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ISO - Certivication

Projekte

headline-markerCertainty

Certainty - Ein virtueller Zwilling der zellulären Immuntherapie für die personalisierte Krebsbehandlung

Förderer:

Das EU-Konsortium CERTAINTY – A Cellular Immunotherapy Virtual Twin for Personalized Cancer Treatment“ (Virtueller Zwilling der Zellimmuntherapie für die personalisierte Krebstherapie) hat ein auf 4,5 Jahre angelegtes Projekt zur Einführung der Technologie des virtuellen Zwillings für die Personalisierung der Krebstherapie gestartet. Immuntherapien sind in der Onkologie auf dem Vormarsch und erfordern eine umfassende Datensammlung, um Diagnose, Behandlung und Überwachung zu steuern. ICCAS zielt darauf ab, diese Daten durch virtuelle Zwillinge nutzbar zu machen, die die Krankheitsprognose und die Behandlungsergebnisse simulieren. Das Projekt entwickelt die technologische Infrastruktur für virtuelle Zwillinge, multimodale Datenauswertung, personalisierte Vorhersagen und kontextspezifische Benutzerschnittstellen zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung.

CERTAINTY integriert verschiedene Analysemethoden und Vorhersagemodelle in eine umfassende, multimodale Repräsentation von Patienten und verbessert so personalisierte Simulationen und klinische Entscheidungen. Derzeit wird ein modularer virtueller Zwilling für die Krebsbehandlung erstellt, der sich zunächst auf CAR-T-Zell-Therapien und das Multiple Myelom konzentriert. Der Zwilling wird die einzigartige Pathophysiologie jedes Patienten widerspiegeln und sich während der Behandlung kontinuierlich aktualisieren, wobei molekulare Muster, Big Data-Verarbeitung, maschinelles Lernen, In-vitro-Modelle und mechanistische Modelle im Vordergrund stehen. Das Projekt legt den Schwerpunkt auf sichere Schnittstellen für den Datenzugang und berücksichtigt dabei sozioökonomische Faktoren und zukünftige Anwendungen.

headline-markerMIRACLE-5

Miracle-5: Mixed-Reality Integrated Remote Assistance and Communication in 5G-Enabled Local Environments

Förderer: Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV), TÜV Rheinland Consulting GmbH,

Das Projekt zielt darauf ab, die Leistung moderner 5G-Campusnetze für XR-basierte medizinische Anwendungen zu bewerten. Ziel ist es, die kollaborative XR-basierte Telemedizin aus technologischer und nutzerzentrierter Sicht zu untersuchen, um ihre Effektivität und Eignung für den klinischen Einsatz zu bewerten. Um dies zu erreichen, wird ein Technologiedemonstrator entworfen und entwickelt, der das Testen einer XR-Telemedizinanwendung über 5G-Campusnetze ermöglicht. Die resultierende Anwendung wird von verschiedenen Endnutzern aus relevanten klinischen Bereichen evaluiert werden. Die erwarteten Herausforderungen sind die Synchronisierung von Daten in Verbindung mit niedrigen Latenzzeiten für die angestrebten Cloud- und Edge-Cloud-Anwendungen. Die Partnerschaft zwischen LeFx und ICCAS verbindet modernste XR-Visualisierung mit profunder Erfahrung in Campus-Netzwerken auf Basis von 5G-Technologien für medizinische Anwendungen. Die Zusammenarbeit mit Telefonica ermöglicht zudem den Einsatz moderner Managed-Service-Netze, die zusätzlich zum ICCAS-eigenen 5G-Campusnetz genutzt werden können. Diese Netze werden verwaltet und für die vorgesehenen XR-Anwendungen angepasst. Medizinische Anwendungsfälle für den Technologiedemonstrator werden von einem Konsortium aus klinischen Experten des Helios Parkkankenhauses Leipzig und der Universitätsklinik Leipzig entwickelt und getestet. Das UML bringt dabei sein umfangreiches medizinisches Fachwissen durch die Zusammenarbeit mit spezialisierten Kliniken, seine eigene Expertise bei der Entwicklung von AR/XR-Anwendungen sowie seine Erfahrung beim Aufbau und Betrieb von 5G-Campusnetzen ein.

headline-markerOpen5GPacemaker

Open5GPacemaker

Förderer: Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV),

Im Fokus des Projektes stehen die Interoperabilität von Medizingeräten mittels echtzeitnaher drahtloser Datenübertragung u.a. mittels 5G. Ziel des ICCAS im Projekt Open5GPaceMaker ist die Integration von sog. Time Sensitive Networks (TSN) in ein bestehendes Medizingerät in einer Krankenhausumgebung. Dafür müssen die klinischen Anforderungen zur Signalübertragung in Medizingeräten, sowie aktuelle technische Lösungen seitens verschiedener Medizingerätehersteller und Hersteller von Kommunikationstechnik berücksichtigt werden.

Für Open5GPaceMaker wird ein Demonstrator hergestellt, welcher mittels TSN over 5G eine kabellose Echtzeitübertragung seiner Steuerbefehle innerhalb eines Operationssaals erlaubt. Durch eine bestehende und langjährige Zusammenarbeit mit der Universitätsklinik Leipzig sollen realitätsnahe Tests der entwickelten Demonstratoren erfolgen. Auf Ebene der Nachrichtentechnik arbeitet das ICCAS eng mit den Projektpartnern zusammen und bringt Erfahrungen aus dem Bereich der medizinischen Anwendungen ein. In Zusammenarbeit mit der Universitätsklinik Leipzig werden über die Projektlaufzeit die klinischen Anforderungen an TSN over 5G in einer Krankenhausumgebung ermittelt und für die Projektpartner bereitgestellt. Die Ergebnisse sollen im LivingLab des ICCAS implementiert und getestet werden.

headline-markerTeleNoma

TeleNoma - Telemedizinische Anwendungen auf Basis nomadischer Funknetze

Förderer: TÜV Rheinland Consulting GmbH,

Im Projekt TeleNoma soll eine verbesserte kommunikationstechnische Infrastruktur für mobile medizinische Teams und Einrichtungen in ländlichen und unterversorgten Gebieten entwickelt werden. Kern des Vorhabens ist die Nutzung nomadischer Funknetzwerke und die Integration von 5G-Technologien in einer offenen Plattform, um eine kosteneffektive und skalierbare Lösung für telemedizinische Anwendungen bereitzustellen. Im Projekt soll ein Hardware-Software-Kit entwickelt werden, das ein temporäres nomadisches 5G-Funknetzwerk etabliert und eine nahtlose Verbindung von medizinischen Geräten und Anwendungen für mobile medizinische Teams in einer leicht handhabbaren Lösung realisiert. Durch die Kombination von nomadischen Funknetzen und Telemedizin soll ein neues technisches Gesamtkonzept entwickelt werden, das Medizin auf dem Niveau eines Maximalversorgers in unterversorgte Bereiche bringen kann. Die Verfügbarkeit einer geeigneten Kommunikations- und medizinischen IT-Infrastruktur soll so effiziente medizinische Dienstleistungen wie Diagnosen, Behandlungen, Impfungen, Beratungen und Vorsorgeuntersuchungen sowie den ad-hoc Einsatz medizinischer Teams in speziellen oder Krisensituationen ermöglichen.

headline-markerVOLTA

VOLTA - Validation Of Model-Based Therapy Decision Support in Hematology

Förderer: Freistaat Sachsen, Europäische Union,

Aufgrund der rasanten Fortschritte in der medizinischen und pharmakologischen Forschung stehen Ärzt:innen heutzutage immer effektivere Möglichkeiten zur Behandlung von Krebserkrankungen zur Verfügung. Da die entsprechenden Medikamente immer weiter auf spezifische Eigenschaften der betroffenen Patient:innen sowie der jeweiligen Erkrankung abgestimmt werden, ergeben sich jedoch neue Herausforderungen bei der Berücksichtigung der komplexen diagnostischen Daten sowie der verfügbaren Therapieinformationen (z.B. klinische Studien). Seit 2020 entwickelt das Innovation Center Computer Assisted Surgery (ICCAS) der Universitätsmedizin Leipzig gemeinsam mit der Klinik für Hämatologie, Zelltherapie und Hämostaseologie am Universitätsklinikum Leipzig die IT-Plattform „KAIT“ – ein umfangreiches System zur Analyse von medizinischen Informationen, welche den Prozess der Therapieentscheidung beim Krankheitsbild des Multiplen Myeloms nachhaltig unterstützen soll. Das Ziel besteht darin, den behandelnden Ärzt:innen stets alle aktuellen Erkenntnisse über die verfügbaren therapeutischen Möglichkeiten bereitzustellen, sodass jede Entscheidung auf Basis der neuesten Erkenntnisse getroffen werden kann. Hiermit soll ein wichtiger Beitrag für die Behandlung von Myelom Patient:innen in Deutschland, unabhängig vom Ort der medizinischen Betreuung, geleistet werden. Im Rahmen des VOLTA Projektes soll diese neue und innovative Form der klinischen Assistenz nun weiter ausgebaut und weitreichend mit klinischen Expert:innen getestet und optimiert werden. Durch diese Maßnahmen wird sichergestellt, dass „KAIT“ langfristig einen verlässlichen und sicheren Beitrag im klinischen Alltag leisten kann.

headline-markerRescEU EMT

Emergency Medical Team Operating System – Klinisches Informationssystem für die europäische Katastrophenhilfe

Förderer: Europäisches Amt für humanitäre Hilfe und Katastrophenschutz (DG ECHO),

Das europäische System für humanitäre Hilfe besteht aus First-Responder-Einheiten, die schnell und flexibel eingesetzt werden können. Bei Katastrophen (z. B. Erdbeben, Tsunamis, Überschwemmungen usw.) werden diese Emergency Medical Teams (EMT) in Katastrophenhilfemissionen eingesetzt, um das lokale Gesundheitssystem zu unterstützen und humanitäre Krisen abzuwenden. Im Rahmen des Projektes „RescEU EMT“ wird das europäische Hilfeleistungssystem um modulare, flexibel einsetzbare Einheiten erweitert.

