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Audiologische Daten werden im klinischen Alltag und in Forschungsstudien erhoben, jedoch gibt es Unterschiede in der Auswahl von Tests, Messkonditionen oder verwendetem Messequipment. Gleichzeitig werden Analysen auf kombinierten, diverseren Daten mehrerer Standorte immer wichtiger, zum Beispiel im Kontext von datengetriebener Audiologie, KI-basierten Entscheidungsunterstützungssystemen oder multizentrischen Studien. Um einen institutionsübergreifenden Austausch und somit eine effiziente Nutzung von Daten und die Kombination verschiedener Datenquellen zu vereinfachen, ist die Standardisierung von audiologischen Daten elementar. Das Ziel ist ein interoperables Ökosystem, in dem Daten und Informationen mit möglichst geringem Aufwand ausgetauscht, zielgerichtet von Tools verarbeitet und zusammengeführt und sinnvoll genutzt werden können. Ein Datenstandard bietet hierfür eine gemeinsame, breit anwendbare Sprache zur Wissensrepräsentation [1]. Im Rahmen einer internationalen Arbeitsgruppe wird aktuell an der Standardisierung von audiologischen Daten gearbeitet, um die datengetriebene Audiologie voranzubringen. Dazu müssen zunächst Datenmodelle für unterschiedliche audiologische Tests entwickelt und innerhalb der audiologischen Community abgestimmt werden.

OpenEHR ist ein Interoperabilitätsstandard, der es erlaubt, medizinische Konzepte eindeutig syntaktisch und semantisch zu beschreiben und zu speichern. Audiologische Tests werden in sogenannten Archetypen modelliert, die später passend zu verschiedenen Anwendungsfällen kombiniert werden können, zum Beispiel um den Inhalt einer audiologischen Datenbank abzubilden. Archetypen definieren, welche Datenelemente für das jeweilige klinische Konzept relevant sind, und beschreiben die vorhandenen Daten und Metadaten möglichst vollständig. Im Kontext der EFAS-Arbeitsgruppe "Data formats for Big Data in Audiology" wurden bereits erfolgreich Archetypen für Audiogramm, Sprachtest und Lautheitsskalierung modelliert. In Abstimmung mit internationalen Expert*innen aus dem openEHR-Board wurde ein Reviewprozess durchgeführt, um Inhalt und Struktur der Archetypen von der Community überprüfen zu lassen und zu optimieren.

Im Beitrag werden die Ergebnisse der Archetypenmodellierung vorgestellt. Am Beispiel von Lautheitsskalierung werden bestimmte Muster diskutiert, die in weiteren audiologischen Archetypen verwendet werden können. Außerdem werden Einblicke in den Reviewprozess gegeben, unter anderem warum diese Art der Community-Beteiligung zu allgemein akzeptierten Datenstandards für die Audiologie führen kann, und warum es sich lohnt, bei zukünftigen Reviewrunden dabei zu sein.

Zusammenfassend sind openEHR-Archetypen für drei typische audiologische Tests verfügbar und können durch weiteren Community-Input weiter verfeinert werden. Schon während der Modellierung ist es wichtig, Perspektiven aus Klinik, Forschung und Datenstrukturen mit einzubeziehen.

References

[1] Wilkinson MD, Dumontier M, Aalbersberg IJ, Appleton G, Axton M, Baak A, Blomberg N, Boiten JW, da Silva Santos LB, Bourne PE, Bouwman J, Brookes AJ, Clark T, Crosas M, Dillo I, Dumon O, Edmunds S, Evelo CT, Finkers R, Gonzalez-Beltran A, Gray AJ, Groth P, Goble C, Grethe JS, Heringa J, 't Hoen PA, Hooft R, Kuhn T, Kok R, Kok J, Lusher SJ, Martone ME, Mons A, Packer AL, Persson B, Rocca-Serra P, Roos M, van Schaik R, Sansone SA, Schultes E, Sengstag T, Slater T, Strawn G, Swertz MA, Thompson M, van der Lei J, van Mulligen E, Velterop J, Waagmeester A, Wittenburg P, Wolstencroft K, Zhao J, Mons B. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Sci Data. 2016 Mar 15;3:160018. DOI: 10.1038/sdata.2016.18