{"id":12257,"date":"2022-02-02T10:39:31","date_gmt":"2022-02-02T09:39:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.smith.care\/?page_id=12257"},"modified":"2025-11-04T14:40:44","modified_gmt":"2025-11-04T13:40:44","slug":"nachwuchsforschungsgruppen","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.smith.care\/de\/forschung\/nachwuchsforschungsgruppen\/","title":{"rendered":"Nachwuchsforschungsgruppen"},"content":{"rendered":"

[vc_row css_animation=““ row_type=“row“ use_row_as_full_screen_section=“no“ type=“grid“ angled_section=“no“ text_align=“left“ background_image_as_pattern=“without_pattern“ z_index=““ css=“.vc_custom_1624449952676{background-color: #f5f6f6 !important;}“][vc_column][qode_elements_holder number_of_columns=“one_column“][qode_elements_holder_item advanced_animations=“no“ item_padding=“5% 0″ item_padding_480_600=“20px 0px 20px 0px“ item_padding_480=“20px 0px 20px 0px“][vc_column_text]<\/p>\n

Etablierung von Nachwuchsforschungsgruppen<\/h2>\n

[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][\/qode_elements_holder][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=““ row_type=“row“ use_row_as_full_screen_section=“no“ type=“grid“ angled_section=“no“ text_align=“left“ background_image_as_pattern=“without_pattern“ z_index=““ css=“.vc_custom_1649671385002{margin-top: 0px !important;margin-right: 0px !important;margin-bottom: 0px !important;margin-left: 0px !important;border-top-width: 0px !important;border-right-width: 0px !important;border-bottom-width: 0px !important;border-left-width: 0px !important;padding-top: 0px !important;padding-right: 0px !important;padding-bottom: 0px !important;padding-left: 0px !important;background-color: #f5f6f6 !important;}“][vc_column css=“.vc_custom_1649671394873{margin-top: 0px !important;margin-right: 0px !important;margin-bottom: 0px !important;margin-left: 0px !important;border-top-width: 0px !important;border-right-width: 0px !important;border-bottom-width: 0px !important;border-left-width: 0px !important;padding-top: 0px !important;padding-right: 0px !important;padding-bottom: 0px !important;padding-left: 0px !important;background-color: #ffffff !important;}“][qode_elements_holder number_of_columns=“one_column“][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ horizontal_alignment=“left“ advanced_animations=“no“ item_padding=“5%“][vc_single_image image=“23581″ img_size=“full“ css=““ qode_css_animation=““][\/qode_elements_holder_item][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“middle“ advanced_animations=“no“ item_padding_480=“0%“ item_padding_600_768=“0%“ item_padding_480_600=“0%“ item_padding=“3%“][vc_column_text]<\/p>\n

Neue Fachkr\u00e4fte f\u00fcr die Medizininformatik<\/h3>\n

[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“15px“][vc_column_text]Eines der wichtigsten Ziele der Medizininformatik- Initiative ist die F\u00f6rderung von wissenschaftlichem Nachwuchs. F\u00fcr die Zukunft der Digitalisierung in der Medizin spielen gut ausgebildete Fachkr\u00e4fte eine zentrale Rolle. Spezialisierte \u201eData Scientists\u201c sollen sowohl die modernsten Werkzeuge der Informatik beherrschen als auch mit medizinischen Fachbegriffen vertraut sein, damit sie die wachsenden Datenmengen sinnvoll auswerten k\u00f6nnen. Um die Medizininformatik als progressives Feld in der Forschung und Lehre zu etablieren, unterst\u00fctzen Nachwuchsgruppen Professuren an unterschiedlichen SMITH-Standorten. Die Nachwuchsgruppen des SMITH-Konsortiums erarbeiten zukunftsweisende Perspektiven zu medizininformatischen Fragestellungen und aktivieren zuk\u00fcnftige Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler.[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][\/qode_elements_holder][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=““ row_type=“row“ use_row_as_full_screen_section=“no“ type=“grid“ angled_section=“no“ text_align=“left“ background_image_as_pattern=“without_pattern“ z_index=““ css=“.vc_custom_1649417720917{padding-right: 2% !important;padding-bottom: 2% !important;padding-left: 2% !important;background-color: #f5f6f6 !important;}“][vc_column css_animation=“none“ css=“.vc_custom_1650878479008{margin-top: 5% !important;border-top-width: 0px !important;padding-top: 0px !important;padding-right: 0px !important;padding-bottom: 0px !important;padding-left: 0px !important;background-color: #ffffff !important;}“][qode_elements_holder number_of_columns=“one_column“][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ advanced_animations=“no“ item_padding=“3% 3% 0 3%“][vc_column_text]<\/p>\n

