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Medizinsystemtechnologie (Medical Systems Technologies)

Die Medizinsystemtechnologie mit ihren Schwerpunkten im Gebiet der apparativen und prozessorientierten Medizintechnik, digitalen Gesundheit und Früherkennung sowie integrierten Diagnostik entwickelt sich zum entscheidenden Erfolgsfaktor für die Erforschung und Anwendung neuer diagnostischer Verfahren und minimal-invasiver Therapien. In einem Umfeld zunehmend komplexerer medizinischer Verfahren und Daten sichert eine strukturelle Einbettung der Medizinsystemtechnologie in vorklinische und klinische Forschung den Fokus auf die Entwicklung von Lösungen für eine effiziente, individualisierte Präzisionsmedizin.

Unter dem Dach der Universität Heidelberg entstand am Standort Mannheim in den vergangenen Jahren ein Zentrum für die medizinsystemtechnische Forschung und Entwicklung mit aktuell mehr als 120 Wissenschaftler/innen. Tendenz steigend. Neben den Fachgruppen des Forschungsschwerpunktes an der Medizinischen Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg gehören inner- und außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, u.a. das Institut für Medizintechnik IMT, die Fraunhofer IPA Abteilung »Klinische Gesundheitstechnologien«, das Centrum für Integrative Diagnostik und das Bruker Preclinical Imaging Reference Center zum Standort. Enge Kooperationen und Vernetzungen bereiten als Ziel den Ausbau der Medizinsystemtechnologie unter dem Dach der Universität Heidelberg mit einem zentralen Standort Mannheim vor.

Medizin 5.0: Strukturen und Themenräume

Datenharmonisierung & -strukturierung

Smart sensors

Biologische Zellen und Gewebe bestehen aus vielen Tausend verschiedenen Molekülen und Prozessen, von denen im Krankheitsfall oft nur eines oder wenige verändert vorliegen.

Smart Sensors dienen dazu, diese krankheits- oder prozessrelevanten Informationen, spezifische Signaturen oder Moleküle von einem Hintergrund unzähliger nicht relevanter Elemente herauszufiltern und dem behandelnden Arzt oder dem wirkstoffsuchenden Wissenschaftler anzuzeigen.

Dabei erfolgt die Unterscheidung am besten in Echtzeit, um rasche Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Typische Beispiele für Smart Sensors sind zum einen intelligente Biopsienadeln, die krankheitsspezifische Gewebesignaturen erkennen und zum anderen molekulare Biosensoren, die, kombiniert mit geeigneter Peripherie, im Körper eines Patienten oder in zellulären Testmodellen relevante Gewebe- oder Aktivitätsänderungen übermitteln.

In der Regel nutzen Smart Sensors aufwändige datenanalytische Verfahren, oftmals aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, um die erhaltenen Primärdaten für die Interpretation weiter aufzuarbeiten.

