Positionspapier der DRG, DGNR, GPR, DeGIR, öRG und DGP zur Nutzung klinischer Daten für wissenschaftliche Zwecke

Christiane Kuhl; Peter Walter; Claus Zimmer; Hans Joachim Mentzel; Peter Reimer; Klaus A. Hausegger; Gustavo Baretton; Ralf Thorsten Hoffmann; Walter Heindel; Christoph Düber; Michael Uder; Konstantin Nikolaou; Gerald Antoch; Stefan O. Schönberg; Jörg Barkhausen; Frank Anton; Stefan Neumann; Günter Layer; Arnd Dörfler; Friederike Körber; Johannes Weβling; Michael Wucherer; Ansgar Berlis; Horst Urbach; Marc A. Brockmann; Mirko Pham; Werner Weber; Thekla Von Kalle; Dirk Klee; Gabriele Hahn; Janina Patsch; Marcus Katoh; Peter Landwehr; Andreas Mahnken; Philipp Paprottka; Rosemarie Forstner; Christian Loewe; Helmut Prosch; Gernot Böhm; Elke R. Gizewski; Gerlig Widmann; Gertraud Heinz; Klaus Wicke; Martin Uggowitzer; Christoph Röcken; Jörg Maas; Eva Wardelmann; Irene Esposito; Silke Lassmann; Annette Lebeau; Aurel Perren; Andreas Rosenwald; Philipp Ströbel; Wilko Weichert; Sebastian Försch; Gerhard Adam; Ulrike Attenberger; Fabian Bamberg; Meinrad Beer; Thorsten Bley; Arno Bücker; Timm Denecke; Michael Forsting; Bernd Hamm; Norbert Hosten; Olav Jansen; Hans Ulrich Kauczor; Thomas Kröncke; Gabriele A. Krombach; Joachim Lotz; David Maintz; Marcus R. Makowski; Maciej Pech; Jens Ricke; Andreas G. Schreyer; Christian Stroszczynski; Ulf Teichgräber; Thomas J. Vogl; Frank Wacker; Marc André Weber; Walter A. Wohlgemuth

doi:10.1055/a-1352-9747

Positionspapier der DRG, DGNR, GPR, DeGIR, öRG und DGP zur Nutzung klinischer Daten für wissenschaftliche Zwecke

Christiane Kuhl, Peter Walter, Claus Zimmer, Hans Joachim Mentzel, Peter Reimer, Klaus A. Hausegger, Gustavo Baretton, Ralf Thorsten Hoffmann, Walter Heindel, Christoph Düber, Michael Uder, Konstantin Nikolaou, Gerald Antoch^*, Stefan O. Schönberg, Jörg Barkhausen, Frank Anton, Stefan Neumann, Günter Layer, Arnd Dörfler, Friederike KörberJohannes Weβling, Michael Wucherer, Ansgar Berlis, Horst Urbach, Marc A. Brockmann, Mirko Pham, Werner Weber, Thekla Von Kalle, Dirk Klee, Gabriele Hahn, Janina Patsch, Marcus Katoh, Peter Landwehr, Andreas Mahnken, Philipp Paprottka, Rosemarie Forstner, Christian Loewe, Helmut Prosch, Gernot Böhm, Elke R. Gizewski, Gerlig Widmann, Gertraud Heinz, Klaus Wicke, Martin Uggowitzer, Christoph Röcken, Jörg Maas, Eva Wardelmann, Irene Esposito, Silke Lassmann, Annette Lebeau, Aurel Perren, Andreas Rosenwald, Philipp Ströbel, Wilko Weichert, Sebastian Försch, Gerhard Adam, Ulrike Attenberger, Fabian Bamberg, Meinrad Beer, Thorsten Bley, Arno Bücker, Timm Denecke, Michael Forsting, Bernd Hamm, Norbert Hosten, Olav Jansen, Hans Ulrich Kauczor, Thomas Kröncke, Gabriele A. Krombach, Joachim Lotz, David Maintz, Marcus R. Makowski, Maciej Pech, Jens Ricke, Andreas G. Schreyer, Christian Stroszczynski, Ulf Teichgräber, Thomas J. Vogl, Frank Wacker, Marc André Weber, Walter A. Wohlgemuth

^*Korrespondierende/r Autor/-in für diese Arbeit

Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin

Abstract

Die zunehmende Verfügbarkeit digitaler Daten, einer leistungsfähigen IT-Infrastruktur sowie die Entwicklung von Methoden, große Datenmengen computergestützt per Algorithmen auszuwerten, werden die medizinische Forschung revolutionieren. In Kombination mit der entsprechenden Hardware ermöglichen Verfahren der sogenannten künstlichen Intelligenz bzw. des maschinellen Lernens die Analyse verschiedenster Datenarten großer Patientenkollektive und bieten so neue Möglichkeiten, ein fach- und datenübergreifendes Verständnis für die Zusammenhänge einzelner Erkrankungen zu generieren. Die Basis für diese zukunftsweisende Forschung ist die Verfügbarkeit eines möglichst vollständigen Datensatzes zum entsprechenden Patientenkollektiv. Daten zur Anamnese, dem klinischen Untersuchungsbefund, Labor, bildgebenden Untersuchungen, feingeweblichen Untersuchungen, dem Krankheitsverlauf usw. müssen fachübergreifend zur Verfügung gestellt werden, um die notwendige Basis für derartige Forschungsansätze zu legen.

