Im Rahmen der DATIpilot Innovationssprints des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) waren Prof. Bernd Hohenstein vom NZVS und Prof. Axel Sikora und Elias Brohammer von der Hahn-Schickard Gesellschaft für angewandte Forschung aus Villingen-Schwenningen erfolgreich in der Einwerbung von Forschungsgeldern.
Ihr Projekt beschäftigt sich damit, wie man mittels Maschinenlernen, einer Technologie aus dem Feld der Künstlichen Intelligenz, medizinische Datensätze unterschiedlicher Patientenverwaltungssysteme automatisiert strukturieren und mittels weiterführender Algorithmen analysieren kann.
Hintergrund ist, dass es in Deutschland seit fast 20 Jahren keinerlei strukturierte Versorgungsdaten zu Nierenerkrankungen aus dem ambulanten Bereich gibt. In der Vergangenheit übliche Registerstrukturen sind heute bei begrenzter Personalkapazität kaum mehr zu entwickeln und im Umfang der Datenmenge zu stark begrenzt. Dagegen leiden in Deutschland mehrere Millionen Menschen an einer chronischen Nierenkrankheit und werden bei Spezialisten für Innere Medizin mit dem Schwerpunkt Nephrologie (Nierenheilkunde) versorgt. Ziel ist es auf der Basis des Forschungsansatzes eine Technologie zu entwickeln, die durch mehrstufige automatisierte Datenanalysen datenschutzkonform die Funktion früherer Register übernimmt und sowohl Versorgungsdaten wie auch Behandlungsergebnisse aus der ambulanten Nephrologie auf Basis sehr großer Datenmengen abbilden kann.