Verbund

Nachwuchsgruppen für die Medizininformatik: HIGHmed

Die Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses an der Schnittstelle von Informatik und Medizin ist ein Kernelement des Förderkonzepts Medizininformatik. Um einen Anreiz für die Einrichtung zusätzlicher Professuren für Medizininformatik zu geben, fördert das BMBF Nachwuchsgruppen als Unterbau für eine neu eingerichtete Medizininformatik-Professur. Die Nachwuchsgruppen sollen die Professur unterstützen und in die Arbeiten an der Hochschule integriert sein.

Teilprojekte

Nachwuchsgruppe "Interoperable und Erklärbare Klinische Entscheidungsunterstützung (iXplain_CDS)"

Förderkennzeichen: 01ZZ2021
Gesamte Fördersumme: 746.398 EUR
Förderzeitraum: 2022 - 2027
Projektleitung: Dr. Dominik Wolff
Adresse: Medizinische Hochschule Hannover, Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik
Carl-Neuberg-Str. 1
30625 Hannover

Nachwuchsgruppe "Interoperable und Erklärbare Klinische Entscheidungsunterstützung (iXplain_CDS)"

Der Fokus der Nachwuchsgruppe liegt auf der Entwicklung von Methoden und Systemen für die Unterstützung von Ärtzinnen und Ärzten bei der klinischen Entscheidungsfindung in Diagnose und Therapie. Schwerpunkte sind hierbei das nahtlose Zusammenwirken der Systeme mit etablierten Medizinischen Informationssystemen, um klinische Daten effizient und verwertbar auszutauschen (Interoperabilität) sowie transparente Algorithmen der Entscheidungsunterstützung, deren Empfehlungen für Ärztinnen und Ärzte nachvollziehbar sind (Erklärbarkeit). Ziel ist es, in Zusammenarbeit mit dem HiGHmed-Konsortium, an Methoden zu forschen, um hochdimensionale, uneinheitliche, patientenbezogene große Datensätze zur Unterstützung in der klinischen Entscheidungsfindung zu nutzen. Vor dem Hintergrund der zunehmenden Verfügbarkeit solcher – leider oft verteilt in vielen unterschiedlichen Systemen gespeicherten – klinischen Daten sowie nicht-klinischen Datenbeständen, z. B. patientengenerierten Daten aus Sensoren/Apps, besteht wachsender Bedarf an interoperablen Systemen zur Entscheidungsunterstützung. In zunehmendem Maße enthalten Entscheidungsunterstützungssysteme KI (Künstliche Intelligenz) -Komponenten. Das Vertrauen in solche Komponenten ist jedoch stark von der Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit der zugrundeliegenden Modelle und der berechneten Empfehlungen abhängig. Die Visualisierung von Daten, Modellen, Entscheidungsfindungsprozessen und Empfehlungen leistet hier einen maßgeblichen Beitrag zur Erhöhung der Akzeptanz durch die Ärzteschaft. Neben der Anwendung profitiert auch die Entwicklung von Modellen stark von einer visuellen Unterstützung. Ziel der Gruppe ist es daher an Methoden zu forschen, welche unter Einbringung von medizinischem Expertenwissen und auf Basis von wachsenden komplexen Datensätzen dynamische Modelle zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung generieren. Für die Arbeiten der Gruppe existieren vielfältige Anwendungsbezüge zu allen drei HiGHmed-Use-Cases sowie darüber hinaus.

Nachwuchsgruppe "FAIRe und Reliable Analysestrukturen in Medizinischen Datenintegrationszentren" (FAIRRMedDIC)

Förderkennzeichen: 01ZZ2012
Gesamte Fördersumme: 636.502 EUR
Förderzeitraum: 2021 - 2026
Projektleitung: Prof. Dr. Tibor Kesztyüs
Adresse: Georg-August-Universität Göttingen, Universitätsmedizin, Institut für Medizinische Informatik
Robert-Koch-Str. 40
37075 Göttingen

Nachwuchsgruppe "FAIRe und Reliable Analysestrukturen in Medizinischen Datenintegrationszentren" (FAIRRMedDIC)

