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      Arbeitsgruppe Interoperabilität: Kerndatensatz und Informationssysteme für Integration und Austausch von Daten in der Medizininformatik-Initiative Translated title: Interoperability Working Group: core dataset and information systems for data integration and data exchange in the Medical Informatics Initiative

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          Abstract

          Die Arbeitsgruppe Interoperabilität der Medizininformatik-Initiative (MII) ist die Plattform für die Abstimmung übergreifender Vorgehensweisen, Datenstrukturen und Schnittstellen zwischen den Datenintegrationszentren (DIZ) der Universitätskliniken und nationalen bzw. internationalen Interoperabilitätsgremien. Ziel ist die gemeinsame inhaltliche und technische Ausgestaltung einer über das Forschungsdatenportal für Gesundheit nutzbaren verteilten Infrastruktur zur Sekundärnutzung klinischer Versorgungsdaten. Wichtige Rahmenbedingungen sind dabei Datenschutz und IT-Sicherheit für die Nutzung von Gesundheitsdaten in der biomedizinischen Forschung. Hierfür werden in dezidierten Taskforces geeignete Methoden eingesetzt, um prozessuale, syntaktische und semantische Interoperabilität für Datennutzungsprojekte zu ermöglichen. So wurde der MII-Kerndatensatz, bestehend aus mehreren Modulen mit zugehörigen Informationsmodellen, entwickelt und mittels des Standards HL7® FHIR® implementiert, um fachliche und technische Vorgaben für die interoperable Datenbereitstellung von Versorgungsdaten durch die DIZ zu ermöglichen. Zur näheren Beschreibung dieser Datensätze dienen internationale Terminologien und konsentierte Metadaten. Die Gesamtarchitektur, einschließlich übergreifender Schnittstellen, setzt die methodischen und rechtlichen Anforderungen an eine verteilte Datennutzungsinfrastruktur z. B. durch Bereitstellung pseudonymisierter Daten oder föderierte Analysen um. Mit diesen Ergebnissen der Arbeitsgruppe Interoperabilität stellt die MII eine zukunftsweisende Lösung für den Austausch und die Nutzung von Routinedaten vor, deren Anwendbarkeit über den Zweck der Forschung hinausgeht und eine wesentliche Rolle in der digitalen Transformation des Gesundheitswesens spielen kann.

          Translated abstract

          The interoperability Working Group of the Medical Informatics Initiative (MII) is the platform for the coordination of overarching procedures, data structures, and interfaces between the data integration centers (DIC) of the university hospitals and national and international interoperability committees. The goal is the joint content-related and technical design of a distributed infrastructure for the secondary use of healthcare data that can be used via the Research Data Portal for Health. Important general conditions are data privacy and IT security for the use of health data in biomedical research. To this end, suitable methods are used in dedicated task forces to enable procedural, syntactic, and semantic interoperability for data use projects. The MII core dataset was developed as several modules with corresponding information models and implemented using the HL7® FHIR® standard to enable content-related and technical specifications for the interoperable provision of healthcare data through the DIC. International terminologies and consented metadata are used to describe these data in more detail. The overall architecture, including overarching interfaces, implements the methodological and legal requirements for a distributed data use infrastructure, for example, by providing pseudonymized data or by federated analyses. With these results of the Interoperability Working Group, the MII is presenting a future-oriented solution for the exchange and use of healthcare data, the applicability of which goes beyond the purpose of research and can play an essential role in the digital transformation of the healthcare system.

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          The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship

          There is an urgent need to improve the infrastructure supporting the reuse of scholarly data. A diverse set of stakeholders—representing academia, industry, funding agencies, and scholarly publishers—have come together to design and jointly endorse a concise and measureable set of principles that we refer to as the FAIR Data Principles. The intent is that these may act as a guideline for those wishing to enhance the reusability of their data holdings. Distinct from peer initiatives that focus on the human scholar, the FAIR Principles put specific emphasis on enhancing the ability of machines to automatically find and use the data, in addition to supporting its reuse by individuals. This Comment is the first formal publication of the FAIR Principles, and includes the rationale behind them, and some exemplar implementations in the community.
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            DataSHIELD: taking the analysis to the data, not the data to the analysis