Nachwuchsgruppe \u201eAnalyse mobiler Daten zur Verlaufs\u00fcberwachung neurodegenerativer Erkrankungen (NDEMobil)\u201c<\/h3>\n

[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][\/qode_elements_holder][qode_elements_holder number_of_columns=“two_columns“ columns_proportion=“33_66″][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ advanced_animations=“no“ item_padding=“12% 3% 8% 8%“][vc_single_image image=“21635″ img_size=“250×250″ alignment=“center“ style=“vc_box_circle_2″ css=“.vc_custom_1721209288725{padding-top: 6% !important;padding-right: 6% !important;padding-bottom: 6% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“ qode_css_animation=““][vc_empty_space height=“5px“ css=“.vc_custom_1649413124726{background-color: #eaf6f9 !important;}“][vc_column_text css=“.vc_custom_1759761355172{padding-top: 4% !important;padding-right: 4% !important;padding-bottom: 0px !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“]Leitung: <\/strong>Dr. Lara Marie Reimer
\nF\u00f6rderzeitraum: <\/strong>09\/2022 \u2013 08\/2027[\/vc_column_text][vc_column_text css=“.vc_custom_1709034469115{padding-top: 4% !important;padding-right: 4% !important;padding-bottom: 4% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“] Standort:<\/strong>
\nUniversit\u00e4tsklinikum Bonn
\nRheinische Friedrich-Wilhelms Universit\u00e4t Bonn
\nInstitut f\u00fcr digitale Medizin[\/vc_column_text][vc_column_text css=“.vc_custom_1709034486755{padding-top: 0px !important;padding-right: 4% !important;padding-bottom: 4% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“]Zur Institutswebseite<\/a>[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ horizontal_alignment=“left“ advanced_animations=“no“ item_padding=“5%“][vc_column_text]Neurodegenerative Erkrankungen (NDE) stellen eine zunehmende Belastung f\u00fcr die Gesellschaft dar. Weltweit leiden viele Millionen Menschen an NDE, wobei Alzheimer-Demenz und Morbus Parkinson die h\u00e4ufigsten Erkrankungen sind. Die Betroffenen leiden unter einer Vielzahl von Einschr\u00e4nkungen, insbesondere in der Kognition und Motorik. Eine m\u00f6glichst fr\u00fchzeitige Therapie ist entscheidend, da der Verlust neuronaler Funktionen trotz medikament\u00f6ser Behandlung oft nicht mehr aufzuhalten ist. Allerdings sind NDE im Fr\u00fchstadium meist schwer zu erkennen und die Diagnostik ist aufw\u00e4ndig und teuer. Verschiedene Forschungsarbeiten konnten bereits zeigen, dass kosteng\u00fcnstigere, technologische Methoden wie die Ganganalyse NDE fr\u00fchzeitig erkennen k\u00f6nnen.