ESEG – Ein Modellprojekt für Deutschland
Erkennung und Steuerung Epidemiologischer Gefahrenlagen (ESEG)
Die Globalisierung begünstigt durch zunehmende Mobilität die Ausbreitung von übertragbaren Krankheiten. Auch Klimawandel, fehlender Impfschutz und Migration verstärken die Verbreitung von Infektionskrankheiten. Krankenhäuser müssen daher im Umgang mit infektiösen Patienten besonders wachsam sein – das Öffentliche Gesundheitswesen muss sein Krisenmanagement anpassen.
Gefördert durch den Innovationsausschuss des Gemeinsamen Bundesausschuss | |
Laufzeit des Projekts: Juli/2018 – Juni/2021 Förderkennzeichen: 01VSF17034 |
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ABSCHLUSSBERICHT ZUM ESEG-PROJEKT
Den Abschlussbericht des ESEG-Projektes finden Sie online auf der Seite des Innovationsausschusses des Gemeinsamen Bundesausschuss:
https://innovationsfonds.g-ba.de/beschluesse/eseg-erkennung-und-steuerung-epidemischer-gefahrenlagen.159 External Link
Vor die Lage kommen und ein vermehrtes Auftreten von Infektionserkrankungen frühzeitig regional erkennen und steuern
Unter Führung des Gesundheitsamts Frankfurt am Main wollen Partner aus dem Gesundheitswesen (vor allem die Notaufnahmen regionaler Krankenhäuser), der medizinischen Forschung und der Medizintechnikindustrie ein vermehrtes Auftreten von Infektionserkrankungen frühzeitig regional erkennen. Dies geschieht unter Nutzung von Echtzeitdaten der Notaufnahmen mit dem Zweck, Patientenströme und Gegenmaßnahmen gezielt steuern zu können. Im Rahmen des Projektes soll erforscht werden, inwieweit die im Zuge der Routineversorgung in Notaufnahmen zunehmend erhobenen Daten zeitnah digitalisiert, krankenhausübergreifend zusammengeführt, ausgewertet und bewertet werden können, um die Versorgung der Infizierten und ihrer Kontaktpersonen gezielt zu verbessern sowie den Infektionsschutz in Krankenhäusern zu erhöhen.
Die in den angeschlossenen Notaufnahmen und Rettungsdiensten unspezifischen klinischen Routinedaten werden in einer zentralen Datenbank zusammengeführt und kontinuierlich ausgewertet. Relevante Daten werden identifiziert und zusammengestellt. Dieser Datensatz wird statistisch untersucht und unter folgenden Fragestellungen beschrieben: Was ist die Datenqualität, welche infektiologischen Zusammenhänge können beobachtet werden und welche Routinedaten müssen noch erhoben werden, um gezielte Maßnahmen einleiten zu können? Daraus werden einfache aber realistische numerische Simulationen durchgeführt, die das Testen von Erkennungsmethoden und die Entwicklung von Infektionsszenarien unterstützen.
Diese neue digitale Infrastruktur soll die Kommunikationsprozesse aller Beteiligten in der medizinischen Primärversorgung mit bereits bestehenden Strukturen des öffentlichen Gesundheitswesens verbinden. Der schnelle Austausch von Daten ermöglicht die Erfassung und Validierung von Signalen und Verdachtsfällen. Dies wiederum erleichtert eine schnellere und zielgerichtete Krankenversorgung.