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

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 contributionPosition paper of the DGR, DGNR, GPR, DeGIR, öRG and DGP on the use of clinical data for scientific purposes
Original languageGerman
JournalRoFo Fortschritte auf dem Gebiet der Rontgenstrahlen und der Bildgebenden Verfahren
Volume193
Issue number4
Pages (from-to)381-387
Number of pages7
ISSN1438-9029
DOIs
Publication statusPublished - 01.04.2021

Research Areas and Centers

  • Academic Focus: Biomedical Engineering

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  • 109-02 General and Domain-Specific Teaching and Learning
  • 109-03 Educational Systems and Institutions
  • 109-04 Educational Research on Socialization and Professionalism
  • 205-30 Radiology, Nuclear Medicine, Radiation Therapy and Radiobiology

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