Die Verwendung von LOINC-Standards im elektronischen Meldesystem DEMIS

Die Standardisierung medizinischer Daten ist eine Voraussetzung für die Einführung groß angelegter elektronischer Gesundheitssysteme wie DEMIS. medicalvalues ermöglicht solche Anwendungsfälle und schöpft das volle Potenzial vorhandener Daten aus.

Einleitung

Während der Sars-CoV-2-Pandemie hat sich besonders die sorgfältige und vollständige Meldung nachgewiesener Infektionen als äußerst wichtig für den Kampf gegen gefährliche Infektionskrankheiten herausgestellt. Zu diesem Zweck sind ab dem 01.01.2022 alle Labore verpflichtet, alle namentlich meldepflichtigen Infektionen über eine DEMIS-Schnittstelle an Gesundheitsämter und das RKI zu melden. [1] Weiterhin wurden für die Beschreibung von COVID-Infektionen relevante Parameter unter anderem mit Hilfe des medizinischen Standards LOINC kodiert. Dabei stellt sich die Frage: wie funktioniert ein landesweites Meldesystem und was ist die Bedeutung medizinischer Codierungssysteme im Rahmen der Pandemie und darüber hinaus?

DEMIS (Deutsches Elektronische Melde- und Informationssystem)

Ein digitales, landesweites Meldesystem ist keine spontane Reaktion auf dieSars-CoV-2 Pandemie, sondern ein wichtiger Bestandteil der Digitalisierung des Gesundheitswesens in Deutschland, an dem seit Jahren gearbeitet wird. Ziel ist es, eine durchgängig elektronische Informationsverarbeitung und einen effektiven Infektionsschutz gemäß dem Infektionsschutzgesetz zu schaffen. Im Jahr 2013 wurde vom Bundesgesundheitsministerium eine Machbarkeitsstudie ausgeschrieben und das Projekt wurde im Januar 2016 offiziell gestartet. Dabei hat das Robert Koch-Institut (RKI) die Entwicklung und Implementierung des Systems in Auftrag genommen mit dem Ziel, das Projekt bis zum 31.12.2020 abzuschließen. Während der Pandemie wurde die Gematik vom Ministerium kurzfristig beauftragt, das RKI bei der Laboranbindung zu unterstützen. [2]

Seit Juni 2020 besteht die Möglichkeit für die elektronische Meldung der Erregernachweise von SARS-Cov-2 elektronisch an die zuständigen Gesundheitsämter. Durch die Digitalisierung des Meldungsprozesses erhält das Gesundheitsamt die benötigten Informationen schneller und deren Vollständigkeit kann garantiert werden. [3] Veraltete Verfahren, die bisher zum Einsatz kamen (wie z.B. Meldung per Fax) werden abgelöst und die Daten werden über sichere Kanäle übermittelt, somit werden private und personenbezogene Daten geschützt. Weiterhin wird der Einsatz automatisierter Verfahren ermächtigt, wodurch der Aufwand für das Absetzen der Meldung bei Laboren und die Verarbeitung dieser bei Gesundheitsämtern reduziert wird. Insgesamt ermöglicht ein effizienterer und schnellerer Prozess die zeitnahe Einleitung weiterer Infektionsschutzmaßnahmen zur Verhinderung weiterer Infektionen.

Geschichte von LOINC in Deutschland

Um ein landesweites Meldesystem zu erstellen und koordinieren zu können, ist eine „gemeinsame Sprache“, eine Datenbasis von gemeinsam adaptierten Begriffen, Parameternamen und Codes, zwischen den unterschiedlichen, medizinischen Einrichtungen notwendig. Zu diesem Zweck wurde in Deutschland der LOINC-Standard eingesetzt.

LOINC steht für „Logical Observation Identifiers Names and Codes“ und ist ein internationales vom Regenstrief Institute entwickeltes System zur eindeutigen Identifizierung und Kodierung von medizinischen Beobachtungen, insbesondere von Laboruntersuchungen. Jeweils unterschiedlichen Parametern und Beobachtungen werden bestimmten Codes zugeordnet, wodurch der Einsatz und die Nutzung von Informationen über die Grenzen der jeweiligen Datenbank hinweg ermöglicht wird.

