DMEA: Forschung für eine digitale Gesundheitsversorgung
DMEA: Forschung für eine digitale Gesundheitsversorgung Elke von Rekowski
Viele Fraunhofer-Institute forschen im Bereich digitale Gesundheitsversorgung. Auf der DMEA zeigen sie ihre Lösungen für die Prävention, Diagnostik, Therapie und Rehabilitation. Sie sollen die Abläufe verbessern und dabei helfen, Versorgungskosten zu sparen sowie gleichzeitig die Patientenversorgung zu verbessern.
Apps und Anwendungen für personalisierte Medizin
KI-basierte Software für die automatische Verarbeitung von medizinischen Dokumenten zeigt das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS. Die KI-Forschung soll den verlässlichen und nachvollziehbaren Einsatz von großen Sprachmodellen (Foundation Models) für Anwendungen wie Arztbriefgenerierung, Informationsextraktion und Abrechnung ermöglichen. Ziel ist es, Zeit im klinischen Alltag zu sparen und eine hohe Qualität der Behandlung zu garantieren.
Einen Beitrag zur personalisierten Medizin will das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD leisten. Die von den Forschenden entwickelten Software-Anwendungen dienen der Unterstützung von Fachpersonal und Patienten bei der Prävention, der Diagnostik und der Therapie. Unter anderem handelt es sich dabei um ein neues Verfahren zur Smartphone-basierten Allergietest-Auswertung oder die Möglichkeit einer visuell-interaktiven Datenanalyse auf Basis von Kohorten, beispielsweise im Bereich von chronisch entzündlichen Darmerkrankungen. Vorgestellt wird auch die KI-basierte Software „Guardio“. Sie transformiert Herzbewegungen in ein EKG, während das Smartphone auf der Brust liegt.
Mit KI zu verbesserter Gesundheitsversorgung
Mit Vertrauens- und Effizienzaspekten beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der medizinischen Versorgung beschäftigt sich das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS. Die Forschenden präsentieren unter anderem neue Quantencomputing-Ansätze im Kontext von KI, um die Früherkennung von Brustkrebs zu verbessern. Darüber hinaus zeigen sie, wie klinische Routinedaten und KI zuverlässig kombiniert werden können, um Ärztinnen und Ärzte bei ihren Entscheidungen zu unterstützen.
Wie sich mithilfe neuer Algorithmen und innovativer KI im Klinikalltag automatisiert präzisere Diagnosen und personalisierte Therapieplanungen erstellen lassen, zeigt das Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS. Es stellt Software-Lösungen zur Datenstrukturierung und Leitlinien-basierten Entscheidungsfindung vor. Außerdem präsentieren die Forschenden optimierte Verfahren der bildgestützten Verlaufskontrolle bei Krebsbehandlungen unter Verwendung von KI.
Wie lässt sich die Gesundheitsversorgung in ländlichen Gebieten patientennahe Diagnostik und Digitalisierung verbessern? Das Fraunhofer-Zentrum für Digitale Diagnostik forscht in diesem Bereich. Datenbrüche in der Patientenversorgung werden analysiert und optimiert. Die Entwicklung einer vollständig automatisierten, mobilen Gesundheitsstation kann die Gesundheitsversorgung auf dem Land erleichtern, sind die Forschenden überzeugt. Sie stellen außerdem Virustests der nächsten Generation vor, die eine bedarfsgerechte Diagnostik und die Eindämmung von Ausbrüchen ermöglichen sollen. Gezeigt wird außerdem eine intelligente Wundversorgung für schlecht heilenden Wunden.
Technologien aus Portugal für die Gesundheitsversorgung
Das Fraunhofer Center for Assistive Information and Communication Solutions AICOS entwickelt in Portugal Technologien für eine digitale Gesundheitsfürsorge, bei der eine prädiktive, präventive, personalisierte und partizipative Medizin eine Schlüsselrolle spielt. Die Technologien sollen unter anderem das menschliche Eingreifen und die Zusammenarbeit in der Gesundheitsfürsorge erleichtern. Im Hinblick auf eine dezentralisierte Gesundheitsversorgung hat es sich das Fraunhofer-Zentrum zum Ziel gesetzt, den Zugang zu einer frühzeitigen Behandlung zu verbessern, medizinische Entscheidungen mithilfe von Algorithmen zu unterstützen sowie transparente und erklärbare KI-basierte Entscheidungen zu generieren.
Sensible Patientendaten schützen
Wie sich sensible Gesundheitsdaten sicher übertragen, speichern und nutzen lassen und Zugriffskontrollen bei Cloud-Lösungen sinnvoll gestaltet werden, erforscht das Nationale Forschungszentrum für angewandte Cybersicherheit ATHENE. Zielgerichtete Visualisierungen von Datenschutzinformationen unterstützen ebenso wie ein digitales Patientenmodell als datengestützte Entscheidungshilfe. Auf der DMEA stellen die Experten Tools und Strukturen für IT-Fachleute und das Health Management vor.
Das Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT zeigt, wie sich Diagnostik und Therapie sowie der klinischen und pharmakologischen Forschung mittels integrierter Ansätze aus molekularer Diagnostik, Bild- und Signalanalyse, Datenintegration und KI unterstützen lassen. Auch die Erfassung und Nutzung von Patientendaten, telemedizinische Anwendungen und Gesundheits-Apps sind Themen, mit denen sich die Forschenden beschäftigen.
Tool für klinische Studien
„DPM.research“ heißt ein individuell konfigurierbares digitales Studienmanagement-Tool des Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS. Es soll dieeinfache, effektive Durchführung klinischer Studien jeder Art ermöglichen. Patient Reported Outcome Measures (PROMs) werden im Patientenalltag durch Wearable-Anbindung DSGVO-konform und in medizinischer Qualität erfasst und mittels App auf einen webbasierten Server übertragen. Datenänderungen werden durch Audit-Trails nachvollzogen. Als eCRF-System soll das Tool die die Integration verschiedener Datenquellen, standardisierter Fragebögen oder Scores ermöglichen.
Softwaretechnologien für die digitale und datengetriebene Gesundheitsversorgung entwickelt das Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST. So entstehen Konzepte, Architekturen, Prototypen und Komponenten für transparente, interoperable, föderierte und souveräne Gesundheitsdatenräume. Auf der DMEA zeigen die Forschenden verschiedene Datenraum-Projekte zur Infrastruktur, zur Datennutzung und zu Services/Anwendungen.
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