Das Robert Koch-Institut und Data4Life starten erstes gemeinsames digitales Public-Health-Projekt
(ots) -
- Die Metadata-Exchange-Plattform MEx macht Forschungsdaten universell auffindbar und unterstützt die Nachnutzung
- MEx fördert das Umdenken in der Gesundheitsforschung und ist Teil der Open-Data-Strategie der Bundesregierung
Die Metadata-Exchange-Plattform MEx ist das erste gemeinsame Public-Health-Projekt von dem gemeinnützigen Potsdamer Health-Tech-Unternehmen Data4Life und dem Robert Koch-Institut (RKI). MEx ist eine digitale Plattform, die Metadaten zu Forschungsaktivitäten und Forschungsdaten am RKI transparent abbildet, um eine Weiterverwendung dieser Daten zu erleichtern. Das Projekt ist die erste Initiative aus der 2021 geschlossenen Kooperation zwischen dem RKI und Data4Life (https://www.data4life.care/de/presse/kooperation-rki-data4life/) und wird durch Teams aus beiden Organisationen gemeinschaftlich umgesetzt. MEx zählt zudem zu einer der zahlreichen Maßnahmen zur Umsetzung der Open-Data-Strategie der Bundesregierung.
Metadaten als Grundlage zur Nachnutzung von Forschungsdaten
Häufig sind die Forschungsdaten in der Gesundheitsforschung auf verschiedenen Speicherorten verteilt und dadurch schwer auffindbar. MEx stellt eine zentrale und umfassende Übersicht der bestehenden Forschungsaktivitäten innerhalb des RKI anhand ihrer Metadaten dar. Bei diesen Metadaten handelt es sich um strukturierte Informationen zu Titel, Beschreibung und Forschungsbereich der Projekte, aber auch um technische Angaben zur Art der Datenerhebung, Dateiformaten und technischer Dokumentation. Über eine Suchmaske können Nutzer:innen in MEx dann gezielt nach Forschungsprojekten und -daten suchen.
Durch den Ansatz der Katalogisierung von Metadaten werden auch die Forschungsdaten transparent und auffindbar gemacht, die nicht ohne Weiteres öffentlich geteilt werden können. Dadurch können diese Daten gezielt angefragt und für kooperative Forschungstätigkeiten genutzt werden.
Für einen kulturellen Wandel im Sinne der FAIR-Prinzipien*
Mit dem MEx-Projekt möchten Data4Life und das RKI ein generelles Umdenken in der Forschungsgemeinschaft voranbringen. Die Plattform soll vornehmlich Wissenschaftler:innen, die Sekundärdatenanalysen durchführen eine moderne, digitale und transparente Lösung für den Forschungsalltag bieten. Durch die breite Datenbasis kann damit auch die Grundlage für Forschung durch Methoden der künstlichen Intelligenz geschaffen werden.
"Nur wenn wir es schaffen Datensilos aufzubrechen und Forschende ihre Daten und Ergebnisse transparent und intrinsisch motiviert teilen, können neue wertvolle Impulse entstehen und ein Kulturwandel hin zu den FAIR-Prinzipien bewirkt werden", sagt PD Dr. med. Cornelius Remschmidt, Epidemiologe und Chief Medical Officer bei Data4Life.
Data4Life unterstützt das RKI mit ihrer Digital Engineering-Expertise nicht nur dabei, die Anwendung der FAIR-Prinzipien (Findability, Accessibility, Interoperability, Reuse) voranzutreiben und anschlussfähig zu bleiben, sondern gleichzeitig der Open-Data-Strategie der Bundesregierung Rechnung zu tragen. Die Transparenz, die durch MEx entsteht, legt den Grundstein, um auch zukünftig das gesamte Potenzial des stetig anwachsenden Datenbestands voll auszuschöpfen, Sekundärforschung zu vereinfachen und Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu fördern.
Die Einführung der MEx-Plattform am RKI ist für Anfang 2023 geplant, aktuell befindet sich das Projekt in der internen Pilotphase.
*Mehr Details zu den FAIR-Prinzipien: https://www.go-fair.org
Eine visuelle Beschreibung des MEx-Projekts finden Sie in diesem Video (https://www.youtube.com/watch?v=jDDDYN3xnn8).
Über Data4Life
Die D4L data4life gGmbH ist eine gemeinnützige Organisation, die von der Hasso Plattner Foundation finanziert wird. Das rund 100-köpfige Team arbeitet an der Vision, Gesundheitsdaten in den Bereichen Public Health und personalisierte Medizin beforschbar zu machen um die Prävention, Diagnose und Therapie von Krankheiten entscheidend zu verbessern. Um dies zu verwirklichen, arbeitet Data4Life mit führenden Institutionen des öffentlichen Gesundheitswesens, anerkannten medizinischen Expert:innen und renommierten Forschungseinrichtungen weltweit zusammen, darunter das Robert Koch-Institut, das Mount Sinai Hospital in New York und das Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut.
Data4Life wurde 2017 gegründet und hat ihren Unternehmenssitz in Potsdam mit Standorten in Berlin und Singapur. Seit Juli 2019 ist Data4Life gemäß ISO 27001 nach dem IT-Grundschutz vom Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik zertifiziert. Weitere Informationen auf www.data4life.care.
Pressekontakt:
Konstanze Pflüger
media(at)data4life.care
0162 2729 163
Original-Content von: D4L data4life gGmbH, übermittelt durch news aktuell
Themen in dieser Meldung:
Unternehmensinformation / Kurzprofil:
Datum: 05.07.2022 - 09:29 Uhr
Sprache: Deutsch
News-ID 1992338
Anzahl Zeichen: 0
Kontakt-Informationen:
Ansprechpartner:
Stadt:
Potsdam
Telefon:
Kategorie:
Forschung und Entwicklung
Anmerkungen:
Diese HerstellerNews wurde bisher 0 mal aufgerufen.
Die Meldung mit dem Titel:
"Das Robert Koch-Institut und Data4Life starten erstes gemeinsames digitales Public-Health-Projekt
"
steht unter der journalistisch-redaktionellen Verantwortung von
D4L data4life gGmbH (Nachricht senden)
Beachten Sie bitte die weiteren Informationen zum Haftungsauschluß (gemäß TMG - TeleMedianGesetz) und dem Datenschutz (gemäß der DSGVO).
Alle Meldungen von D4L data4life gGmbH
Neuer Blick aufs Managementsystem: Chancen und Risiken integriert betrachten / DQS-Whitepaper fasst Ergebnisse des Forschungsprojektes "Risiko 2.0" zusammen
Neuer Blick aufs Managementsystem: Chancen und Risiken integriert betrachten / DQS-Whitepaper fasst Ergebnisse des Forschungsprojektes "Risiko 2.0" zusammen
Neuer Blick aufs Managementsystem: Chancen und Risiken integriert betrachten / DQS-Whitepaper fasst Ergebnisse des Forschungsprojektes "Risiko 2.0" zusammen
Fraunhofer IGD: KI-Lösungen synthetisch anlernen - Trainingsdaten generieren leicht gemacht
Forschung für Foodies: Patentanmeldung für Optimierung von Pflanzenöl