Das „EMT Operating System“ (EOS) ist ein Informationssystem für Feldkrankenhäuser und First-Responder-Einheiten, das auf die Anforderungen von EMTs bei Katastrophenhilfemissionen zugeschnitten ist. Die Idee wurde im Rahmen des EUMFH-Projektes geboren und entwickelt. Das System unterstützt den gesamten Behandlungsprozess von Patienten von der Triage bis zur Entlassung und ist hochgradig konfigurierbar, um sich an die individuellen Bedürfnisse der EMT anzupassen. Obwohl EOS in erster Linie als elektronische Patientenakte konzipiert ist, enthält es auch wesentliche Funktionen für die EMT-Mission und das Krankenhausmanagement vor Ort. Neben der Patientenverwaltung und der Behandlungsdokumentation ermöglicht EOS eine schnelle Abteilungskonfiguration, die Visualisierung wichtiger Leistungsindikatoren für Krankenhäuser (Patientenaufnahme, Anzahl der Triage-Kategorien, Arbeitsbelastung der Abteilung usw.) und Berichtsfunktionen (z. B. an die lokale Regierung oder die WHO). Daher spielt EOS eine wesentliche Rolle bei der Überwachung und Bewertung der aktuellen Situation und Leistung auf strategischer und taktischer Ebene.

EOS bietet hochgradig anpassbare Funktionen. Sie können für die Anforderungen von spezialisierten Teams, z. Burn Assessment Teams, angepasst werden. Im Allgemeinen umfasst EOS die digitale Dokumentation und Verwaltung der üblichen Prozesse innerhalb eines EMT. Detaillierte Eigenschaften können jedoch abweichen.

EOS setzt auf strukturierte Dateneingabe und -speicherung (im Gegensatz zu Freitexten). Dies gewährleistet eine hohe Informationsqualität und unterstützt eine schnelle und einfache Dateneingabe sowie eine automatische Informationsaggregation in Datenbanken. Letzteres kommt der Meldepflicht zugute und ermöglicht den Vergleich zwischen verschiedenen Missionen oder EMT-Typen.

headline-markeravatera Side-Docking

Förderer: avateramedical GmbH,

Im Auftrag der avatera medical GmbH (https://www.avatera.eu/home) untersucht das ICCAS die Möglichkeiten zur Optimierung der Positionierungsprinzipien eines neuartigen Robotersystems für laparoskopische Eingriffe. In Zusammenarbeit mit der Urologie des Universitätsklinikums Leipzig wurden die Anforderungen an die Vorpositionierung des Systems am OP-Tisch definiert und in robotergestützte Arbeitsraumsimulationen übertragen.

Ziel dieser Arbeit ist es, eine intuitive Vorgehensweise für den Andockprozess des Roboters am OP-Tisch und eine optimierte Positionierung der Roboterarme am Patienten für den bestmöglichen Arbeitsraum während des Eingriffs bereitzustellen. ICCAS hat einen Leitfaden für das seitliche Andocken des Systems entwickelt und untersucht derzeit die Machbarkeit für radikale Prostatektomien und kombinierte Hysterektomien und Lymphadenektomien.

headline-markerVISION-CRE

VISION-CRE - Plattform zur evidenzbasierten Modellierung kognitiver Schlussfolgerungen zur Assistenz bei Therapieentscheidungsprozessen

Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF),

Die medizinische Entscheidungsfindung zur Bestimmung geeigneter Therapieansätze für eine:n individuelle Patient:in unterliegt in der Praxis sowohl einem medizinischen als auch einem regulatorischen Rahmenwerk. Indikationsspezifische Leitlinien, welche die im jeweiligen Gesundheitssystem zugelassenen (und somit applizierbaren) Behandlungsmöglichkeiten aufzeigen, bilden hierbei die formale Grundlage. Zwar können Ärzt:innen auch außerhalb dieser Vorgaben agieren (s.g. Off-Label Use), benötigen hierzu jedoch in der Regel triftige Gründe und die Zustimmung des jeweiligen Kostenträgers. Weiterhin sind natürlich auch klinische Studien ein essentieller Faktor bei der Evaluation der bestmöglichen therapeutischen Option, wobei dieser Aspekt nicht der Routineversorgung zuzuschreiben und abhängig von zahlreichen externen Faktoren (Studienangebot, Geeignetheit des/der Patient:in, Randomisierung, etc.) ist.

Grundlegend steht bei jedem therapieassoziierten Entscheidungsprozess die Frage im Vordergrund, welche verfügbare Option die höchste Chance auf Erfolg bei gleichermaßen geringem Risiko für das individuelle Krankheitsbild eines/einer Patient:in bietet. Aufgrund der Heterogenität von Individuum und Erkrankung ist diese Abwägung jedoch sehr komplex und bedarf der parallelen Berücksichtigung multipler Faktoren. Die diesen Umstand erleichternde Limitation des therapeutischen Handlungsspielraums löst dabei nicht das Problem der kognitiven Simulation aller möglichen Implikationen, um ein entsprechendes Optimum zu bestimmen. Weiterführend schließt sich außerdem die berechtigte Frage an, welcher Umstand überhaupt als optimal betrachtet werden kann, da die Definition von Erfolg oder Misserfolg bei Behandler:in und Patient:in unterschiedlich ausfallen kann. So könnte eine Therapie zwar zu einem enormen klinischen Erfolg führen, jedoch ebenso mit dem hohen Risiko einer invasiven Nebenwirkung einhergehen. Diese teilweise lebensverändernden Entscheidungen erfordern deshalb ein hohes Maß an Sicherheit, Aufgeklärtheit sowie eine Kommunikation auf Augenhöhe zwischen allen Beteiligten.

Eine technische Möglichkeit zur Bereitstellung von Assistenz im Prozess der medizinischen Entscheidungsfindung sind klinische Entscheidungsunterstützungssysteme, welche spezifische Charakteristiken eines/einer Patient:in (z.B. klinische Befunde) mit einer zuvor erstellen Wissensbasis abgleichen, um alle bereitstehenden Optionen quantitativ zu evaluieren. Im Fokus des VISION-CRE Vorhabens steht deshalb die Etablierung einer »Cognitive Reasoning Engine (CRE)«, welche die leitlinienbasierte Vorgabe möglicher Therapieoptionen durch eine neuartige evidenzgestützte Evaluationsebene ergänzt. Das übergeordnete Ziel besteht demnach in einer Erweiterung der bestehenden Entscheidungshilfen, indem bereits erfasste und aufgezeichnete Erfahrungswerte der Sequenz: (1) Patient:in, (2)Therapie und (3) daraus resultierender Reaktion ausgewertet werden um daraus wertvolle Rückschlüsse für die Gegenwart herzuleiten.

headline-markerGenoMed4All

Förderer: European Union funding for Research and Innovation: Horizon 2020,

Das Projekt GenoMed4All ist eine EU-weite Initiative zum Aufbau einer Netzinfrastruktur, die den Austausch klinischer Daten in einem “Federated Learning Framework” erleichtern soll. Durch die Integration klinischer Daten bis hin zu Multi-OMICS-Ebenen zielt das Projekt darauf ab, die quantitative Analyse mit Methoden des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) deutlich zu verbessern. GenoMed4All konzentriert sich auf eine Reihe von hämatologischen Erkrankungen, die durch den besonders fortgeschrittenen Einsatz von Präzisionsdiagnostik und personalisierter Therapien immer komplexer werden.
In Partnerschaft mit der Klinik und Poliklinik für Hämatologie, Zelltherapie und Hämostaseologie des Universitätsklinikums Leipzig trägt das ICCAS zur Implementierung der Datenintegrationsmechanismen sowie der fortgeschrittenen Datenstandardisierung auf Basis von HL7 FHIR bei.

