Das Medizinische Datenintegrationszentrum der MHH
Das Medizinische Datenintegrationszentrum (MeDIC) der Medizinischen Hochschule Hannover entstand im Rahmen der Medizininformatik-Initiative (MII) als Teil des Konsortiums HiGHmed.
Das MeDIC der MHH ist in zahlreiche Großprojekte eingebunden und kooperiert dabei mit weiteren Universitätskliniken, dem Deutschen Krebsforschungszentrum sowie anderen Partnern aus Krankenversorgung, Wissenschaft und Industrie. Im Fokus der Arbeiten steht die Erschließung, die Bereitstellung und der Austausch von strukturierten Daten zu Forschungszwecken.
Das MeDIC der MHH finanziert sich hauptsächlich über Mittel des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) und ist Teil des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM) und der Medizininformatik-Initiative (MII).
Zielsetzung
Das primäre Ziel des MeDICs der MHH ist die strukturierte Zusammenführung sehr unterschiedlicher Datenbestände (Arztbriefe, Labordaten, Röntgenaufnahmen, Gen-Sequenzierungsdaten usw.) innerhalb der MHH. Dabei kooperieren verschiedene Institute und Kliniken der MHH miteinander.
Das übergeordnete Ziel ist es, in den kommenden Jahren die bereits zwischen den Universitätskliniken geschaffene Infrastruktur zu erweitern und zu festigen, um den standortübergreifenden Austausch der medizinischen Daten weiter zu stärken und voranzutreiben. Dies wird durch offene, interoperable und standardisierte Datendefinitionen erreicht, um eine nachhaltige Entwicklung von Software-Applikationen zu realisieren.
Für den Austausch der Daten sind selbstverständlich der Schutz der Daten, die Datensicherheit und die informationelle Selbstbestimmung der Patientinnen und Patienten von zentraler Bedeutung.
Durch die neuen Möglichkeiten des standortübergreifenden Austauschs von Patientendaten soll die Patientenversorgung verbessert und auch den Transfer zwischen medizinischer Forschung und Krankenversorgung intensiviert werden.
Klinische Use Cases
Anhand der folgenden vier klinischen Use Cases soll der erwartete Mehrwert der strukturierten Erfassung und des standortübergreifenden Austauschs von Patientendaten für die Versorgung und Forschung gezeigt werden.
Forschung
Auch die Forschung profitiert unmittelbar von der Möglichkeit des standortübergreifenden Austauschs der Daten. Einerseits können Patientinnen und Patienten, die zum Bespiel an Krebs erkrankt sind, Informationen über den Krankheitsverlauf ähnlicher Fälle zu einem Behandlungserfolg beitragen. Andererseits ist es dann möglich, bei sehr seltenen Erkrankungen belastbare Fallzahlen für statistische Analysen zu erhalten und neue Erkenntnisse über die Ursachen und den Verlauf solcher Erkrankungen zu erlangen.
Kooperierende Institute und Kliniken
innerhalb der MHH
- Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik der TU Braunschweig und der Medizinischen Hochschule Hannover (PLRI)
- MHH Information Technology (MIT)
- Klinik für Kardiologie und Angiologie
- Institut für Medizinische Mikrobiologie und Krankenhaushygiene
- Klinik für Gastroenterologie, Hepatologie und Endokrinologie
- Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie
- Institut für Humangenetik
- Klinik für Strahlentherapie und Spezielle Onkologie
- Comprehensive Cancer Center (CCC) Hannover
- Zentrum für Klinische Studien
- Klinik für Pädiatrische Pneumologie, Allergologie und Neonatologie
- und weitere
Publikationen
- Ladas N, Franz S, Rehberg A, Büchner A, Marschollek M, Gietzelt M. Reflective openEHR-to-FHIR: Java class-based generator for transforming openEHR compositions to fast healthcase interoperability resources (FHIR) bundles. Health Informatics J. 2026 Jul-Sep;32(3):14604582261448775. doi: 10.1177/14604582261448775.
- Ladas N, Franz S, Ballout S, Rietschel MP, Marschollek M, Gietzelt M. CAS2FHIR: Transforming UIMA CAS Annotations to FHIR Bundles. Stud Health Technol Inform. 2026 Jun 29;338:569-573. doi: 10.3233/SHTI260908.
- Sadocco R, Marschollek M, Franz S, Philipzik N, Saroglu S, Werle KK, Gietzelt M. Persisting Intensive Care Unit (ICU) Monitoring Data in HDF5. Stud Health Technol Inform. 2026 Jun 29;338:648-652. doi: 10.3233/SHTI260925.
- Tute E, Feldmann M, Werle KK, Zeppernick T, Franz S, Bavendiek U, Gietzelt M. Integrating Mobile Devices Data into a MeDIC Inside a Hospital - Lessons Learned. Stud Health Technol Inform. 2025 Sep 3;331:170-176. doi: 10.3233/SHTI251393.
- Ladas N, Franz S, Schieck M, Rehberg A, Marschollek M, Gietzelt M. A Framework for Extracting, and Validating Named-Entities to Integrate Openehr Using the Example of Free Text Molecular Genetic Findings. Stud Health Technol Inform. 2025 Aug 7;329:708-712. doi: 10.3233/SHTI250932.