[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“15px“][vc_column_text]Die Nachwuchsgruppe NDEMobil erforscht daher technologische L\u00f6sungen, die f\u00fcr eine fr\u00fche Diagnostik sowie Verlaufsbeobachtung von NDE eingesetzt werden k\u00f6nnen. Der Fokus liegt dabei auf dem Einsatz mobiler Ger\u00e4te wie Smartphones und Wearables, die aufgrund ihrer hohen Verf\u00fcgbarkeit vielf\u00e4ltige Einsatzm\u00f6glichkeiten bieten. W\u00e4hrend der allt\u00e4glichen Nutzung dieser Ger\u00e4te sollen verschiedene Parameter erhoben werden, die R\u00fcckschl\u00fcsse auf Motorik, Kognition und soziales Verhalten zulassen. Die Erfassung soll dabei m\u00f6glichst sicher und datensparsam erfolgen. Das Ziel ist, Ver\u00e4nderungen im Nutzungsverhalten zu erkennen, die auf eine NDE oder die Verschlechterung einer NDE hinweisen k\u00f6nnen.[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“15px“][vc_column_text]Die Nachwuchsforschungsgruppe identifiziert hierf\u00fcr m\u00f6gliche Parameter und implementiert verschiedene Testmethoden zur Erfassung dieser Parameter in einer mobilen App. Die App soll anschlie\u00dfend in einer Beobachtungsstudie eingesetzt werden, um Daten von Patientinnen und Patienten mit NDE in verschiedenen Stadien zu erheben. Basierend auf den Ergebnissen sollen geeignete digitale Biomarker ausgew\u00e4hlt und im Rahmen einer Interventionsstudie getestet werden.[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][\/qode_elements_holder][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=““ row_type=“row“ use_row_as_full_screen_section=“no“ type=“grid“ angled_section=“no“ text_align=“left“ background_image_as_pattern=“without_pattern“ z_index=““ css=“.vc_custom_1649417720917{padding-right: 2% !important;padding-bottom: 2% !important;padding-left: 2% !important;background-color: #f5f6f6 !important;}“][vc_column css_animation=“none“ css=“.vc_custom_1755248321797{border-top-width: 0px !important;padding-top: 0px !important;padding-right: 0px !important;padding-bottom: 0px !important;padding-left: 0px !important;background-color: #ffffff !important;}“][qode_elements_holder number_of_columns=“one_column“][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ advanced_animations=“no“ item_padding=“3% 3% 0 3%“][vc_column_text]<\/p>\n

