Krebsdatenintegration: Ein technisches Weißbuch zum Onkologie-Anwendungsfall von Dataspace4Health

• Department of Medical Informatics

Das Luxembourg Institute of Health hat in Zusammenarbeit mit führenden nationalen Akteuren aus dem Gesundheitswesen und der Forschung ein neues technisches Weißbuch zur Datenmodellierung bei Darm- und Lungenkrebs veröffentlicht. Im Rahmen der Dataspace4Health-Initiative entwickelt, stellt das Weißbuch ein robustes Rahmenwerk zur Strukturierung und Integration onkologiespezifischer Gesundheitsdaten vor – ein bedeutender Schritt für Luxemburgs Ziel, eine sichere, interoperable und forschungsfähige Gesundheitsdateninfrastruktur aufzubauen.

Das Projekt Dataspace4Health untersucht, wie Gaia-X als europäischer Rahmen für Datentreuhandräume genutzt werden kann, um Datenschutz, Sicherheit und Interoperabilität zu gewährleisten. Ziel ist es, das Potenzial datengetriebener Innovation und künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen und in der Forschung aufzuzeigen – etwa zur Verbesserung von Diagnose, Behandlung und Prävention, zur Steigerung der Patientenergebnisse und Lebensqualität sowie zur Förderung wissenschaftlicher Erkenntnisse.

Das Weißbuch konzentriert sich auf den Anwendungsfall Onkologie mit dem Ziel, ein Präzisionsonkologie-Programm zu realisieren, das durch eine föderierte Datenarchitektur unterstützt wird. Diese Architektur ermöglicht einen sicheren Datenaustausch zwischen Gesundheitsanbietern und Forschungseinrichtungen und fördert so die Zusammenarbeit und die wissenschaftliche Entdeckung im Bereich der Krebsversorgung.

Das Weißbuch führt ein standardisiertes Datenmodell ein, das auf den luxemburgischen Gesundheitskontext zugeschnitten ist und auf dem von der deutschen Medical Informatics Initiative (MII) entwickelten onkologischen Datenrahmen basiert – einer vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Initiative im Umfang von 500 Millionen Euro. Durch die Übernahme und Anpassung des validierten MII-Modells nutzt das Projekt international anerkannte Standards, um Qualität, Interoperabilität und Skalierbarkeit sicherzustellen.

Weitere Informationen finden Sie auf der Dataspace4Health-Webseite.