Ziel von M²DATA ist es einen Data Lake zu entwickeln, der als zentrale Dateninfrastruktur für den M²OLIE-Closed-Loop fungiert. Komplexe, anwendungsspezifische Daten (z. B. Daten der Biopsienadel oder von Roboterbewegungen) werden in ein standardisiertes Datenformat überführt, mit Patienteninformationen aus klinischen Informationssystemen verknüpft und anschließend Forschern und Ärzten im Interventionsraum zur Verfügung gestellt. M²DATA hilft, Patienten bereits vor der Behandlung wichtige medizinische Informationen über die geplante molekulare Intervention zukommen zu lassen, den klinischen Behandlungsprozess effizient und wirtschaftlich zu planen, Ärzten den aktuellen Eingriff betreffende Informationen zur Verfügung zu stellen, sowie neue medizinische Verfahren und Erkenntnisse durch ein ganzheitliches Patientenbild und die automatisierte Analyse der Daten bereits erfolgter Interventionen zu ermöglichen. Außerdem schafft der Data Lake die Voraussetzung für innovative Verfahren des maschinellen Lernens zur Optimierung von klinischen Prozessen (etwa dem Tumorboard-Prozess) sowie der Daten-Analytik zur Verbesserung der medizinischen Behandlung. Mittelfristig dient M²DATA als Grundlage für die Weiterentwicklung des M²OLIE Forschungscampus in ein Plattformökosystem. Um die Ziele von M²DATA effizienter zu erreichen, wurde das Projekt in die drei Teilvorhaben M²HUB, M²OTUS und ProM²etheus unterteilt.
In M²HUB (Leitung: Universität Mannheim) erfolgt die technische Umsetzung des Data Lakes als zentrale Infrastruktur sowie wissenschaftliche Forschung zu dessen Potentialen. So soll Daten-Analytik genutzt werden, um den M²OLIE-Prozess durch innovative Kennzahlen zu optimieren und technologische Innovationen zu entwickeln. Dies beinhaltet vor allem die Weiterentwicklung von den in der letzten Förderphase begonnen Anwendung zur Durchführung von Ad-Hoc Tumorboards sowie der elektronischen Patientenaufklärung. Zudem liegt der wissenschaftliche Schwerpunkt in der nächsten Förderphase auf der Erforschung der Wirkung von datenbasierten Entscheidungsunterstützungssystemen. Gerade vor dem Hintergrund der Einführung und Nutzung von Systemen mit Verfahren der künstlichen Intelligenz gilt es herauszufinden, wie medizinische Entscheidungsträger auf teilautonome Entscheidungshilfen reagieren und wie die Effektivität letzterer maximiert werden kann. Aus dieser Forschung werden Akzeptanztreiber und Gestaltungsrichtlinien für neue Anwendungen abgeleitet und im Rahmen der Implementierung des Data Lakes evaluiert.
Im Teilvorhaben M²OTUS (Leitung: Mint Medical GmbH) findet die Verknüpfung des Prozessmodells mit dem Data Lake statt. Dabei bildet die Bewertung eines Datenbestandteils den Kern einer automatisierten Tumorboard-Architektur. Tumorboards nehmen innerhalb klinischer Entscheidungsprozesse eine Sonderrolle ein. Bedingt durch den systemischen Charakter vieler Krebserkrankungen, stellen sie einen Entscheidungspunkt dar, der klinische Daten interdisziplinär, jedoch strikt fallorientiert, zusammenführt.
Die Zusammenführung der meist heterogenen und nur teilweise strukturiert vorliegenden klinischen Daten in Vorbereitung einer Tumorboard-Sitzung ist bis dato jedoch mit einem hohen manuellen Arbeitsaufwand verbunden. Tumorboards bedürfen daher bislang einer umfangreichen Vorbereitungsphase, in der Befundberichte, Befundwerte und Bildmaterialien für die Entscheidungsfindung zusammengetragen werden müssen. Während des Tumorboards wird anhand dieser im Vorfeld extrahieren Datenbasis der Fall präsentiert und diskutiert. Entscheidungen und weitere Schritte müssen hier getroffen und vielmehr dokumentiert sowie im weiterführenden Prozess eingeleitet werden. Eine direkte Verbindung mit dem Data Lake ist hierbei unverzichtbar. Vorlaufzeiten für die Datenaufbereitung werden reduziert und das Tumorboard gewinnt an Reaktivität. Die Entscheidungsfindung wird – indem gewährleistet wird, dass alle entscheidungsrelevanten Daten auch tatsächlich zur Verfügung stehen – effizienter, und ein schnellerer Therapiebeginn wird möglich.
Im Teilvorhaben ProM²etheus (Leitung: Fraunhofer IPA) stehen zum einen die Schnittstellen zum Data Lake im Fokus, zum anderen aber auch die Prozesse und Abläufe im Interventionsraum. Der erste Aspekt hat einen sehr grundlegenden Stellenwert für die Ziele des Verbundes, da ohne (standardisierte) Schnittstellen ein gemeinsamer Data Lake nur sehr schwer ermöglicht werden kann. Standardisierte Schnittstellen erlauben zudem eine leichtere Eingliederung weiterer, bisher nicht berücksichtigter Datentypen, die im weiteren Verlauf des Forschungscampus noch relevant werden können. Dies wird durch gezielte Erweiterungen bestehender medizinischer Datenformate (z.B. DICOM) ermöglicht. Des Weiteren soll eine Schnittstelle zum RIS unseres Partners Mint Medical GmbH erstellt werden, um eine enge Verflechtung des bestehenden RIS mit den Prozessen aus M²OLIE zu ermöglichen (M²OTUS). In diesem Zuge wird auch der Prozess des Tumorboards überarbeitet und integriert.
In einem weiteren großen Arbeitspaket werden die Prozesse und Daten aus dem Interventionsraum fokussiert. Der Interventionsraum weist die Besonderheit auf, dass er viele Geräte enthält, die bisher so noch nicht gemeinsam für Interventionen eingesetzt werden. Außerdem ist der Interventionsraum modular aufgebaut, so dass er jederzeit flexibel auf die aktuellen Anforderungen angepasst werden kann. Dies stellt eine große Herausforderung für die Prozesserfassung, -planung und -durchführung dar. Hierzu ist uns noch keine Lösung bekannt, die dies so umfassend betrachtet. Auch die Integration der durch diese Geräte entstehenden Daten (z. B. Sensor- oder Aktordaten) in das Standardformat DICOM ist neu und bietet gerade im Hinblick auf die Verwertung von Prozesswissen für die Analyse neue Möglichkeiten. Für die Verwertung des Prozessmanagers selbst soll der in der 1. Förderphase entstandene Prototyp zu einem robusten System weiterentwickelt werden. Dazu gehört auch die Integration eines Prozessportals, welches alle (Teil-)Prozesse der molekularen Intervention beinhaltet. Diese Prozesse sollen mit weiteren medizinischen Prozessen außerhalb der molekularen Intervention ergänzt werden, so dass das Portal letztendlich eine Bibliothek digitaler medizinischer Prozesse darstellt. Um die Prozesserfassung für das Portal zu beschleunigen und zu erleichtern, wird als ein weiterer Baustein ein agiles Prozessdesign konzipiert und implementiert.
