gms | German Medical Science

22. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung

Deutsches Netzwerk Versorgungsforschung e. V.

04.10. - 06.10.2023, Berlin

Entwicklung eines intersektoralen Pflege-Kerndaten-Repositoriums zur KI-gestützten Analyse von Pflegedaten

Meeting Abstract

  • Sarah Milkov - Hochschule für Gesundheit, Bochum, Deutschland
  • Alina Napetschnig - Hochschule für Gesundheit, Bochum, Deutschland
  • Wolfgang Deiters - Hochschule für Gesundheit, Bochum, Deutschland
  • Daniela Holle - Hochschule für Gesundheit, Bochum, Deutschland

22. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung (DKVF). Berlin, 04.-06.10.2023. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2023. Doc23dkvf254

doi: 10.3205/23dkvf254, urn:nbn:de:0183-23dkvf2541

Veröffentlicht: 2. Oktober 2023

© 2023 Milkov et al.
Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). Lizenz-Angaben siehe http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.


Gliederung

Text

Hintergrund: In der Pflege stellt die Datenkuratierung einen wesentlichen Bestandteil des pflegerischen Arbeitsprozesses dar [1]. Eine uneinheitliche Datensammlung- und Dokumentation kann zu Schwierigkeiten in der Versorgung sowie zu Einschränkungen in der Nutzbarkeit von Daten für Forschungszwecke führen. Eine einheitliche, sektorenübergreifende Datenplattform für Pflegedaten existiert bisher nicht. Die Medizininformatik-Initiative (MII) beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Medizinkerndatensatzes, der auch als Vorbild für die Pflege dienen kann [2].

Fragestellung und Zielsetzung: Das PFLIP-Projekt beschäftigt sich mit der Frage, wie ein Informationssystem konzipiert sein muss, das standardisiert und sektorenübergreifend Pflegedaten für Forschung und Praxis sammelt. Ziel ist es, einen Pflegekerndatensatz zu definieren sowie ein intersektorales Daten-Repository zur KI-gestützten Analyse von Pflegedaten zu entwickeln. Der Pflegekerndatensatz soll eine Mindestmenge an Informationen mit einheitlichen Definitionen und Kategorien darstellen [3]. Er orientiert sich an dem modularen Aufbau des Medizinkerndatensatzes [2].

Methode: Zunächst erfolgt die inhaltliche und technische Definition des Pflegekerndatensatzes. Hierfür wird wissenschaftliche Literatur in Form eines Scoping-Reviews dargestellt. Im Rahmen einer quantitativen Befragung werden Implikationen aus der Pflegepraxis erhoben. Anschließend wird eine Datenplattform aufgebaut, in der Pflegedaten sektoren- und einrichtungsübergreifend nutzbar gemacht werden sollen.

Ergebnisse: Es werden verschiedene Basis- und Erweiterungsmodule des Kerndatensatzes definiert. Im Rahmen des Use-Case „Sturzprophylaxe“, das als exemplarisches Erweiterungsmodul dient, werden Ergebnisse anhand von Literatur- und Dokumentenanalysen sowie einer sektorenübergreifenden Umfrage mit Pflegefachkräften zum Abgleich mit Praxiserfahrungen ermittelt. Methodik und Inhalte des Use-Case Moduls können auf weitere Module übertragen werden.

Diskussion: Die Ergebnisse stellen die Basis für die Definition eines Pflegekerndatensatzes sowie der prototypischen Entwicklung eines intersektoralen Daten-Repositorys zur KI-gestützten Analyse von Pflegedaten dar. Die Vollständigkeit des Pflegekerndatensatzes sowie die Funktionalitäten des Daten-Repositorys und der damit einhergehenden möglichen Übertragbarkeit auf weitere Anwendungsbereiche werden im Projekt überprüft.

Implikation für die Forschung: Die Projektergebnisse in Form des Pflegekerndatensatzes sowie dem Daten-Repository sollen nach erfolgter Evaluierung für die Forschung nutzbar gemacht werden, um bei der Datenkuratierung sowie im pflegerischen Alltag Entlastung zu schaffen.

Förderung: BMBF-Strukturförderung Versorgungsforschung; 16SV8885


Literatur

1.
Althammer T, Hrsg. Datenschutz in der Pflege: Sicher und pragmatisch umsetzen nach DSGVO. Hannover: Vincentz Network Verlag; 2019.
2.
Medizininformatik-Initiative. Der Kerndatensatz der Medizininformatik-Initiative. Verfügbar unter: https://www.medizininformatik-initiative.de/de/der-kerndatensatz-der-medizininformatik-initiative Externer Link
3.
Werley HH, Lang NM. Identification of the nursing minimum data set. New York City: Springer Publishing Company; 1988.