Die personalisierte Risikobewertung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen soll Bestandteil des dynamisch lernenden Gesundheitssystems der Zukunft sein. Hierauf liegt der Fokus des Use Cases ACRIBiS (Advancing Cardiovascular Risk Identification with Structured Clinical Documentation and Biosignal Derived Phenotypes Synthesis), der über die Medizininformatik-Initiative (MII) des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert wird. Dafür werden an 15 teilnehmenden Universitätsklinika klinische Daten von insgesamt 4.500 Patientinnen und Patienten gesammelt. Zusätzlich sollen Biosignal-Daten (bspw. EKG-Daten) integriert werden, um bestehende Modelle zur Risikobewertung zu verbessern.

An den teilnehmenden Kliniken soll eine standardisierte und strukturierte Routinedokumentation zur Erfassung des abgestimmten Kerndatensatzes eingeführt werden. Zusätzlich werden die Patientinnen und Patienten auch nach der klinischen Behandlung weiter zu ihrem Krankheitsverlauf befragt, um die Modelle zur Risikovorhersage weiter verbessern zu können.

Als weitere wichtige Datenquelle sollen EKG-Daten dienen, welche häufig in der Routine erfasst werden. Durch die Kombination von Biosignal-Daten und anderen kardiovaskulären Daten sollen Vorhersagealgorithmen noch bessere Bewertungen erzeugen können. Insbesondere für die Langzeitüberwachung im Alltag werden neben klinischen Biosignal-Daten auch Biosignal-Daten von Smartwatches oder anderen Wearables integriert, die für die medizinische Praxis immer relevanter werden.

Ein weiteres Ziel ist es, mithilfe von interaktiven Visualisierungen den Patientinnen und Patienten dabei zu helfen, ein Risikobewusstsein aufzubauen. Diese Visualisierungen sollen auch dazu motivieren, Therapien einzuhalten oder den Lebensstil zu ändern. Beides kann dazu beitragen, das individuelle Risiko des Fortschreitens der bestehenden Herz-Kreislauf-Erkrankung zu senken.

ACRIBiS nutzt die Infrastruktur, die im Rahmen der Medizininformatik-Initiative (MII) und des Netzwerks Universitätmedizin (NUM) aufgebaut wurde. Dazu gehören die medizinischen Datenintegrationszentren (MeDICs), die an den verschiedenen Standorten etabliert wurden, das Data Sharing Framework, das für den standortübergreifenden Austausch klinischer Daten in interoperablen Formaten eingesetzt wird und auch der Broad Consent, der die standortübergreifende wissenschaftliche Sekundärnutzung der klinischen Daten ermöglicht.

Das Projekt wird von BMBF über einen Zeitraum von vier Jahren mit etwas mehr als 9 Mio. Euro gefördert. Das Universitätsklinikum Bonn (UKB) hält die Gesamtkoordination inne, Hannover, Würzburg, Heidelberg, Göttingen und München sind Co-Koordinatoren. Weitere Implementierungspartner sind Berlin, Dresden, Essen, Freiburg, Kiel, Mainz, Münster, Ulm und Cottbus.