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Anwendungszentrum für Intelligente Maschinen in derMedizintechnik (ANIMMED)
Im Projekt ANIMMED werden kleine und mittelständische Medizintechnikunternehmen in Baden-Württemberg unterstützt. Ziel ist es, Künstliche Intelligenz (KI) zur Weiterentwicklung oder Neuentwicklung von Produkten zu nutzen. Das Zentrum bietet Beratung, Training, Machbarkeitsuntersuchungen, Zugang zu Trainingsdaten und Hilfe bei Regularien. Drei Demonstratoren für medizintechnische KI-Systeme dienen als Evaluierungsmethodik und Referenzprojekte.
Weitere Informationen:
- www.forum-gesundheitsstandort-bw.de/projekte/wirtschaftsministerium/anwendungszentrum-fur-intelligente-maschinen-der-medizintechnik-animmed
- animmed.de
ABIDE_MI
Der Use Case ABIDE_MI war ein Kooperationsprojekt, an dem eine große Anzahl deutscher Universitätskliniken aus den vier Konsortien der Medizininformatik-Initiative (MII) teilgenommen hat. Das Projekt, das im Mai 2021 gestartet wurde, hatte das Ziel, die Datenintegrationszentren (DIZ) der MII in die Lage zu versetzen, Patient*innendaten aus der Routineversorgung mit Informationen zu Bioproben zu verknüpfen und für Forschungszwecke nutzbar zu machen. Besonders sollen Forschende zukünftig über das Deutsche Forschungsdatenportal für Gesundheit (FDPG) der MII Machbarkeitsabfragen stellen können.
Weitere Informationen:
Baden-Württemberg Zentrum für Digitale Früherkennung und Prävention vaskulärer und metabolischer Erkrankungen (BW-ZDFP)
Das Projekt konzentrierte sich auf Volkskrankheiten mit hoher Prävalenz, Morbidität und Mortalität wie Schlaganfall, Demenz, koronare Herzerkrankungen und metabolische Störungen. BW-ZDFP nutzte verschiedene Patient*innengruppen mit diesen Erkrankungen zur Validierung molekularer Mechanismen und Biomarker. Es wurde ein hierarchisches Stufenmodell evaluiert und Biomarker für Früherkennung und Prävention in fünf aufeinanderfolgenden Schritten validiert. Dies umfasste traditionelle molekulare Biomarkeranalysen, molekulare Hochdurchsatzanalysen und Big Data Evaluation großer Risiko- und Patientenpopulationen.
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CODEX
Mithilfe der Forschungsdatenplattform CODEX wurde eine sichere, skalierbare und interoperable Infrastruktur geschaffen, um Forschungsdaten zu Covid-19 bereitzustellen und bundesweit zwischen den Universitätskliniken zu vernetzen. Dies zielte darauf ab, der Wissenschaft strukturierte Daten von hoher Qualität zur Verfügung zu stellen und die Möglichkeit für innovative Analysen zu schaffen.
Weitere Informationen:
CORD-MI
Der Use Case CORD-MI war ein gemeinschaftliches Vorhaben, das alle vier Konsortien der Medizininformatik-Initiative umfasste und an dem zahlreiche deutsche Universitätsklinika und Partnerinstitutionen beteiligt waren. Das Hauptziel bestand darin, die Versorgung und Forschung im Bereich seltener Erkrankungen zu verbessern. Das Projekt baute auf den Vorarbeiten der Innovationsfonds-Projekte TRANSLATE-NAMSE und ZSEDUO sowie dem nationalen DIMDI-Projekt "Kodierung Seltener Erkrankungen" auf und nutzte den Entwicklungsstand der Medizininformatik-Initiative über die verschiedenen Konsortien hinweg.
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Medical Informatics in Research and Care in University Medicine (MIRACUM)
MIRACUM ist eines der vier Konsortien, die im Rahmen der Medizininformatik-Initiative (MII) vom Bundesministerium für Bildung und Forschung unterstützt wurden. In der Phase von 2018 bis 2022 lag der Schwerpunkt auf dem Aufbau von Datenintegrationszentren an deutschen Universitätskliniken. Ab 2023 wird dieses Netzwerk an Datenintegrationszentren über die Grenzen der Universitätskliniken hinaus erweitert, um regionale Krankenhäuser und andere medizinische Einrichtungen einzubeziehen (Verlinkung zum NUM-DIZ-Projekt).
