Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST
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Gesundheitswesen – Aktuelle Projekte für Forschung und Industrie

BodyTune2Clinic – Handheldsystem für Diagnose und Verlaufsmonitoring von Karotisstenosen

Das Projekt BodyTune2Clinic verfolgt das Ziel, ein Handheld-Auskultationssystem zur Unterstützung der medizinischen Diagnose und des Verlaufsmonitorings von Karotisstenosen in die klinische Anwendung zu überführen. Grundlage ist die automatisierte Analyse von Blutflussgeräuschen der Arteria carotis, die mithilfe eines mobilen Messgeräts erfasst und durch KI-gestützte Verfahren ausgewertet werden. Im Fokus stehen die Gewinnung erster klinischer Anwendungsdaten sowie die Überprüfung, ob sich individuelle Risikoprofile zur Prävention von Schlaganfällen ableiten lassen.

DAVINA: Datengetriebene Anästhesie-Verfahrens-Individualisierung der Narkoseplanung in der Alterstraumatologie

Im DAVINA-Projekt möchten wir ein wegweisendes Clinical Decision Support System (CDSS) entwickeln, das aktiv Anästhesisten und Patienten in der individuellen Anästhesieplanung unterstützt. Ziel ist es, dass Patientinnen und Patienten ihre Gesundheitsdaten über ein benutzerfreundliches Portal teilen können, während unsere virtuelle Ansprechperson »Davina« sie über verschiedene Anästhesieverfahren und deren Risiken aufklärt. Das CDSS soll medizinische Leitlinien und KI-gestützte Analysen nutzen, um präzise, evidenzbasierte Therapieempfehlungen zu erstellen. Hiermit beabsichtigen wir, die Patientenbeteiligung zu stärken, die Qualität der Therapieplanung zu erhöhen und die Arbeitsbelastung des medizinischen Personals zu reduzieren.

HealthTrack-X: Digitale Produktions- und Lieferkette in der Gesundheitswirtschaft auf den Prinzipien von Gaia-X

Im Verbundprojekt »HealthTrack-X« wird der Aufbau eines offenen und dezentralen Datenökosystems für das Gesundheitswesen angestrebt. Alle beteiligten Akteure sollen so einfacher die Datenhoheit wahren können und damit Vertrauen schaffen und Effizienzen steigern. Durch die Schaffung einer digitalen Infrastruktur wird die Zusammenarbeit zwischen den Beteiligten gefördert, um die Gesundheitsversorgung in Deutschland und Europa nachhaltig zu verbessern. Im Projekt sollen Konzepte und einheitliche Standards entwickelt und erprobt werden, welche es erlauben, physische Waren und ihre Wege entlang der Lieferkette digital zu erfassen und zu tracken.

DIM.Ruhr: Datenkompetenzzentrum für die interprofessionelle Nutzung von Gesundheitsdaten in der Metropole Ruhr

Das Datenkompetenzzentrum DIM.RUHR bündelt die Kompetenzen der beteiligten Forschungseinrichtungen in der Metropole Ruhr, und macht erhobene Daten für die Versorgungsforschung nutzbar. Dafür schafft DIM.RUHR Lehr-, Forschungs- und Vernetzungsangebote zur Steigerung der Datenkompetenzen bei Forschenden, aber auch bei Versorgenden.

DuITeasy: Lebensbegleitende Assistenzplattform auf Basis eines offenen föderierten Daten- und Dienste-Ökosystems und intelligenten Messsystemen

Die alternde Bevölkerung Europas erfordert neue Ansätze für lebenslange Unterstützung. Im Projekt »DuITeasy« wird ein interoperables Ökosystem für innovative Assistenzdienste auf der Grundlage bestehender Datenquellen mit Schwerpunkt auf Datenschutz und Interoperabilität entwickelt, dessen Ziel es ist, einen breiten Zugang zu Daten für innovative Geschäftsmodelle und Wettbewerbsfähigkeit zu schaffen.

Close-up Of A Person's Hand Using Smart Home Application On Smartphone In Kitchen

TITAN: Trusted envIronments for confidenTiAl computiNg and secure data sharing

Das Projekt »TITAN – Trusted envIronments for confidenTiAl computiNg and secure data sharing« wird den Interoperabilitätsrahmen (IF) der European Open Science Cloud (EOSC) um eine Software-Plattformlösung für eine vertrauliche Datenzusammenarbeit sowie für die sichere und Privatsphäre-wahrende Datenverarbeitung bereichern. Die Plattform wird den Zugang zu sensiblen Datensätzen von öffentlichen Einrichtungen und Regierungsbehörden ermöglichen und auf technischer, semantischer, organisatorischer sowie rechtlicher Ebene mit dem EOSC IF kompatibel sein. Um die Übernahme der Open-Source-Software-Artefakte von TITAN durch die Gemeinschaft zu fördern, wird die Lösung in mehreren vertikalen grenzüberschreitenden Szenarien praktisch demonstriert – insbesondere in der öffentlichen Verwaltung und im Gesundheitswesen.

