Aktuelle Herausforderungen in der multidisziplinären klinischen Versorgung, die rasant wachsende Menge an Gesundheitsdaten und der Fortschritt in der Analyse sowie die Nutzung neuer Technologien führen zu einem steigenden Interesse an EHR-Daten (electronic health record, digitale Gesundheitsdaten) und deren Nutzung für die klinische Forschung. In den vorhandenen Daten schlummert ein gewaltiges Potential in Hinblick auf neue Analysen und Erkenntnisse im Rahmen von Gesundheitsstudien. Forscher nutzen heute Daten aus der klinischen Versorgung um die Qualität von Dienstleistungen, die Effektivität von Verfahren und medizinischen Geräten zu ermitteln und Interventionen zu überwachen und zu steuern. Die Hebung des vorhandenen Datenschatzes im Rahmen von Big Data erfordert jedoch umfassende Maßnahmen im Bereich des Forschungsdatenmanagements.
Die Kombination von Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger Daten für die Forschung und der Durchsetzung der FAIR-Prinzipien in der Datenverwaltung (https://www.fair4health.eu/) hat zum Anstieg von daten-getriebenen Anwendungen im öffentlichen Gesundheitssektor in Europa beigetragen.
Als Postdoc in der Abteilung interessiere ich mich für die Entwicklung von Konzepten und Methoden zur besseren Bewertung der Datenqualität. Meine Forschung konzentriert sich auf die Evaluation von DQA-Frameworks (Data Quality Assessment) für die Sekundärnutzung von EHR Daten. Ich interessiere mich ebenso für die Implementierung von FAIRem Gesundheitsforschungsdatenmanagement an klinischen Standorten. Genauer gesagt, untersuche ich die Beziehung zwischen FAIR und DQ-Dimensionen. Eine weitere Leidenschaft vom mir ist die Weiterbildung und Lehre im Bereich der medizinischen Informatik, der biomedizinischen Forschung und Big-Data-Analyse.