- Tute E, Feldmann M, Bavendiek U, Gietzelt M. Dashboard for monitoring research data quality from mobile devices and wearables for heart insufficiency patients. Gesundheit – gemeinsam. Kooperationstagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP), Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi), Deutschen Gesellschaft für Medizinische Soziologie (DGMS) und der Deutschen Gesellschaft für Public Health (DGPH) Dresden, 08.09. - 13.09.2024. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2024. DocAbstr. 567. doi: 10.3205/24gmds173
- Ladas N, Franz S, Wolff D, Rehberg A, Marschollek M, Gietzelt M. Semantic Mapping of Named-Entities in openEHR Templates and Ad-hoc Generation of Compositions. Stud Health Technol Inform. 2024 Aug 22;316:171-175. doi: 10.3233/SHTI240371.
- Scheuermann K, Hufeland P, Haarbrandt B, Hanss S, Joseph M, Kohler S, Krefting D, Richter J, Tute E, Wolf KH, Marschollek M. An Open Information Model-Based Repository for Sustainable Re-Use of Heterogeneous Pandemics Research Data. Stud Health Technol Inform. 2024 Aug 22;316:1921-1925. doi: 10.3233/SHTI240808.
- Marschollek M, Marquet M, Reinoso Schiller N, Naim J, Aghdassi SJS, Behnke M, Ehrenberg S, von Landesberger T, Misailovski M, Prasser F, Scherag A, Schlueter D, Wulff A; RISK PRINCIPE Study Group; Pletz M, Scheithauer S. Automatisierte Surveillance und Risikovorhersage mit dem Ziel einer risikostratifizierten Infektionskontrolle und -prävention (RISK Prediction for Risk-stratified Infection Control and Prevention) [Automated surveillance and risk prediction with the aim of risk-stratified infection control and prevention (RISK PRINCIPE)]. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz. 2024 Jun;67(6):685-692. German. doi: 10.1007/s00103-024-03882-w.
- Ladas N, Borchert F, Franz S, Rehberg A, Strauch N, Sommer KK, Marschollek M, Gietzelt M. Programming techniques for improving rule readability for rule-based information extraction natural language processing pipelines of unstructured and semi-structured medical texts. Health Informatics J. 2023 Apr-Jun;29(2):14604582231164696. doi:10.1177/14604582231164696.
- Sommer KK, Amr A, Bavendiek U, Beierle F, Brunecker P, Dathe H, Eils J, Ertl M, Fette G, Gietzelt M, Heidecker B, Hellenkamp K, Heuschmann P, Hoos JDE, Kesztyüs T, Kerwagen F, Kindermann A, Krefting D, Landmesser U, Marschollek M, Meder B, Merzweiler A, Prasser F, Pryss R, Richter J, Schneider P, Störk S, Dieterich C, life. Structured, Harmonized, and Interoperable Integration of Clinical Routine Data to Compute Heart Failure Risk Scores. Life (Basel). 2022 May 18;12(5):749. doi:10.3390/life12050749.
- Tute E, Mast M, Wulff A. Targeted Data Quality Analysis for a Clinical Decision Support System for SIRS Detection in Critically Ill Pediatric Patients. Methods Inf Med. 2023 Jun;62(S 01):e1-e9. doi: 10.1055/s-0042-1760238.
- Draeger C, Tute E, Schmidt CO, Waltemath D, Boeker M, Winter A, Löbe M. Identifying Relevant FHIR Elements for Data Quality Assessment in the German Core Data Set. Stud Health Technol Inform. 2023 May 18;302:272-276. doi: 10.3233/SHTI230117.
- Ganzinger M, Blumenstock M, Fürstberger A, Greulich L, Kestler HA, Marschollek M, Niklas C, Schneider T, Spreckelsen C, Tute E, Varghese J, Dugas M. Federated electronic data capture (fEDC): Architecture and prototype. J Biomed Inform. 2023 Feb;138:104280. doi: 10.1016/j.jbi.2023.104280.
- Borchert F, Lohr C, Modersohn L, Witt J, Langer T, Follmann M, Gietzelt M, Arnrich B, Hahn U, Schapranow MP. GGPONC 2.0 - The German Clinical Guideline Corpus for Oncology: Curation Workflow, Annotation Policy, Baseline NER Taggers. LREC. 2022:3650-3660.
- Sommer KK, Zeppernick T, Franz S, Bavendiek U, Marschollek M, Gietzelt M. Using openEHR in a web application for collecting structured, fully interoperable medical history data in clinical routine. Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 67. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS), 13. Jahreskongress der Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V. (TMF). sine loco [digital], 21.-25.08.2022. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2022. DocAbstr. 149. doi: 10.3205/22gmds119.
-
Tute E, Draeger C, Gierend K, Löbe M, Palm J, Schmidt CO. A glimpse at representing data quality rules for their collaborative governance in the Medical Informatics Initiative. Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 67. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS), 13. Jahreskongress der Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V. (TMF). sine loco [digital], 21.-25.08.2022. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2022. DocAbstr. 166. doi: 10.3205/22gmds018.