IT-Dachstrategie: Healtcare Content Management Software (HCMS) für die Bochumer Universitätsmedizin

Das Universitätsklinikum der Ruhr-Universität Bochum (UK RUB) hat als eine der größten Unikliniken Deutschlands mit acht Trägern und über 600.000 Behandlungen jährlich ein enormes Potenzial für die datengetriebene klinische Forschung.

IDERHA: Integration of Heterogeneous Data and Evidence towards Regulatory and HTA Acceptance

IDERHA ist eine europäische öffentlich-private Partnerschaft, die im April 2023 ins Leben gerufen wurde. Das Ziel des Projektes besteht in der konzeptionellen und technischen Überwindung interdisziplinärer Hindernisse beim Zugang zu und der Integration und Analyse von Gesundheitsdaten, um deren Wert für die Patientenversorgung und die medizinische Forschung zu maximieren.

DISTANCE: Digital Smart Hub for Advanced Connected Care

Das Projekt »DISTANCE – Digital Smart Hub für Advanced Connected Care« befasst sich mit der ambulanten Nachsorge von Entlassenen aus intensivmedizinischen Behandlungen zur Prävention und Therapieunterstützung vom Post Intensive Care Syndrome (engl. Post-Intensivmedizinisches Syndrom, PICS). Betroffene leiden über den Intensivaufenthalt hinaus an Beeinträchtigungen, die zu Einbußen der Lebensqualität führen können. Die im Rahmen von DIS-TANCE entwickelte PICOS-App (Post Intensive Care Outcome Surveillance-App) soll Patientinnen und Patienten daher dazu befähigen, ihre Gesundheitszustände zu überwachen, zu dokumentieren und aktiv an ihrem Genesungsprozess teilzuhaben.

TRANSIT – Medizininformatik-Struktur »Data Management Unit«

In der Gesundheitsversorgung entsteht eine Vielzahl an Daten, die für die Erforschung von Erkrankungen, Medikamenten und Behandlungsmethoden genutzt werden können. Ein großes Potenzial bietet hier insbesondere der Einsatz von Data Science und Machine Learning, um aus den bereits vorhandenen Datenmengen zu lernen und medizinische Prozesse sowie Behandlungsmethoden zu optimieren. Damit diese Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt und analysiert werden können, müssen diese ein hohes Maß an Datenqualität, Interoperabilität, Datenschutz und -sicherheit aufweisen.

A.D.Le.R.: Automatisiertes Detektions-, Melde- und Leitsystem für Rettungskräfte

Einen Notruf schnell und erfolgreich abzusetzen, ist der erste Schritt der Rettungskette und damit essenziell für die Rettung von Leben und den Schutz von Sachwerten. Eine automatische Erkennung und Meldung von Bränden und Notfällen könnte hier das Sicherheitsniveau deutlich erhöhen. Dies gilt insbesondere für Menschen mit Behinderung oder Menschen höheren Alters, die im Notfall ggf. nicht mehr in der Lage sind, selbst zum Telefon zu greifen oder sich selbst aus dem Gefahrenbereich zu retten. Das Projekt »ADLeR« soll daher insbesondere dieser Zielgruppe mehr Sicherheit und gleichzeitig eine höhere Selbstbestimmung im Alltag ermöglichen.

ICON: Das prädiktive Krankenhaus

Das ICON-Projekt beschäftigt sich mit den Fragen: Können Daten aus dem Gesundheitswesen zusammen mit Daten aus anderen Bereichen dazu beitragen, Prozesse zu optimieren, zukünftige Störungen vorherzusagen und die Auswirkungen von Veränderungen zu simulieren? Wenn ja, dann könnte dies ein weiterer mächtiger Beitrag zur Unterstützung der Gesundheitssysteme sein, die weltweit vor den gleichen Herausforderungen stehen.

PFLIP: Sektorenübergreifender Pflege-Kerndatensatz und Pflege-datenrepository

Das Projekt PFLIP hat sich die Definition des Pflege-Kerndatensatzes und den Aufbau eines intersektoralen Pflegedaten-Repository zum Ziel gesetzt. Die Ver-sorgungskontinuität soll über Einrichtungen hinweg (Patientenzentrierung vs. Organisationszentrierung) verbessert werden und die Entwicklung pflegeunter-stützender KI-Lösungen ermöglicht werden. Dafür werden Pflegedaten aus dem stationären und ambulanten Bereich harmonisiert und nutzbar gemacht.

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HEALTH-X dataLOFT: Legitimierter, offener und föderierter Gesundheitsdatenraum in GAIA-X

Die Gesundheitsversorgung der Zukunft wird auf einer sicheren und sektorenübergreifenden Vernetzung und Nutzung von Daten beruhen. Daneben gewinnen persönliche Daten des zweiten Gesundheitsmarktes wie beispielsweise durch End-Consumer-Geräte erhobene Aktivitätsdaten mehr und mehr an Bedeutung. Ziel des Projektes »HEALTH-X dataLOFT« ist es, Bürger:innen im Rahmen eines bürger:innen zentrierten Gesundheitsdatenraumes ins Zentrum der Bereitstellung, Nutzung sowie Kontrolle der eigenen Gesundheitsdaten zu stellen. Die Gesundheitsdaten sollen gemäß GAIA-X Standards zugänglich gemacht werden.

