Im Rahmen des Projekts FaszioTrain wird zusammen mit der Phacon GmbH eine realistische Trainingsumgebung für Fasziotomien am Unterschenkel entwickelt. Dazu werden verschiedene Gewebearten mit Rapid-Prototyping-Verfahren hergestellt und in ein Modell integriert, das die physikalischen Eigenschaften, Farben und Texturen realer anatomischer Strukturen nachbildet. Das Modell soll aus mehreren anatomischen Strukturen bestehen, die die reale Anatomie des Unterschenkels, einschließlich der verschiedenen Kompartimente, Nerven und Gefäße, realistisch wiedergeben. Um die realistische Simulation der Fasziotomie zu ermöglichen, wird das Modell das Anschwellen des Blutstaus im Gewebe sowie den daraus resultierenden Druck auf die Nervenbahnen nachbilden. Die Anwender sollen lernen, das Gewebe fachgerecht zu öffnen, sich zum Entlastungspunkt vorzuarbeiten und eine bestmögliche Entlastung herbeizuführen.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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