Externe Projektseite: https://genomed4all.eu

headline-markerSaxoCell

Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF),

Im Projekt SaxoCell Systems erarbeitet das ICCAS auf der Basis formaler Prozessmodelle Mechanismen zum sicheren Tracking von notwendigen Ressourcen (analog sowie digital) im Kontext der ATMP-Entwicklung (bspw. Befunde, Zellmaterial, pharmazeutische Materialien, etc.). Hierfür werden die beteiligten Assets zunächst in Form interoperabler (HL7 FHIR) Ressourcen definiert. Daraufhin werden diese digitalen Abbilder innerhalb einer IT Plattform auf Basis einer Blockchain-Infrastruktur instanziiert und mit einem idealen Prozessmodell mit den Prinzipien von Good Manufacturing Practice (GMP) verglichen. Die daraus resultierende Supply-Chain-Management Lösung soll im Kontext des SaxoCell Gesamtvorhabens eine lückenlose Nachvollziehbarkeit für ATMP Herstellungsprozesse ermöglichen, um ein übergeordnetes und nachhaltiges Qualitätsmanagement in allen Bereichen der intendierten Plattform zu ermöglichen.

Externe Projektseite: https://saxocell.de

headline-markerNFDI

NFDI - For Data Science and Artificial Intelligence

Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF),

NFDI4DataScience (NFDI4DS) folgt einer Vision: für Data Science und die Fortschritte inKünstlicher Intelligenz ist es unabdingbar, alle Schritte des komplexen und interdisziplinären Lebenszyklus für Forschungsdaten vollumfänglich zu unterstützen, also das Sammeln/Erstellen, Verarbeiten, Analysieren, Veröffentlichen, Archivieren und Wiederverwenden der unterschiedlichen Ressourcen.

Durch den Paradigmenwechsel in den letzten Jahren werden die leistungsfähigsten Berechnungsmethoden zunehmend durch datengetriebene Ansätze insbesondere auch Deep-Learning-Ansätze erreicht. Dies hat zur Etablierung von Data Science als eigenständige und allgegenwärtige wissenschaftliche Disziplin geführt, die von den Fortschritten in der Informatik angetrieben wird, aber seine hohe Bedeutung aus den vielfältigen Ergebnissen in fast allen wissenschaftlichen Disziplinen schöpft. Die Herausforderungen für Data Science und die Künstliche Intelligenz liegen in der Beherrschung der modernen Data Science-Methoden, indem die Prinzipien von Transparenz, Reproduzierbarkeit und Fairness für die digitalen Objekte umgesetzt werden, d.h. für die Kombination von Code, Modellen und Daten, die für das Training verwendet werden.

Aufgrund der herausragenden Bedeutung von Data Science und der Künstlichen Intelligenz für die Informatik sowie für das weitere Spektrum vieler wissenschaftlicher Disziplinen wird NFDI4DS seine Forschungsdateninfrastrukturen öffnen, um alle verfügbaren Ressourcen wie Code, Modelle, Daten oder Veröffentlichungen in die wissenschaftlichen Communities einzubringen: NFDI4DS verfolgt die Entwicklung, Einrichtung und Aufrechterhaltung einer nationalen Forschungsdateninfrastruktur für die Communitys in Data Science und der Künstlichen Intelligenz in Deutschland. Dies bietet darüber hinaus Vorteile für eine breitere Community, die auf Datenanalyselösungen z.B. innerhalb der NFDI angewiesen sind. Es ist oberstes Ziel, dass alle digitalen Artefakte verfügbar gemacht, miteinander verknüpft und innovative Tools und Dienste angeboten werden, um durch die vielfältige Wiederverwendung eine neue und innovative Forschung zu ermöglichen.

NFDI4DS beabsichtigt, die Community in Data Science und der Künstlichen Intelligenz, als interdisziplinären Bereich mit Wurzeln in der Informatik, in der Wissenschaft zusammenzubringen und zu vertreten. Wir sind bestrebt, vorhandene Lösungen wiederzuverwenden und eng mit den anderen NFDI-Konsortien als auch anderen Communitys zusammenzuarbeiten. In der Anfangsphase wird sich NFDI4DS auf vier datenwissenschaftlich besonders hervorstechende Anwendungsbereiche konzentrieren: Sprachtechnologie, lebenswissenschaftliche Bereiche, Informations- und Sozialwissenschaften. Das in NFDI4DS verfügbare Fachwissen in Bezug auf Data Science und Künstliche Intelligenz, Infrastrukturentwicklung und weiteres Domänenwissen stellt sicher, dass Metadatenstandards domänenübergreifend interoperabel sind und neue Wege für den Umgang mit digitalen Objekten entstehen.

headline-markerScaDS.AI

Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF),

Als eines der kürzlich erweiterten deutschen Zentren für Künstliche Intelligenz (KI) hat ScaDS.AI das Ziel, die Lücke zwischen der effizienten Nutzung großer Datenmengen in Industrie und Forschung und fortschrittlichen KI-Methoden zu schließen. Zu diesem Zweck reichen die Forschungsthemen am ScaDS.AI von grundlegender KI-Methodik bis hin zur Anwendung von KI in Schlüsselbereichen wie Ingenieurwesen, Umweltsysteme, Industrie und biomedizinische Forschung. Darüber hinaus wird das Vertrauen der Öffentlichkeit in die KI gestärkt, indem ethische und gesellschaftliche Perspektiven integriert und die Forschung über das Service Center und das Living Lab öffentlich zugänglich gemacht werden.
Um die KI in den Biowissenschaften voranzutreiben, kooperiert ScaDS.AI mit dem ICCAS, indem es Forschungsexpertise und Rechenressourcen gemeinsam nutzt und sich dabei vor allem auf modellbasierte, personalisierte Krebsbehandlungen konzentriert.

headline-marker5G Compass

5G Compass

Förderer:

Ziel des ICCAS im Projekt 5G-COMPASS ist es, aktuelle und zukünftige Kommunikationstechnik in die medizin(-technische) Versorgung zu integrieren. Zum Erreichen dieses Zieles müssen sowohl Medizingerätehersteller als auch Hersteller von Kommunikationstechnik bei der Entwicklung ihrer Produkte unterstützt werden. Im Projekt wird eine Testhardware entwickelt, welche es Medizingeräteherstellern auf einfache Weise ermöglicht, verschiedene Kommunikationskanäle zu testen (Wi-Fi, Li-Fi, 5G) und damit die Leistungsfähigkeit ihrer Produkte zu überprüfen. Auf der anderen Seite werden der Kommunikationstechnik über verschiedene Kanäle realistische Daten zur Verfügung gestellt und damit eine Testung der Kommunikationstechnik in einer realistischen Umgebung ermöglicht. Dazu wird auf die langjährige Expertise im Bereich der Modellierung chirurgischer Eingriffe sowie der Prozessautomation zurückgegriffen.
Auf Ebene der Nachrichtentechnik ist das ICCAS Anwender der Kommunikationstechnik, arbeitet eng mit den Partnern aus der Nachrichtentechnik im Projekt zusammen und bringt Anforderungen und Erfahrungen aus dem Bereich der medizinischen Anwendungen ein.
Punktuell wird an der Entwicklung von Algorithmen und Konfigurationen mitgearbeitet, wo spezifische Anpassungen für den Bereich der medizinischen Anwendungen notwendig sind. Auf Seiten der Medizintechnik wird intensiv mit den Partnern KLS-Martin und SurgiTAIX zusammengearbeitet. Die Ergebnisse werden im LivingLab des ICCAS implementiert und getestet.

headline-markerTri5G

Trimodale 5G (Tri5G)-Pionierregion

Förderer: Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV),

Die Trimodale 5G (Tri5G)-Pionierregion steht für ein 5G-Forschungs- und Erprobungsnetz im Leipziger Nordraum. Im Zentrum stehen unterschiedlichste Anwendungsfälle im Schwerpunkt Logistik und öffentliche Versorgung, welche auf die Anforderungen der Industrie und der öffentlichen Dienste zugeschnitten sind.
„Trimodal“ steht sowohl für die im Projekt adressierten Verkehrswege Straße, Schiene und Luft als auch für die potenziellen Anwendergruppen der zu erforschenden Technologie aus Wissenschaft, Wirtschaft und öffentlicher Verwaltung.

Die Tri5G-Modellregion adressiert die Erforschung, Erprobung und Standardisierung von 5G-basierten Diensten in öffentlichen Mobilfunknetzen, zugeschnitten auf die Anforderungen von Industrie und öffentlichen Diensten für regionale wie auch überregionale Anwendungsfälle der Logistik. Ziel ist es dabei im vom Logistikverkehr und der Automobilproduktion geprägten Leipziger Nordraum ein 5G Forschungs- und Erprobungsnetz zu schaffen, anhand dessen professionelle industrielle wie auch behördliche 5G-Kommunikationsdienste in einer öffentlichen Mobilfunkinfrastruktur und unter realen Bedingungen getestet und evaluiert werden können. 