Titel in Übersetzung	Position paper of the DGR, DGNR, GPR, DeGIR, öRG and DGP on the use of clinical data for scientific purposes
Originalsprache	Deutsch
Zeitschrift	RoFo Fortschritte auf dem Gebiet der Rontgenstrahlen und der Bildgebenden Verfahren
Jahrgang	193
Ausgabenummer	4
Seiten (von - bis)	381-387
Seitenumfang	7
ISSN	1438-9029
DOIs	https://doi.org/10.1055/a-1352-9747
Publikationsstatus	Veröffentlicht - 01.04.2021

UN SDGs

Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung

SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur

Strategische Forschungsbereiche und Zentren

Forschungsschwerpunkt: Biomedizintechnik

DFG-Fachsystematik

1.21-02 Allgemeines und Fachbezogenes Lehren und Lernen
1.21-03 Bildungssysteme und Bildungsinstitutionen
1.21-04 Erziehungswissenschaftliche Sozialisations- und Professionalitätsforschung
2.22-30 Radiologie

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10.1055/a-1352-9747

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Zitieren

Kuhl, C., Walter, P., Zimmer, C., Mentzel, H. J., Reimer, P., Hausegger, K. A., Baretton, G., Hoffmann, R. T., Heindel, W., Düber, C., Uder, M., Nikolaou, K., Antoch, G., Schönberg, S. O., Barkhausen, J., Anton, F., Neumann, S., Layer, G., Dörfler, A., ... Wohlgemuth, W. A. (2021). Positionspapier der DRG, DGNR, GPR, DeGIR, öRG und DGP zur Nutzung klinischer Daten für wissenschaftliche Zwecke. RoFo Fortschritte auf dem Gebiet der Rontgenstrahlen und der Bildgebenden Verfahren, 193(4), 381-387. https://doi.org/10.1055/a-1352-9747

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abstract = "Die zunehmende Verf{\"u}gbarkeit digitaler Daten, einer leistungsf{\"a}higen IT-Infrastruktur sowie die Entwicklung von Methoden, gro{\ss}e Datenmengen computergest{\"u}tzt per Algorithmen auszuwerten, werden die medizinische Forschung revolutionieren. In Kombination mit der entsprechenden Hardware erm{\"o}glichen Verfahren der sogenannten k{\"u}nstlichen Intelligenz bzw. des maschinellen Lernens die Analyse verschiedenster Datenarten gro{\ss}er Patientenkollektive und bieten so neue M{\"o}glichkeiten, ein fach- und daten{\"u}bergreifendes Verst{\"a}ndnis f{\"u}r die Zusammenh{\"a}nge einzelner Erkrankungen zu generieren. Die Basis f{\"u}r diese zukunftsweisende Forschung ist die Verf{\"u}gbarkeit eines m{\"o}glichst vollst{\"a}ndigen Datensatzes zum entsprechenden Patientenkollektiv. Daten zur Anamnese, dem klinischen Untersuchungsbefund, Labor, bildgebenden Untersuchungen, feingeweblichen Untersuchungen, dem Krankheitsverlauf usw. m{\"u}ssen fach{\"u}bergreifend zur Verf{\"u}gung gestellt werden, um die notwendige Basis f{\"u}r derartige Forschungsans{\"a}tze zu legen. ",