            Background: Research in modern biomedicine and social science requires sample sizes so large that they can often only be achieved through a pooled co-analysis of data from several studies. But the pooling of information from individuals in a central database that may be queried by researchers raises important ethico-legal questions and can be controversial. In the UK this has been highlighted by recent debate and controversy relating to the UK’s proposed ‘care.data’ initiative, and these issues reflect important societal and professional concerns about privacy, confidentiality and intellectual property. DataSHIELD provides a novel technological solution that can circumvent some of the most basic challenges in facilitating the access of researchers and other healthcare professionals to individual-level data. Methods: Commands are sent from a central analysis computer (AC) to several data computers (DCs) storing the data to be co-analysed. The data sets are analysed simultaneously but in parallel. The separate parallelized analyses are linked by non-disclosive summary statistics and commands transmitted back and forth between the DCs and the AC. This paper describes the technical implementation of DataSHIELD using a modified R statistical environment linked to an Opal database deployed behind the computer firewall of each DC. Analysis is controlled through a standard R environment at the AC. Results: Based on this Opal/R implementation, DataSHIELD is currently used by the Healthy Obese Project and the Environmental Core Project (BioSHaRE-EU) for the federated analysis of 10 data sets across eight European countries, and this illustrates the opportunities and challenges presented by the DataSHIELD approach. Conclusions: DataSHIELD facilitates important research in settings where: (i) a co-analysis of individual-level data from several studies is scientifically necessary but governance restrictions prohibit the release or sharing of some of the required data, and/or render data access unacceptably slow; (ii) a research group (e.g. in a developing nation) is particularly vulnerable to loss of intellectual property—the researchers want to fully share the information held in their data with national and international collaborators, but do not wish to hand over the physical data themselves; and (iii) a data set is to be included in an individual-level co-analysis but the physical size of the data precludes direct transfer to a new site for analysis.
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              The entity-relationship model---toward a unified view of data

              Peter Chen (1976)
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                Author and article information

                Contributors
                thomas.ganslandt@fau.de
                Journal
                Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz
                Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz
                Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz
                Springer Berlin Heidelberg (Berlin/Heidelberg )
                1436-9990
                1437-1588
                16 May 2024
                16 May 2024
                2024
                : 67
                : 6
                : 656-667
                Affiliations
                [1 ]Datenintegrationszentrum, Universitätsklinikum Jena, ( https://ror.org/035rzkx15) Jena, Deutschland
                [2 ]GECKO Institut für Medizin, Informatik und Ökonomie, Hochschule Heilbronn, ( https://ror.org/04g5gcg95) Heilbronn, Deutschland
                [3 ]TMF – Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e. V., Berlin, Deutschland
                [4 ]Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie (IMISE), Universität Leipzig, ( https://ror.org/03s7gtk40) Leipzig, Deutschland
                [5 ]GRID grid.484013.a, ISNI 0000 0004 6879 971X, Berliner Institut für Gesundheitsforschung in der Charité – Universitätsmedizin Berlin, ; Berlin, Deutschland
                [6 ]Institut für Medizinische Informatik, Universitätsmedizin Göttingen, ( https://ror.org/021ft0n22) Göttingen, Deutschland
                [7 ]Institut für Medizinische Informatik, Universitätsklinikum Heidelberg, ( https://ror.org/013czdx64) Heidelberg, Deutschland
                [8 ]Institut für Medizinische Informatik & IT Center for Clinical Research, Universität zu Lübeck, ( https://ror.org/00t3r8h32) Lübeck, Deutschland
                [9 ]GRID grid.412469.c, ISNI 0000 0000 9116 8976, Institut für Community Medicine, Medizininformatik, MeDaX, , Universitätsmedizin Greifswald, ; Greifswald, Deutschland
                [10 ]GRID grid.6936.a, ISNI 0000000123222966, Institut für Künstliche Intelligenz und Informatik in der Medizin, Klinikum rechts der Isar, , Technische Universität München, ; München, Deutschland
                [11 ]Lehrstuhl für Medizinische Informatik, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, ( https://ror.org/00f7hpc57) Wetterkreuz 15, 91058 Erlangen, Deutschland
                Article
                3888
                10.1007/s00103-024-03888-4
                11166738
                38753022
                cf0202c1-801e-4231-a006-0f5104ba17fa
                © The Author(s) 2024

                Open Access Dieser Artikel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden.

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                Weitere Details zur Lizenz entnehmen Sie bitte der Lizenzinformation auf http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de.

                History
                : 13 December 2023
                : 26 April 2024
                Funding
                Funded by: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (1041)
                Categories
                Leitthema
                Custom metadata
                © Robert Koch-Institut 2024

                sekundärdatennutzung,fhir,terminologiedienste,datenintegrationszentrum,forschungsdateninfrastruktur,secondary use,terminology services,data integration center,research data infrastructure

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