In Tri5G soll ein Konzept entwickelt werden, um die zukunftsweisenden Möglichkeiten der 5G-Technologien hauptsächlich in der Automobilindustrie, der Expresslogistik, der Mehrwertlogistik und des öffentlichen Personennahverkehrs im Umfeld des Leipziger Flughafens konzeptuell zu erfassen. Dabei sollen 5G-Anwendungsfälle unterschiedlicher Hauptanwender in einem einheitlichen Netz vereint werden, um Insellösungen zu vermeiden.

Die 11 Partner untersuchen unterschiedliche Anwendungsfälle in den Bereichen Vernetztes Fahren, Automatisierte Drohnen und Tracking, Monitoring, IoT & Maintenance.
Aufgabe des ICCAS ist die Integration eines vernetzten Rettungswagens in ein öffentliches Mobilfunknetz sowie die Erforschung der Nutzung von Edge Computing via 5G.

headline-markerMediNET

MediNet

Förderer: Freistaat Sachsen, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi),

Digitalisierung und Interoperabilität für den orts- und geräteunabhängigen Zugriff auf klinische Daten werden sich in der Medizin weiter durchsetzen. Die größten Herausforderungen sind derzeit das Fehlen standardisierter, interoperabler Schnittstellen, die Komplexität klinischer IT-Ökosysteme und die Anforderungen durch erforderliche Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen.

Im Projekt MediNet wird das notwendige Netzwerk zwischen Kliniken, Forschung und Unternehmen aufgebaut. Zu diesem Zweck betreibt ICCAS ein Transferzentrum, das regionale Gesundheitsdienstleister und Unternehmen bei organisatorischen und technischen Herausforderungen bei der Einführung neuartiger Produkte in das medizinische Umfeld unterstützt. Darüber hinaus entwickeln ICCAS-Wissenschaftler eine technische Plattform, die klinische Studien und innovative Behandlungsstrategien mit vernetzten Medizinprodukten ermöglicht. Basierend auf etablierten internationalen Standards und neuen Technologien kann das gesamte Spektrum von mobilen Point-of-Care-Geräten bis hin zu klinischen Informationssystemen adressiert werden.

In Zusammenarbeit mit regionalen Unternehmen wird die nächste Generation von Medizinprodukten in die klinischen Prozesse und digitalen Infrastrukturen des Universitätsklinikums integriert. Damit wird auch über den Projektzeitraum hinaus der Grundstein für neue, flexiblere Lösungen für eine ortsunabhängige, integrierte Medizin gelegt.

headline-marker6G-Health

6G-Health

Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF),

Gesamtprojekt:

Das Projekt 6G-Health führt die Domänen Nachrichtentechnik, Medizintechnik mit medizinischen und technischen Endanwendern zusammen, um passgenaue Technologieentwicklung im Bereich der sechsten Generation Mobilfunk (6G) zu ermöglichen. Dabei werden nicht nur konkrete 6G-Technologiekomponenten entwickelt, sondern auch Markteintrittsbarrieren frühzeitig identifiziert und mögliche Gegenmaßnahmen entwickelt. Dazu zählen vor allem die Aspekte Zulassung, Betrieb und Standardisierung. Technischer Kern sind Entwicklungen im Bereich der Integration von Sensorik in 6G, die Entwicklung von Technologien für eine erweiterte Netz-Intelligenz sowie Konzepte und Technologien für eine intelligente Verteilung von Rechenressourcen und einer effizienten Vorverarbeitung der Daten auf verschiedenen Ebenen der Infrastruktur. Aus medizinischer Perspektive werden stellvertretenden Anwendungen aus drei Bereichen bearbeitet: Die Erfassung von Biosignalen direkt am Patienten und deren Übertragung, die Nutzung und Verarbeitung von Daten und Informationen zur Verbesserung einer kollaborativen Arbeitsumgebung sowie Anwendungen von 6G im Bereich Smart Hospital mit dem Ziel innerklinische Prozesse zu erfassen und zu optimieren.

Teilprojekt – Universitätsmedizin Leipzig:

Die Universitätsmedizin Leipzig (UML) entwickelt Ideen und Konzepte für den Bereich der 6G-Forschung in medizintechnischen Anwendungen. Technisch steht dabei vor allem die Untersuchung von Einsatzszenarien für die Verwendung von 6G-Technologien in klinischen Prozessen und deren Optimierung im Vordergrund. 6G kann durch eine flexible, energieeffiziente und leistungsfähige Infrastruktur einen großen Beitrag leisten. Der Einsatz von erweiterter Sensorik in den Kliniken inkl. der Möglichkeit von Joint Communication and Sensing (JCAS) sowie eine verteilte Verarbeitungsintelligenz eröffnet diverse Vorteile bei gleichzeitig deutlich reduziertem Stromverbrauch. Die im Projekt adressierten medizinischen Anwendungen sind für verschiedene Klassen medizinischer Anwendungen repräsentativ. Sie sollen eine breite Auswahl an zukünftigen Herausforderungen und Chancen aufzeigen, welche über die 6G-Plattform mit den Experten der Nachrichtentechnik diskutiert werden können. Die UML übernimmt im Projekt die Rolle als Vermittler zwischen den Domänen Medizin, Nachrichtentechnik und Medizintechnik.Hierbei wird im Sinne eines ganzheitlichen Projektverständnis neben den technischen Anwendungen auch die Anforderungen an die zukünftigen Technologien durch Normierung und Betrieb betrachtet. Dazu erfolgt eine enge Verflechtung der Arbeiten mit Akteuren der verschiedenen Domänen sowie zu Expert:innen aus den Bereichen Zulassung, Betrieb, Normierung und Standardisierung.

 

headline-markerCortexMap

CortexMap - Entwicklung eines neuartigen Transkranielle-Magnetstimulation-Navigationssystems (TMS-Navigationssystem) für eine effiziente Planung und Auswertung von neurochirurgischen Eingriffen sowie eine optimale Integration in den chirurgischen Workflow

Förderer: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi),

Ziel des Projektes CortexMap ist die Entwicklung eines neuartigen navigierten transkraniellen Magnetstimulations-Systems (nTMS-System) für das nicht-invasive prä- und postchirurgische Mapping des Motorkortexes des Gehirns von Patienten mit Hirntumoren. Das neue System soll eine effiziente Nutzung in der Neurochirurgie und eine optimale Integration in den chirurgischen Workflow bieten.

Dafür sollen nötige Hardwarekomponenten sowie neue Software-Funktionalitäten entwickelt werden. Ein Elektromyographie-Gerät mit 8 oder 16 Elektroden zur Messung der motorisch evozierten Potentiale (MEP) soll die Untersuchungen schneller und präziser ermöglichen. Funktionalitäten zur automatischen Anpassung der Intensität der Stimulation und zur Nachbearbeitung der MEP sollen zu einem genauen Mapping des Motorkortexes führen. Auch neue Visualisierungs- und Datenanalyse-Funktionen sollen den Chirurg bei der Interpretation der Daten unterstützen.

Daraus sollte das Monitoring von Patienten vor und nach chirurgischer Behandlung mithilfe einer nicht-invasiven und einfachen Messtechnik zugunsten vom Patienten effizienter werden.

headline-markerSDC-VAS

SDC - Verteiltes Alarmsystem

Förderer: ZIM – Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand,

Das Forschungsprojekt SDC-VAS hat sich zum Ziel gesetzt, mit Hilfe der neuen IEEE 11073 SDC-Standardfamilie ein neuartiges „Verteiltes Alarmsystem“ zum Einsatz auf Intensivstationen zu entwickeln. Damit soll vor allem das Problem der Alarmmüdigkeit sowie die Lärmbelastung auf Intensivstationen gemildert werden.

Die SDC-Standardfamilie ist ein neues Kommunikationsprotokoll, mit dessen Hilfe medizinische Geräte von verschiedenen Hersteller miteinander kommunizieren können. So können diese Geräte Daten, Informationen und Dienste in einem elektronischem Netzwerk bereitstellen. Diese Informationen können auch einen sogenanntem Mehrwertsystem zur Verfügung gestellt werden.

Das Verteilte Alarmsystem soll die Informationen der verschiedenen SDC-fähigen Geräte erhalten und zusammen mit Daten aus anderen Quellen wie dem klinischen Informationssystem (KIS) und IoT Sensoren aggregieren, bewerten und anschließend zielgerichtet an passende Pflegekräfte weiterreichen. Zusätzlich ist angedacht, die Möglichkeiten von Alarmvorhersagen unter Einsatz von Mustererkennungsalgorithmen zu erkunden.

Das Projekt steht dabei vor drei Kehrherausforderungen: Die Entwicklung eines Integrators, der in der Lage ist, sowie die Daten aus der SDC-Schnittstelle, aus dem KIS als auch verschiedenen IoT Sensoren miteinander sinnvoll zu verknüpfen. Die zweite Herausforderung ist die Entwicklung eines sinnvollen Methodik, um einen passenden Mitarbeiter auszuwählen und zu Informieren. Die dritte Aufgabe beschäftigt sich mit der Frage, inwieweit sich die rechtlichen und normativen Vorschriften ändern müssen, um ein auf SDC-basierendes verteiltes Alarmsystem sicher einsetzen zu können.

