Als Lead des Arbeitspakets Visualization Methodology and Evaluation werden wir anhand einer initialen Requirementsanalyse neuartige interaktive Visualisierungstechniken entwickeln. Nutzer sollen mithilfe der neu entwickelten Visualisierungen Risikofaktoren von Patienten analysieren können. Daneben wird ein Dashboard für die Risiko-Überwachung mit Alarm-Funktion umgestezt.

Als Partner des Arbeitspakets Digital demonstrator app for risk analysis and prediction implementieren wir ein Interface und Visualisierungen, um generelle Risikoanalyse features und spezifische Vorhersagemodelle Nutzern zugänglich zu machen.

Als Partner des Arbeitspakets Digital demonstrator for (semi)-automated surveillance across hospitals implementieren wir eine Browser-basierte Applikation, um HOB-Überwachungs-Indikatoren zu visualisieren und analysieren zu können. Im weiteren Schritt wird die Applikation um Benachmarking-Methoden erweitert, um Vergleiche mit Aggregaten zu ermöglichen.

Über das Projekt:

Krankenhausassoziierte Infektionen (HAI), einschließlich der nosokomialen Bakteriämie (HOB, eng. hospital-onset bacteremia), stellen eine enorme Belastung für betroffene Patienten, medizinisches Personal und die Gesellschaft als Ganzes dar. Dieses langjährige und weltweit zunehmende Problem wird auch als insidiose Pandemie bezeichnet. Die Prävention von HAI ist ein wichtiges Thema der Patientensicherheit und fest in den umsetzbaren Lösungen für Patientensicherheit verankert. Risikoorientierte Interventionen erfordern standardisierte und strukturierte Daten, Wissen und Evidenz. Daher können Experten von einer computergestützten Risikobewertung profitieren, die auf der standardisierten und integrierten Datenanalyse aus verschiedenen Quellen basiert und in einer maschinenlesbaren Darstellung erfolgt.

Das Projekt RISK PRINCIPE konzentriert sich auf die nosokomiale Bakteriämie (HOB). Aufbauend auf den interoperablen Daten werden Algorithmen, Tools und Systemkomponenten entwickelt, die mit dem Fachwissen im Bereich Infektionskontrolle kombiniert werden. Ziel ist es, eine Berichts- und Überwachungs-App sowie eine Warn-App zur Risikovorhersage zu erstellen. RISK PRINCIPE greift auf die Expertise verschiedener Disziplinen zurück und nutzt die Ergebnisse der Infektionsfälle der Deutschen Medizininformatik-Initiative (MII) (HiGHmed, SMITH). Durch die Zusammenführung der Datenmodelle der Medizinischen Datenintegrationszentren wird die Konvergenz zum Kern-Datensatz der MII und seinen Erweiterungen, insbesondere im Bereich Mikrobiologie, gefördert und zur Interoperabilitäts-Arbeitsgruppe beigetragen. Die Expertise aller MII-Konsortien wird einbezogen, wie in Bestätigungsschreiben (DIFUTURE, HiGHmed, MIRACUM, SMITH) festgehalten.

Nachhaltigkeit und Übertragbarkeit der entwickelten Lösungen sind leitende Prinzipien. Das gemeinsame Ergebnis wird die Lücke zwischen individueller Risikobewertung, HOB und allgemeinen Maßnahmen der Infektionskontrolle schließen, indem ein zeitnahes und robustes System bereitgestellt wird, das den Anforderungen der Benutzer entspricht. Zusammenfassend besteht das Ziel von RISK PRINCIPE in der Entwicklung und Implementierung einer automatisierten Überwachung und datenbasierten Risikovorhersage von HOB, einschließlich Visualisierung. Somit liegt der zentrale Schwerpunkt auf einer wirksamen und effizienten Infektionsprävention.