Wie lassen sich verstreute Gesundheitsdaten so zusammenführen, dass sie im Klinikalltag tatsächlich nutzbar werden? Dieser Frage widmete sich Lucas Franzin, Produktmanager DMI, in einem XQT Webinar zum Thema „FHIR®-basierte CDR in der Praxis – Datensouveränität im Krankenhaus“. Im Mittelpunkt stand die Rolle eines FHIR®-nativen Clinical Data Repository (CDR) als zentrale Datendrehscheibe zwischen klinischen Quellsystemen und modernen Anwendungen.

Die Herausforderung ist vielen Krankenhäusern bekannt: Relevante Informationen liegen in Krankenhausinformationssystemen, Laborlösungen, Archiven, RIS-, PACS- oder weiteren Fachanwendungen. Für neue Anwendungen müssen diese Daten häufig aufwendig zusammengeführt werden. Ein FHIR®-natives CDR schafft hierfür eine einheitliche Datengrundlage.

Franzin beschreibt das CDR dabei als „Single Source of Truth“. Daten aus unterschiedlichen Quellen werden zusammengeführt, standardisiert und semantisch beschrieben. „Wir können den Daten einen Stempel aufdrücken, was es mit diesem Datenpunkt auf sich hat“, erklärt Franzin. Dadurch erhalten Informationen aus unterschiedlichen Quellsystemen einen einheitlichen fachlichen Kontext und können systemübergreifend genutzt werden. Welche konkreten Mehrwerte daraus entstehen können, zeigte er anhand von drei Praxisbeispielen.

Beispiel 1

KI-gestützte Arztbriefschreibung: Weniger Aufwand, bessere Datennutzung

Im Evangelischen Klinikum Bethel in Bielefeld unterstützt ein FHIR®-natives CDR die KI-gestützte Erstellung von Arztbriefen. Hierfür werden Informationen aus unterschiedlichen klinischen Systemen zusammengeführt, darunter Diagnosen, Laborwerte, OP-Berichte und bereits vorhandene Arztbriefe. Das CDR aggregiert die Informationen an zentraler Stelle und stellt sie in einer einheitlichen Struktur bereit. „Wir haben dann am Ende eine gute Datengrundlage, eine eindeutige Datengrundlage, mit der die KI arbeiten kann“, erläutert Franzin.

Auf dieser Grundlage kann eine KI einen Arztbriefentwurf generieren. Die finale Prüfung und Freigabe erfolgt weiterhin durch Ärztinnen und Ärzte. Nach Angaben aus dem Projekt reduziert sich der Aufwand für die Arztbriefschreibung deutlich. Für die Ärztinnen und Ärzte bedeutet das vor allem eine Entlastung bei administrativen Aufgaben. Laut Franzin führt der Ansatz zu „66 Prozent weniger Zeit bei der Arztbrieferstellung“, während gleichzeitig eine harmonisierte Datenquelle entsteht, die über den eigentlichen Anwendungsfall hinaus auch für Forschungsprojekte genutzt werden kann.

Beispiel 2

Blutproduktmanagement: Entscheidungen in Echtzeit unterstützen

Ein weiterer Anwendungsfall stammt aus dem Universitätsklinikum Essen. Dort geht es um die Verwaltung von Blutkonserven, die bestimmten Patientinnen und Patienten zugeordnet sind. Verlegungen, Entlassungen oder andere Statusänderungen müssen dabei kontinuierlich berücksichtigt werden. In klassischen Systemlandschaften bedeutet das häufig eine manuelle Recherche in mehreren Anwendungen. Über das FHIR®-native CDR werden dagegen Daten aus Krankenhausinformationssystem und Laborinformationssystem zusammengeführt. Da die Informationen aus Krankenhausinformationssystem und Laborinformationssystem zentral vorliegen, „kann man in Echtzeit auf eben diese Daten zugreifen, sie zusammenführen und ein Resultat daraus ableiten“, erklärt Franzin.