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Nationales Pandemie Kohorten Netz (NAPKON)
Das Projekt NAPKON vereinte zuvor separate nationale Forschungsaktivitäten in einem gemeinsamen Rahmen von Kohorten und Infrastrukturen. Erstmals in Deutschland ermöglichte NAPKON eine enge Zusammenarbeit zwischen allen deutschen Universitätskliniken, nichtuniversitären Kliniken und niedergelassenen Ärzten. Dies basierte auf einem gemeinsamen Datenschutzkonzept und einer Governance, standardisierten Studienprotokollen sowie einheitlichen Arbeitsanweisungen für die Datenerfassung und Bioproben.
Weitere Informationen:
POLAR_MI
POLAR_MI war ein umfassender Use Case, der alle vier Konsortien der Medizininformatik-Initiative (MII) einschloss. Sein Hauptziel bestand darin, mithilfe von Methoden und Prozessen der MII zur Erkennung von Gesundheitsrisiken bei Patienten, die mehrere Medikamente einnehmen, beizutragen.
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Aufbau eines automatisierten digitalen Registers für Patient*innen mit rezidivierenden Steinen des oberen Harntraktes (RECUR)
gesundheitsökonomische Faktoren für Nieren- und Harnleitererkrankungen. Es identifiziert Patienten, die von spezifischen Behandlungen und Präventionsmaßnahmen am meisten profitieren können. Die benötigten Parameter wurden in dem Projekt über Dateninformationszentren der Universitätskliniken des MIRACUM-Konsortiums bereitgestellt, validierte Fragebögen über eine Patienten-App ermöglichten direkte Patientenbeiträge. Diese App-Daten wurden über eine Schnittstelle in Krankenhausinformationssysteme integriert und gemäß Datenschutzrichtlinien in Forschungsdatenrepositories der Informationszentren eingefügt. Somit kann das Register langfristig die Versorgung von Patienten mit wiederkehrenden Harnsteinleiden verbessern.
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Künstliche Intelligenz zur Detektion der Resektabilität eines Prostatakarzinoms (RESECT)
RESECT hat es sich zum Ziel gesetzt, eine wettbewerbsfähige Softwarelösung zur optimierten Therapieauswahl und -planung für Prostatakarzinome zu entwickeln. Dies basiert auf der internationalen Radiomics-Plattform und beinhaltet KI-unterstützte medizinische Diagnostiklösungen. In dieser einzigartigen Partnerschaft waren akademische medizinische Einrichtungen, öffentlich-private Kooperationen, eine nationale Fachgesellschaft und etablierte sowie neu auf dem Markt agierende Unternehmen im Bereich der digitalen Medizintechnik eng miteinander verzahnt. Diese Allianz hat eine durchgängige Wertschöpfungskette angestrebt, um Gründungen, Wachstum und Erweiterungen kleiner und mittelständischer Unternehmen im Bereich der digitalen Medizin, insbesondere der Künstlichen Intelligenz, zu fördern.
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Test- und Entwicklungszentrum für Digitale Patientenaufnahmesysteme (TEDIAS)
Im Projekt TEDIAS werden Klinik-Aufnahmeabläufe automatisiert, Personal dadurch entlastet und gleichzeitig qualitativ hochwertige Daten für Behandlung, Verlaufskontrolle und Forschung erzeugt. Integrierte Sensoren eines Stuhls erfassen Vitalparameter automatisch: TEDIAS misst Herztöne, Blutdruck, Sauerstoffsättigung, Handkraft und Temperatur während der Wartezeit. Auch können virtuelle Ärzte die jeweilige Krankengeschichte und Symptome aufnehmen und über Behandlungen aufklären. Dadurch werden Patienten aktiv involviert und zugleich das Personal entlastet.
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