Die Medizininformatik Initiative (MI-I) betrat mit der Idee möglichst flächendeckend Datenintegrationszentren aufzubauen in Deutschland Neuland. Mit den neuen Analyse- und Behandlungsmethoden der personalisierten, z. B. molekularen, Medizin steigt sowohl die Komplexität als auch das Datenvolumen rasant. Datenintegrationszentren müssen, anders als zur Zeit der Anträge gedacht, nunmehr Milliarden Datensätze und Petabyte an Datenvolumen verarbeiten. Folglich ist es nicht möglich hier nur einen Ansatz oder eine Lösung zu verfolgen. Das bedeutet auch, dass die ursprünglichen methodischen Ansätze analysiert und wissenschaftlich neu bewertet werden müssen. Vor diesem Hintergrund sollen die bisherigen Ansätze analysiert und neue Konzepte zur Datenhaltung und mulitdimensionalen Analyse unter Einhaltung der FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Re-usable)-Prinzipien entwickelt sowie um den Aspekt "Reliable" erweitert werden. Mithilfe dieser Erweiterung sollen die Datenbasen zuverlässiger und validierbar werden. Voraussetzung hierfür ist, dass die Daten vor ungeplanten Zugriffen geschützt und Änderungen stets nachvollziehbar dokumentiert werden. Hierzu soll die Anwendung von Methoden der Blockchain Technologien auf medizinische Daten in einem Datenintegrationszentrum untersucht werden. In diesem Zusammenhang wird auch die Qualität der erfassten Daten und Metadaten analysiert und bewertet werden. Nichtzuletzt soll innerhalb des Forschungsvorhabens auch der, bisher im Kontext der Datenintegrationszentren ungeklärten Frage nachgegangen werden, ab welchem Umfang an medizinischen Daten eine Person re-identifizierbar ist.

Nachwuchsgruppe "Integrating Multimedia-Objects and PACS Environments into Universal Knowledge Management Systems (IMPETUS)

Förderkennzeichen: 01ZZ2011
Gesamte Fördersumme: 1.566.707 EUR
Förderzeitraum: 2021 - 2026
Projektleitung: Prof. Dr. Björn Bergh
Adresse: Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Kiel, Institut für Medizinische Informatik und Statistik
Arnold-Heller-Str. 3
24105 Kiel

Nachwuchsgruppe "Integrating Multimedia-Objects and PACS Environments into Universal Knowledge Management Systems (IMPETUS)

Bildgebenden Verfahren kommt in der heutigen Medzin eine entscheidende Bedeutung in der Krankenversorgung und Forschung bei. Aber nur die Daten bestimmter Methoden (z. B. MRT, CT, Ultraschall) oder klinischer Bereiche (z. B. Radiologie, Kardiologie) werden in zentralen DICOM-PACS (Digital Imaging and Communications in Medicine, Picture Archiving and Communication System) abgelegt. Der größte Teil wird entweder gar nicht in einem IT-System gespeichert oder liegt nur in Abteilungs- und Spezialsystemen und dann meist in Non-DICOM-Formaten vor. Hinzukommen andere Multimediaobjekte wie Kurvendarstellungen (z. B. EKG, EEG) oder Audiodateien (z. B. HNO, Neurologie) aber auch Multimediabefunde, die sowohl Bilder als auch Textteile enthalten. Ziel des Vorhabens ist das im UKSH im Rahmen des HiGHmed Projektes aufgebaute MeDIC (Medical Data Integration Center) dahingehend zu erweitern, dass die Integration und Nutzung aller Multimediaobjekte und -befunde möglich ist, unabhänig davon in welchem Format diese vorliegen.

Nachwuchsgruppe "Integration und Analyse von multimodalen Sensorsignalen zur Erforschung von neurologischen Bewegungsstörungen" (MoveGroup)

Förderkennzeichen: 01ZZ2007
Gesamte Fördersumme: 722.145 EUR
Förderzeitraum: 2021 - 2026
Projektleitung: PD Dr. Sebastian Fudickar
Adresse: Universität zu Lübeck, Sektion Informatik/Technik, Institut für Medizinische Informatik
Ratzeburger Allee 160
23562 Lübeck

Nachwuchsgruppe "Integration und Analyse von multimodalen Sensorsignalen zur Erforschung von neurologischen Bewegungsstörungen" (MoveGroup)

