Arbeitsgruppe

Die Arbeitsgruppe Datenmanagement der GMDS verfolgt verschiedenste Ziele zur Erarbeitung von Lösungen in unterschiedlichen Formen. Die AG soll an erster Stelle den Austausch der Mitglieder und Teilnehmenden fördern und sich für die Vernetzung in Fragen des Datenmanagements einsetzen. Neben praktischen Erfahrungsberichten, (Handlungs-)Empfehlungen und Leitlinien soll auch der Einsatz innovativer Tools in der AG Platz finden.

Die AG Datenmanagement möchte den Begriff „Datenmanagement“ sukzessive definieren und gleichzeitig eine Abgrenzung einzelner fachlicher Termini und Themenkomplexe erreichen. Das Datenmanagement ist in nahezu allen Fragestellungen im wissenschaftlichen sowie medizinischen Umfeld relevant, sodass sowohl die allgemeine Begriffsdefinition als auch die Abgrenzung einzelner Aspekte sinnvoll ist.

Neben den eigenen Schwerpunkten sucht die AG die Zusammenarbeit und den Austausch mit anderen Arbeitsgemeinschaften und Initiativen, um gemeinsam an Themen rund um das Datenmanagement zu arbeiten. Nicht außer Acht zu lassen sind die sich dabei ergebenden Synergieeffekte, die effizient genutzt aber auch in eine klare Abgrenzung zu anderen inhaltlichen Schwerpunkten gesetzt werden sollen. Die AG DM möchte sich selbst weiterentwickeln und die eigene Expertise anderen Partnern und Projekten zur Verfügung stellen.

Die AG hat zudem das Ziel, gemeinsame Veröffentlichungen zu erstellen und Transparenz zu schaffen, indem Arbeitsergebnisse der Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden. Neben den Publikationen möchte die AG die Expertise der Mitglieder nutzen, um Lernangebote mitzugestalten oder Berufsbilder zu entwickeln und zu definieren. Auch sollen Workshops zur eigenen Fortbildung durch das Fach- und Handlungswissen einzelner Mitglieder ermöglicht werden.

Das Datenmanagement und auch der Stellenwert von Daten wird im Zeitalter der Digitalisierung immer relevanter. Die Menschheit sammelt seit Tausenden von Jahren wertvolle Informationen, um diese anschließend in Erkenntnisse zu transferieren, daraus Wissen zu generieren oder um diese für nachfolgende Generationen zu dokumentieren.

Das Datenmanagement im Bereich der Medizin, Gesundheitsversorgung und Forschung wurde in der Vergangenheit vor allem mit dem Begriff der klinischen Versorgung oder klinischen und epidemiologischen Studien assoziiert. Seit rund einer Dekade öffnet sich die begriffliche Klammer durch das Vorhandensein einer wachsenden Größe zur Verfügung stehender Daten unterschiedlicher Quellen im medizinischen Bereich immer weiter.

Dadurch kann das Datenmanagement aus der bisherigen Definition erweitert und somit auch einem breiteren Bereich zur Verfügung gestellt werden. Daten werden in nahezu allen digitalen Lebenssituationen erhoben, verarbeitet, gespeichert, transferiert und abgerufen.

Die AG Datenmanagement in klinischen und epidemiologischen Studien wurde im Jahr 2005 durch die Gründung einer Projektgruppe initiiert und durch den Sektionsausschuss der Sektion Medizinische Dokumentation ins Leben gerufen. Wenige Jahre später wurde diese Projektgruppe erstmals in eine AG überführt und hat sich zur Aufgabe gemacht u.a. Lösungen in Form von Leitlinien oder Empfehlungen für Herausforderungen zu erarbeiten und diese zu publizieren, Workshops zu verschiedensten Themen zu organisieren und bei der Organisation der GMDS-Jahrestagung mitzuwirken. Im Hinblick auf die Zukunft soll der Austausch und die Zusammenarbeit zwischen Experten:innen unterschiedlicher Domänen und Verbänden vorangetrieben werden.

Das Datenmanagement als solches beschreibt eine Sammlung informationstechnischer Grundlagen und Methoden der Administration und Verarbeitung von Daten. Der Begriff „Datenmanagement“ findet sich in unterschiedlichsten Fachbereichen sowie alltäglichen Situationen wieder und charakterisiert den vollständigen Lebenszyklus von Daten. Der Lebenszyklus umfasst den vollständigen Weg von Erfassungsmethoden, über Methoden der Aufbereitung, Speicherung und Transformation, bis zur Archivierung und Löschung von Daten.

