MedRED - Medical Research Data Acquisition Platform (Swissuniversities)
![Entdecken Sie das Informatikinstitut der HES-SO Valais-Wallis, führend in Software Engineering und digitaler Transformation. Unser Team von über 100 Spezialisten und Forschern verbessert die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen und die Lebensqualität durch angewandte Forschungsprojekte. Erforschen Sie unsere Forschungsschwerpunkte in eHealth, Energie und Digitalisierung sowie digitale Industrie. Werden Sie Teil unserer Gemeinschaft, die sich der technologischen Innovation verschrieben hat.](/media/image/20/xlarge_2_1/header-iig-e-1378.jpg?3a3f65fa325395fb10883eef3935d9bb)
Um die Erfassung und Speicherung von Forschungsdaten in gesundheitswissenschaftlichen Studien und verwandten Projekten zu unterstützen, schlagen wir die Einführung von REDCap (Research Electronic Data Capture) vor, einer Web- und Mobilanwendung, die für die Erstellung und Verwaltung von Online-Umfragen entwickelt wurde. Diese würde als gemeinsame Plattform zur Unterstützung der Datenerfassung und -speicherung von medizinischen Forschungsdaten für alle der HES-SO angeschlossenen Institute und Schulen in der Schweiz eingesetzt werden.
Ein solcher Dienst würde es ermöglichen, den Prozess der Datenerfassung zu vereinfachen und die Arbeitsabläufe in Gesundheitsforschungsprojekten zu standardisieren, so dass ein zuverlässiges und sicheres Management des Datenlebenszyklus möglich ist.
Um die Wirksamkeit dieser Initiative zu evaluieren, planen wir die Durchführung von Pilotprojekten an der HES-SO Wallis, die es uns ermöglichen würden, potenzielle Probleme zu identifizieren und uns an die Anforderungen und Bedürfnisse der Forscher in diesem Bereich anzupassen.
Darüber hinaus werden wir langfristig die Grundlagen für eine Dienstleistungseinheit der HES-SO schaffen, die das Coaching der Forscher bei der Datenerfassung gewährleistet (methodische Unterstützung, Erstellung von Protokollen für Ethikkommissionen, Software für die Datenerfassung, Unterstützung bei der statistischen Auswertung usw.).
MedRed Ontology: https://doi.org/10.5281/zenodo.819875
MedRed Paper: https://doi.org/10.1007/978-3-319-6820