Leistungserbringer im Gesundheitswesen stehen vor der Herausforderung, die Behandlungsqualität zu verbessern, die Patientensicherheit zu erhöhen und gleichzeitig die Kosten zu reduzieren. Die Sekundärnutzung klinischer Routinedaten hat das Potenzial, die Wertschöpfungskette im Gesundheitswesen zu revolutionieren. Dabei liegen die benötigten Daten meist in unstrukturierter Form wie in Arztbriefen vor. Natural Language Processing (NLP) erlaubt die semantische Erschließung derartiger Textinformationen. In cloud4health werden anonymisierte medizinische Routinedaten der Patientenversorgung auf Basis großer Populationen unter Nutzung flexibler Cloud- Infrastrukturen übergreifend ausgewertet. So können die Behandlungsqualität überprüft und verbessert sowie die Patientensicherheit erhöht werden. Gleichzeitig entsteht ein Spielraum für Kostensenkungen.

Fraunhofer SCAI stellt einen modularen Baukasten von Werkzeugen zur Textanalyse und zum NLP zur Verfügung. Zur Erkennung biomedizinischer Namen können etwa Diagnosen und Medikamentennamen in die SCAI-Software ProMiner eingepflegt werden. Andere Module erlauben die Erkennung und Interpretation von Klassifikationscodes von Tumoren. Durch Anwendung regelbasierter Systeme oder Methoden des maschinellen Lernens lassen sich Relationen in Arztbriefen, Operations- oder Pathologie berichten erkennen. In cloud4health wurden verschiedene Anwendungen implementiert, jeweils in mindestens zwei unterschiedlichen Klinikum gebungen eingesetzt und evaluiert. Dabei ist es möglich, die Anwendung in einzelnen Krankenhäusern zu starten oder zentral für verschiedene Krankenhäuser anzubieten.

Der Schutz medizinischer Daten hat in cloud4health höchste Priorität. Daher entwickelte SCAI ein umfangreiches und detailliertes Sicherheitskonzept. Hierzu gehören zum Beispiel verschlüsselte Verbindungen zu den Cloud-Ressourcen, Begrenzung und Kontrolle des Nutzerkreises, Separierung des Cloud-internen Datenverkehrs, keine Speicherung von Daten in der Cloud.

Das Projekt cloud4health startete im Dezember 2011 und wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert.