Secur-e-Health – Smart Fracture Care

Motivation

Ziel des Projekts Secur-e-Health ist es, neue Ansätze für digitale ID-Technologien und datenschutzfreundliche Analyseverfahren in eine sichere Systeminfrastruktur zu integrieren. Das Secur-e-Health-System ermöglicht es medizinischen Einrichtungen aller Art, zusammenzuarbeiten und Datenanalysen und Erkenntnisse zu nutzen. Es wird erwartet, dass dies erhebliche Auswirkungen auf die Qualität der medizinischen Vorhersagemodelle, die Effizienz datengesteuerter Behandlungen, die Beschleunigung neuer klinischer Forschung und die Verbesserung der Gesundheitsversorgung im Allgemeinen haben wird. Das deutsche Teilprojekt Smart Fracture Care (SFC) fokussiert die Therapie muskuloskelettale Erkrankungen, die eine der häufigsten Ursachen für chronische Schmerzen und eingeschränkte Mobilität in Europa sind. Diese Erkrankungen verursachen für das Gesundheitssystem erhebliche Kosten. Zudem führen muskuloskelettale Erkrankungen zu Arbeitsausfällen und Produktivitätsverlusten, was wiederum wirtschaftliche Kosten verursacht.

Es gibt derzeit keine Möglichkeit, einrichtungsübergreifend auf medizinische Daten zuzugreifen. Zudem gibt es Probleme mit inkonsistenten Daten und dem Fehlen gemeinsamer Standards bezüglich Sicherheit und Durchlässigkeit für die Datenverarbeitung. Dies erschwert die Entwicklung von KI-basierten Entscheidungshilfen und das Vorantreiben einer kontinuierlichen Verbesserung der klinischen Praxis.

Ziele

Das Gesamtkonzept des Smart Fracture Care-Projekts(SFC), welches innerhalb des Secur-e-Health-System als Use-Case angesiedelt ist, hat sich zum Ziel gesetzt, durch Digitalisierung der klinischen Prozesse, die Versorgung von Traumata der langen Röhrenknochen zu verbessern. Hierzu sollen die Informationen aus der elektronische Gesundheitsakte (EHR), aus Patientenberichten und Bilddaten sowie Operationsdaten inklusive OP-Navigation integriert werden. Weiterhin soll ein KI-unterstützter Versorgungspfad etabliert werden, der auf den patientenspezifischen Informationen sowie auf Expertenwissen basieren soll.

Dies geschieht mit dem Ziel, eine hochwertige und personalisierte Versorgung an den häufigsten auftretenden Frakturen der langen Röhrenknochen zu erreichen. Weiterhin können damit der beste perioperative Behandlungs- und Rehabilitationskurs für die Trauma-Patienten bestimmt werden, Patienten bei der optimalen Vorbereitung auf die Operation sowie der Durchführung der Akutversorgung und bei der Genesung unterstützt werden, die Lebensqualität verbessert und die Effizienz während der gesamten Patientenreise gesteigert werden. Als solche werden Patienten und Ärzte in der präoperativen, intraoperativen und postoperativen Phase unterstützt. Durch die Verbesserung der Behandlungsauswahl, die Aufklärung der Patienten, das Management der Patientenerwartungen und die Erzielung besser vorhersagbarer postoperativer Ergebnisse zielt das SFC Projekt innerhalb von Secur-e-Health darauf ab, die Gesamtkosten des Versorgungspfades zu senken und die Lebensqualität aller Patienten mit Frakturen der langen Röhrenknochen zu verbessern.

Technologien

• Nutzung eines telemedizinischen Forschungssystems zur Echtzeitverarbeitung
  von verteilten On-Body-Sensorsystemen mit angeschlossenem KIS zur Patientenverwaltung unter Berücksichtigung aktueller und zukünftiger Sicherheitstechnologie (z. B. Blockchain)
• Erforschung von Algorithmen (KI/ML-Technologie) zur präventiven Erkennung von frakturgefährdenden Bewegungen nach einem Trauma der langen Röhrenknochen in Verbindung mit einem minimalen Sensor-Setup einer Orthese bei gleichzeitig hoher Zuverlässigkeit
• KI-Analyse-Verfahren zur Bewegungsmustererkennung
• Umsetzung eines Echtzeitalarmsystems für eine Orthese mit dem Ziel einer Alarmierung vor Durchführung der Bewegung (Intentionserkennung)
• Einbettung der gewonnen Analyseergebnisse in einen sensorgestützten Clinical Pathway

Secur-e-Health - SFC hat das Ziel durch Digitalisierung von klinischen Prozessen, die Versorgung von Traumata der langen Röhrenknochen zu verbessern. Hierzu sollen die Informationen aus der elektronische Gesundheitsakte, aus Patientenberichten und Bilddaten sowie Operationsdaten inklusive OP-Navigation integriert werden. Weiterhin soll ein KI-unterstützter Versorgungspfad etabliert werden, der auf den patientenspezifischen Informationen sowie auf Expertenwissen basieren soll.