Nachwuchsgruppe „Nutzenoptimierung und Verf\u00fcgbarkeitserh\u00f6hung von Gesundheitsdaten (BENEFIT)“<\/h3>\n

[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][\/qode_elements_holder][qode_elements_holder number_of_columns=“two_columns“ columns_proportion=“33_66″][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ advanced_animations=“no“ item_padding=“12% 3% 8% 8%“][vc_single_image image=“20700″ img_size=“250×250″ alignment=“center“ style=“vc_box_circle_2″ css=“.vc_custom_1721209370499{padding-top: 6% !important;padding-right: 6% !important;padding-bottom: 6% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“ qode_css_animation=““][vc_empty_space height=“5px“ css=“.vc_custom_1649413124726{background-color: #eaf6f9 !important;}“][vc_column_text css=“.vc_custom_1759761276214{padding-top: 4% !important;padding-right: 4% !important;padding-bottom: 0px !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“]Leitung: <\/strong>Dr. Philipp Breitfeld
\nF\u00f6rderzeitraum:<\/strong> 09\/2021 \u2013 08\/2026[\/vc_column_text][vc_column_text css=“.vc_custom_1649414650216{padding-top: 4% !important;padding-right: 4% !important;padding-bottom: 4% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“] Standort:<\/strong>
\nUniversit\u00e4tsklinikum Hamburg-Eppendorf
\nInstitut f\u00fcr angewandte Medizininformatik (IAM)[\/vc_column_text][vc_column_text css=“.vc_custom_1649414656161{padding-top: 0px !important;padding-right: 4% !important;padding-bottom: 4% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“]Zur Institutswebseite<\/a>[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ horizontal_alignment=“left“ advanced_animations=“no“ item_padding=“5%“][vc_column_text]In der Nachwuchsgruppe \u201eNutzenoptimierung und Verf\u00fcgbarkeitserh\u00f6hung von Gesundheitsdaten (BENEFIT)\u201c befassen sich Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftler unter der Leitung von Dr. Philipp Breitfeld mit der Sekund\u00e4rnutzung von Gesundheitsdaten.[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“15px“][vc_column_text]Durch die Medizininformatik-Initiative (MII) werden Daten aus Universit\u00e4tskliniken in Datenintegrationszentren standort\u00fcbergreifend f\u00fcr die Forschung und Versorgung zur Verf\u00fcgung gestellt. Die Nachwuchsgruppe BENEFIT entwickelt neue Konzepte und Methoden, um die Forschungsm\u00f6glichkeiten und Patientenversorgung mit Hilfe der Daten zu verbessern. Hierf\u00fcr wird untersucht, welche k\u00fcnftigen Nutzerinnen und Nutzer welche Aufgaben mit den Daten durchf\u00fchren m\u00f6chten. Daraus erschlie\u00dft und identifiziert die Gruppe entlang geltender ethischer, rechtlicher und datenschutztechnischer Richtlinien die relevantesten Datens\u00e4tze.[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“15px“][vc_column_text]Besonderes im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz und deren Anwendung bei Medizinprodukten er\u00f6ffnet sich ein spannendes Themenfeld. Die neue EU-Verordnung f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz soll sich unter anderem mit geistigem Eigentum und KI befassen, wo der patentrechtliche Grundsatz der sch\u00f6pfenden oder erfindenden Person nicht tr\u00e4gt. Auch die Medizinprodukteverordnung stellt gro\u00dfe Herausforderungen an eine praktische Umsetzung von Medizindaten aus der Patientenversorgung.[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“15px“][vc_column_text]Aus den Arbeiten der Nachwuchsgruppe lassen sich prinzipielle Businessmodelle ableiten, die Datenbesitzerinnen und -besitzer auf der universit\u00e4ren Seite verst\u00e4rkt von den Vorteilen einer Datenbereitstellung \u00fcberzeugen k\u00f6nnen.[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][\/qode_elements_holder][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=““ row_type=“row“ use_row_as_full_screen_section=“no“ type=“grid“ angled_section=“no“ text_align=“left“ background_image_as_pattern=“without_pattern“ z_index=““ css=“.vc_custom_1649417104127{padding-top: 0px !important;padding-right: 2% !important;padding-bottom: 2% !important;padding-left: 2% !important;background-color: #f5f6f6 !important;}“][vc_column css_animation=“none“ css=“.vc_custom_1620808961849{padding-top: 0px !important;padding-right: 0px !important;padding-bottom: 0px !important;padding-left: 0px !important;background-color: #ffffff !important;}“][qode_elements_holder number_of_columns=“two_columns“][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ advanced_animations=“no“ item_padding=“3% 3% 0 3%“][vc_column_text]<\/p>\n

Nachwuchsgruppe „Pr\u00e4diktive Analyse und datengetriebene k\u00fcnstliche Intelligenz zur logistischen Unterst\u00fctzung von Versorgungsprozessen (KI-LoV)“<\/h3>\n

