Datenmodelle für klinische Phänotypen sind kompliziert – in der Größenordnung von 100.000 Konzepten sind erforderlich, um die klinischen Eigenschaften von Patienten beschreiben zu können. Elektronische Patientenakten sind derzeit gekennzeichnet durch heterogene, inkompatible und unvollständige Datenmodelle. Dies ist eine zentrale Ursache für die fehlende semantische Interoperabilität von klinischen Informationssystemen, die die Patientenversorgung erschwert, Arbeitszeit von medizinischem Personal verschwendet und insgesamt den medizinischen Fortschritt behindert.

Single Source Informationssysteme sind ein möglicher Lösungsansatz für diese Problematik. Ziel dieser Systeme ist es, eine redundante Erhebung von Patientendaten für verschiedene Aufgabengebiete - insbesondere Routineversorung und klinische Forschung – zu vermeiden. Wesentliche Grundlage dieser Systeme sind entsprechend differenzierte Datenmodelle, die eine Mehrfachnutzung ermöglichen. Durch die individualisierte Medizin ergeben sich zusätzliche Anforderungen an den Detailierungsgrad dieser Modelle.

In dem Vortrag werden prototypische Ansätze und Projekte für Single Source Informationssysteme sowie ein globales Portal für Medizinische Datenmodelle vorgestellt.