Digitale Gesundheit
Neue Technologien und Erkenntnisse in der Medizin ermöglichen eine nie da gewesene Lebensqualität. Um Wissen und Technik zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort bereitzustellen, benötigen wir eine neue digitale Infrastruktur, zukunftsfähige Prozesse und interdisziplinäre Kooperationen, um die Fortschritte in alle Lebensbereiche zu spiegeln. Mit Forschungsprojekten zum Schwerpunkt Digitale Gesundheit leisten wir einen wichtigen Beitrag dazu, die Effizienz, die Qualität und die Sicherheit der Gesundheitsversorgung zuverlässig zu verbessern.
Projektbeispiele
Damit alle Menschen einen Zugang zu einer Gesundheitsversorgung auf allerhöchstem Niveau haben, werden hier Spitzenforschung und Lehre vernetzt. Die interdisziplinäre Zusammenarbeit von Hightech mit Medizinern und die erstmalige gemeinsame Ausbildung einer neuen Generation von klinischen Forscher:innen und Ingenieur:innen soll innovative digitale Anwendungen und Prozesse direkt am Patienten entwickeln.
- Hospital Machine Learning Plattform
Im Rahmen dieses Projektes wird ein technologischer Hub entwickelt und erforscht, in dem klinische Forscher:innen mit Unterstützung durch IT-Expert:innen medizinsche Daten integrieren, strukturieren und für die Verarbeitung durch verschiedene Machine-Learning-Verfahren automatisiert vorbereiten lassen können. Ziel ist die iterative Etablierung von spezifischen Machine-learning-Workflows für jeweils unterschiedliche konkrete klinische Fragestellungen, d.h. die Auswahl von Zielkriterien, Datensätzen und geeigneten Machine-learning-Verfahren sowie die Parametrierung der Algorithmen und die visuelle Ergebnisaufbereitung.
- OP Unterstützung durch KI und erweiterter Realität
Ein neuartiges System, das pre-operative Bilddaten, wie z.B. Magnetresonanztomographie und Computertomographie in ein Live-Patientenmodell integriert und die Kamerasichten für die Ärzte bei laparoskopischen Operationen mit verschiedenen Sichten auf dieses Modell erweitert, soll erforscht und entwickelt werden. Konkret können so das Zielgewebe (der Tumor), wichtige Gefäße oder aber unempfindliches Bindegewebe eingeblendet und überlagert werden. Dem Chirurgen wird damit eine integrierte und adaptive Sicht ermöglicht, die OP-Qualität steigt und neue medizinische Verfahren werden realisierbar.
Ansprechpartner
Prof. Dr. rer. nat. Uwe Aßmann
Fakultät Informatik
Professur für Softwaretechnologie
Prof. Dr. Gianaurelio Cuniberti
Fakultät Maschinenwesen
Professur für Materialwissenschaft und Nanotechnik
Prof. Dr. phil. nat. Ronald Tetzlaff
Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik
Professur für Grundlagen der Elektrotechnik
Prof. Dr. rer. medic. Hans-Peter Wiesmann
Fakultät Maschinenwesen
Professur für Biomaterialien