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.

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.

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.

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.