Das Regenstrief Institute bietet neben dem Datenbank eine begleitende Such-Funktion unter dem System RELMA (Regenstrief LOINC Mapping Assistant). Diese enthielt zunächst die vollständige LOINC-Tabelle mit den englischsprachigen Identifikatoren und wurde später mit Beziehungen in anderen Sprachen erweitert. Eine qualitätsgesicherte Datenbank für das deutsche Gesundheitsamt wurde im Jahr 2010 erstellt. Diese besteht aus deutschen Übersetzungen von ca. 11.000 oft angewandten Untersuchungsverfahren. Der Assistent wird regelmäßig aktualisiert und wurde während der Pandemie mit relevanten Parametern für die Codierung von SARS-Cov-2-Untersuchungen bereichert. [4]

Der Weg der Meldung (vom Labor zum epidemiologischen Bulletin)

Mithilfe von DEMIS soll das existierende Meldesystem gemäß Infektionsschutzgesetz weiterentwickelt und erweitert werden mit dem Ziel, eine durchgängig elektronische Informationsverarbeitung zu ermöglichen. Informationen, die in elektronischer Form in den Informationssystemen von Laboren liegen werden über vorgewiesene Schnittstellen dem DEMIS System übermittelt. Diese Schnittstelle (sogenannter „DEMIS Adapter“) überführt die Inhalte in dem HL7/FHIR-Format, das vom System genutzt wird, und leitet die Daten an das zentrale System weiter. Dort werden die Meldungen validiert und es wird automatisiert bestimmt, an welches Gesundheitsamt die Meldung zugeteilt werden soll. Dabei werden die Daten verschlüsselt und das entsprechende Gesundheitsamt kann mit seiner Meldesoftware die entsprechenden Meldungen abrufen, prüfen und weiter bearbeiten. [5] Das RKI erstellt mithilfe der vorhandenen Daten ein wöchentliches epidemiologisches Bulletin, was Informationen zu den Häufigkeiten von SRAS-COV-2-Infektionen und insbesondere auch der anderen meldepflichtigen Infektionskrankheiten enthält. [6]

Jenseits von Corona

Das DEMIS Meldesystem für die Corona-Pandemie ist nur eine von zahlreichen potentiellen Use Cases für den Einsatz von standardisierten, medizinischen Begriffen. Die Standardisierung von medizinischen Daten unterschiedlicher Datenbanken einen essentiellen Schritt für die Digitalisierung des Gesundheitswesens in Deutschland dar und erschließt neue Möglichkeiten im Raum der Kommunikation und Kooperation verschiedener Laboren und medizinischer Institute. Eine umfangreiche Betrachtung der Mehrwerte von LOINC und SNOMED im Klinikalltag ist unter folgendem Blogbeitrag zu finden.
https://medicalvalues.de

Der Einsatz von LOINC ist aber nicht immer einfach, da eine Anpassung interner Prozessen und Werkzeuge der Institute vorausgesetzt wird. Eventuell müssen auch existierende Daten gemappt werden, damit sie im Rahmen neuer Aufgaben und Recherchen betrachtet werden können, was ein zeitaufwändiger und fehlerbehafteter Prozess sein kann. Um dieses Problem zu bewältigen, hat medicalvalues eine Plattform zur KI-gestützten Automatisierung des Prozesses entwickelt, die existierende Daten effizienter, schneller und sicher mappen kann, um die Gelegenheiten der digitalen standardisierten Daten zu ergreifen.

Literaturverzeichnis:

[1]: https://www.gesetze-im-internet.de/ifsg

[2]: https://www.aerztezeitung.de

[3]: https://medat.de

[4]: https://www.healthcare-computing.de

[5]: https://www.rki.de

[6]: https://www.rki.de

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