Das Projekt startet im August 2022 und ist eine Kooperation der Firma tetronik, der Universität Leipzig vertreten durch das ICCAS und der HTWK Leipzig. Es wird gefördert vom ZIM-Programm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz.

 

headline-marker3MP-FUS

Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF),

Fördermaßnahme „Psychische und neurologische Erkrankungen erkennen und behandeln … (mehr lesen)

headline-markerKliNet5G

KliNet5G

Förderer: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi),

Im BMWK geförderten Projekt KliNet5G wird die Umsetzbarkeit einer rein 5G-basierten Netzinfrastruktur auf Basis von OpenRAN in Kliniken evaluiert. Das Projekt verbindet Enduser-Equipment-Hersteller, Klinikbetreiber und medizinische Anwender. Es werden unter anderem Konzepte für die zukünftige Ausgestaltung der Infrastruktur und die damit einhergehenden Veränderungen von Arbeitsabläufe entwickelt. Außerdem werden praxisnahe klinische Anwendungen der Logistik und Patientenversorgung kombiniert und umgesetzt, um damit Prozesse in der Klinik zu flexibilisieren und kontinuierlich zu optimieren. So kann z.B. mobiles Patientenmonitoring sowie Tracking von Geräten und Equipment praktisch realisiert werden. Das Projekt zielt darauf ab, vorhandenes 5G-Knowhow und 5G-Technologie in vorhandene Produkte und Anwendungsgebiete der Medizin zu integrieren um die Anwendung dieser Zukunftstechnologie zu unterstützen.

headline-markerSDC-CSM

SDC – Control Station Med (SDC-CSM): Integration des SDC-Standards IEEE 11073 in eine neuartige Leitstelle

Förderer: ZIM – Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand,

Im Forschungsprojekt SDC – Control Station Med (SDC-CSM) soll der neue Kommunikationsstandard IEEE 11073 SDC, der die offene, sichere und herstellerunabhängige Vernetzung von medizinischen Geräten umsetzt, in einen neuartigen technischen Leitstand integriert werden. Dem Personal der medizintechnischen Abteilung einer Klinik sollen über diesen Leitstand aggregierte Daten über den aktuellen Status aller angeschlossenen SDC-fähigen Geräte bereitgestellt werden. Zusätzlich soll die Dokumentation von Fehlermeldungen, die Verarbeitung von technischen Fehlern mit automatischer vorgegebener Reaktion und die Erhebung von Kennzahlen neben weiteren Funktionen bereitgestellt werden. Überdies werden die Möglichkeiten von Predictive Maintenance untersucht und integriert. Der Schwerpunkt der Forschungsarbeiten liegt auf der Implementierung und gegebenenfalls Erweiterung/Verbesserung des SDC Standards, des Datenmodels und der Datenaggregation sowie auf Machine Learning-Algorithmen.

headline-markerMultiGuard

MultiGuard - Entwicklung eines multispektralen Monitoringsystems zur Unterstützung in der medizinischen Diagnostik

Förderer: ZIM – Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand,

Hautdurchblutung und –feuchtigkeit sind physiologische Parameter, die eine große Rolle bei der Überwachung des Patientenzustandes spielen. Probleme wie Medikamentendosisfehler, Kreislaufstörungen, pulmonale Komplikationen oder ineffiziente Sauerstofftherapien können aus den Parameterwerten frühzeitig anerkannt werden. Die aktuellen Messgeräte, wie beispielsweise Pulsoxymeter und transcutane Elektroden, zeigen Einschränkungen besonders bei der Anwendung in der Neonatologie bei Frühgeborenen. Die Geräte sind in Kontakt mit dem Körper und messen die lokale Perfusion.
Im Projekt MultiGuard soll ein kontaktloses und nicht-invasives multispektrales Monitoringsystem zur Unterstützung in der medizinischen Diagnostik entwickelt werden. Multispektrales Imaging kombiniert das Prinzip der hyperspektralen Photometrie mit der Digitalbildgebung und erfordert keine Gabe eines Kontrastmittels. Das System besteht aus einem multispektralen Messsystem mit automatischer Bildverarbeitungseinheit für die Berechnung von Perfusionswerten, pulsatile Parameter, Fett- und Wassergehalt aus den gemessenen Absorptionswerten. Das System soll in Videoqualität kontinuierlich auswertbare hochgenaue Daten liefern. Diese Gewebeinformationen werden dem Arzt auf einer Nutzeroberfläche optimal angezeigt. Um den Patienten nicht kontinuierlich mit sichtbarem Licht zu beleuchten, soll eine schaltbare multispektrale Lichtquelle eingesetzt werden.
Am Ende des Projekts soll ein Prototyp des MSI-Systems MultiGuard zur Verfügung stehen, welches in der Neonatologie und Anästhesiologie ausgewertet werden soll.

headline-markerEyeHearU

„EyeHearU“ – Multimodale Erfassung, Simulation und audiovisuelle Verstärkung des individuellen Trainings von funktionalen laparoskopischen Grundfähigkeiten

Förderer: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG),

Minimal-invasive endoskopisch geführte Eingriffe stellen, ob ihrer erfolgreichen Etablierung als chirurgisches Vorgehen, nach wie vor umfangreiche Anforderungen an Chirurgen und Technologie. Die Entkoppelung der Hand-Augen-Koordination, ein begrenztes Operationsvolumen sowie ein eingeschränkter Sicht auf das Operationsfeld erschweren die Wahrnehmung von Tiefenverhältnissen und führen zu einer anspruchsvollen Arbeitssituation. Als Folge erfahren Chirurgen einen hohen kognitiven Workload, den sie durch ein individuelles Training ihres räumlichen Orientierungsvermögens unter realistischen Bedingungen kompensieren müssen. Da das räumliche Vorstellungsvermögen interindividuell stark variiert, sind Trainingsanwendungen mit physischen und virtuellen Simulatoren nur bedingt erfolgreich. Eine kontinuierliche Begleitung und Trainingsüberwachung sowie -anpassung an die individuelle Leistungsfähigkeit fehlt.

Das Forschungsprojekt entwickelt daher einen neuartigen Trainingsansatz, der eine multisensorische Erfassung des Trainingsablaufs vorsieht, um den individuellen Trainingsfortschritt zu simulieren und entsprechend audiovisuelle Unterstützung bereit zu stellen. Hierfür wird mittels eines sensorisch erweiterten Laparoskopiesimualtors eine Wissensbasis von bimanuellen laparoskopischen Grundfertigkeiten angelegt, maschinenverständlich beschrieben und mit der Momentanaufnahme des individuellen Trainings abgeglichen. Für die Einschätzung des Trainingserfolgs werden neue objektive und maschinenverständliche Metriken entwickelt. Existierende subjektive Fragebögen für die Beschreibung der allgemeinen laparoskopischen Expertise werden damit um eine vergleichbare numerische Trainingsbewertung ergänzt werden.

headline-markerEOS

Emergency Medical Team Operating System

Förderer:

Das europäische medizinische Reaktionssystem besteht aus schnell und leicht zu handhabenden First-Responder-Einheiten. Bei Katastrophen (z. B. Erdbeben, Tsunamis, Überschwemmungen usw.) werden diese medizinischen Notfallteams (Emergency Medical Teams, EMT) zu Katastrophenhilfseinsätzen entsandt, um das lokale medizinische System zu unterstützen und humanitäre Krisen abzuwenden.
Das “EMT Operating System” (EOS) ist ein Feldkrankenhaus-Informationssystem, das auf die Anforderungen von EMT bei Katastropheneinsätzen zugeschnitten ist. Seine Idee wurde im Rahmen des EUMFH-Projekts entwickelt und gestaltet. Das System unterstützt den gesamten Patientenbehandlungsprozess von der Triage bis zur Entlassung und ist in hohem Maße konfigurierbar, um sich an die Bedürfnisse der Rettungssanitäter anzupassen. Obwohl EOS in erster Linie als elektronische Patientenakte konzipiert ist, beinhaltet es auch wesentliche Funktionen für das EMT-Einsatz- und Feldspitalmanagement. Neben der Patientenverwaltung und der Behandlungsdokumentation ermöglicht EOS eine schnelle Abteilungskonfiguration, die Visualisierung wichtiger Leistungsindikatoren des Krankenhauses (Patientenaufnahme, Anzahl der Triagekategorien, Arbeitsbelastung der Abteilung usw.) und Berichtsfunktionen (z. B. für die lokale Regierung oder die WHO). Somit spielt EOS eine wesentliche Rolle bei der Überwachung und Bewertung der aktuellen Situation und Leistung auf strategischer und taktischer Ebene.
EOS bietet hochgradig anpassbare Funktionalitäten. Sie können von spezialisierten Teams, z. B. Burn Assessment Teams, an die spezifischen Rahmenbedingungen verschiedener EMT-Einheiten oder andere Anforderungen angepasst werden. Im Allgemeinen umfasst EOS die digitale Dokumentation und Verwaltung der üblichen Prozesse innerhalb einer EMT. Allerdings können sich die Merkmale im Detail unterscheiden.
EOS setzt stark auf eine strukturierte Datenerfassung und -speicherung (im Gegensatz zu Freitexten). Dies gewährleistet eine hohe Informationsqualität und unterstützt eine schnelle und einfache Dateneingabe sowie eine automatische Informationsverdichtung in Datenbanken. Letzteres kommt der Meldepflicht zugute und ermöglicht einen Vergleich zwischen verschiedenen Einsätzen oder EMT-Einrichtungen.
Das System wird in enger Zusammenarbeit mit verschiedenen First-Responder-Organisationen ständig weiterentwickelt. Es wird für zivile Ersthelferorganisationen kostenlos sein. EOS ist als Webanwendung konzipiert und kann mit modernen Browsern (z.B. Chrome, Firefox, etc.) auf PCs, Laptops oder Touch-Geräten wie Tablet-PCs oder Smartphones genutzt werden. Sie haben Interesse an EOS oder wollen es ausprobieren? Dann kontaktieren Sie uns: eos@iccas.de.

