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

Translated title of the contribution: Position paper of the DGR, DGNR, GPR, DeGIR, öRG and DGP on the use of clinical data for scientific purposes

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

^*Corresponding author for this work

Clinic of Radiology and Nuclear Medicine

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.

Translated title of the contribution	Position paper of the DGR, DGNR, GPR, DeGIR, öRG and DGP on the use of clinical data for scientific purposes
Original language	German
Journal	RoFo Fortschritte auf dem Gebiet der Rontgenstrahlen und der Bildgebenden Verfahren
Volume	193
Issue number	4
Pages (from-to)	381-387
Number of pages	7
ISSN	1438-9029
DOIs	https://doi.org/10.1055/a-1352-9747
Publication status	Published - 01.04.2021

Research Areas and Centers

Academic Focus: Biomedical Engineering

DFG Research Classification Scheme

1.21-02 General and Domain-Specific Teaching and Learning
1.21-03 Educational Systems and Institutions
1.21-04 Educational Research on Socialization and Professionalism
2.22-30 Radiology

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10.1055/a-1352-9747

Cite this

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

@article{46a643259579477abee91ede2c0438a1,

title = "Positionspapier der DRG, DGNR, GPR, DeGIR, {\"o}RG und DGP zur Nutzung klinischer Daten f{\"u}r wissenschaftliche Zwecke",

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, Vol. 193, No. 4, 01.04.2021, p. 381-387.

Research output: Journal Articles › Journal articles › Research › peer-review

TY - JOUR

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

AU - Kuhl, Christiane

AU - Walter, Peter

AU - Zimmer, Claus

AU - Mentzel, Hans Joachim

AU - Reimer, Peter

AU - Hausegger, Klaus A.

AU - Baretton, Gustavo

AU - Hoffmann, Ralf Thorsten

AU - Heindel, Walter

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AU - Von Kalle, Thekla

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AU - Katoh, Marcus

AU - Landwehr, Peter

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AU - Forstner, Rosemarie

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AU - Böhm, Gernot

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AU - Röcken, Christoph

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AU - Wardelmann, Eva

AU - Esposito, Irene

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AU - Rosenwald, Andreas

AU - Ströbel, Philipp

AU - Weichert, Wilko

AU - Försch, Sebastian

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AU - Attenberger, Ulrike

AU - Bamberg, Fabian

AU - Beer, Meinrad

AU - Bley, Thorsten

AU - Bücker, Arno

AU - Denecke, Timm

AU - Forsting, Michael

AU - Hamm, Bernd

AU - Hosten, Norbert

AU - Jansen, Olav

AU - Kauczor, Hans Ulrich

AU - Kröncke, Thomas

AU - Krombach, Gabriele A.

AU - Lotz, Joachim

AU - Maintz, David

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AU - Ricke, Jens

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AU - Teichgräber, Ulf

AU - Vogl, Thomas J.

AU - Wacker, Frank

AU - Weber, Marc André

AU - Wohlgemuth, Walter A.

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.

UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85103434481&partnerID=8YFLogxK

U2 - 10.1055/a-1352-9747

DO - 10.1055/a-1352-9747

M3 - Zeitschriftenaufsätze

AN - SCOPUS:85103434481

SN - 1438-9029

VL - 193

SP - 381

EP - 387

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 -

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

Abstract

Research Areas and Centers

DFG Research Classification Scheme

UN SDGs

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