Zusammenfassung
Ansprechperson
Beschreibung
Ignifyr ist eine hochperformante ETL-Engine (Extract, Transform, Load), die Gesundheitsdaten aus den unterschiedlichsten Quellen in standardkonforme HL7 FHIR®-Ressourcen (R4 und R5) überführt. Über eine intuitive, webbasierte Oberfläche lassen sich Datenmappings ohne umfangreiche Programmierkenntnisse konfigurieren, testen und ausführen sowie die erzeugten FHIR-Ressourcen direkt auf einen FHIR-Server schreiben. Ignifyr richtet sich an Krankenhäuser, regionale Gesundheitsdienste, Datenintegrationszentren und weitere Einrichtungen, die Interoperabilität zwischen heterogenen Systemen herstellen, Gesundheitsdaten im FHIR-Format für Forschung und Versorgung bereitstellen oder HL7 FHIR® in ihrer Infrastruktur etablieren möchten.
Der Weg von der Quelle zu FHIR folgt einem klar strukturierten Ablauf: Zunächst binden Sie Ihre Datenquelle an. Anschließend definieren Sie das Mapping mithilfe spezialisierter FHIR-Ressourcen-Vorlagen und verfeinern es mit FHIRPath-Ausdrücken über einen leistungsstarken, integrierten Editor. Ein eingebautes Test- und Validierungswerkzeug prüft die Mapping-Definitionen jederzeit während der Entwicklung. Per Mausklick startet Ignifyr anschließend die Transformation und lädt die resultierenden FHIR-Ressourcen in das konfigurierte FHIR-Repository.
Ignifyr bringt sofort einsatzbereite Mappings von gängigen Standarddatenmodellen wie OMOP CDM, i2b2 CDM und HL7 CDA nach FHIR R4 und R5 mit, sodass typische Transformationen ohne Konfigurationsaufwand starten können. Die erzeugten Ressourcen werden automatisch gegen die zugehörigen FHIR-Profile validiert, einschließlich der Profile der Medizininformatik-Initiative (MII). So ist sichergestellt, dass die Ausgabe den geforderten Standards und Profilen entspricht.
Dank breiter Konnektivität verarbeitet Ignifyr Daten aus Dateisystemen, relationalen Datenbanken (SQL), REDCap-Projekten, FHIR-Endpunkten, Apache-Kafka-Streams und weiteren Quellen. Daten aus mehreren Quellen lassen sich zusammenführen und auf FHIR-Ressourcen abbilden; sowohl Batch-Verarbeitung als auch Echtzeit-Streaming werden unterstützt. Für die Ausführung wird Ignifyr in der Umgebung der Datenquelle betrieben und erhält direkten Zugriff auf die relevanten Daten, während ein zentrales Repository alle Mappings und Jobs verwaltet. Eine umfassende Monitoring-Plattform ermöglicht das Ausführen, Nachverfolgen und Debuggen der Mappings.
Ignifyr ist als Open-Source-Version für den Einstieg verfügbar und eignet sich damit ideal, um den Funktionsumfang kostenfrei zu erproben. Die Enterprise-Edition ist auf hohe Skalierbarkeit ausgelegt und verarbeitet im Mehrserver-Betrieb Daten von Millionen von Patientinnen und Patienten beziehungsweise Milliarden von Datensätzen, mit Zugriff auf den vollen Umfang der FHIR-API und ein breiteres Spektrum an Datenquellentypen. Das Team von Pontegra Software Technologies bietet umfassenden Support sowie professionelle Integrationsdienstleistungen, um Ignifyr schnell und zuverlässig in Betrieb zu nehmen.
FAQ
Eine ausführliche Liste häufig gestellter Fragen und Antworten zu Ignifyr finden Sie auf unserer FAQ-Seite unter https://ignifyr.io/faq.html. Dort erläutern wir unter anderem, was Ignifyr ist und wie es funktioniert, für welche Einrichtungen es geeignet ist und wie Sie mit dem Tool starten.
Das Produkt im Einsatz
Ignifyr (vormals toFHIR) wird von den Medizinischen Datenintegrationszentren des Universitätsklinikums Köln (UKK) genutzt, um verschiedene Gesundheitsdaten in HL7 FHIR-Ressourcen umzuwandeln, die den FHIR-Profilen der Medizininformatik-Initiative (MII) entsprechen.