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DaRe: GesundheitsDAtentreuhand-REallabor zur Entwicklung und Erprobung der Ökosystemintegration datengetriebener Gesundheitsforschung

Im Verbundvorhaben »DaRe« soll ein Datentreuhandmodell für medizinische Daten am Beispiel der Radiologie entwickelt werden. Radiologische Daten sind von besonderem Interesse für medizinische Forschung und die Entwicklung medizinischer Analyseinstrumente, da sie die Basis für KI-Komponenten bildgebender Geräte bilden. Zentraler Aspekt des Vorhabens ist eine stärkere Einbindung der Patientinnen und Patienten als Datengebende zu realisieren.

MINDED.RUHR: My INdividual Digital EDucation

MINDED.RUHR fokussiert einerseits die kombinierte Bereitstellung von Bildungsinhalten verschiedener Weiterbildungsanbieter mit den Moodle-Contents öffentlicher Bildungseinrichtungen sowie andererseits die individualisierte Bereitstellung passender Inhalte für unterschiedliche Zielgruppen und Lerntypen.

Das Digitale Krankenhaus NRW

Insgesamt erbringen in Nordrhein-Westfalen 344 Krankenhäuser Leistungen an 4,6 Millionen stationären und 5 Millionen ambulanten Patientinnen und Patienten. Den direkten Einfluss der Digitalisierung zu bemessen, erscheint schwierig. Eine digital unterstützte Kommunikation schafft dabei eine Durchgängigkeit sowohl im Krankenhaus wie auch zu extern unterstützenden Strukturen.

DaWID: Datenzentrierte Wertschöpfungsplattform für Interaktive, assistierende Dienstleistungssysteme

Daten gelten als Rohstoff des aktuellen Jahrhunderts – bereits 2012 bezeichnete das Weltwirtschaftsforum persönliche Daten als neue Anlageklasse. Ein Wandel hin zu digitalen Geschäftsmodellen auf Basis von Daten ist gefordert und bereits heute erkennbar. Das Ziel des Projektes »DaWID« ist die Erforschung und Erprobung einer datenzentrierten Wertschöpfungsplattform, auf der Nutzer*innen ihre Daten transparent und souverän verwalten können.

Digital Life Journey: Selbstbestimmtes Leben in einer sich digitalisierenden Welt

Die »Digital Life Journey« beschreibt uns von unserer Geburt an bis hin zu unserem Tod. Dabei kommt die Frage auf: Könnte man den einzelnen Bürger in seiner Gesamtheit beschreiben, wenn man alle seine Daten zusammenführen würde – das »Digitale Ich« sozusagen? Diese »Digital Life Journey« zeigt auf, wie jeder Mensch wieder zum Souverän seiner Daten wird und in welcher Art und Weise Gesellschaft, Technologie, Ethik, Recht und Ökonomie zusammenspielen müssen.

eDem-CONNECT: Entwicklung einer Kommunikations- und Dienstleistungsplattform für pflegende Angehörige von Menschen mit Demenz

Im Projekt »eDEM-Connect« erforschen wir wie pflegende Angehörige von Menschen mit Demenzerkrankungen, welche sich mit Agitation konfrontiert sehen, durch technische Lösungen unterstützt werden können. Ziel des dreijährigen Projektes ist der Aufbau und die Bereitstellung einer chatbotbasierten Kommunikations- und Dienstleistungsplattform.

MOND: Mobiles, smartes Neurosensorsystem für die Detektion und Dokumentation epileptischer Anfälle im Alltag

Epilepsie zählt zu den häufigsten neurologischen Erkrankungen weltweit. Charakteristi-sches Symptom sind wiederkehrende, epileptische Anfälle, die für Betroffene sehr belastend sind. Epileptische Anfälle im Alltag zu erkennen und zu dokumentieren ist wesentlich für eine individuelle Therapie. Exakt aufgezeichnete Biosignale zum Zeitpunkt des Anfalls in alltäglichen Abläufen helfen bei der Klassifizierung von Epilepsie-Erkrankungen, bei einer optimalen Dosierung von Medikamenten – oder gar bei der Entwicklung von Systemen zur Frühwarnung.

SMITH: Smart Medical Information Technology for Healthcare

Der Bedarf an effizienter Entwicklung neuer Behandlungsmethoden, Pharmazeutika und Technologien in der Medizin ist größer denn je. Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz eröffnen neue Möglichkeiten für medizinische Forschung auf Basis von Daten aus der Gesundheitsversorgung.

Im Projekt »ViCon – Virtueller Consent Assistent« erforscht das Fraunhofer ISST neue Mensch-Technik Dialoge. Dabei soll ein virtueller Consent Assistent informierte Einwilli-gungen in die Verarbeitung patientenbezogener Daten unterstützen. Oft wird die Infor-miertheit von Patientinnen und Patienten einfach angenommen.

© Rostislav Sedlacek - iStock