author = "Christiane Kuhl and Peter Walter and Claus Zimmer and Mentzel, \{Hans Joachim\} and Peter Reimer and Hausegger, \{Klaus A.\} and Gustavo Baretton and Hoffmann, \{Ralf Thorsten\} and Walter Heindel and Christoph D{\"u}ber and Michael Uder and Konstantin Nikolaou and Gerald Antoch and Sch{\"o}nberg, \{Stefan O.\} and J{\"o}rg Barkhausen and Frank Anton and Stefan Neumann and G{\"u}nter Layer and Arnd D{\"o}rfler and Friederike K{\"o}rber and Johannes Weβling and Michael Wucherer and Ansgar Berlis and Horst Urbach and Brockmann, \{Marc A.\} and Mirko Pham and Werner Weber and \{Von Kalle\}, Thekla and Dirk Klee and Gabriele Hahn and Janina Patsch and Marcus Katoh and Peter Landwehr and Andreas Mahnken and Philipp Paprottka and Rosemarie Forstner and Christian Loewe and Helmut Prosch and Gernot B{\"o}hm and Gizewski, \{Elke R.\} and Gerlig Widmann and Gertraud Heinz and Klaus Wicke and Martin Uggowitzer and Christoph R{\"o}cken and J{\"o}rg Maas and Eva Wardelmann and Irene Esposito and Silke Lassmann and Annette Lebeau and Aurel Perren and Andreas Rosenwald and Philipp Str{\"o}bel and Wilko Weichert and Sebastian F{\"o}rsch and Gerhard Adam and Ulrike Attenberger and Fabian Bamberg and Meinrad Beer and Thorsten Bley and Arno B{\"u}cker and Timm Denecke and Michael Forsting and Bernd Hamm and Norbert Hosten and Olav Jansen and Kauczor, \{Hans Ulrich\} and Thomas Kr{\"o}ncke and Krombach, \{Gabriele A.\} and Joachim Lotz and David Maintz and Makowski, \{Marcus R.\} and Maciej Pech and Jens Ricke and Schreyer, \{Andreas G.\} and Christian Stroszczynski and Ulf Teichgr{\"a}ber and Vogl, \{Thomas J.\} and Frank Wacker and Weber, \{Marc Andr{\'e}\} and Wohlgemuth, \{Walter A.\}",

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Positionspapier der DRG, DGNR, GPR, DeGIR, öRG und DGP zur Nutzung klinischer Daten für wissenschaftliche Zwecke. / Kuhl, Christiane; Walter, Peter; Zimmer, Claus et al.
in: RoFo Fortschritte auf dem Gebiet der Rontgenstrahlen und der Bildgebenden Verfahren, Jahrgang 193, Nr. 4, 01.04.2021, S. 381-387.

Publikation: Beiträge in Fachzeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › Begutachtung

TY - JOUR

T1 - Positionspapier der DRG, DGNR, GPR, DeGIR, öRG und DGP zur Nutzung klinischer Daten für wissenschaftliche Zwecke

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PY - 2021/4/1

Y1 - 2021/4/1

N2 - Die zunehmende Verfügbarkeit digitaler Daten, einer leistungsfähigen IT-Infrastruktur sowie die Entwicklung von Methoden, große Datenmengen computergestützt per Algorithmen auszuwerten, werden die medizinische Forschung revolutionieren. In Kombination mit der entsprechenden Hardware ermöglichen Verfahren der sogenannten künstlichen Intelligenz bzw. des maschinellen Lernens die Analyse verschiedenster Datenarten großer Patientenkollektive und bieten so neue Möglichkeiten, ein fach- und datenübergreifendes Verständnis für die Zusammenhänge einzelner Erkrankungen zu generieren. Die Basis für diese zukunftsweisende Forschung ist die Verfügbarkeit eines möglichst vollständigen Datensatzes zum entsprechenden Patientenkollektiv. Daten zur Anamnese, dem klinischen Untersuchungsbefund, Labor, bildgebenden Untersuchungen, feingeweblichen Untersuchungen, dem Krankheitsverlauf usw. müssen fachübergreifend zur Verfügung gestellt werden, um die notwendige Basis für derartige Forschungsansätze zu legen.

AB - Die zunehmende Verfügbarkeit digitaler Daten, einer leistungsfähigen IT-Infrastruktur sowie die Entwicklung von Methoden, große Datenmengen computergestützt per Algorithmen auszuwerten, werden die medizinische Forschung revolutionieren. In Kombination mit der entsprechenden Hardware ermöglichen Verfahren der sogenannten künstlichen Intelligenz bzw. des maschinellen Lernens die Analyse verschiedenster Datenarten großer Patientenkollektive und bieten so neue Möglichkeiten, ein fach- und datenübergreifendes Verständnis für die Zusammenhänge einzelner Erkrankungen zu generieren. Die Basis für diese zukunftsweisende Forschung ist die Verfügbarkeit eines möglichst vollständigen Datensatzes zum entsprechenden Patientenkollektiv. Daten zur Anamnese, dem klinischen Untersuchungsbefund, Labor, bildgebenden Untersuchungen, feingeweblichen Untersuchungen, dem Krankheitsverlauf usw. müssen fachübergreifend zur Verfügung gestellt werden, um die notwendige Basis für derartige Forschungsansätze zu legen.

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U2 - 10.1055/a-1352-9747

DO - 10.1055/a-1352-9747

M3 - Zeitschriftenaufsätze

AN - SCOPUS:85103434481

SN - 1438-9029

VL - 193

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JO - RoFo Fortschritte auf dem Gebiet der Rontgenstrahlen und der Bildgebenden Verfahren

JF - RoFo Fortschritte auf dem Gebiet der Rontgenstrahlen und der Bildgebenden Verfahren

IS - 4

ER -