 

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headline-markerKAIT

KAIT - Wissensgestützte und auf künstlicher Intelligenz basierende Plattform zur Therapieentscheidungsunterstützung in der Hämatologie

Förderer: Janssen-Cilag GmbH,

Das medizinische Fachgebiet der Hämatologie ist durch stark heterogene Erkrankungen und Krankheitsverläufe gekennzeichnet. Dennoch beruht das Design klinischer Studien, die Entwicklung von Medikamenten und die anschließende Therapie meist auf der Verabreichung von identischen Schemas. Mit der Entwicklung immer präziser auf die Patienten abgestimmten Behandlungsstrategien wird dieser Prozess stetig effektiver, verursacht jedoch gleichzeitig ein enormes Maß an Komplexität der zu berücksichtigenden Informationen.  Somit hängt die klinische Entscheidungsfindung nicht zuletzt davon ab, ob der behandelnde Arzt über die entsprechende therapeutische Erfahrung und den Zugang zu neuartigen Therapien verfügt. Das Ziel von KAIT, einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Plattform zur therapeutischen Entscheidungsunterstützung bei Patienten mit myelodysplastischem Syndrom, akuter myeloischer Leukämie und multiplem Myelom, besteht hierbei darin, durch eine optimale Bereitstellung und Auswertung relevanter Informationen den klinischen Entscheidungsprozess nachhaltig zu unterstützen, um somit eine patientenindividuelle und personalisierte Behandlung für alle Patienten zu ermöglichen.

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headline-markerPostStroke Manager

PostStroke Manager: ein mobiles, digitales System zur Stärkung der Rezidiv-Prävention, Gesundheitskompetenz und Selbstbestimmung

Förderer: Freistaat Sachsen,

Jedes Jahr erleiden in Deutschland ca. 270.000 Menschen einen akuten Schlaganfall, davon 200.000 Menschen erstmalig. Für die meisten Betroffenen resultieren daraus über das Akutereignis hinaus körperliche Einschränkungen und seelische Symptome, sodass der Schlaganfall oft in eine chronische Erkrankung übergeht.

Um Patienten in der oft schwierigen Zeit nach dem Schlaganfall zu unterstützen, stellt der PostStroke-Manager ein patientenorientiertes, digitales System dar, welches die alltagsüblichen Kommunikationswege nutzt, um eine koordinierte präventive Langzeit-Betreuung von Schlaganfallpatienten zu ermöglichen. Das System integriert Schlaganfalllotsen, Patienten und Hausärzte sowie mobile Sensoren (sogenannte Wearables) und schafft somit die Basis für innovative digitale Angebote, neue Versorgungsformen und ein strukturiertes Disease Management Programm für die Erkrankung Schlaganfall. Es dient als Ergänzung zur Schlaganfalllotsen-Betreuung ab dem ersten Jahr nach dem Akutereignis, kann jedoch auch in Regionen ohne etabliertes Schlaganfalllotsen-Programm direkt nach dem Akutereignis eingesetzt werden. Darüber hinaus kann der PostStroke-Manager bei der korrekten Anwendung von Inhalten zur Sekundärprophylaxe helfen, indem er beispielsweise an Tabletteneinnahmen erinnert und – sofern vom Patienten freigegeben – über Bluetooth-fähige Blutdruckmessgeräte wichtige Parameter wie Herzfrequenz oder systolischen und diastolischen Blutdruck aufzeichnet.

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headline-markerProSafeMed – Brainsaver

Robuste Methoden zur Sensorpositionsbewertung und störungsarmen Blutflussermittlung

Förderer: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi), ZIM – Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand,

Im Rahmen des Projektes soll ein nicht invasives, multimodales Monitoringsystem entwickelt werden, das es Ersthelfern ermöglicht, ein aufschlussreiches objektives Feedback über die Qualität ihrer Herzdruckmassage zu erhalten. Unabhängig ihres technischen oder medizinischen Hintergrundwissens sollen Nutzer_innen in der Lage sein, das System schnell in einen betriebsbereiten Zustand zu bringen, am Körper der Patientin oder des Patienten zu befestigen und eine Wertung der geleisteten Reanimationstätigkeit zu erhalten. Den Anwender_innen sollen die qualitativen Änderungen des arteriellen Blutflusses im Hals dargestellt werden, die als Folge der thorakalen Kompressionen erfolgen. Durch mehrere präklinische Messungen am Phantom sollen im Laborumfeld zudem Bereiche für Messwerte etabliert werden, die die Nutzer_innen bei der Einschätzung der angezeigten Blutflusswerte unterstützen.

headline-markerMOMENTUM

Mobile Medizintechnik für die integrierte Notfallversorgung und Unfallmedizin

Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF),

Im Projekt MOMENTUM wird Medizintechnik entwickelt, die nicht nur im Klinikum (bspw. in Schockraum, OP, Intensivstation), sondern bereits präklinisch am Unfallort und im Rettungswagen mobil eingesetzt werden kann. … (mehr lesen)

headline-markerAIQNET

Künstliche Intelligenz für klinische Studien – Teilvorhaben: Entwicklung eines Digitalen Patientenmodells, das die Diagnose und Behandlungsentscheidung unterstützt

Förderer: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi),

Durch die neue Medical Device Regulation der EU steigen die Anforderungen an belastbare Daten zum Nachweis der Sicherheit und Leistungsfähigkeit von Medizinprodukten. Dabei wird explizit eine fortlaufende Marktbeobachtung der Produkte auf Basis von klinischen Studien gefordert, die auch eine vergleichende Qualitäts- und Leistungsbewertung ermöglicht. Die kontinuierliche Überwachung soll dabei einerseits zur Optimierung der Leistungsdaten der Medizinprodukte aber auch zur Verbesserung der Diagnose und der medizinischen Behandlung dienen. Eine datenschutzkonforme Erfassung, Speicherung und Analyse klinischer Daten ist dabei für die Auswertung unerlässlich. In der Praxis trifft diese Forderung jedoch auf Fachkräftemangel in Industrie und Klinik, Kostendruck, Rechtsunsicherheit und IT-Systeme mit geringer Interoperabilität.

Hier setzt das Projekt AIQNET an, denn sowohl epidemiologische, klinische, paraklinische als auch radiologische Daten können mit Hilfe von künstlicher Intelligenz automatisch analysiert und für die Leistungsbewertung von Medizinprodukten genutzt werden. Im Rahmen des Projektes wird daher ein digitales Ökosystem entwickelt, welches durch modernste Architektur und Sicherheitstechnologien die Einhaltung rechtlicher und ethischer Rahmenbedingungen gewährleistet. Im Rahmen der Plattform soll eine Datenbasis geschaffen werden, die es sowohl Kliniken als auch Medizinprodukteherstellern ermöglicht, klinische Daten effektiv und gesetzeskonform für Forschung und Entwicklung zu nutzen.

Das ICCAS wird im Rahmen des Teilvorhabens ein „Digitales Patientenmodell“ entwickeln, das verschiedene Perspektiven auf die Behandlung und den Patienten selbst integriert. Ziel ist es die KI-gestützte klinische Qualitäts- und Leistungsbewertung basierend auf dem Vorwissen über den Patienten bzw. dem Verlauf der Behandlung zu verbessern. Dazu gehören die Aspekte der Diagnose und der vorliegenden Krankheit, Informationen zu Therapien sowie den spezifischen Eigenschaften des Patienten.