Dadurch kann deutlich schneller erkannt werden, ob eine reservierte Blutkonserve wieder freigegeben werden darf oder weiterhin benötigt wird. Entscheidungen, die zuvor mehrere manuelle Prüfungen erforderten, lassen sich so in kürzester Zeit treffen.

Beispiel 3

Prädiktion von Harnwegsinfektionen: Daten als Grundlage für Risikobewertungen

Das dritte Praxisbeispiel zeigt, wie strukturierte Daten für prädiktive Modelle genutzt werden können. Im Fokus steht die Vorhersage katheterassoziierter Harnwegsinfektionen auf Intensivstationen. Dabei werden Faktoren wie Alter, Geschlecht, Vorerkrankungen, Aufenthaltsdauer oder frühere Infektionen ausgewertet.

Die erforderlichen Informationen werden im FHIR®-nativen CDR zusammengeführt und über standardisierte Abfragen bereitgestellt. Auf dieser Grundlage können Risikomodelle eine Einschätzung liefern, welche Patientinnen und Patienten besonders gefährdet sind. Das Ergebnis sind zusätzliche Informationen für Ärztinnen, Ärzte und Pflegekräfte, die präventive Maßnahmen gezielter unterstützen können.

Ein gemeinsamer Nenner: Die Datenbasis entscheidet

So unterschiedlich die drei Anwendungsbeispiele auch sind, sie folgen demselben Prinzip: Erst eine strukturierte und standardisierte Datenbasis macht weiterführende Anwendungen möglich.

Im Webinar betonte Franzin, dass ein FHIR®-natives CDR Daten nicht nur sammelt, sondern ihnen auch fachlichen Kontext verleiht. Informationen aus unterschiedlichen Quellen werden konsistent beschrieben und dadurch für weitere Anwendungen nutzbar.

Für IT-Leitungen, Medizininformatik und Medizincontrolling ergibt sich daraus eine zentrale Erkenntnis: Der Erfolg künftiger KI-, Analyse- oder Forschungsanwendungen hängt nicht allein von der jeweiligen Software ab. Entscheidend ist, ob die zugrunde liegenden Daten in einer Form vorliegen, die organisationsweit genutzt werden kann.

Ein FHIR®-natives CDR schafft dafür die Voraussetzungen. Es reduziert Integrationsaufwände, verbessert die Wiederverwendbarkeit klinischer Informationen und eröffnet neue Möglichkeiten für Versorgung, Forschung und digitale Innovation.

Webinar verpasst?

Die vollständige Aufzeichnung des Webinars steht auf der XQT-Webseite zur Verfügung. Dort finden Interessierte auch weitere Termine rund um ePA, Datensouveränität, Interoperabilität, FHIR®, KI-Readiness und aktuelle Anforderungen an die Krankenhaus-IT.

Glossar: 10 zentrale Begriffe

Internationaler Standard für den strukturierten Austausch von Gesundheitsdaten zwischen verschiedenen IT-Systemen.

Zentrale Datenplattform, die medizinische Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenführt und bereitstellt.

Ein CDR, das Daten direkt im FHIR®-Format speichert und verarbeitet. Dadurch lassen sich neue Anwendungen einfacher anbinden.

Die Kontrolle einer Organisation über ihre eigenen Daten sowie deren Nutzung und Weitergabe.

Die Fähigkeit unterschiedlicher Systeme, Daten auszutauschen und gemeinsam zu nutzen

Eine zentrale, verlässliche Datenquelle, auf die alle Anwendungen zugreifen und die widersprüchliche Datenbestände vermeidet.

Die fachliche Bedeutung von Daten. Sie sorgt dafür, dass Informationen aus verschiedenen Systemen einheitlich verstanden werden.

Das ursprüngliche System, in dem Daten entstehen oder gespeichert werden, beispielsweise KIS, LIS oder PACS.

Technologien, die aus vorhandenen Daten Muster erkennen und Aufgaben wie die Unterstützung bei der Arztbriefschreibung übernehmen können.

Auswertung strukturierter Daten, um Risiken oder zukünftige Ereignisse vorherzusagen, etwa das Risiko einer Harnwegsinfektion.