RISK PRINCIPE — RISK Prediction for Risk-stratified INfection Control and PrEvention
Projektlaufzeit
01.07.2023 - 30.06.2027
Projektinhalt
Zum 1. Juli 2023 startete das Projekt RISK PRINCIPE - „RISK Prediction for Risk-stratified INfection Control and PrEvention", gefördert aus Mitteln des Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), an der Hochschulmedizin Dresden. In dem Projekt wird die Verhütung von nosokomialen Infektionen zum Gegenstand der Forschung erhoben, die eine enorme Belastung für Patient*innen, Gesundheitspersonal und die Gesellschaft darstellen. Als "nosokomial" werden Infektionen bezeichnet, die erst im Laufe eines Klinikaufenthalts oder in einer Pflegeeinrichtung erworben werden (Stichwort: "Krankenhauskeime"). Zur Eindämmung ist ein multidisziplinärer Ansatz der Infektionsprävention erforderlich - an dieser Stelle setzt das Projekt RISK PRINCIPE an:
Das übergeordnete Ziel des Unterfangens besteht darin, eine datengesteuerte, risikostratifizierte Infektionskontrolle zu entwickeln und umzusetzen, um die Zahl der nosokomialen Infektionen möglichst effektiv und effizient zu reduzieren und ein individuelles, patientenzentriertes Prognosesystem zu fördern. Surveillance ist dabei eine der Schlüsselkomponenten erfolgreicher Infektionspräventions-Programme. Sie liefert dem Gesundheitspersonal und den politischen Entscheidungsträger*innen essentielle Informationen, um gefährdete Bereiche zu ermitteln und gezielte Maßnahmen zu ergreifen. Aktuelle Maßnahmen sind jedoch überaus ressourcenintensiv, eher universell als individuell risikoadaptiert und meist nur auf bestimmte Stationen und Patientenpopulationen begrenzt. Die Berücksichtigung medizinischer Routinedaten bei der Entwicklung und Umsetzung von Surveillancemaßnahmen kann helfen, Bereiche und Patient*innen mit dem höchsten Risiko zu identifizieren und damit eine risikobasierte Infektionsprävention zu ermöglichen. Dies erhöht den Nutzen für die Patient*innen und kann eine genauere Indikation von Infektionsmaßnahmen ermöglichen, die wiederum zu einer höheren Effektivität dieser Maßnahmen führt.
RISK PRINICIPE strebt daher eine automatisierte Surveillance und abgeleitete Risikovorhersage mit dem Ziel einer risikostratifizierten Infektionskontrolle und -prävention an. Die Fachexpertise der Projektbeteiligten aus der Medizinischen Informatik, der Infektionsmedizin, der Visualisierung und weiterer Disziplinen sowie Ergebnisse aus den infektionsmedizinischen Use-Cases der Medizininformatik-Initiative (MII) und der MII-Kerndatensatz-Datenmodelle werden genutzt. RISK PRINCIPE stützt sich hierbei auf das Konzept offener Informationsmodelle, Schnittstellen und interoperabler Anwendungen, um eine einfache Integration und standortübergreifende Wiederverwendung von Lösungen in der Routine zu ermöglichen.
Rolle der Hochschulmedizin Dresden
Der Standort Dresden schafft in seiner Funktion als Roll-out-Partner notwendige Rahmenbedingungen für die Umsetzung des Projekts: Er hat sich die Erschließung neuer Datenquellen und die Evaluierung von Risikoanalysen auf die Fahnen geschrieben. Dazu gehören u. a. die Durchführung von Erhebungen, welche notwendig sind, um die unterschiedlichen technischen Voraussetzungen der einzelnen Standorte zu ermitteln, aber auch die Abstimmung mit der Ethikkommission oder die Entwicklung eines Datenschutzkonzeptes. Ein weiteres Vorhaben besteht darin, den zyklischen Roll-out-Prozess zu verbessern: Sofortige Rückmeldungen zu etwaigen Problemstellen in der Entwicklung werden mittels einer kontinuierlichen Bewertung des Prozessfortschritts ermöglicht. Deshalb wird eine enge Kommunikation mit den Entwickler*innen der Softwarepakete angestrebt, um entscheidende Funktionsprobleme schnell und gezielt zu lokalisieren. Gleiches gilt für einen engen Austausch mit den IT-Sicherheitsabteilungen, der darauf abzielt, mögliche Einschränkungen frühzeitig identifizieren und aufheben zu können.
Darüber hinaus wirkt der Zentralbereich Klinische Infektiologie am Standort Dresden naturgemäß als wichtiger Projektpartner innerhalb des RISK PRINCIPE-Projekts.
Ansprechpartnerin
© MF/Stephan Wiegand
Research fellow
NameMs Eveline Prochaska M.Sc.
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Publikationen
Finanzierung
Die Finanzierung erfolgt aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF).
Förderkennzeichen: 01ZZ2323G
