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Routinedaten aus dem Gesundheitswesen in Echtzeit (SUMO)

SUMO ist ein System, das Routinedaten aus dem Gesundheitswesen in Echtzeit verarbeitet, analysiert und für Public Health-Forschung bereitstellt.

SUMO ist seit April 2020 in der Pilotierungsphase und wird am RKI kontinuierlich weiterentwickelt. An dem System arbeiten Epidemiologinnen und Epidemiologen, Software-Entwicklerinnen und Data Scientists eng zusammen. Das SUMO-Team entwickelt datenbasierte Anwendungen zur Unterstützung von Public-Health-Akteuren und der Methodenforschung. Unsere Forschungsergebnisse fließen kontinuierlich in die Weiterentwicklung und Verbesserung der automatisierten Datenverarbeitung unseres Systems ein.

Die ersten Daten, die in dem System verfügbar gemacht werden, sind Daten aus Notaufnahmen, die bei der Registrierung der Patienten erhoben werden und im Anschluss anonymisiert für SUMO bereitgestellt werden. Über die Zusammenarbeit mit dem AKTIN-Notaufnahmeregister und dem ESEG-Projekt wurden bisher bereits Daten aus über 20 Notaufnahmen aus Deutschland in SUMO integriert und für syndromische Surveillance genutzt. Im Notaufnahme-Situationsreport (SitRep) werden regelmäßig Daten zur Inanspruchnahme von Notaufnahmen ausgewertet und veröffentlicht.

1,5 Jahre Notaufnahme-Situationsreport - Limitationen und Interpretation der Notaufnahmedaten im Kontext syndromischer Surveillance

Update zum SitRep, Dezember 2021

1,5 Jahre Notaufnahme-Situationsreport (10.12.2021) (PDF, 146 KB, Datei ist nicht barrierefrei)

Aktuelle Berichterstattung der Notaufnahmesurveillance

Das Dashboard der Notaufnahmesurveillance zeigt den relativen Anteil ausgewählter Syndrome zur Surveillance von Infektionskrankheiten in deutschen Notaufnahmen.

Vision

Unsere Forschung basiert auf der Erschließung und Bereitstellung sowie der Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen und dem Sichtbarmachen der Datenqualität. Die Integration weiterer Notaufnahmen und anderer Datenquellen ist bereits in Planung. Die enge Zusammenarbeit von epidemiologischen Experten und Expertinnen, Data Scientists und Anwenderinnen und Anwendern sowie die Integration von Forschung in die Pipeline- und Anwendungsentwicklung sind für uns dabei sehr wichtig. Diese Zusammenarbeit ermöglicht, dass die automatisiert aufbereiteten Daten und entwickelten Methoden für sinnvolle Anwendungen genutzt und Forschungsergebnisse zu jeder Zeit reproduziert werden können. Unser Ziel ist es, unsere Ergebnisse öffentlich zugänglich zu machen und gemeinsam mit unseren Daten und den verwendeten Tools bereitzustellen.

Anwendungen

  • wöchentlicher Notaufnahme-Situationsreport (SitRep)
  • Forschungs-unterstützende Anwendungen (z.B. Tools zur Erstellung und Evaluation von Syndromdefinitionen)
  • Qualitätsreports (für teilnehmende Notaufnahmen)

Methodenforschung

  • Entwicklung, Optimierung und Evaluation von Syndromdefinitionen
  • automatisiertes Lernen von Syndromdefinitionen
  • Optimierung der Datenqualität in der Echtzeitverarbeitung
  • Methodenentwicklung zur Ausbruchserkennung, Surveillance saisonaler Schwankungen, Monitoring ausgewählter Gesundheitsphänomene und Impact-Analysen für Public-Health-Maßnahmen

Software-Entwicklung

  • Automatisierung einer generischen Daten-Pipeline zur Echtzeit-Verarbeitung
  • Testentwicklung zur Qualitätssicherung
  • Integration von Expertenwissen in die Pipeline

Partner

Wir arbeiten eng mit dem AKTIN-Notaufnahmeregister und den ESEG-Projektpartnern zusammen. Wir sind dankbar für die gute Kooperation und das Vertrauen der teilnehmenden Notaufnahmen.

Wir freuen uns über jede weitere Notaufnahme, die an einer Kooperation interessiert ist. Anfragen bitte an Wiebke Schirrmeister.

Diese Infografik zeigt den Datenfluss von den Datenquellen über die Standardisierung und epidemiologische Einordnung bis hin zur Forschungs- und Anwendungsebene. Quelle: RKI

Team

  • Sonia Boender (Epidemiologin)
  • Madlen Schranz (Epidemiologin)
  • Linus Grabenhenrich (Epidemiologe)
  • Theresa Kocher (Software-Entwicklerin, Data Scientist)
  • Birte Wagner (Data Scientist)
  • Alexander Ullrich (Data Scientist)

Stand: 22.03.2024

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