[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][\/qode_elements_holder][qode_elements_holder number_of_columns=“two_columns“ columns_proportion=“33_66″ custom_class=“mobile_reverse“][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ horizontal_alignment=“left“ advanced_animations=“no“ item_padding=“12% 3% 8% 8%“][vc_single_image image=“13257″ img_size=“250×250″ alignment=“center“ style=“vc_box_circle_2″ css=“.vc_custom_1721209568411{padding-top: 6% !important;padding-right: 6% !important;padding-bottom: 6% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“ qode_css_animation=““][vc_empty_space height=“5px“ css=“.vc_custom_1649412989180{background-color: #eaf6f9 !important;}“][vc_column_text css=“.vc_custom_1759824130640{padding-top: 4% !important;padding-right: 4% !important;padding-bottom: 4% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“]Leitung:<\/strong> Dr.-Ing. Sasanka Potluri
\nF\u00f6rderzeitraum:<\/strong> 01\/2021 \u2013 06\/2026[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“5px“ css=“.vc_custom_1649412989180{background-color: #eaf6f9 !important;}“][vc_column_text css=“.vc_custom_1649671661543{padding-top: 4% !important;padding-right: 4% !important;padding-bottom: 4% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“]Standort:<\/strong>
\nUniversit\u00e4tsklinikum Jena
\nInstitut f\u00fcr Medizinische Statistik, Informatik und Datenwissenschaften (IMSID)[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“5px“ css=“.vc_custom_1649412996223{background-color: #eaf6f9 !important;}“][vc_column_text css=“.vc_custom_1649671668113{padding-top: 4% !important;padding-right: 4% !important;padding-bottom: 4% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“]Zur Institutswebseite<\/a>[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ horizontal_alignment=“left“ advanced_animations=“no“ item_padding=“5%“][vc_column_text]Die Etablierung der Nachwuchsgruppe zielt darauf ab, die Patientenversorgung durch Anwendungen k\u00fcnstlicher Intelligenz zu verbessern. Dies geschieht, indem die Bedarfsplanung und die Strukturierung von Prozessen durch genauere Bedarfsvorhersage und Simulationen klinischer Abl\u00e4ufe unterst\u00fctzt wird. Dazu werden Verfahren maschinellen Lernens aus Versorgungsdaten mit Methoden der mathematischen Optimierung und Simulation kombiniert. Die Entwicklung, Nutzung und vergleichende Bewertung von Deep Learning zur Analyse und Fortschreibung unvollst\u00e4ndiger multivariater Zeitreihen aus klinischen Versorgungsprozessen stehen dabei im Fokus.[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“15px“][vc_column_text]Eine unverzichtbare Voraussetzung des Vorhabens ist es, dass Daten aus der Patientenversorgung in die genannten Verfahren einflie\u00dfen k\u00f6nnen. Dazu entwickelt die Nachwuchsgruppe in enger Zusammenarbeit mit dem lokalen Datenintegrationszentrum Ans\u00e4tze zur Gewinnung, Zusammenf\u00fchrung und Qualit\u00e4tssicherung anonymer Trainings- und Testdaten. Die Nachwuchsgruppe wird f\u00fcr ausgew\u00e4hlte Aufgaben einsatzf\u00e4hige Prototypen entwickeln und bewerten, bei denen eine nachgelagerte Produktentwicklung ansetzen kann. Die Ergebnisse werden eine Einsch\u00e4tzung m\u00f6glicher Effizienzgewinne erlauben, die Routinef\u00e4higkeit und Stabilit\u00e4t der Verfahren bewerten und gegebenenfalls m\u00f6gliche Seiteneffekte ihres Einsatzes ber\u00fccksichtigen. Hierbei ist es ein besonderes Anliegen, Fehlentwicklungen vorzubeugen, die durch undurchschaubare, nicht hinterfragbare und nur einen Realit\u00e4tsausschnitt bewertende Algorithmen entstehen k\u00f6nnen. Stattdessen zielt das Vorhaben auf Nachvollziehbarkeit und Kritikf\u00e4higkeit der verwendeten Ans\u00e4tze ab. Besonderes Augenmerk liegt auf einer Unterst\u00fctzung der Kalibrierung datengetriebener Anwendungen. Durch Kalibrierung m\u00fcssen datengetriebene Verfahren der Tatsache Rechnung tragen, dass die Trainingsdaten herkunftsspezifische Besonderheiten haben, beispielsweise durch die Population, aus der die Daten stammen.[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][\/qode_elements_holder][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=““ row_type=“row“ use_row_as_full_screen_section=“no“ type=“grid“ angled_section=“no“ text_align=“left“ background_image_as_pattern=“without_pattern“ z_index=““ css=“.vc_custom_1649417059637{padding-top: 0px !important;padding-right: 2% !important;padding-bottom: 2% !important;padding-left: 2% !important;background-color: #f5f6f6 !important;}“][vc_column css_animation=“none“ css=“.vc_custom_1620808970800{padding-top: 0px !important;padding-right: 0px !important;padding-bottom: 0px !important;padding-left: 0px !important;background-color: #ffffff !important;}“][qode_elements_holder number_of_columns=“two_columns“][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ advanced_animations=“no“ item_padding=“3% 3% 0 3%“][vc_column_text]<\/p>\n

