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.

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.

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.

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.

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.

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

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.

Eine effiziente Gesundheitsversorgung erfordert intuitiv nutzbare und semantisch verknüpfte Daten aus verschiedenen Quellen des klinischen Umfelds. Klinische Daten sind jedoch oft nur lose strukturiert und in Form von Fließtext oder Rohdaten gespeichert. Die Erforschung und Entwicklung eines digitalen Patientenmodells (DPM) zur Bewältigung dieser Probleme ist Teil des MPM-Projekts (Models for Personalized Medicine) am ICCAS. MPM konzentriert sich auf die semantische Datenintegration und die multimodale Datenanalyse. Das Projekt GAIA-X Digitaler Zwilling dient der komplementären Forschung für MPM, um die Anwendungsmöglichkeiten des digitalen Patientenmodells zu erweitern. Ziel ist die Entwicklung von Konzepten zur Integration der Technologie eines DPM in das GAIA-X-Ökosystem und damit die gemeinsame Nutzung von pseudonymisierten, populationsbasierten Daten, trainierten Modellen und Analysemodulen zwischen Institutionen und Ländern innerhalb der EU.

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.

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.