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Wearables

In Bearbeitung


Apparative Prozesse

Innovative Datenübertragungssysteme

In Bearbeitung

Lab-on-a-chip

In Bearbeitung


Software für Früherkennung & Therapiemodulation

App-basierte CDS

Durch die zunehmende Digitalisierung im Gesundheitswesen verfügen wir über einen wachsenden Pool an strukturierten Daten über Krankheitsverläufe. Neben der engmaschigen Datenerhebung in der stationären Versorgung werden über die elektronische Patientenakte (ePA) und die Selbstdokumentation mit Apps und Wearables auch Daten verfügbar, die Aussagen über Umwelt- und Risikofaktoren sowie langfristige Outcomes erlauben. Die strategische Ausrichtung der UMM auf eine sektorübergreifende, überregionale Kooperation mit der ambulanten Versorgung erlaubt es, Daten über die gesamte Patient Journey zu erheben, in interoperablen Formaten zu harmonisieren und zur Optimierung der Gesundheitsversorgung einzusetzen. Ein wesentlicher Schwerpunkt hierbei ist die Entwicklung und Evaluation von App-basierten Systemen zur klinischen Entscheidungsunterstützung (Clinical Decision Support). Am Forschungsschwerpunkt Medical Systems Technology sollen Daten aus der ambulanten und stationären Krankenversorgung sowie der Selbstdokumentation und sensorbasierten Messung mit Wearables mit Verfahren der künstlichen Intelligenz verarbeitet werden, um Krankheitsmodelle zu entwickeln, die eine Aussage über Subtypen, zu erwartende Verläufe und Therapieoptionen erlauben. Die Umsetzung erfolgt in enger Zusammenarbeit des Zentrums für Präventivmedizin und Digitale Gesundheit (CPD-BW) mit dem Mannheimer Institut für Intelligente Systeme in der Medizin (MIISM) und bindet die klinischen Abteilungen der UMM aktiv ein.

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KI-basiertes Targeting

Ein großes Anwendungsfeld der künstlichen Intelligenz ist die Extraktion von Wissen aus klinischen Daten.

Mit diesem Wissen können prätherapeutische Prognosen erstellt werden oder auch diagnostische oder therapeutische Unterstützung erfolgen.

Ausgehend von klinischen Daten mit all ihren Defiziten wie fehlende Datenpunkte, Fehler oder unscharfe Aussagen aus Arztbriefen ist die Herausforderung diese in strukturierte, qualitätskontrollierte Daten zu überführen. Liegen diese in strukturierter Form vor, können klassische oder moderne Methoden des Machine Learnings genutzt werden und zwar einerseits als Assoziation, als qualifizierte Aussage mit Unsicherheit oder als kausale Inferenz.

Typische Beispiele sind die automatische Segmentierung und Klassifizierung von histopathologischen Daten, die Nutzung von Radiomics zur Diagnostik oder das Management von fehlenden Daten mittels multipler Imputation in Kombination mit einem Digitalen Zwilling.

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Validierung von Medizinprodukten

Intelligente Implantables

In Bearbeitung

Intelligente Biopsie

Wesentliche Basis für zielgerichtete Therapien mit innovativen Medikamenten ist die molekulare Charakterisierung und Tumorsubklassifizierung im pharmakologischen Wirkzusammenhang. Bei Tumorpatienten erfordert der metastasierte Zustand die minimal-invasive Gewebegewinnung über eine perkutane, bildgesteuerte, nadelbasierte Biopsie. Die zeitliche und räumliche klonale maligne Evolution eines Krebses erzeugt eine molekulare Heterogenität zwischen einzelnen Metastasen sowie auch innerhalb der einzelnen Läsionen. Bisher können Resistenzmechanismen des Tumors in den einzelnen Tumorarealen nicht konsistent erfasst werden, da die Wahl des Ortes für die Gewebebiopsie primär nur den Kriterien der optimalen technischen Durchführbarkeit, der Vermeidung von patientenbelastenden Mehrfachbiopsien und der besten Visualisierung in herkömmlichen computertomographischen (CT)-Aufnahmen folgt. Zudem erfordern Metastasen in der radiologischen Routinediagnostik mit CT und Magnetresonanztomographie eine relevante Größe von mindestens circa 1 cm, bevor eine präzise Biopsie bildgesteuert erfolgen kann. Somit wird das medikamentöse Behandlungsschema des Patienten de facto trotz der Verfügbarkeit innovativer zielgerichteter Medikamente nicht an das individuelle Metastasierungs- und Resistenzverhalten der Erkrankung angepasst.

