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Gesundheitsforschung basiert auf Daten, die mit unterschiedlichen Methoden erhoben, gespeichert und ausgewertet werden, beispielsweise im Rahmen klinischer Studien oder in Registern. Außerdem werden humane Proben gelagert und digitale Bilder gespeichert. In größeren Projekten laufen verschiedene Datensammlungen parallel bzw. sind miteinander verschränkt. Jede von ihnen hat ihre eigenen Anforderungen hinsichtlich einer geeigneten IT-Infrastruktur, es sind unterschiedliche regulatorische Vorgaben zu beachten, entsprechend sind dazu jeweils spezifische Konzepte, Werkzeuge und Services entwickelt worden.

Ein belastbares Forschungsdatenmanagement hat zur Aufgabe, jegliche Datenquelle einer wissenschaftlichen Arbeit dauerhaft zu belegen. Daten aus Quellsystemen können mit Hilfe von Extraktions-, Transformations- und Ladeprozessen in Ablage- und Auswertungsplattformen übertragen werden.

Die Verwertbarkeit von Daten hängt entscheidend von der Qualität der beschreibenden Metadaten ab. Standardisierte Metadatenmodelle, -elemente und -kataloge fördern den Informationsaustausch zwischen IT-Systemen, sichern die gemeinsame Interpretation und haben damit Einfluss auf die Aussagekraft einer Studie.

Medizinischer Fortschritt und die Qualitätssicherung in der Behandlung sind ohne die langfristige Speicherung und wiederholte Analyse von klinischen Daten, Forschungsdaten und Bioproben nicht mehr möglich. Tragfähige Datenschutzkonzepte werden deshalb immer wichtiger und stellen eine zentrale Voraussetzung für das Vertrauen von Patienten und Probanden dar.

Cloud-Computing wird heute als wesentlicher IT-Trend angesehen, der eine hohe Flexibilität und Kosteneffizienz ermöglicht und daher auch Auswirkungen auf IT-Infrastrukturen in der biomedizinischen Forschung hat. Damit einher geht ein starker Anstieg der Anforderungen an Speicher- und Rechenkapazität.

Strategische Aktivitäten und Fördermaßnahmen

Leistungsfähige Infrastrukturen sind ein zentraler Erfolgsfaktor für Forschung. Verschiedene Gremien haben hierzu in den letzten Jahren Empfehlungen und Konzepte erarbeitet. Neue Fördermaßnahmen wurden ausgeschrieben. Neben Investitionskosten sind auch Kosten für Betrieb und Personal zu berücksichtigen.

Klinische Studien sind eines der zentralen Themen in der patientenorientierten medizinischen Forschung und ohne den Einsatz von rechnergestützten Verfahren nicht mehr vorstellbar. Die Datenerfassung und -verarbeitung stellt spezifische Anforderungen an die dabei eingesetzten Werkzeuge und Softwarelösungen.

Kohorten und Register haben in der Medizin eine hohe Bedeutung. Neben ihrem Einsatz in der medizinischen Forschung leisten sie auch einen Beitrag zur Qualitätssicherung in der Versorgung. Dabei sind von der Methodik über regulatorische Aspekte bis zu den Einsatzmöglichkeiten von Softwarelösungen viele Aspekte zu bedenken.

Erhebung, Management und Verarbeitung digitaler Bilder

Die digitale Bildverarbeitung ist in der Medizin seit vielen Jahren etabliert. Moderne Diagnostik ist ohne sie nicht mehr denkbar. Sie spielt auch in der klinischen Forschung eine große Rolle. Erhebung, Management und Verarbeitung dieser Daten stellen jedoch spezielle Anforderungen an die IT-Infrastruktur.

Biobanken spielen in der biomedizinischen Forschung eine immer größere Rolle. Die Verwaltung einer großen Anzahl von Proben, beispielsweise Blut oder Gewebe, und ihre Verknüpfung mit den medizinischen Daten des Spenders sind ohne eine professionelle IT-Unterstützung heute nicht mehr leistbar.

Molekularbiologische Methoden und Hochdurchsatz-Technologien haben in den letzten Jahren eine rasante Entwicklung erlebt. Es ist heute möglich, Biomoleküle einer Zelle mit vertretbarem zeitlichen und finanziellen Aufwand umfassend zu charakterisieren. Dies geschieht in den so genannten „Omics“-Disziplinen.

Die weite Verbreitung und hohe Akzeptanz sowie verfügbare Schnittstellen ermöglichen heute eine vielseitige Nutzung von Mobilgeräten in medizinischer Forschung und Versorgung. Der professionelle Einsatz im Rahmen wissenschaftlicher Forschung erfordert eine genaue Überprüfung des Ansatzes und der Methodik.

Die Sekundärnutzung klinischer Behandlungsdaten für Forschung ist unter bestimmten Bedingungen möglich. So können z.B. Machbarkeitsstudien durchgeführt oder epidemiologische Erkenntnisse gewonnen werden. Die Daten müssen mit den Forschungsprozessen verzahnt und die rechtlichen Vorgaben eingehalten werden.