Haupt-Projektwebseite

headline-markerMSI – ENDOSKOP

Endoskopische Multispektralbildgebung mit echtzeitigem Pulsoximetrie-Bildgebungssystem für die Medizin

Förderer: KARL STORZ SE & Co. KG,

Im Projekt soll ein Echtzeit-Pulsoximetrie-Bildgebungssystem basierend auf einem endoskopischen MSI-System für die Medizin entwickelt werden. Ziel ist die Überprüfung relevanter Anwendungsfälle sowie die vorklinische Evaluation.

headline-markerHSI – Laparo/Endoskopie

Automatische Gewebeerkennung und Visualisierung in Hyperspektralbildgebung - Laparoskopie/Endoskopie

Förderer: KARL STORZ SE & Co. KG,

Ziel des Projektes ist die Aufnahme und Analyse von hyperspektralen Messdaten mit einem laparoskopischen HSI-System im klinischen Umfeld. Weiterhin sollen Verfahren für die automatische Klassifizierung und Visualisierung von Gewebe mittels HSI-Daten erarbeitet und implementiert werden.

headline-markerMR-Biopsie

MRT-taugliche flexible Biopsiezange zur minimal-invasiven Entnahme von Gewebeproben; Teilvorhaben: Erforschung neuartiger MRT- und Röntgenmarker und Entwicklung einer neuartigen MRT-geführten Interventionstechnik für die Biopsie (MR-Biopsie)

Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF),

Das Verbundprojekt „MRT-Biopsie“ widmet sich der Entwicklung einer neuartigen Keramik-basierten flexiblen Biopsiezange, die in der Magnetresonanztomographie eingesetzt werden kann. Der Nachweis der Funktionalität wird mit der minimal-invasiven Entnahme von Myokard-Gewebe unter MRT-Visualisierung erbracht. … (mehr lesen)

headline-markerSONO-RAY

Kombinationstherapie für Tumoren mit MR-geführtem fokussiertem Ultraschall und Strahlentherapie

Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF),

Das Projekt SONORAY hat zum Ziel, therapeutischen fokussierten Ultraschall (FUS) und Strahlentherapie (RT) zur Behandlung von malignen Tumoren sowie Tumormetastasen zu kombinieren. Die zugrunde liegende Hypothese ist, dass zwei Gewebe zerstörende Methoden/ Energien (Energie von hochintensiven akustischen Wellen und ionisierender Strahlung) effektiver im Kampf gegen Krebs sind, als wenn jeweils nur eine der beiden Energien angewendet wird. … (mehr lesen)

headline-markerBildgebende Robotik

Förderer:

Medizinische Interventionen unterstützt durch Bildgebungsmodalitäten erlangen zunehmend klinische Akzeptanz. Die Bildgebung mittels Ultraschall, Röntgen-basierter Computertomographie sowie Magnetresonanztomographie erlaubt minimal- und nichtinvasive Eingriffe, wie Biopsien, thermische Ablation, Embolisation. Moderne bildgestützte Verfahren verzichten auf große Einschnitte und reduzieren damit Nebenwirkungen sowie den Krankenhausaufenthalt. … (mehr lesen)

headline-markerMRg-LIFUP

Neuro-Regulierung unter Anwendung von Magnetresonanz-geführtem fokussiertem Ultraschall

Förderer:

In Zusammenarbeit mit dem Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften sowie dem Fraunhofer Institut für Biomedizinische Technik (IBMT) in St. Ingbert werden die Möglichkeiten der Anwendung des Fokussierten Ultraschalls (FUS) für die Neuromodulation und Neurostimulation erforscht. … (mehr lesen)

headline-markerMR-Stents

MR-geführte Stent-Implantation

Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF),

Ziel des Verbund-Projektes ist die Entwicklung einer Magnet Resonanz (MR)-geführten Stent-Implantation. Durch MR-Durchleuchtung werden neben der Eliminierung der Röntgenstrahlen- und Kontrastmittelbelastung auch eine deutlich genauere Differenzierung des Herzens, eine Blutflussanalyse und eine 3D-Darstellung ermöglicht. … (mehr lesen)

headline-markerMR-Thrombose

MR-gestützte minimal-invasive Diagnostik und Therapie von Thrombosen - MR-Thrombose-Theranostik

Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF),

Ziel des Verbund-Projektes MR-Thrombose-Theranostik ist die Erforschung einer Magnet Resonanz (MR)-gestützten Diagnose und minimal-invasiven Therapie von Thrombosen. Hierdurch werden die Nachteile von bestehenden Verfahren zur Thrombektomie und Im-/Explantation von VCF – erbgutschädigende Röntgenstrahlung und nierenschädigende Kontrastmittel – vollständig vermieden. … (mehr lesen)

headline-markerEMU

Beatmungssystem mit Elektroimpedanzbildgebung zur Überwachung des Patientenzustandes und optimalen Beatmung des Patienten; Entwicklung von Auswertungsalgorithmen sowie präklinische Evaluation des neuartigen multimodalen Beatmungssystems

Förderer: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi),

Es wird ein multimodales Beatmungssystem mit kombinierter EIT – Messvorrichtung entwickelt, das für eine temporäre Überwachung und automatisierte Beatmung des Patienten eingesetzt werden kann. Dabei sollen Vitalparameter wie z.B. Lungenaktivität und -volumen erfasst werden. Zusätzlich integriert ein Brustgurt eine Bildgebung des Thorax bzw. der Lunge, welche auf EIT basiert. … (mehr lesen)

headline-markerDIRTH

Entwicklung eines neuartigen transportablen Systems für die dynamische Infrarotthermografiebildgebung in der Chirurgie

Förderer: ZIM – Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi),

Projektbeschreibung

Bei der Infrarotthermografie wird elektromagnetische Strahlung, die das menschliche Auge nicht sehen kann, von einem (warmen) Objekt gemessen. Sensoren in der Wärmebildkamera konvertieren die emittierten und reflektierten Strahlungen in grafische Bilder, in denen die Bildintensitäten proportional zu den Körpertemperaturen dargestellt sind. Dieses Verfahren ist nichtinvasiv, kontaktlos und einfach in der Anwendung. Der Anwendungsbereich von Thermografie in der Medizin ist breit: Untersuchung bei Kreislaufstörungen und Gelenkentzündungen, Detektion von Tumoren oder Untersuchung der Durchblutung von Gewebe. Da dieses Verfahren keinen Kontakt mit dem Patienten erfordert, sind Wärmebildkameras besonderes für den Einsatz in der Chirurgie geeignet.

Hersteller bieten derzeit eine große Auswahl an Wärmebildkameras an, die für die Anwendung im OP-Saal jedoch nicht optimal geeignet sind. Die Anforderungen sind: die Aufnahme eines kleinen Bereiches in einem Bild mit maximaler Anzahl von Pixeln, die Detektion von minimalen Temperaturunterschieden, die Kompatibilität des Systems mit der OP-Umgebung (Größe, Mobilität, Bedienfreundlichkeit). Außerdem wird die Aufnahme und Darstellung der Bilder von Software gesteuert, die nur einfache Werkzeuge für die Auswertung der Wärmebilder anbietet. Für eine genauere Auswertung der Wärmebilder, besonderes bei der dynamischen Thermografie, soll die Software verbessert und ergänzt werden.

Die Entwicklung eines DIRTH-Systems (Dynamisches InfraRotTHermografiebildgebungs-System) soll die Verwendung der Thermografie im OP-Saal erleichtern und die Interpretation bzw. die Auswertung der thermischen Bilder verbessern.

Forschungsziele

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines leichten und portablen Infrarotthermografiegerätes für den Einsatz im OP-Saal. Das System muss kompakt und transportabel sein, damit es einfach in verschiedenen OP-Sälen eingesetzt werden kann. Das zu entwickelnde System wird mit leistungsfähigen Softwarealgorithmen für eine optimale Visualisierung und Auswertung der thermischen Bilder bei statischer und dynamischer Thermografie ausgestattet. Abschließend erfolgt eine Evaluierung des DIRTH-Systems und seiner Funktionen mit den klinischen Partnern im OP-Saal.

Thematische Schwerpunkte

  • Entwicklung eines neuen, kompakten und transportablen Systems für dynamische Thermografiebildgebung
  • Entwicklung von neuen Funktionen für die Auswertung dynamischer Thermografie
  • Evaluation bei plastischer Chirurgie

headline-markerOncoControl

Webbasiertes und fachübergreifendes Arztassistenzsystem für computergestützte Tumordiagnose und - behandlungsprozesse

Förderer: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi), ZIM – Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand,

Projektbeschreibung

Die interdisziplinäre Behandlung von Patienten mit der Diagnose Kopf-Hals-Tumor (KHT) stellt die verschiedenen beteiligten Fachdisziplinen vor die Herausforderung, einerseits die komplexen dreidimensionalen anatomischen Zusammenhänge (Chirurgie und Strahlentherapie) sowie andererseits Daten der zunehmend diversifizierten Molekularbiologie für eine sinnvolle Therapieentscheidung aufzubereiten.

Ziel des Projektes OncoControl ist die Realisierung eines webbasierten Systems für die Kopf-Hals-Onkologie, mit dem die Exploration, Analyse und Verwaltung von Patientendaten erfolgen kann. Dadurch soll die Kommunikation zwischen den einzelnen klinischen Disziplinen, die am onkologischen Workflow beteiligt sind, sowie Diagnose- und Therapieprozesse durch geeignete technische Mittel unterstützt und optimiert werden.