Nachwuchsgruppe \u201eVorhersage von Sepsis auf Basis von Mikrobiomsequenzdaten (MicrobiomSepsisPred)\u201c<\/h3>\n

[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][\/qode_elements_holder][qode_elements_holder number_of_columns=“two_columns“ columns_proportion=“33_66″][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ advanced_animations=“no“ item_padding=“12% 3% 8% 8%“][vc_single_image image=“13263″ img_size=“250×250″ alignment=“center“ style=“vc_box_circle_2″ css=“.vc_custom_1721209592389{padding-top: 6% !important;padding-right: 6% !important;padding-bottom: 6% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“ qode_css_animation=““][vc_empty_space height=“5px“ css=“.vc_custom_1649412652083{background-color: #eaf6f9 !important;}“][vc_column_text css=“.vc_custom_1759761311547{padding-top: 4% !important;padding-right: 4% !important;padding-bottom: 4% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“]Leitung:<\/strong> Dr. Ivana Kraiselburd
\nF\u00f6rderzeitraum:<\/strong> 01\/2022 \u2013 12\/2026[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“5px“ css=“.vc_custom_1649412652083{background-color: #eaf6f9 !important;}“][vc_column_text css=“.vc_custom_1649671681511{padding-top: 4% !important;padding-right: 4% !important;padding-bottom: 4% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“]Standort:<\/strong>
\nUniversit\u00e4tsklinikum Essen
\nInstitut f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM)
\nLehrstuhl f\u00fcr Data Science[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“5px“ css=“.vc_custom_1649412673233{background-color: #eaf6f9 !important;}“][vc_column_text css=“.vc_custom_1724849365099{padding-top: 4% !important;padding-right: 4% !important;padding-bottom: 4% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“]Zur Institutswebseite<\/a>[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ advanced_animations=“no“ item_padding=“5%“][vc_column_text]Die Nachwuchsgruppe „MicrobiomSepsisPred\u201c wird von Dr. Ivana Kraiselburd geleitet und geh\u00f6rt zum Institut f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz der Universit\u00e4tsmedizin Essen. Angesiedelt ist die Gruppe dort am Lehrstuhl f\u00fcr Data Science.[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“15px“][vc_column_text]\u201eMicrobiomSepsisPred\u201c erforscht Methoden, mit denen Mikrobiomdaten von Patientinnen und Patienten mit Sepsis aufbereitet, ausgewertet und integriert werden k\u00f6nnen. Dabei handelt es sich prim\u00e4r um DNA-Sequenzdaten, die durch Sequenzierung von Darm- und Hautflora gewonnen werden. Mit diesen Daten k\u00f6nnen der Beginn der Sepsis sowie m\u00f6gliche Antibiotikaresistenzen, die zu Problemen bei der Behandlung der Sepsis f\u00fchren k\u00f6nnen, vorhergesagt werden.[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“15px“][vc_column_text]F\u00fcr einzelne Patientinnen und Patienten wird auf Basis der Sequenzdaten ein personalisiertes Mikrobiom-Profil erstellt und dieses f\u00fcr ein Modell zur fr\u00fchzeitigen Vorhersage von Sepsis genutzt. Ein solches Modell kann die bestehenden, auf klinischen Daten basierenden Sepsis-Vorhersagemodelle erg\u00e4nzen und bietet die M\u00f6glichkeit, die Prognose von Sepsis zu beschleunigen.[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“15px“][vc_column_text]Die Gruppe widmet sich spezifisch der Erforschung der Sepsis bei Patientinnen und Patienten in der Intensivversorgung. Mittels Sequenzierung und Analyse von Mikrobiomdaten wird nach molekularen Signaturen gesucht, die sich f\u00fcr die Fr\u00fcherkennung von Sepsis bzw. die Charakterisierung des Sepsisrisikos eignen. Dar\u00fcber hinaus strebt die Nachwuchsgruppe an, Werkzeuge zur Erkennung von Antibiotikaresistenzprofilen im Darm- und Hautmikrobiom bei Patientinnen und Patienten zu etablieren. Auf diese Weise wird dieses Projekt bestehende Methoden zur Vorhersage der Entwicklung von Krankheiten verursachenden Erregern sowie ihrer potenziellen Antibiotikaresistenz erg\u00e4nzen und den Vorhersagehorizont erweitern k\u00f6nnen.[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][\/qode_elements_holder][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=““ row_type=“row“ use_row_as_full_screen_section=“no“ type=“grid“ angled_section=“no“ text_align=“left“ background_image_as_pattern=“without_pattern“ z_index=““ css=“.vc_custom_1649417066433{padding-top: 0px !important;padding-right: 2% !important;padding-bottom: 5% !important;padding-left: 2% !important;background-color: #f5f6f6 !important;}“][vc_column css_animation=“none“ css=“.vc_custom_1620808979645{padding-top: 0px !important;padding-right: 0px !important;padding-bottom: 0px !important;padding-left: 0px !important;background-color: #ffffff !important;}“][qode_elements_holder number_of_columns=“two_columns“][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ advanced_animations=“no“ item_padding=“3% 3% 0 3%“][vc_column_text]<\/p>\n

