Projekte und Anwendungsfälle

Zur Prävention und Behandlung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen nutzen Ärzte sogenannte Risikoscores für die individuelle Risikobewertung von Patienten. Im Rahmen des Projekts soll die routinemäßige kardiologische Dokumentation standortübergreifend strukturiert und standardisiert werden.

Zudem soll die Infrastruktur zur automatisierten Analyse von Biosignaldaten, wie beispielsweise dem EKG, ausgebaut und in die DIC-Infrastruktur der Kliniken integriert werden. Diese Datenquellen sollen zur Verbesserung von Risikomodellen genutzt werden, die die Entstehung und den Verlauf von Herz-Kreislauf-Erkrankungen vorhersagen und so künftig eine bessere Behandlung ermöglichen können.

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Um Patienten mit Asthma und chronisch obstruktiver Lungenerkrankung (COPD) besser diagnostizieren und individuell behandeln zu können, müssen die Faktoren, die das Krankheitsbild beeinflussen, sowie deren Wechselwirkungen besser verstanden werden.

Mithilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen sollen mehrdimensionale Modelle entwickelt werden, um das Risiko für wichtige klinische Ergebnisparameter vorherzusagen.

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Ziel des Projekts ist es, eine dauerhafte Infrastruktur zur Integration und zum Austausch von Daten aus der klinischen und biomedizinischen Forschung zu schaffen. Damit soll die Grundlage für die Etablierung der personalisierten Medizin in der Krebsbehandlung gelegt werden.

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Ziel ist die Entwicklung einer föderierten Plattform für datenschutzkonformes maschinelles Lernen und Datenanalyse für MII. Dabei sollen die Analysen zu den Daten kommen und nicht die Daten zu den Analysen.

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Die Methodikplattform für „Open Medical Inference“ (OMI) zielt darauf ab, den Einsatz von Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) zu vereinfachen, um zeitaufwändige und sich wiederholende Aufgaben in der Medizin künftig mithilfe von KI-Methoden zu erledigen.

Um Kliniken hinsichtlich der Wartung, Bereitstellung und des Betriebs verschiedener KI-Modelle zu entlasten, baut das OMI-Projekt ein Netzwerk aus Anwendern und Anbietern von KI-Modellen auf, die ihre Modelle als „schlüsselfertige“ Dienste anbieten.

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Ziel des Projekts ist es, eine dauerhafte Infrastruktur zur Integration und zum Austausch von Daten aus der klinischen und biomedizinischen Forschung zu schaffen. Damit soll die Grundlage für die Etablierung der personalisierten Medizin in der Krebsbehandlung gelegt werden.

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