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Aktuelle Projekte

Anwendungsorientierte Entwicklungsumgebung für eine effektive sektorübergreifende digitale Gesundheitsversorgung (AHEAD) 

Aufbauend auf den Ergebnissen der automatisierten digitalen Patientenaufnahme in TEDIAS, der entsprechenden Infrastruktur und Entwicklungsumgebung, dem so etablierten Netzwerk und den entstandenen Konzepten soll in diesem Projekt (AHEAD) die digitale Brücke entlang des Patientenpfades über Sektorengrenzen hinweg etabliert werden, die in einem realen Anwendungsszenario einen strukturierten Datenfluss und damit eine automatische Datenaufbereitung und Verarbeitung ermöglicht. Analog zu TEDIAS handelt es sich hierbei um ein modulares Framework, welches einen Test- und einen Entwicklungsbetrieb zulässt und damit sowohl in der klinischen Praxis unterstützt, als auch als Ankerpunkt für u.a. kommerzielle Entwicklungsvorhaben dient. Die Antragsteller befassen sich bereits intensiv mit der Thematik und ein entsprechend intensiver Austausch ist im Konsortium etabliert, wodurch das Projekt zeitnah begonnen werden kann.

Centre of Excellence in Digital Health and Personalised Medicine, Luxemburg – Grand Est – Baden-Württemberg (CLINNOVA)

Das Projekt "Clinnova" vereint Kliniker und Forscher aus Luxemburg, Frankreich, Deutschland und der Schweiz in einer internationalen Kooperation. Der Kerngedanke dieser Initiative ist es, die Potenziale der Präzisionsmedizin für Behandlungsentscheidungen optimal zu nutzen. Dieses Ziel soll durch die Verknüpfung von Daten, Standardisierung und die Sicherstellung von Interoperabilität verwirklicht werden. Übergeordnet soll ein gemeinsamer Ausgangspunkt für die Entfaltung medizinischer KI-Algorithmen im europäischen Zentrum geschaffen werden. Die Umsetzung des Projekts erhält Unterstützung von FNR, Grand Est, dem Kanton Basel-Stadt und dem Land Baden-Württemberg.

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Digitaler FortschrittsHub Gesundheit: Lean Medical Data - die richtigen Daten zur richtigen Zeit (LeMeDaRT)

Das Projekt LeMeDaRT zielt auf die Schaffung von interoperablen Systeme ab, die Wissen aus Krankenversorgung und Forschung integrieren. Der Fokus liegt auf dem Zusammenspiel zwischen Datenintegrationszentren in Universitätskliniken Arztpraxen und regionalen Krankenhäusern. LeMeDaRT zeigt, wie Digitalisierung die Gesundheitsversorgung in abgelegenen ländlichen Gebieten verbessert, inklusive ärztlicher Behandlung, Gesundheitsförderung, Prävention, Nachsorge und Rehabilitation. Das langfristige Ziel ist ein leistungsfähiges, digital vernetztes Gesundheitssystem, das Ärzten, Therapeuten und Patienten hilft, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und die bestmögliche individuelle Therapie zu finden.

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Nachwuchsforschungsgruppe MIDorAI (Leitung: Dr. Máté Maros, MSc)

Die MIDorAI Forschergruppe bearbeitet die Themenbereiche Extraktion strukturierter Daten aus unstrukturierten Versorgungsdaten (Befunde, Bilddaten), Datenqualität und Eignung von Versorgungsdaten für Machine Learning-Zwecke sowie interoperable Bereitstellung von Disease Models auf Basis der „FAIR Guiding Principles“ (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).

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Netzwerk Universitätsmedizin: Zweite Förderphase (NUM-DIZ)

Die etablierten DIZ der MII haben durch frühere Förderung ihre ITInfrastrukturen, Services, Prozesse, Regularien und Gremien entsprechend MII-Weit Vereinbarungen aufgebaut. Im Rahmen der NUM-Förderung beteiligten sich die DIZ an Projekten wie NUM-CODEX, NUM-RDP und NUM-CODEX+, um Daten von COVID-19-Patient:innen für Pandemieforschung zu nutzen.

In der jetzigen Arbeit soll angestrebt werden, aus bisherigen Projekterfahrungen zu lernen und als Dienstleister sowohl für "Pandemic Preparedness" als auch pandemieunabhängige medizinische Forschung zu agieren. Die NUM-Projektstrukturen sollen sich hin zu MII-Strukturen entwickeln.

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NUM-Routinedatenplattform (NUM-RDP)

Das Projekt NUM-RDP zielt darauf ab, eine generische Routinedatenplattform bereitzustellen, die klinische Routinedaten aus der Patientenversorgung umfasst. In der ersten Förderperiode wurden die bereits vorhandenen Möglichkeiten der föderierten Datenhaltung und -analyse aus der Medizininformatik Initiative (MII) erweitert. Dazu gehören die zentrale Datenzusammenführung, -haltung und -herausgabe über Partner der MII und die Einführung einer Datenmanagementstelle. Diese Erweiterung ermöglicht zukünftige Verbundforschungsprojekte, indem Daten von NUM-RDP und MII für Forschungsprojekte genutzt werden können. Zudem unterstützt das NUM Dashboard das Pandemiemanagement durch Echtzeit-Tracking von Versorgungsaufwänden und Patienteneigenschaften.

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Somnolink: Diagnose, Behandlung und Therapietreue bei obstruktiver Schlafapnoe verbessern

Atempausen, sogenannte Apnoen, treten während des Schlafs meist durch eine Verengung der oberen Atemwege im Halsbereich auf. Auch wenn die Betroffenen davon oft nichts mitbekommen, so führen die - unbewussten - Weckreaktionen, mit denen die Atmung wieder in Gang gesetzt wird, dazu, dass der Schlaf weniger erholsam ist. Treten solche Apnoen mehr als fünfmal in der Stunde auf, so spricht man von einer obstruktiven Schlafapnoe (OSA). Typische Folgen sind Tagesmüdigkeit und Konzentrationsschwäche, aber auch ein erhöhtes Risiko für Herz-Kreislauferkrankungen. Deutschland ist mit ca. 26 Mio. Betroffenen unter den Top 10 der Länder mit den meisten OSA-Patientinnen und -Patienten. Angesichts dieser gesundheitlichen Herausforderung ist eine effiziente und zielgerichtete Behandlung von OSA notwendig. In Somnolink wollen Schlafmedizinerinnen und -mediziner sowie Medizininformatikerinnen und -informatiker zusammen mit den Betroffenen durch eine bessere Verfügbarkeit der Gesundheitsdaten und KI-basierte Analysen die Diagnose, Behandlung und Therapietreue bei OSA verbessern.

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Zentrum für innovative Versorgung (ZIV)

Im Rahmen dieses Projekts wird ein Zusammenschluss von Medizinischen Fakultäten und Uniklinika etabliert, welcher ein "Zentrum für Innovative Versorgung" (ZIV) gründet. Das Ziel besteht darin, die Patientenversorgung in Baden-Württemberg durch digitale Medizin zu optimieren. Dies beinhaltet die Einbindung von Patientinnen und Patienten, beispielsweise durch eine App, in den Prozess der Vorsorge, Behandlung und Nachsorge. Somit kann anstelle einer Momentaufnahme während eines Klinikbesuchs ein umfassenderes Bild des Gesundheitszustands und dessen Verlauf für jeden Patienten entstehen.

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