Im Rahmen des MoveGroup-Vorhabens wird eine Nachwuchsgruppe mit dem Ziel aufgebaut, neue Verfahren der Medizininformatik zur Integration und Analyse von multimodalen Sensorsignalen und klinischen Daten zur Diagnostik und Erforschung von neurologischen Bewegungsstörungen zu entwickeln. Am IMI ist eine enge Zusammenarbeit mit den existierenden vier Arbeitsgruppen: Medizinische Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz, Medical Data Science, Medical Deep Learning und Medical Data Engineering geplant. Die Kooperation mit dem Medizininformatikkonsortium HiGHmed sowie mit dem Institut für Systemische Motorikforschung wird für die Nachwuchsgruppe ebenfalls essentiell sein. Das MoveGroup-Team wird drei wissenschaftliche Hauptziele verfolgen: sensorbasierte Erfassung und Modellierung von Körperbewegungen; HiGHmed-konforme Datenintegration und -nutzbarmachung sowie Entscheidungsunterstützung und Erkenntnisgewinn mit KI-Methoden.

Nachwuchsgruppe Digitale Bildanalytik (HiGHDiBi)

Förderkennzeichen: 01ZZ2004
Gesamte Fördersumme: 1.433.929 EUR
Förderzeitraum: 2021 - 2026
Projektleitung: Prof. Dr. Denis Schapiro
Adresse: Universitätsklinikum Heidelberg
Im Neuenheimer Feld 672
69120 Heidelberg

Nachwuchsgruppe Digitale Bildanalytik (HiGHDiBi)

Das Ziel dieses Vorhabens ist die Einrichtung einer Nachwuchsgruppe im Bereich digitale Bildanalytik. Die Nachwuchsgruppe soll hochdimensionale Bildinformationen von Geweben zu erfassen sowie auszuwerten. Dafür wird die Gruppe auch rechnergestützten Methoden zur Untersuchung räumlich verteilter biomedizinischer Daten entwickeln. Damit stärkt die Gruppe den Standort Heidelberg und das HiGHmed Konsortium. Die Gruppe wird am Institut für Computational Biomedicine gesiedelt (Leitung: Professor Julio Saez-Rodriguez). Die Gruppe wird mit der Gruppe von Prof. Saez-Rodriguez sowie mit anderen Partnern des HiGHmed Konsortiums, insbesondere dem Institut für Pathologie, zusammenarbeiten. Der Schwerpunkt wird zunächst auf dem Anwendungsfall Onkologie liegen.

Nachwuchsgruppe "Medical Health Data"

Förderkennzeichen: 01ZZ2001
Gesamte Fördersumme: 1.390.241 EUR
Förderzeitraum: 2020 - 2025
Projektleitung: Dr. Sören Lukassen
Adresse: Berliner Institut für Gesundheitsforschung, Zentrum Digitale Gesundheit
Kapelle-Ufer 2
10117 Berlin

Nachwuchsgruppe "Medical Health Data"

Es wird eine Nachwuchsgruppe mit dem Schwerpunkt Medical Health Data im Rahmen der Aufbau- und Vernetzungsphase der Medizininformatik-Initiative (HiGHmed Konsortium) beantragt. Die Nachwuchsgruppe wird in einem öffentlichen und transparenten Auswahlverfahren ab Januar 2020 bestimmt. Der erfolgreiche Bewerber/die erfolgreiche Bewerberin wird Fähigkeiten in wenigstens drei der nachfolgenden Bereiche vorweisen können: multi-omics Datenanalyse, Big-Data-Analyse, mathemathische Modellierung und Methoden der Künstlichen Intelligenz. Der wissenschaftliche Fokus wird sich im Bereich der translationalen Forschung, Medical Health Data bzw. der personalisierten Medizin bewegen. In diesen Bereichen wird sich die Nachwuchsgruppe hervorragend in die Forschungsarbeit am BIH - Digital Health Center der Charité-Universitätsmedizin Berlin integrieren. Die Nachwuchsgruppe wird stark von der engen Verbindung und räumlichen Nähe zwischen dem BIH als exzellentes Forschungszentrum und der Charité als eines der renommiertesten Krankenhäuser Europas profitieren.