Smart Health Connect

Praxisbeispiel und aktuelle Herausforderungen

• Die Erhebung von Gesundheitsdaten unterliegt einem grundsätzlichen Paradigmenwandel: Neben der üblichen eher anlassbezogenen Datenerhebung durch Ärzte und Kliniken können Daten heute kontinuierlich auch über „Smart Wearables“ der Patientinnen und Patienten gesammelt und ausgewertet werden.
• Auf Basis dieser großen, aussagekräftigen Datenmengen lassen sich hervorragend KI-Algorithmen entwickeln und verfeinern, um kritische Situationen zum Beispiel bei Herzinfarktpatienten frühzeitiger als bisher erkennen zu können.
• Dazu bedarf es mitunter hunderttausender Lerndatensätze in geprüfter Qualität. Bislang ist es in Deutschland noch nicht gelungen, eine ausreichende Datenmenge aus unterschiedlichen Quellen (zum Beispiel Krankenhäuser, Arztpraxen, Wearables) zusammenzuführen, um eine kritische Masse für die beschriebenen Anwendungen zu erreichen.
• Die Vernetzung der Datenbereiche ermöglicht erst die integrative Analyse. Der Klinik- und Praxisarzt kann auf die Auswertungen zugreifen, der Patient kann auf die eigenen Gesundheitsdaten und Analyseergebnisse zugreifen.
• Für besonders sensible Daten muss die Datenspeicherung und -verarbeitung in Deutschland oder der EU – teils sogar bei europäischen Anbietern – erfolgen.

Welchen Mehrwert bietet das „Projekt GAIA-X“?

• Das Projekt schafft die Basis für die Entwicklung und Nutzung standardisierter Schnittstellen und einer geeigneten Semantik, um Daten möglichst vieler Akteure gezielt verknüpfen und auswerten zu können.
• Stringente und verbindliche Datenklassifizierungen sowie zentralisierte Überprüfungen der Ökosystemteilnehmer erleichtern eine DSGVO-konforme Nutzung von Daten im Gesundheitssystem. Die Standards der vernetzten Dateninfrastruktur können dabei als Vertrauensanker fungieren.
• Zudem unterstützt der föderierte Ansatz der vernetzten Dateninfrastruktur den besonderen Bedarf des Gesundheitssektors an verknüpften Edge-/Cloud-Lösungen: Sensible Daten, die ein Smart Wearable liefert, müssen aus Datenschutzgründen beispielsweise in der Klinik aggregiert und ausgewertet werden können (Edge). Die Auswertungsergebnisse sollen dagegen in der Cloud zusammengeführt werden können, ohne bestimmte Daten dabei teilen zu müssen.
• Die Einbindung von vertrauenswürdigen Cloud-Speichern in Deutschland oder der EU als GAIA-X-Knoten erlaubt die Ablage von entsprechend sensiblen Daten.
• Die Offenheit und die sich daraus ergebende Flexibilität des Projektes ermöglichen die Anbindung existierender (Daten-)Plattformen an weitere Forschungs- und Gesundheitsdomänen und internationale Initiativen.

Paten

• Christian Lawerenz – Berlin Institute of Health und Charité – Universitätsmedizin Berlin
• Prof. Dr. Roland Eils – Berlin Institute of Health und Charité – Universitätsmedizin Berlin