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Entwicklung eines selbstlernenden Risikoscores an Real-World-Datenquellen

Die RABATT-Studie

Development of a self-learning risk score with real world data sources

The RABATT study

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Gefässchirurgie Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Das vom Innovationsausschuss des Gemeinsamen Bundesausschuss für drei Jahre (2019–2022) geförderte Projekt „Risikoscores für eine algorithmenbasierte behandlerunabhängige Aufklärung zum Therapieerfolg und zur Therapieempfehlung“ (RABATT) verfolgt das Ziel, verfügbare Routine- und Registerdaten zur Behandlung der peripheren arteriellen Verschlusskrankheit (PAVK) intelligent zu nutzen. Es sollen selbstlernende Algorithmen und mobile Applikationen entwickelt werden, die eine informierte objektive Aufklärung und die Wahl der bestmöglichen Therapie trotz teilweise fehlender Evidenzbasis unterstützen. Dabei sollen wesentliche Fragen aus den Bereichen Datenschutz- und Haftungsrecht, Sozialrecht und Ethik beantwortet werden. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die primären Fragestellungen und methodischen Projektschritte.

Abstract

The RABATT study (risk scores for an algorithm-based objectifiable clarification on treatment success and treatment recommendation) is funded for 3 years from 2019 to 2022 by the Innovation Fund of the German Federal Joint Committee (Gemeinsamer Bundesausschuss). The RABATT study aims to develop intelligent methods to use available health insurance claims data and registry data in the treatment of patients with peripheral arterial disease (PAD). The study consortium will develop self-learning algorithms and mobile applications to overcome the paucity of evidence and provide informed objective clarification and optimal choice of treatment for patients with PAD. This project further aims to answer essential questions in terms of data privacy and liability rights, social law and ethics in research and quality improvement. This article provides an overview on relevant questions and methodological project stages.

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Förderung

Die IDOMENEO-Studie wird vom Innovationsausschuss des Gemeinsamen Bundesausschuss (G-BA) gefördert (01VSF16008). Die RABATT-Studie wird vom Innovationsausschuss des G‑BA gefördert (VSF-2018-171). Die Arbeitsgruppe GermanVasc wird für Versorgungsforschungsprojekte zusätzlich durch den Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft und die CORONA-Stiftung (S199/10061/2015), durch die B.-Braun-Stiftung Melsungen und durch die Bayer Vital GmbH gefördert.

Author information

Authors and Affiliations

  1. Klinik und Poliklinik für Gefäßmedizin, Arbeitsgruppe GermanVasc, Gefäßchirurgie – Endovaskuläre Therapie – Angiologie, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Universitäres Herzzentrum Hamburg, Martinistraße 52, Gebäude Ost 70, 20246, Hamburg, Deutschland

    T. Schwaneberg, E. S. Debus &  C.-A. Behrendt

  2. Fakultät für Rechtswissenschaft, Hamburg, Deutschland

    T. Repgen & H.-H. Trute

  3. Fachbereich Informatik, Arbeitsbereich „Sicherheit in Vernetzten Systemen“, Universität Hamburg, Hamburg, Deutschland

    T. Müller & H. Federrath

  4. BARMER, Wuppertal, Deutschland

    U. Marschall

Authors
  1. T. Schwaneberg
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  2. E. S. Debus
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  3. T. Repgen
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  4. H.-H. Trute
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  5. T. Müller
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  6. H. Federrath
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  7. U. Marschall
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  8. C.-A. Behrendt
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Corresponding author

Correspondence to C.-A. Behrendt.

Ethics declarations

Interessenkonflikt

T. Schwaneberg, E. S. Debus, T. Repgen, H.-H. Trute, T. Müller, H. Federrath, U. Marschall und C.-A. Behrendt geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Dieser Beitrag beinhaltet keine von den Autoren durchgeführten Studien an Menschen oder Tieren.

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Schwaneberg, T., Debus, E.S., Repgen, T. et al. Entwicklung eines selbstlernenden Risikoscores an Real-World-Datenquellen. Gefässchirurgie 24, 234–238 (2019). https://doi.org/10.1007/s00772-019-0514-0

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