- Medenwald D, Brunner T, Christiansen H, Kisser U, Mansoorian S, Vordermark D, Prokosch HU, Seuchter SA, Kapsner LA; our MII research group. Shift of radiotherapy use during the first wave of the COVID-19 pandemic? An analysis of German inpatient data. Strahlenther Onkol. 2022 Apr;198(4):334-345. doi:10.1007/s00066-021-01883-1.
- Ladas N, Franz S, Haarbrandt B, Sommer KK, Kohler S, Ballout S, Fiebeck J, Marschollek M, Gietzelt M. openEHR-to-FHIR: Converting openEHR Compositions to Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) for the German Corona Consensus Dataset (GECCO). Stud Health Technol Inform. 2022 Jan 14;289:485-486. doi: 10.3233/SHTI210963.
- Löbe M, Kamdje-Wabo G, Sinza AC, Spengler H, Strobel M, Tute E. Towards Harmonized Data Quality in the Medical Informatics Initiative - Current State and Future Directions. Stud Health Technol Inform. 2022 Jan 14;289:240-243. doi: 10.3233/SHTI210904.
- Ladas N, Franz S, Strauch N, Rehberg A, Behnahad M, Marschollek M, Gietzelt M. SAVIE-NLP: Semi-automated validation pipeline for NLP-based information extraction from openEHR repositories. Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 66. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS), 12. Jahreskongress der Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V. (TMF). sine loco [digital], 26.-30.09.2021. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2021. DocAbstr. 16. doi: 10.3205/21gmds042.
- Wulff A, Baier C, Ballout S, Tute E, Sommer KK, Kaase M. Sargeant A, Drenkhahn C, Infection Control Study Group, Schlüter D, Marschollek M, Scheithauer S. Transformation of microbiology data into a standardised data representation using OpenEHR. Sci Rep. 2021 May 18;11(1):10556. doi:10.1038/s41598-021-89796-y.
- Wulff A, Mast M, Hassler M, Montag S, Marschollek M, Jack T. Designing an openEHR-Based Pipeline for Extracting and Standardizing Unstructured Clinical Data Using Natural Language Processing. Methods Inf Med. 2020 Dec;59(S 02):e64-e78. doi:10.1055/s-0040-1716403.
- Pape L, Schneider N, Schleef T, Junius-Walker U, Haller H, Brunkhorst R, Hellrung N, Prokosch HU, Haarbrandt B, Marschollek M, Schiffer M. The nephrology eHealth-System of the metropolitan region of Hannover for digitalization of care, establishment of decision support systems and analysis of health care quality. BMC Med Inform Decis Mak. 2019 Sep 2;19(1):176. doi:10.1186/s12911-019-0902-0.
- Fiebeck J, Gietzelt M, Ballout S, Christmann M, Fradziak M, Laser H, Ruppel J, Schönfeld N, Teppner S, Gerbel S. Implementing LOINC - Current Status and Ongoing Work at a Medical University. Stud Health Technol Inform. 2019 Sep 3;267:59-65. doi:10.3233/SHTI190806.
- Tute E, Wulff A, Marschollek M, Gietztelt M. Clinical Information Model Based Data Quality Checks: Theory and Example. Stud Health Technol Inform. 2019;258:80-84.
- Wulff A, Sommer KK, Ballout S, HiGHmed Consortium, Haarbrandt B, Gietzelt M. A Report on Archetype Modelling in a Nationwide Data Infrastructure Project. Stud Health Technol Inform. 2019;258:146-150.
- Wulff A, Haarbrandt B, Marschollek M. Clinical Knowledge Governance Framework for Nationwide Data Infrastructure Projects. Stud Health Technol Inform. 2018;248:196-203.
- Haarbrandt B, Schreiweis B, Rey S, Sax U, Scheithauer S, Rienhoff O, Knaup-Gregori P, Bavendiek U, Dieterich C, Brors B, Kraus I, Thoms CM, Jäger D, Ellenrieder V, Bergh B, Yahyapour R, Eils R, Consortium H, Marschollek M. HiGHmed - An Open Platform Approach to Enhance Care and Research across Institutional Boundaries. Methods Inf Med. 2018 Jul;57(S 01):e66-e81. doi: 10.3414/ME18-02-0002.
Links
Forschungsdatenmanagement an der MHH HiGHmed Medizininformatik-Initiative Netzwerk Universitätsmedizin Digitalisierung der Medizin - HiGHmed Podcast HiGHmed Lehre
Kontakt
Dr. Matthias Gietzelt
Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik
der TU Braunschweig und der Medizinischen Hochschule Hannover
- Besucheradresse:
Raum: M02-00-0139
Et-Cetera-Gebäude
Karl-Wiechert-Allee 3
- Postanschrift:
Medizinische Hochschule Hannover
PLRI – OE 8420
Carl-Neuberg-Straße 1
30625 Hannover
- Kontakt:
Tel.: +49 511 532-1501
Fax: +49 511 532-19335
E-Mail: Gietzelt.Matthias@mh-hannover.de