Nachwuchsgruppe \u201eTerminologie- und Ontologie-basierte Ph\u00e4notypisierung (TOP)“<\/h3>\n

[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][\/qode_elements_holder][qode_elements_holder number_of_columns=“two_columns“ columns_proportion=“33_66″ custom_class=“mobile_reverse“][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ advanced_animations=“no“ item_padding=“12% 3% 8% 8%“][vc_single_image image=“13259″ img_size=“250×250″ alignment=“center“ style=“vc_box_circle_2″ css=“.vc_custom_1721209621886{padding-top: 6% !important;padding-right: 6% !important;padding-bottom: 6% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“ qode_css_animation=““][vc_empty_space height=“5px“ css=“.vc_custom_1649412457637{background-color: #eaf6f9 !important;}“][vc_column_text css=“.vc_custom_1759761327859{padding-top: 4% !important;padding-right: 4% !important;padding-bottom: 4% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“]Leitung:<\/strong> Dr. Alexandr Uciteli
\nF\u00f6rderzeitraum:<\/strong> 08\/2021 \u2013 07\/2026[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“5px“ css=“.vc_custom_1649412457637{background-color: #eaf6f9 !important;}“][vc_column_text css=“.vc_custom_1649671702210{padding-top: 4% !important;padding-right: 4% !important;padding-bottom: 4% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“]Standort:<\/strong>
\nUniversit\u00e4t Leipzig
\nMedizinische Fakult\u00e4t
\nInstitut f\u00fcr Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie (IMISE)[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“5px“ css=“.vc_custom_1649412457637{background-color: #eaf6f9 !important;}“][vc_column_text css=“.vc_custom_1649671709220{padding-top: 4% !important;padding-right: 4% !important;padding-bottom: 4% !important;padding-left: 6% !important;background-color: #eaf6f9 !important;}“]Zur Institutswebsite<\/a>[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][qode_elements_holder_item vertical_alignment=“top“ horizontal_alignment=“left“ advanced_animations=“no“ item_padding=“5%“][vc_column_text]Das Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung und Anwendung einer Ontologie-basierten Softwareplattform f\u00fcr komplexe Ph\u00e4notypen (TOP Framework). Das Framework soll auf den im Rahmen der Medizininformatik-Initiative an den Datenintegrationszentren verf\u00fcgbaren medizinischen Daten aufbauen. Das Konzept wird entlang der Use Cases entwickelt, die im SMITH-Konsortium im Fokus stehen, bleibt aber nicht auf diese beschr\u00e4nkt und soll sp\u00e4ter f\u00fcr viele Use Cases vergleichbarer Projekte im medizinischen Bereich anwendbar sein. Dazu wird das Konzept in einer modularen Webanwendung implementiert, die verschiedene Software-Tools und Services zur algorithmischen Ph\u00e4notypisierung vereint. Die entwickelten Ph\u00e4notyp-Algorithmen einschlie\u00dflich weiterer Metadaten werden in standardisierten (und wenn m\u00f6glich \u00f6ffentlichen) digitalen Archiven (Repositorien) bereitgestellt.