RISK PRINCIPE

Projektname: RISK Prediction for Risk-stratified INfection Control and PrEvention

Projektkategorie: Use Case der Medizininformatik-Initiative

Verantwortliche:

• Prof. Dr. med. Simone Scheithauer (Universitätsmedizin Göttingen)
• Prof. Dr. med. Mathias Pletz (Universitätsklinikum Jena)
• Prof. Dr. André Scherag (Universitätsklinikum Jena)
• Prof. Dr. med Dr.-Ing. Michael Marschollek (Medizinische Hochschule Hannover)

Laufzeit und Status: 1.7.2023 – 30.6.2027, laufende Datennutzung

Bereitgestellte Datenarten: u.a. mikrobiologische Befunde

Zusammenfassung:
RISK PRINCIPE hat das Ziel der Entwicklung und Validierung einer automatisierten Datenerfassung zu Surveillancezwecken und einer routinedatenbasierten Risikovorhersage am Beispiel der Blutstrominfektionen mit anschließender Visualisierung für eine effektivere und effizientere Infektionsprävention und -kontrolle. RISK PRINCIPE könnte die Qualität der Krankenversorgung und insbesondere der Patientensicherheit verbessern, indem es dabei hilft, gezielt Gruppen von Risikopatientinnen und -patienten zu identifizieren, den Ressourcenaufwand der Surveillance zu reduzieren und die frühzeitige risikoadaptierte Infektionsprävention und -kontrolle zu erhöhen. Dies soll am Beispiel der im Krankenhaus auftretenden Bakteriämie erprobt werden. Um dieses Ziel zu erreichen, sollen verschiedene Datenquellen evaluiert und so Risikoprofile erstellt werden, welche dann getestet werden.

Finanzierung:
Dieses Vorhaben wird im Rahmen der Medizininformatik-Initiative (MII) mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen (FKZ), hier standortspezifisches FKZ: 01ZZ2323B gefördert.

Link: Beschreibung des Projekts auf der Website der Medizininformatik-Initiative