Connect OHD - Willkommen
Big Data für die öffentliche Gesundheit
Vorhandene Daten nutzen, um Ausbrüchen von Infektionskrankheiten besser vorzubeugen und sie früher zu erkennen – das ist grob vereinfacht das Ziel des Projektes „Connect OHD – Connect One Health Data for Integrated Disease Prevention“.
Auf den folgenden Seiten erfahren Sie alles über das Connect OHD Projekt.
Das One-Health-Konzept geht von einem Zusammenhang der Gesundheit von Tier, Mensch und Umwelteinflüssen (z.B. dem Klimawandel) aus. Für diese Bereiche werden bereits unterschiedliche Daten von der öffentlichen Gesundheits- und Veterinärverwaltung erhoben. So werden zum Beispiel Daten im Rahmen von amtlichen Kontrollen entlang der Lebensmittelkette und bei der Erfassung von Tierseuchen und ansteckenden Infektionen beim Menschen erhoben. Diese Daten werden zu unterschiedlichen Zwecken gesammelt und liegen daher nicht einheitlich strukturiert vor. Eine Verbindung und gemeinsame Auswertung war bisher nicht vorgesehen. Für eine gemeinsame Analyse, z.B. zur Risikofrüherkennung, sind insbesondere Daten zu Erregern, die zwischen Tieren und Menschen übertragen werden können (sogenannte Zoonosen) und Daten zu Antibiotikaresistenzen interessant.
Das Forschungsprojekt Connect One Health Data (Connect OHD) ist eine Kooperation zwischen dem Niedersächsischen Landesgesundheitsamt (NLGA), dem Landesamt für Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit (LAVES) und das Institut für Biometrie, Epidemiologie und Informationsverarbeitung (IBEI) der Tierärztlichen Hochschule Hannover (TiHo). Im Rahmen von Connect OHD soll untersucht werden, inwieweit sich Routinedaten digital verknüpfen lassen. Dabei werden sowohl die technische Machbarkeit, als auch juristische Fragestellungen geklärt. Im Rahmen der Machbarkeitsstudie wird ein Konzept für eine optimierte Analysedatenbank entwickelt, die die benötigten Kernfunktionalitäten zusammenführt (Data Warehouse). In diesem Data Warehouse wird anhand von konkreten Anwendungsfällen im Zoonosekontext die gemeinsame Auswertung von human- und veterinärmedizinischen Daten erprobt.
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