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zwei Biomarkern die quantitativ gemessen wurden und zwar mit einem Cobas-System da er mit Cobas-Messdaten trainiert wurde Sind auch Algorithmen von Roche verfügbar oder für die Zukunft angedacht die auf Labordaten aus anderen Quellen angewendet dürfen also unabhängig davon mit welchem Gerät sie gemessen werden? Wir gehen ganz klar den Weg einer hersteller unabhängigen Plattform – sowohl bei den Algorith men selbst als auch bei den InputParametern – wie man es eben auch von einem Appstore auf dem Smartphone kennt Neben der InHouseEntwicklung von Algo rithmen wie GAAD kooperieren wir mit Drittanbie tern wie beispielsweise Medial Early Sign die ihre Algorithmen über unsere Plattform bereitstellen können Dabei haben wir einen hohen Qualitätsan spruch an die Evidenz Qualität und Zertifizierung Ausschließlich CEgekennzeichnete Algorithmen mit ausreichender klinischer Evidenz werden in die Bibliothek aufgenommen Auch bei den InputParametern setzen wir für die Zukunft schwerpunktmäßig auf geräteunab hängige Algorithmen Grundsätzlich bedeuten verschiedene Inputquellen natürlich einen hohen Validierungsaufwand so dass wir hier Schritt für Schritt vorgehen Ist die „navify Algorithm Suite“ mit jedem Laborinformationssystem kompatibel? Und wie ist der Integrationsaufwand einzuschätzen? Auch hier ist diese NavifyLösung Herstelleragnos tisch Grundsätzlich kann die „navify Algorithm Suite“ an alle gängigen Laborinformations und KrankenhausinformationsSysteme angebunden werden Typischerweise umfasst der Integrations aufwand seitens der IT lediglich wenige Stunden Warum hat man sich bei Roche für eine Cloud-Lösung entschieden? Wir sehen glücklicherweise dass der Trend im Ge sundheitswesen in Richtung Cloud geht Die Vor teile sind einfach nicht von der Hand zu weisen Cloudbasierte Systeme ermöglichen ortsunabhän gigen Datenzugriff senken Speicherkosten und Administrationsaufwand bei höchsten Sicherheits standards Das ist nicht nur ökonomisch sinnvoll sondern insbesondere in Zeiten des ITFachkräf temangels eine wichtige Erleichterung Flexibilität und Skalierbarkeit sind weitere Faktoren Schnell und einfach zusätzliche Speicher Rechen oder Anwendungsressourcen hinzufügen können wenn der Bedarf steigt ist ein Riesenvorteil z Bfür auf wendige Rechenoperationen multipler Algorithmen oder Machine Learning Was sagen Sie Interessenten die hier in der Cloud-Lösung möglicherweise ein Risiko in Bezug auf die ITbzw Datensicherheit sehen? Bei CloudLösungen erleben wir in der Tat manch mal noch Berührungsängste Wichtig ist aus meiner Sicht dass man einen Partner wählt der die beson deren Anforderungen im Gesundheitsumfeld kennt und adressieren kann Seriöse CloudAnbieter investieren in hochentwickelte Sicherheitsmaß nahmen und protokolle um Daten zu schützen Man bezieht hier quasi Data Security State of the Art was häufig veraltete OnpremiseSysteme und Rechenzentren nicht gewährleisten können Wir befinden uns ja hier einem regulierten Umfeld was ja dann auch den Algorithmus und auch die genutzte Softwarelösung betrifft Wie läuft hier eine Requalifizierung Validierung dieser Lösung ab? Was ist laborseitig anzugehen was liegt bei Roche? Als Hersteller der inhouse entwickelten Algorith men übernimmt Roche selbstverständlich alle nöti gen Pflichten bei der Zertifizierung und Validierung der Software sowie der Gewährleistung aller vor geschriebenen ITSicherheitsstandards Auch für DrittanbieterAlgorithmen gibt es einen standardi sierten Prozess mit entsprechenden Anforderun gen an die Partnerfirmen und die bereitgestellten Algorithmen Folglich entstehen für das Labor keine Aufwände für die Nutzung und Requalifizierung Validierung der Algorithmen – eben Software as a Service SaaS Vielen Dank für das Interview Die Fragen stellte Dr Barbara Schick Labor 4 0 | IT im Labor 13 www labo de Februar 2024 Bild Roche