Insbesondere im medizinischen Bereich werden unterschiedlichste Arten von Daten bzw. Informationen in großen Mengen verarbeitet und für verschiedenste weitere Zwecke genutzt. Sowohl strukturierte, als auch unstrukturierte Daten werden nicht nur verwaltet, sondern im gesamten Lebenszyklus prozessiert und unterliegen unterschiedlichen Transformationsschritten, um den verschiedensten Anforderungen und Standards im Gesundheitswesen gerecht zu werden. Gesammelte Daten werden beispielsweise für große statistische Auswertungen genutzt und müssen dafür ebenso verwaltet und aufbereitet werden. Ebensowie individuelle Behandlungsdaten von Patient:innen, die im alltäglichen Krankenhausbetrieb anfallen.

Zentrale Kriterien im Umgang mit sensiblen Daten sind Datenintegritätsbedingungen und geltende gesetzliche Vorgaben, die während des gesamten Lebenszyklus der Daten berücksichtigt werden müssen.
Daten sind ein wichtiger Bestandteil des Alltags in Wissenschaft, Forschung und Praxis, denn sie können neue Erkenntnisse ermöglichen oder sogar Leben retten. Ohne diese gesammelten und verwalteten Informationen ist der moderne Alltag und die zukunftsweisende Forschung nicht möglich.

Neben prospektiver Forschung spielt auch die Sekundärdatennutzung und die sekundäre Nutzung klinischer Routinedaten eine immer wichtigere Rolle - Können aus diesen „alltäglichen“ Daten nicht selten wichtige und relevante Informationen gewonnen werden, die ohne ein ausgeklügeltes Datenmanagement nicht möglich gewesen wären. Das Datenmanagement sollte dabei die FAIR-Prinzipien bedienen. Forschungsdaten müssen auffindbar (findable), zugänglich (accessible), interoperabel (interoperable) und wiederverwendbar (re-usable) sein.

Das Datenmanagement beschreibt also den gesamten Lebenszyklus von einzelnen Datensätzen und riesigen Datensammlungen. Von der Erfassung, der Verarbeitung, der Speicherung, des Transfers, der Weiterverarbeitung, Auswertung und der Transformation bis hin zur Löschung von Daten.
Neben den technischen Aspekten spielen natürlich auch rechtliche Faktoren eine Rolle. Sind dies beispielsweise Fragen über Datenübertragungswege, Datenfreigaben, Zugriffsrechte oder Aufbewahrungsfristen. Rechtliche Rahmenbedingungen sind nicht erst seit der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) relevant, sondern begleiten das Datenmanagement seit jeher.

Neben den technischen Werkzeugen und rechtlichen Rahmenbedingungen ist natürlich die Qualität der Daten ein entscheidender Faktor. Die Datenqualität entscheidet über die Aussagekraft der Daten und generell über die Ergebnisse von Forschung. Datenqualität, -Plausibilität und -Integrität kann im schlimmsten Fall über Leben und Tod entscheiden.

Die Datenqualität beschreibt verschiedene Eigenschaften mit Blick auf die Datenhaltung wie Vollständigkeit (Completeness), einheitliche/vergleichbare Formate, Eindeutigkeit (Unambiguity), oder Konsistenz (Consistency).
Die Datenplausibilität beschreibt im Vergleich zur Datenqualität den Bezug der Daten zur abgebildeten Realität und lässt sich beispielsweise mit Korrektheit (Correctness) oder Genauigkeit (Accuracy) der Daten definieren. Die Daten müssen stets die Realität abbilden und dürfen keine verzerrten Bilder erzeugen.
Die Datenintegrität beschreibt die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit (Reliability) der Umstände unter denen die Datenerhebung durchgeführt wurde. Datenmanipulationen sind nur unter bestimmten Gegebenheiten erlaubt und müssen stets detailliert dokumentiert werden. Es ist zu jeder Zeit sicherzustellen , dass die Daten nicht kompromittiert werden.

Die AG DM wurde dem Fachbereich Medizininformatik (MI) zugeordnet, ist jedoch unabhängig von dieser Zuordnung an einer breiten Vernetzung über die Fachbereichs- und auch Verbandsgrenzen hinaus interessiert. Der Austausch bzw. Anschluss mit möglichst vielen Interessierten aus anderen verbundenen Themengebieten bzw. externen Arbeitsgemeinschaften und Verbänden soll angestrebt werden.

Die AG DM richtet sich insbesondere, jedoch nicht ausschließlich, an folgende Personengruppen:

–      Klinische Datenmanager:innen

–      Medizinische Informatiker:innen

–      Medizinische Informationsmanager:innen und Dokumentar:innen

–      Epidemiolog:innen

–      Statistiker:innen

–      Nicht-akademische verwandte Berufe und Expert:innen, die im Kontakt mit Datenmanagement stehen

–      Personen aus dem Bereich der Medizin oder Biomedizin

–      Medizincontroller:innen oder Controller:innen

–      Softwareentwickler:innen

–      IT-Personal