Mit der Einführung intelligenter Prozesse kann die für den Ort der Metastasierung und der Tumorheterogenität relevante, sämtliche diagnostische Information - von der zirkulierenden Tumor DNA über die molekulare Bildgebung bis zur Bildnachverarbeitung mit Radiomics - zusammengefasst und als digitaler Fingerabdruck integrativ und longitudinal betrachtet werden. Unter Einsatz von künstlicher Intelligenz lässt sich auf Basis iterativer Diagnose- und Behandlungszyklen eine proaktive Metastasierungslokalisation und klonale Evolution der einzelnen Tumorherde simulieren und somit der Ort der optimalen Gewebegewinnung für die individuelle Anpassung der Pharmakotherapie bestimmen. Gleichzeitig befindet sich der Patient in einem vierdimensionalen, digitalen Koordinatensystem, auf Basis dessen mit modernsten robotisch-assistierten Technologien Biopsienadeln gleichzeitig präzise, schonend und zeitlich effizient entlang der Radiomics Parameterbilder positioniert werden können. Durch Kopplung der robotisch-assistierten Biopsie mit neu entwickelten intelligenten multispektralen Nadeln, die an der Spitze schnelle spektroskopische Verfahren einsetzen, kann der genaue Ort der Tumorlokalisation während der Biopsie selbst nochmals verifiziert werden zur Erhöhung der Präzision und zur Unterstützung des Metastasierungssimulationsmodells.

Somit reagieren modernste robotische Assistenzsysteme adaptiv auf Veränderungen in der Tumorausbreitung, Tumorzusammensetzung und dem Metastasierungsverhalten auf der Basis innovativer, durch künstliche Intelligenz unterstützte Prozesse.

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Operative Robotik

Mannheim Advanced operative & Robotic Science (MARS)

Das gemeinsame operative Zentrum der Klinik für Chirurgie und der Klinik für Urologie und Urochirurgie am Universitätsklinikum Mannheim ermöglicht den Transfer von neuen robotischen Technologien in den klinischen Alltag durch Testen neuer robotischer OP-Assistenzsysteme. Die digitale Anbindung moderner operativer Telemanipulatoren an den Operationssaal hat mehrere zukunftsfördernde Potenziale. Als primär wichtigster Fokus ist dabei das operative Risiko für einen Patienten zu reduzieren und somit das Outcome zu verbessern anzusehen. Mit hochpräzisen Bewegungen und übermenschlicher Perzeption durch die Technologie modernster Telemanipulatoren (OP-Roboter) soll dieses ermöglicht werden. Die Entwicklung unterstützender Bildgebungstechnologien bietet dem Operateur zusätzliche Informationen zum richtigen Zeitpunkt und unterstützt somit komplizierte chirurgische Entscheidungen durch maschinelle Lernverfahren. Ein Beispiel hierfür ist die das digitale übereinanderlegen der präoperativen Bildgebung (z.B. CT oder MRT) mit dem Patientensitus. Zusätzliche Sensorik und Aufbereitung von komplexen Daten erweitern die Fähigkeiten der Operateure. Zudem schaffen sie eine erhöhte Arbeitssicherheit durch verbesserte Ergonomie. Eine KI-basierte Dokumentation und Analyse intraoperativer Befunde tragen zusätzlich zur individualisierten Steuerung peri- und postoperativer Prozesse bei. Neben den rein intraoperativen Anwendungen soll das prä- und postoperative Datenmanagement der Patienten mit eingebunden werden.

Zusammenfassend ist es das Ziel von MARS, die neuen digitalen, KI-gesteuerten Möglichkeiten mit modernen Medizinprodukten zu vernetzen, um die Zukunft schon jetzt in den klinischen Alltag integrieren zu können.

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Schnittstellen zu medizinischen Experten

