In einem Universitätsklinikum der Maximalversorgung mit entsprechenden Forschungseinrichtungen wurde in den letzten Jahrzehnten durch die fortschreitende Digitalisierung eine große Anzahl unterschiedlicher Datenbanken aufgebaut. Die Heterogenität der Datenhaltung und inhomogene Nomenklaturen erschweren derzeit eine integrierte Visualisierung oder gar Verarbeitung all dieser Daten mit zugrunde liegenden gemeinsamen Ontologien oder ordnenden Hierarchien.
Um für die Qualitätssicherung im medizinischen Alltag durch wissensverarbeitende Funktionen und Verfahren der künstlichen Intelligenz eine Synopse der Datenquellen bereitzustellen, sind eine systematische Analyse der Datenvielfalt und ein Konzept für die ontologisch geführte Aufarbeitung und Nutzbarmachung der Daten notwendig.
Hierzu wurden im Projekt „Datenintelligenz für klinische Lösungen“ für 10.000 Patienten alle „digitalen Spuren“, die diese Patienten in der Klinik hinterlassen haben, zusammengeführt, anonymisiert und in einem Forschungsportal zur weiteren Analyse bereitgestellt. Dabei fokussierte das Projekt weder auf ein spezielles Krankheitsbild noch auf spezielle Therapieverfahren bzw. -Modalitäten. Das konzipierte Datenrepository soll für weitere Projekte die Basis bilden, damit Lösungen zur übergreifenden Prozess- und Entscheidungsunterstützung entwickelt und getestet werden können.