The analysis of real-world data (RWD) has become increasingly important in health research in recent years. With the BfArM Health Data Lab (HDL), which is currently being set up, researchers will in future be able to gain access to routine data from the statutory health insurance of around 74 million people in Germany. Data from electronic patient records can also be made available for research prospectively. In doing so, the Health Data Lab guarantees the highest data protection and IT security standards. The digital application process, the provision of data in secure processing environments as well as the features supporting the analyses such as catalogues of coding systems, a point-and-click analysis tool and predefined standard analyses increase user-friendliness for researchers. The use of the extensive health data accessible at HDL will open a wide range of future possibilities for improving the health system and the quality of care. This article begins by highlighting the advantages of the HDL and outlining the opportunities that the RWD offers for research in healthcare and for the population. The structure and central aspects of the HDL are explained afterwards. An outlook on the opportunities of linking different data is given. What the application and data usage processes at the HDL will look like is illustrated using the example of fictitious possibilities for analysing long COVID based on the routine data available at the HDL in the future.
Die Analyse von Real-world-Daten (RWD) hat in der Gesundheitsforschung der vergangenen Jahre eine immer größere Bedeutung gewonnen. Mit dem im Aufbau befindlichen Forschungsdatenzentrum Gesundheit („FDZ Gesundheit“) werden Forschende künftig Zugang zu Routinedaten der gesetzlichen Krankenversicherungen von rund 74 Mio. Menschen in Deutschland erhalten können. Auch Daten aus den elektronischen Patientenakten können hier mit der Zeit für die Forschung bereitgestellt werden. Dabei gewährleistet das FDZ Gesundheit höchste Datenschutz- und IT-Sicherheitsstandards. Der digitale Antragsprozess, die Datenbereitstellungen in sicheren virtuellen Analyseräumen sowie die Features zur Unterstützung der Auswertungen, wie Kataloge von Kodiersystemen, ein Point-and-Click-Analysetool und vordefinierte Standardauswertungen, erhöhen die Nutzungsfreundlichkeit für die Forschenden. Durch die Analysen der umfangreichen im FDZ verfügbaren Gesundheitsdaten ergeben sich zukünftig vielfältige Möglichkeiten, das Gesundheitssystem und die Versorgungsqualität zu verbessern.In diesem Beitrag werden zunächst die Vorteile des FDZ Gesundheit beleuchtet und die sich durch das FDZ ergebenden Möglichkeiten für die Forschung in der Versorgung und für die Bevölkerung exemplarisch skizziert. Danach werden die Struktur und die zentralen Aspekte des FDZ Gesundheit erläutert. Ein Ausblick auf die Chancen der Verknüpfung verschiedener Daten wird gegeben. Wie die Antrags- und Datennutzungsprozesse am FDZ aussehen werden, wird dabei am Beispiel von fiktiven Möglichkeiten zur Analyse von Long COVID anhand der künftig verfügbaren Abrechnungsdaten dargestellt.
Keywords: Data protection; Medical research; Quality of care; Routine data; Secondary data analysis.
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