Darüber hinaus wird Ignifyr im Rahmen mehrerer europäischer Forschungsprojekte (AICCELERATE, DataTools4Heart und AI4HF) in mehr als 15 Krankenhäusern eingesetzt, darunter das Amsterdam UMC (Niederlande), das Policlinico Universitario Agostino Gemelli (Rom, Italien), das Hospital Sant Joan de Déu (Barcelona, Spanien) und das Helsinki University Hospital (HUS, Finnland).
Unabhängig davon nutzt das quelloffene Framework RareLink des Berlin Institute of Health an der Charité die Open-Source-Engine von Ignifyr (toFHIR) als Komponente für den FHIR-Export. RareLink wurde an mehreren Universitätskliniken implementiert und evaluiert, unter anderem in Aachen, Göttingen und an der Charité Berlin sowie an Standorten in Kanada, Südafrika und Japan.
Referenzen
Projekte
AICCELERATE — https://aiccelerate.eu/
Horizon-2020-Projekt unter Koordination des Helsinki University Hospital (HUS) zur Entwicklung einer Smart Hospital Care Pathway Engine mit skalierbaren, KI-gestützten Lösungen für klinische Behandlungspfade, die an mehreren europäischen Kliniken erprobt wurde. Ignifyr diente der Erfassung und Harmonisierung von Daten aus heterogenen Quellen in ein gemeinsames FHIR-Datenmodell.
DataTools4Heart (DT4H) — https://www.datatools4heart.eu/
Horizon-Europe-Projekt zum Aufbau einer föderierten, datenschutzfreundlichen Toolbox für die Wiederverwendung kardiologischer Daten, validiert an sieben klinischen Standorten in Europa. Ignifyr wurde für die standardisierte Datenaufnahme und -harmonisierung in ein gemeinsames Datenmodell auf FHIR-Basis genutzt.
AI4HF — https://www.ai4hf.com/
Horizon-Europe-Projekt unter Koordination des Netherlands Heart Institute zur Entwicklung einer vertrauenswürdigen KI-Lösung für die personalisierte Risikobewertung bei chronischer Herzinsuffizienz, gestützt auf multimodale kardiovaskuläre Daten. Ignifyr wurde eingesetzt, um Daten aus bestehenden Klinik- und Gesundheitssystemen in mehreren europäischen Ländern in FHIR zu überführen.
RareLink — https://github.com/BIH-CEI/rarelink
REDCap-basiertes Open-Source-Framework des Berlin Institute of Health an der Charité für die Interoperabilität bei seltenen Erkrankungen, das internationale Register mit HL7 FHIR und GA4GH-Phenopackets verbindet (veröffentlicht in npj Genomic Medicine, 2025). Für den FHIR-Export nutzt RareLink die quelloffene toFHIR-Engine (die Open-Source-Basis des heutigen Ignifyr) und erzeugt damit FHIR-Ressourcen, unter anderem nach den Profilen des HL7 International Patient Summary (IPS) und HL7 Genomics Reporting.
Literatur
Graefe ASL, Rehburg F, Alkarkoukly S, et al. RareLink: scalable REDCap-based framework for rare disease interoperability linking international registries to FHIR and Phenopackets. npj Genomic Medicine. 2025;10:72. https://doi.org/10.1038/s41525-025-00534-z
Erfahrungsberichte
Unterstützung
Ignifyr wird aktiv weiterentwickelt und gewartet; regelmäßige Updates und Releases bringen Fehlerbehebungen, Sicherheitsaktualisierungen und neue Funktionen.
Für die Open-Source-Version steht Community-Support über das öffentliche GitHub-Repository (Issues und Diskussionen) zur Verfügung. Ergänzend unterstützen ausführliche Dokumentation und Tutorials auf https://ignifyr.io bei Einrichtung und Nutzung.
Für die Enterprise-Edition bietet das Team von Pontegra Software Technologies dedizierten kommerziellen Support sowie professionelle Integrations- und Beratungsdienstleistungen; Service-Level werden nach Vereinbarung festgelegt.
Kontakt für Support- und Integrationsanfragen: ignifyr@pontegra.com