Die enge Vernetzung der Medizin mit der Medizinphysik und Ingenieur-Naturwissenschaften ermöglicht eine Erforschung konkreter Fragestellungen an medizinsystemtechnische Lösungen aus der Klinik ebenso wie den Transfer von neuen Technologien für medizinische Anwendungen. Strategische Partnerschaften im aufstrebenden Gebiet der künstlichen Intelligenz mit Experten aus der Mathematik, Informatik und Datenwissenschaften ermöglichen integrative Datenanalysen und innovative Modellierungen von Prozessabläufen im Gebiet der frühen Erkennung von Gesundheitsstörungen. Darüber hinaus existieren die Schnittstellen zu den medizinischen Experten im Gebiet der diagnostischen und minimal-invasiven Medizin mit der erforderlichen Infrastruktur für die Simulation und experimentelle Evaluation komplexer technischer Abläufe, für eine klinische Translation sowie einer Validierung in klinischen Studien – und alles auf unmittelbar benachbartem Raum und höchstem Niveau. Perspektivisch soll die enge Zusammenarbeit in der präklinischen Forschung mit den Experten einer auf komplexe biochemische und molekulare Marker fokussierten Labormedizin, der Radiochemie mit molekularer Bildgebung und den Materialwissenschaften die wissenschaftlichen und anwendungsspezifischen Potenziale für disruptive Entwicklungen weiter erschließen.

Langfristige Verbundprojekte

Ein breites Fachspektrum der Medizintechnik von Bildgebung, Sensorik und Analytik sowie Automatisierung bis zur Radiopharmazie mit Zyklotron ermöglichen in Mannheim eine einzigartige interdisziplinäre und prozessorientierte Zusammenarbeit auch zwischen ingenieur-naturwissenschaftlichen Fachdisziplinen. Neue Fachgebiete wie die Medizinische Informatik werden am Standort bedarfsgerecht systematisch aufgebaut. Durch die Einwerbung einer prominenten Verbundförderung im Medizininformatik Konsortium MIRACUM werden die cloud-basierte Datenverfügbarkeit, die Integration multidimensionaler Daten sowie die Entwicklung von Algorithmen nachhaltig gestärkt für die Etablierung endpunktbasierter, selbstlernender diagnostisch-therapeutischer Prozesse, welche insbesondere auch die Sekundärnutzung klinischer Daten für Erkrankungsmodelle und deren Validierungen mit einschließen können.

Das Kompetenzfeld ergänzt komplementär die medizintechnische Landschaft in Baden-Württemberg. Langfristige Projekte wie der BMBF Forschungscampus M2OLIE - Mannheim Molecular Intervention Environment mit einer Laufzeitperspektive von 15 Jahren ermöglichen die interdisziplinäre Weiterentwicklung von komplexen, fachübergreifenden Themenfeldern, beispielsweise innovativer hardwarebasierter Lösungen für die minimal-invasive, radiologisch-interventionelle und operative Therapie. Flankiert wird diese öffentlich-private Partnerschaft durch die digitale Innovationsplattform INSPIRE als klinisches Reallabor für die digitale Generierung sämtlicher in vivo Patientendaten im Rahmen einer Modellstation (Physioparameter, Labor, klinischer Verlauf). In enger Partnerschaft mit Softwarefirmen werden hier neue KI-gestützte Softwareprodukte für den klinischen Einsatz entwickelt.

Mit der Etablierung der Mannheimer Industrie-in-Klinik-Plattform (MIKP) wird die Kette zwischen der wissenschaftlichen Entwicklung neuer medizintechnischer Systemanwendungen und der Umsetzung in vermarktungsfähige, zukunftsweisende Soft- und Hardwareprodukte geschlossen. Beschleunigt wird dieser Prozess durch die unmittelbare Nachbarschaft der Universitätsmedizin Mannheim zum Mannheim Medical Technology Campus als Innovationstreiber und -raum für Medizintechnikhersteller, vom Start-up über die klein- und mittelständische Industrie bis zu Großunternehmen.

Wir sind uns bewusst, dass Antworten auf die großen medizinischen Fragestellungen der Zukunft keine Einzellösungen und Einzelleistungen aus dem Bereich der Medizintechnik mehr sein können, sondern auf Synergiegewinnne gerichtete Systemansätze erfordern. Daher sind wir sehr an einer Zusammenarbeit mit Partnern aus Akademie und Industrie interessiert. Wir freuen uns daher über Ihr Interesse und stehen Ihnen gerne für Gespräche zur Verfügung!