiedenen Datenquellen in den Blick genommen worden: von klinischen Studien über Register und Kohorten bis zur Omics-Technologie und der sekundären Nutzung klinischer Behandlungsdaten. Für jeden dieser Bereiche und die Querschnittsfunktion des ID-Managements wurde dargestellt, welche Lösungen möglich sind bzw. schon eingesetzt werden. Wie eine IT-Architektur für die Integration dieser heterogenen Daten gestaltet sein muss und welche Softwarelösungen hierfür schon vorhanden sind, ist als Schwerpunktthema im dritten Bericht aufgegriffen worden. Einzelne Aspekte wie Metadatenmanagement, Anonymisierung von Forschungsdaten und Cloud-Computing wurden in spezifischen Kapiteln vertieft behandelt. In der jetzt vorliegenden vierten Ausgabe wurde die bisherige Struktur und Kapitelaufteilung beibehalten. Alle Kapitel wurden umfassend aktualisiert und vermehrt Querbezüge der Kapitel untereinander hergestellt.
Aktualisiert: 2018-07-19
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Patientenorientierte medizinische Forschung ist ohne die Unterstützung durch eine geeignete IT-Infrastruktur heute nicht mehr denkbar. Seit über 15 Jahren begleitet die TMF den digitalen Wandel in der medizinischen Forschung, der mit der Digitalisierung der Gesundheitsversorgung in engem Zusammenhang steht. Mit den Berichten des IT-Reviewing-Boards veröffentlicht die TMF seit 2013 eine kontinuierliche Bestands- und Bedarfsanalyse als Grundlage für die strategische Weiterentwicklung der IT-Infrastrukturen in der medizinischen Forschung.
In den ersten beiden Berichten sind die verschiedenen Datenquellen in den Blick genommen worden: von klinischen Studien über Register und Kohorten bis zur Omics-Technologie und der sekundären Nutzung klinischer Behandlungsdaten. Für jeden Bereich wurde dargestellt, welche Lösungen möglich sind. Als Querschnittsaufgabe ist bereits das ID-Management beschrieben worden, also die Generierung und Verwaltung eindeutiger Kennzeichner für alle Probanden, Datensätze und Proben. Wie können jedoch die verschiedenen Datenarten zueinander in Beziehung gesetzt und übergreifend ausgewertet werden? Wie eine IT-Architektur hierfür gestaltet sein muss und welche Softwarelösungen notwendig sind, das wird nun in diesem und den folgenden Berichten einen Schwerpunkt der Darstellung bilden.
Aktualisiert: 2017-09-12
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