Guide to Data Sharing of Imaging Trials (GUIDE-IT): Vorprojekt

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professor Dr. Felix Balzer; Professor Dr. Marc Dewey; Professor Dr. Martin Gersch; Professorin Dr. Dagmar Krefting
• Fachliche Zuordnung: Medizinische Physik, Biomedizinische Technik
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 495697118

Hintergrund und Ziele: Medizinische Bildgebung ist für die Diagnostik und Behandlung essenziell. Randomisierte medizinische Bildgebungsstudien tragen zur Weiterentwicklung der Versorgung bei. Daten aus solchen Studien und Registern liegen gut strukturiert vor, werden jedoch nur selten geteilt, da sie in der Regel umfangreich und schwer zu kuratieren sind. Das vorgeschlagene Vorprojekt soll diese Hindernisse adressieren indem Konzepte für den Datenaustausch entwickelt werden, um Transparenz, Reproduzierbarkeit, Privatsphäre der Patienten und medizinische Leitlinien zu verbessern. Ein verstärkter Datenaustausch dient auch der Entwicklung neuartiger bildgebender Biomarker unter Verwendung künstlicher Intelligenz und Radiomics. Methoden und Arbeitsprogramm: Im Vorprojekt GUIDE-IT schlagen wir vor, die konzeptionellen Grundlagen und Anforderungen für eine Infrastruktur für medizinische Bildgebungsstudien zu entwickeln. Die folgenden Aspekte werden bearbeitet: 1) Stakeholder-Akzeptanz: Der Austausch medizinischer Bilddaten zwischen Institutionen besitzt großes Potenzial zur Verbesserung der Versorgung, aber Beteiligte haben teils Bedenken, die zu adressieren sind. 2) Nutzung und Zugang: In der medizinischen Bildgebungs-Community ist ein kultureller Wandel hin zu einer größeren Bereitschaft zum Teilen von Daten festzustellen. Eine wichtige Herausforderung bleibt das implizite Re-Identifizierungspotenzial von Bildern. Darüber hinaus gibt es offene Fragen zum geistigen Eigentum. 3) Datenqualität: Eine sinnvolle Wiederverwendung gemeinsam genutzter Daten erfordert Mechanismen zur Sicherstellung hoher Qualität sowie die Offenlegung von Metadaten. 4) IT-Ressourcen: Die medizinische Bildgebung erzeugt große und heterogene Datensätze, die flexible und erweiterbare Speicher- und Rechenkapazitäten bedürfen. 5) Nachhaltigkeit: Die Schaffung einer gemeinsamen Infrastruktur für diese großen und heterogenen Daten erfordert erhebliche Investitionen. Es wird daher ein Nachhaltigkeitskonzept über den Projekthorizont hinaus entwickelt. Gender-Aspekte sowie gesellschaftliche und ethische Implikationen werden berücksichtigt. Alle Konzepte werden an die aktuellen nationalen und internationalen Entwicklungen des interoperablen Datenaustauschs und der Medizininformatikinitiative angepasst, um die künftige Einbindung in bestehende Strukturen sicherzustellen. Erwarteter Erkenntnisgewinn: Der Abschluss des Vorprojekts ist Grundlage für eine Infrastruktur zur langfristigen Aufbewahrung von Daten aus Bildgebungsstudien, das den Anforderungen der nationalen und internationalen wissenschaftlichen Gemeinschaft entspricht. Es wird ein Nachhaltigkeitskonzept für diese Infrastruktur erstellt, um eine effiziente, zugängliche und nachhaltige Nutzung von Forschungsdaten aus randomisierten Bildgebungsstudien zu erreichen, die zu wissenschaftlichen Erkenntnissen, digitaler Medizin und besserer Versorgung beitragen.

• DFG-Verfahren: Forschungsdaten und Software (Wiss. Literaturversorgung und Informationssysteme)