Forschungsziele

Der zentrale Gedanke bei der Entwicklung von OncoControl fokussiert die Qualitätssteigerung onkologischer Therapieentscheidungsprozesse auf dem Gebiet der komplexen Kopf-Hals-Tumore, die Verbesserung bestehender Arbeits- und Behandlungsprozesse sowie eine Unterstützung des Entscheidungsfindungsprozesses im Tumorboard durch den Einsatz von Endoskopiebildern und 3D Tumorrekonstruktionen neben den bisher genutzten Schichtbildern aus Computertomographie (CT) und Magnetresonanztomographie (MRT).

Eine neue und innovative Präsentationsform, die Treatment Summary, unterstützt den Arzt nach dem Öffnen der Patientenakte mit einer komprimierten Darstellung aller relevanten Informationen im aktuellen Behandlungsschritt und bietet eine schnelle Übersicht über den aktuellen Patientenstatus.

Thematische Schwerpunkte

  • Automatische zentralisierte Informationsaggregation
  • Erhöhung der Datenqualität und Priorisierung von Informationen
  • Automatische Generierung der Treatment Summary und klinischer Dokumente
  • Computergestützte TNM-Klassifikation
  • Verifikation, Integration und Evaluierung des Gesamtsystems im klinischen Einsatz

Bisherige Forschungsergebnisse

Zugehörige Publikationen:

Birnbaum, Zebralla, Boehm, Dietz, Neumuth. „Metric Learning for TNM-Classifications of Patients with Head and Neck Tumors“. CARS 2016 Proceedings. Heidelberg, 2016.

Meier, Jens, Stefan Bohn, Bernhard Glaser, Klemens Birnbaum, Andreas Boehm, und Thomas Neumuth. „The Treatment Planning Unit: Concept and realization of an integrated multimedia decision support system for multidisciplinary team meetings“. In MedInfo 2015. Sao Paolo, 2015.

Meier, Jens, Andreas Dietz, Andreas Boehm, and Thomas Neumuth. “Predicting Treatment Process Steps from Events.” Journal of Biomedical Informatics 53 (February 2015): 308–19. doi:10.1016/j.jbi.2014.12.003.

Ausblick

Die Entwicklung des klinischen Informationssystems OncoControl soll es dem Arzt ermöglichen, alle Informationen zu bestehenden Patienten in einer einheitlichen, strukturierten und auf den klinischen Arbeitsalltag zugeschnittenen Benutzeroberfläche abzurufen, klinische Dokumente wie Arztbriefe oder OP-Berichte aus gegebenen Informationen mit nur minimalem Zeitaufwand zu erstellen und die bestehenden Informationen für klinische Studien, Qualitätsmanagement oder die Durchführung klinischer Zertifizierungen zu nutzen. Weiterhin soll das System durch innovative Verfahren z.B. zur TNM-Klassifikation oder Dokumentengenerierung bei der Diagnose, Behandlungsstrategie, Dokumentation, aber auch Präsentation und Patientenaufklärung assistieren und damit den klinischen Alltag und die Kommunikation zwischen den Fachkräften erleichtern. Mithilfe automatisierter Verfahren soll zudem der Weg zu standardisierten Prozeduren und damit vergleichbaren Analyseergebnissen bereitet werden.

headline-markerEVENTOR

Event-based Networking in the Operating Room

Förderer: ZIM – Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi),

Projektbeschreibung

Eventor ist ein Projekt in Kooperation mit der SWAN – Scientific Workflow Analysis GmbH. Ziel des Projektes ist eine technische Verknüpfung von Prozesslogik und Integrationstechnologien für den intra- und peri-operativen Bereich. Datenaustausch und Interaktion zwischen verschiedenen Medizingeräten können somit teilautomatisiert erfolgen und dynamisch auf die chirurgische Situation angepasst werden. Daraus ergeben sich neue Möglichkeiten für chirurgische Assistenzsysteme. Zudem wird die erforderliche Mensch-Maschine-Interaktion vereinfacht und der Operateur entlastet. Bei der Implementation werden weitestgehend bestehende Kommunikationstechnologien sowie ein spezialisiertes Regelwerk für Prozessinformationen genutzt. Die entwickelten Konzepte und Prototypen werden an ausgewählten klinischen Anwendungsfällen evaluiert.

Forschungsziele

Die wachsende Zahl der Medizingeräte und Informationssysteme im Bereich des Operationssaals führt zu einem gesteigerten administrativen Aufwand im intra- und peri-operativen Bereich. Die Möglichkeiten einer Vereinfachung durch Prozesslogik werden in Rahmen des Projektes mit folgenden Teilzielen evaluiert:

  • Anbindung bestehender Medizingeräte und Informationssysteme an eine prozessgestützte Vernetzungstechnologie,
  • Modellierung chirurgischer Anforderungen auf Basis bestehender Prozessmodell-Konzepte,
  • Konzeption eines Regelwerks zur Integration von Prozessinformationen,
  • Entwicklung und Evaluation von prototypischen Implementierungen für ausgewählte klinische Einsatzfelder.

Thematische Schwerpunkte

Das Projekt verbindet drei aktuelle Forschungsgebiete:

  • komplexe Modellierung chirurgischer Prozesse,
  • situationsbezogene Kommunikation und Interaktion von Medizingeräten,
  • prozessgestützte Informationsflüsse.

Bisherige Forschungsergebnisse

Im Rahmen des Projekts wurden bisher klinische Anwendungsfelder strukturiert und eine Anforderungsanalyse durchgeführt sowie bestehende Technologien auf ihre Nutzbarkeit innerhalb des Vorhabens evaluiert.

eventor_bild
Die Abbildung veranschaulicht die ereignisbasierte Vernetzung verschiedener Geräte und Systeme im Operationssaal über die CommBox.

Ausblick

Eventor entwickelt und evaluiert Konzepte zur dynamischen Verknüpfung von Prozesslogik und Integrationstechnologien für verschiedene klinische Anwendungsfelder. Die Entwicklungen im Rahmen des Eventor-Projekts leisten einen entscheidenden Beitrag zur fachlichen Einbettung des Informationsflusses bestehender Medizingeräte in die chirurgische Arbeit und werden damit zu einer besseren Patientenversorgung beitragen.

headline-markerOP-Planungssoftware für die Gefäßprothesen-Implantation

Anforderungsanalyse zur Entwicklung einer OP-Planungssoftware für die Implantation von Gefäßprothesen Anforderungsanalyse zur Stentplanung und intraoperativen Nutzung und daruaf aufbauende Entwicklung einer modulatren Systemarchitektur zur Unterstützung des therapeutischen Prozesses

Förderer: Freistaat Sachsen, EFRE,

Projektbeschreibung

Das Projekt beschäftigt sich mit der Definition von Anforderungen an eine chirurgische Planungssoftware, die der Vorbereitung des chirurgischen Einsatzes von Stentgrafts dient. Des Weiteren wird die Machbarkeit eines physikalisch basierten Simulationsmodell zur Bewertung von Stentgraftfixierung- und Abdichtungspotenzial untersucht sowie Anforderungen an ein Softwaremodul zur Auswertung der Ergebnisse im medizinischen Umfeld definiert. Die Beschreibbarkeit der anfallenden Daten basiert vorwiegend auf vorhandenen Standards, erforderliche Erweiterungen werden zusätzlich aufgenommen.

Thematische Schwerpunkte des Projektes

  • Implantatauswahl in der endovaskulären Gefäßchirurgie
  • Integration von Finite-Elemente-Methode(FEM) in eine medizinische Planungssoftware
  • Mensch-Maschine-Interaktion
  • Workflowanalyse
  • Medizinische Standards: DICOM

Problem

Eine häufige Komplikation bei der endovaskulären Ausschaltung von Aortenaneurysmen ist das Abrutschen des Stentgrafts, was eine unzureichende Abdichtung des Gefäßes zur Folge haben kann. Diese postoperative Komplikation kann mit der Auswahl des Gefäßimplantates in Verbindung gebracht werden. Insbesondere die Bestimmung des Stentgraft Übermaßes ist für die Fixierung des Implantates im Gefäß von entscheidender Bedeutung.
Abbildung 1: Integration von Berechnungsergebnissen (FEM-Modell) in eine medizinische Planungssoftware zur Bewertung von Stentgrafteigenschaften (Fixieruns- und abdichtungspotenzial)


Abbildung 2: Patientenmodell EVAR: Beschreibung aller interventionsrelevanter Daten. Integration von simulationsspezifischen Daten mittels standardisierter Datenstrukturen

Forschungsziele

  • Integration von FEM-Ergebnissen in eine medizinische Planungssoftware zur besseren Einschätzung des Migrations- und Leckagerisikos bei endovaskulärer Ausschaltung eines Aortenaneurysmas
  • Unterstützung des Mediziners bei der Auswahl eines passenden Gefäßimplantates durch die quantifizierte Bewertung von Stentgrafteigenschaften im implantierten Zustand