[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“15px“][vc_column_text]Das TOP Framework wird aus drei Hauptkomponenten bestehen. Das Structured Data Module unterst\u00fctzt die Modellierung und Ausf\u00fchrung von Ph\u00e4notyp-Algorithmen und ph\u00e4notypischen Anfragen (Ein-\/Ausschlusskriterien, Machbarkeitsabfragen, Kohorten-Bildung, Datenherausgaben) sowie weiterf\u00fchrende Analysen auf strukturierten Daten. Das Text Data Modul wird an eine existierende Suchmaschine gekoppelt, in der die relevanten Dokumente (z.B. Arztbriefe) indexiert werden, um die Suche und Strukturierung relevanter klinischer Informationen in Texten zu erm\u00f6glichen. Die Ph\u00e4notyp-Algorithmen sowie weitere Metadaten werden in zu entwickelnden digitalen Archiven verwaltet und \u00fcber ein Webportal sowie standardisierte Schnittstellen zur Verf\u00fcgung gestellt.[\/vc_column_text][vc_empty_space height=“15px“][vc_column_text]Klinische Expertinnen und Experten sollen durch das Framework dabei unterst\u00fctzt werden, Ph\u00e4notypen zu modellieren, f\u00fcr weiterf\u00fchrende Analysen oder Studien relevante Personen zu identifizieren sowie relevante Daten zu selektieren und zu analysieren.[\/vc_column_text][\/qode_elements_holder_item][\/qode_elements_holder][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=““ row_type=“row“ use_row_as_full_screen_section=“no“ type=“grid“ angled_section=“no“ text_align=“left“ background_image_as_pattern=“without_pattern“ z_index=““ css=“.vc_custom_1758538016677{margin-bottom: 3% !important;background-color: #f5f6f6 !important;}“][vc_column css=“.vc_custom_1758537937420{padding-top: 2% !important;padding-right: 2% !important;padding-bottom: 1% !important;padding-left: 2% !important;background-color: #ffffff !important;}“]

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\n\t\t\t\t\t\t5 Fragen an\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\n\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t<\/a>\n\t<\/div>\n\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\tWie Smartphones und Wearables die Diagnose von Alzheimer und Parkinson unterst\u00fctzen k\u00f6nnen<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Alzheimer und Parkinson sind gro\u00dfe medizinische Herausforderungen. Fr\u00fchdiagnosen sind entscheidend. Die Nachwuchsgruppe NDEMobil in Bonn entwickelt technische L\u00f6sungen zur fr\u00fchen Erkennung. Mehr dazu im Interview.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t5. Februar 2025\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\tWie Daten aus der klinischen Versorgung f\u00fcr die Praxis nutzbar werden<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Die Nachwuchsgruppe \"BENEFIT\" am Universit\u00e4tsklinikum Hamburg-Eppendorf schafft Rahmenbedinungen, sodass Daten aus der Versorgung nutzbar werden. Erfahren Sie mehr im Interview mit Leiter Dr. Philipp Breitfeld!<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t16. Januar 2024\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\tWie Algorithmen helfen k\u00f6nnen, die medizinische Forschung und Patientenversorgung zu verbessern<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Christoph Beger, Nachwuchsforscher an der Uni Leipzig, erkl\u00e4rt im Interview, wie algorithmische Ph\u00e4notypisierung die Forschung mit medizinischen Daten verbessert und langfristig die Patientenversorgung optimiert.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t17. November 2022\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>[\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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