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Projekte

MIRACUM - Medical Informatics in Research and Care in University Medicine

MIRACUM ist derzeit unser größtes Projekt. Im Rahmen der Ausschreibungen der Medizininformatik-Initiative des Bundes waren wir mit dem Antrag des MIRACUM-Konsortiums unter Konsortialführung der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg erfolgreich. Dieses große interdisziplinäre Projekt mit dem Ziel, Daten aus Patientenversorgung und Forschung zusammenzuführen und für weitere Forschung und Therapieentscheidungen nutzbar zu machen, läuft seit Januar 2018 und zunächst bis Ende 2021.

Webseite: www.miracum.org

Projektleiter in Freiburg:

Prof. Dr. Harald Binder


CALM-QE: COPD und Asthma: longitudinale und sektorübergreifende Real World-Daten für Machine Learning-Anwendung zur Qualitätsverbesserung und Erkenntnisgewinnung

Laufzeit: Mai 2023 – April 2027

Teilnehmende Standorte: Marburg (Konsortialleitung), Freiburg, Erlangen, Gießen, Mainz, Berlin, Hannover, Ulm, Saarland, Essen und Hamburg 

 

Partner: Praxis PD Dr. Greulich Marburg, COSYCONET, COPD Deutschland e.V., Alpha 1 Deutschland e.V.

 

CALM-QE ist ein Projekt innerhalb der vom BMBF geförderten Medizininformatik-Initiative (MII), welches an den Errungenschaften des UC2 von MIRACUM aus der ersten Förderperiode der MII anknüpft. Ziel ist es, Daten aus der Krankheitsversorgung bzgl. der Fragestellungen des Krankheitsbilds Chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) und Asthma bronchiale (Asthma) unter Einhaltung der datenschutzrechtlichen Bestimmungen für besonders schützenswerte personenbezogene Daten für die Forschung nutzbar zu machen und somit einzelne Patient:innen angepasste Diagnostik und Therapieempfehlungen zu erarbeiten, sowie individuelle Risikofaktoren zu identifizieren, um diesen dann gezielt entgegenwirken zu können.

 

Das Besondere an diesem Projekt besteht darin, dass es nicht nur auf Daten aus der Krankenversorgung in Universitätskliniken zurückgreift, um die klinische Versorgungsrealität abzubilden, sondern auch externe Daten aus ambulanten Privatpraxen sowie mit Wearables erfasste Daten und Omics integriert.

 

Mit Hilfe von Verfahren des maschinellen Lernens werden aufgrund der Erschließung und Bereitstellung dieser multidimensionalen sektorübergreifenden Datensätze somit potentiell komplexe Muster identifiziert, die nicht nur eine genauere Endo- und Phänotypisierung von COPD und Asthma Patient:innen ermöglichen sondern auch direkte Versorgungsrelevanz haben und zur individuellen Prognose genutzt werden können.

PrivateAIM: Privatsphären-schützende Analytik in der Medizin

Das Projekt "PrivateAIM: Privatsphären-schützende Analytik in der Medizin" ist eine Initiative zur Entwicklung einer föderierten Plattform für maschinelles Lernen und Datenanalyse, die von April 2023 bis März 2027 läuft. Es ist ein gemeinsames Unterfangen mehrerer Partner, darunter das Universitätsklinikum Freiburg (UKFR), mit dem Ziel, dass die Analysen zu den Daten kommen und nicht die Daten zu den Analysen.

Weitere Informationen: https://privateaim.de/

 

 


 

CORD - Collaboration on Rare Diseases (CORD-MI)

CORD setzt auf den organisatorischen und technischen Lösungen der MII auf. An CORD sind Partner aus den vier von der MII geförderten Konsortien beteiligt, unter anderem das Universitätsklinikum Freiburg. Es soll anhand des Anwendungsfalles Seltene Erkrankungen gezeigt werden, dass die entwickelten Lösungen in der Medizininformatik Inititative zu messbarem Nutzen für Patient*innen, Ärzt*innen und Forscher*innen führen.

Weitere Informationen zu CORD


POLAR - POLypharmazie, Arzneimittelwechselwirkungen und Risiken

POLAR setzt auf den organisatorische und technischen Lösungen der MII auf. An POLAR sind Partner aus den vier von der MII geförderten Konsortien beteiligt, unter anderem das Universitätsklinikum Freiburg. Das Verbundvorhaben POLAR hat das Ziel, mit Methoden und Prozessen der Medizininformatik Initiative zur Erkennung medikamentenbedingter Gesundheitsrisiken beizutragen.

Weitere Informationen zu POLAR


EVA4MII: EVAluation research based on data from routine clinical care 4 the MII

In Zusammenarbeit mit den Universitätskliniken Jena und Würzburg handelt das EVA4MII-Projekt von dem Aufbau einer Beratungsplattform für Evaluationsforschung basierend auf den routinemäßig erhobenen klinischen Daten der Medizininformatikinitiative (MII). Das Projekt läuft seit April 2023 und wird bis März 2027 gefördert.

 

Weitere Informationen:

https://www.gesundheitsforschung-bmbf.de/de/eva4mii-evaluationsforschung-auf-der-grundlage-von-daten-aus-der-klinischen-16487.php

https://www.med.uni-wuerzburg.de/epidemiologie/forschung/projekte/medizininformatik/eva4mii/

 


Postanschrift

E-Mail bei Allgemeinen Anfragen: Sekretariat MDS

Arbeitsgruppe Medical Data Science
Institut für Medizinische Biometrie und Statistik
Stefan-Meier-Str. 26, 79104 Freiburg i. Br.
Deutschland