In dem Vorhaben der Philipps-Universität Marburg wird eine prospektive, randomisierte, kontrollierte Studie durchgeführt, um den zusätzlichen Nutzen eines klinischen Entscheidungsunterstützungssystem (Clinical Decision Support Systems, CDSS) auf der Grundlage von bildgebenden Biomarkern und klinischen Parametern bei COPD im Vergleich zur üblichen Versorgung zu bewerten. Des Weiteren sollen neuartige pathophysiologisch relevante Biomarker, die in die klinische Studie eingehen, auf der Grundlage des individuellen genetischen Risikos für Lungenkrankheiten und Komorbiditäten, Vollblut-Transkriptomik, extrazelluläre Vesikel-Oberflächenproteomik und Sputum-Mikrobiom aus vorhandenen Bioproben der COSYCONET-Kohorte identifiziert und mittels Techniken des maschinellen Lernens validiert werden.

Das Ziel des Vorhabens der Universität Heidelberg ist der Aufbau und die Bereitstellung zentraler Infrastruktur für die quantitative Bildanalyse (Imaging Core); die Synchronisierung und kontinuierliche Qualitätssicherung der Computertomographie (CT)-Untersuchung an allen Zentren und die zeitnahe Auswertung von CT-Bilddaten von fünf Zentren sowie die Übermittlung der Imaging Biomarker an das klinische Entscheidungsunterstützungssystem (Clinical Desicion Support System, CDSS).

Das Ziel des Vorhabens der LMU München besteht in der gesundheitsökonomischen Evaluation der neuen personalisierten Strategie im speziellen und der Weiterentwicklung der hierzu verwendeten Methoden im Allgemeinen. Im Rahmen einer Kostenabschätzung der eingesetzten Technologien und ihrer Einbettung in einen Versorgungsprozess werden mögliche Kostentreiber identifiziert und Varianten der Implementation im Hinblick auf Kosten verglichen. Die gesundheitsökonomische Evaluation im Rahmen des randomisierten Vergleichs von personalisierter Strategie und Standardbehandlung soll eine Abschätzung der kurz- und mittelfristigen Kosten-Effektivität erlauben. Für eine langfristige Kosten-Nutzen-Analyse personalisierter Behandlungsstrategien der COPD unter Routinebedingungen werden modellbasierte Analysen durchgeführt.

Das Ziel des Vorhabens der Labvantage-Biomax GmbH ist, ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem (CDSS) zur Diagnose und Behandlung/Vorsorge bei COPD-Patienten aufzubauen. Inititial über das im Rahmen des EraCoSysMed Projektes SysMed-COPD validierte KI-Modell, dann erweitert um im Projekt entwickelte Module, die bildbasierte und molekulare Marker nutzen. Im Rahmen der prospektiven klinischen Studie soll insbesondere die Integration mit bestehenden Klinischen Informationssystemen (KIS), die Bereitstellung einer graphischen Benutzeroberfläche (GUI) und die Integration des bestehenden KI-Modells erfolgen. Zudem muss eine regulatorisch akzeptable Methodik kontinuierlichen Lernens etabliert werden. Des Weiteren soll die Validität, Benutzerfreundlichkeit, Akzeptanz, Risikoprofil und Patientennutzen der Software zur klinischen Entscheidungsunterstützung ermittelt werden.

Das Ziel der Integrierten Forschungsplattform PerMed-COPD ist, eine neuartige personalisierte Strategie für die Behandlung und Prävention von chronischer obstruktiver Lungenerkrankung (COPD) umzusetzen. Die Forschungsplattform wird von der Philipps-Universität Marburg koordiniert und hat insgesamt vier Verbundpartner: die Philipps-Universität Marburg (als Koordinator) sowie die Ludwig Maximilians-Universität München, das Universitätsklinikum Heidelberg und die Labvantage-Biomax GmbH. Zusätzlich sind deutschlandweit verschiedene medizinische Zentren involviert. Das Ziel des Vorhabens der Labvantage - Biomax GmbH ist, ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem (CDSS) zur Diagnose und Behandlung/Vorsorge bei COPD-Patientinnen und -Patienten aufzubauen. Initial über das im Rahmen des EraCoSysMed Projektes SysMed-COPD validierte Kl-Modell, dann erweitert um im Projekt entwickelte Modelle, die bildbasierte und molekulare Marker nutzen. Im Rahmen der klinischen Studie soll insbesondere die Integration mit bestehenden Klinischen Informationssystemen (KIS), die Bereitstellung einer graphischen Benutzeroberfläche (GUI) und die Integration des bestehenden Kl-Modells erfolgen. Zudem muss eine regulatorisch akzeptable Methodik kontinuierlichen Lernens etabliert werden. Des Weiteren soll die Validität, Benutzerfreundlichkeit, Akzeptanz, das Risikoprofil und der Patientennutzen der Software zur klinischen Entscheidungsunterstützung ermittelt werden.

Das Ziel der Integrierten Forschungsplattform "PerMed-COPD" ist, eine neuartige personalisierte Strategie für die Behandlung und Prävention von chronischer obstruktiver Lungenerkrankung (COPD) umzusetzen. Die Forschungsplattform hat insgesamt fünf Verbundpartner: die Philipps-Universität Marburg (als Koordinator) sowie die Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, die Ludwig-Maximilians-Universität München, die Universität Heidelberg und die Labvantage-Biomax GmbH. Zusätzlich sind deutschlandweit verschiedene medizinische Zentren involviert. Das Ziel des Vorhabens der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf ist es, die multi-omics Datensätze mit Hilfe verschiedener Methoden des maschinellen Lernens zu integrieren, sowie neue Methoden aus dem Bereich Machine Learning zu entwickeln, welche multi-modale und hochdimensionale Daten integrieren können.