Data Science und Reproduzierbarkeit in der klinischen Forschung

Die Forschungsgruppe für Data Science und Reproduzierbarkeit in der Klinischen Forschung der Klinik und Poliklinik für Anästhesiologie, Intensivmedizin, Notfallmedizin und Schmerztherapie widmet sich der optimalen Nutzung klinischer Daten für wissenschaftliche Zwecke, indem sie robuste Analysen und transparente Berichtsstandards entwickelt, um die Patientensicherheit zu erhöhen und langfristig zur Verbesserung von Versorgungsergebnissen und Versorgungsqualität beizutragen.

In der Anästhesie und Intensivmedizin werden durch die kontinuierliche Überwachung der Patientinnen und Patienten bereits in der klinischen Routine enorme Datenmengen erhoben. Diese Daten bieten ein immenses Potenzial für wissenschaftliche Erkenntnisse, jedoch unterscheiden sich die Anforderungen an die Datenerhebung für die digitale Patientenakte von denen für wissenschaftliche Untersuchungen. Gleichzeitig gelingt es unabhängig von der Art der Datenerhebung in vielen Fällen nicht, die Ergebnisse wissenschaftlicher Untersuchungen in unabhängigen Versuchen zu wiederholen. Die Arbeitsgruppe sieht Bedarf für neue, vielversprechende Ansätze, um Prozesse in der klinischen Forschung zu optimieren und somit reproduzierbare und versorgungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen.

Ein Schwerpunkt der Arbeitsgruppe gilt der Harmonisierung klinischer und wissenschaftlicher Datenerhebungen, um die Verwertbarkeit klinischer Routinedaten zu maximieren. Entwickelt werden Methoden und Standards, die es ermöglichen, aus den umfangreichen klinischen Daten valide wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Der zweite thematische Schwerpunkt umfasst klinische Studien verschiedener Art, von retrospektiven und prospektiven Routinedatenauswertungen über Beobachtungsstudien bis hin zu Interventionsstudien. Dabei wird besonderer Wert auf die Kriterien wissenschaftlicher Reproduzierbarkeit und deren Implementierung in das Studiendesign, die Datenerhebung, die Analyse und Publikation der Ergebnisse gelegt. Reproduzierbarkeit ist ein fundamentales Konzept guter wissenschaftlicher Praxis, und es wird daran gearbeitet, dieses Prinzip durch geeignete Methoden und Infrastruktur in unserer Forschungsarbeit zu verankern.

Leitung

Dr. med. Dr. rer. nat. Benedikt Schmid

Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter

Dr. med. Nikolas Schrader
Dr. med. Paul Fischer
Dr. med. Florian Rumpf
Dr. med. Daniel Röder
Dr. med. Christian Markus

Doktorandinnen und Doktoranden

Duc Tri Dinh
Lisa-Marie Hennich
Eva Ortner
Wera Seydel