Kampf gegen Corona: PROCON IT unterstützt Projekt LEOSS

(openPR) Europäisches Fallregister LEOSS soll Datenbasis für ein besseres Verständnis des Verlaufs einer SARS-CoV-2-Erkrankung liefern

Garching, 9. April 2020. PROCON IT unterstützt den Kampf gegen die Corona-Pandemie und arbeitet ehrenamtlich an dem Projekt LEOSS mit. Das Projekt, das von der Deutschen Gesellschaft für Infektiologie (DGI) gemeinsam mit dem Deutschen Zentrum für Infektionsforschung (DZIF) gestartet wurde, legt ein europäisches Fallregister auf, in dem klinische Daten von Patienten und Patientinnen mit einer SARS-CoV-2 Infektion gesammelt werden. Auf Grundlage dieser einheitlichen Datenbasis über den kompletten Krankheitsverlauf von Corona inklusive Vorerkrankungen und Ausgang werden dann weiterführende Analysen möglich sein. Dies soll schließlich zu einer besseren Einschätzung von Medikation und Krankheitsverlauf führen.

In einem ersten Schritt hat PROCON IT eine Visualisierung von Daten zum Krankheitsverlauf umgesetzt. Durch die Veranschaulichung der Daten kann die Häufigkeitsverteilung für bestimmte Parameter leichter erkannt und erklärt werden. In einem nächsten Schritt werden die Data Science-Expertinnen und -Experten von PROCON IT direkt bei der Aufbereitung und der explorativen Analyse der Daten mitwirken. Ziel ist es, anhand einer künstlich generierten Kopie der medizinischen Daten und der LEOSS Datenbankstruktur Algorithmen zu entwickeln, die das LEOSS-Studienteam in der Analyse zur Einschätzung von Zusammenhängen bezüglich einer SARS-CoV-2 Infektion unterstützen.

„Wir freuen uns sehr, an dem Projekt LEOSS mitzuwirken und einen Beitrag im Kampf gegen das Corona-Virus liefern zu können. Für uns ist es selbstverständlich, dass wir uns hier ehrenamtlich engagieren“, erklärt Helmut Braun, Vice President von PROCON IT.

LEOSS steht für „Lean European Open Survey for SARS-CoV-2 Infected Patients“. Das Projekt zeichnet sich unter anderem dadurch aus, dass alle gesammelten Daten zur gemeinsamen Analyse an die wissenschaftliche Gemeinschaft gehen.

Interessierte Studienzentren und Datenanalysten sind eingeladen, sich an LEOSS zu beteiligen. Alle weiterführenden Informationen und die Möglichkeit zur Anmeldung und Mitarbeit gibt es unter https://leoss.net.