Selbstlernende Algorithmen analysieren medizinische Bilddaten
Bildgebende Verfahren ermöglichen einen detaillieren Blick ins Innere eines Organismus. Doch die Interpretation der Daten ist zeitaufwändig und erfordert viel Erfahrung. Neue Möglichkeiten eröffnen künstliche neuronale Netzwerke. Sie benötigen nur Sekunden, um Ganzkörperscans von Mäusen auszuwerten und die Organe, statt in verschiedenen Schattierungen von Grau, zu segmentieren und in Farbe darzustellen. Dies erleichtert die Auswertung erheblich. Am TranslaTUM (TU München) präsentierten die Informatiker diese Daten ihren neuen Algorithmen. Diese lernten schneller als erwartet. Nach nur etwa zehn Ganzkörperscans konnte die Software die Analyse der Bilddaten allein bewerkstelligen – und zwar innerhalb von Sekunden. Ein Mensch braucht dafür Stunden und ist im Vergleich zur KI nicht so treffsicher. Eingesetzt werden soll die Intelligente Software künftig vor allem in der Grundlagenforschung, um die Wirkweise von neuen Medikamenten zu untersuchen, bevor sie beim Menschen zum Einsatz kommen. Die Auswertung von Bilddaten mit selbstlernenden Algorithmen kann künftig viel Zeit sparen.

Neues Modell zur Vorhersage des COVID-19-Krankheitsverlaufs könnte Gesundheitssystem entlasten
Im Rahmen einer Kooperation von MedUni Wien, Klinik Favoriten, Medizinischer Universität Innsbruck, Johannes Kepler Universität Linz und Karolinska Institut Stockholm konnte ein mathematisches Modell entwickelt werden, das PatientInnen, denen ein günstiger COVID-19-Krankheitsverlauf bevorsteht, zuverlässig identifiziert. Diese PatientInnen könnten damit früher als bisher üblich aus den Krankenhäusern entlassen werden, wodurch das Gesundheitssystem – bis zum Erreichen einer ausreichenden Durchimpfungsrate – entlastet werden könnte. Das Besondere dieses Modells ist, dass es ausschließlich auf ohnehin in der klinischen Routine erhobenen Parametern beruht und somit keine technisch aufwändigen zusätzlichen Laborbestimmungen notwendig sind. Krankenhausärzte können ab sofort die bei ihren PatientInnen erhobenen Parameterwerte in einen frei verfügbaren Online-Rechner eingeben und haben damit ein Werkzeug an der Hand, das ihre Entscheidung über den Zeitpunkt einer möglichen Entlassung wesentlich unterstützt
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Forschungsnetzwerk der Unimedizin zu COVID-19 wird verstetigt
Das „Netzwerk Universitätsmedizin“ (NUM), zu dem auch die MHH und die UMG gehören, hat im letzten Jahr eigene Strukturen aufgebaut und 13 Verbundprojekte zur COVID-19-Forschung konzipiert und umgesetzt. Diese schnelle Handlungsfähigkeit der Universitätsmedizin überzeugt auch die Politik. Der Bundestag hat Ende Dezember mit der Annahme des Bundeshaushalts beschlossen, das NUM auch nach 2021 weiter zu fördern. Dafür stellt er dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) für das kommende Jahr 50 Millionen Euro und für die Jahre 2022 bis 2024 240 Millionen Euro für den Ausbau der Universitätsmedizin-Netzwerke zur Verfügung. Hierfür soll das BMBF ein Konzept zur Verstetigung und Erweiterung erarbeiten.

BVMed veröffentlicht Positionspapier zur Bundestagswahl 2021
Der Bundesverband Medizintechnologie, BVMed, fordert in einem 12-Punkte-Positionspapier zur Bundestagswahl 2021 eine Gesamtstrategie für die Medizintechnik-Branche mit einer stärkeren Verzahnung von Gesundheits-, Wirtschafts- und Forschungspolitik. „Die Ressorts Wirtschaft, Forschung und Gesundheit müssen gemeinsam mit dem Deutschen Bundestag und der Branche an einem Strang ziehen. Hierzu schlagen wir eine ‚Initiative MedTech 2030‘ vor“, so BVMed-Geschäftsführer Dr. Marc-Pierre Möll. Zur Stärkung des Forschungsstandorts Deutschland schlägt der BVMed unter anderem den Aufbau einer Medizintechnik-Innovationsagentur sowie einen besseren Zugang zu Versorgungsdaten für die forschenden MedTech-Unternehmen vor. Das ausführliche BVMed-Positionspapier finden Sie hier.

Nutzerorientiertes Knowhow: Relaunch Fachportal der gematik
Mehr Service, mehr Kommunikation, mehr Übersicht und Transparenz: Das Fachportal der gematik wurde im Zuge eines umfassenden Relaunchs neu konzipiert und organisiert. Gestützt auf die Ergebnisse einer detaillierten Analyse mit Industrievertretern, entspricht es nun dem Bedarf des Fachpublikums, benötigte Informationen nutzerfreundlich aufbereitet zu finden. Im Laufe der nächsten Monate werden weitere Funktionen hinzukommen. Die gematik unterstreicht mit dieser Rundum-Erneuerung des Fachportals ihre Motivation und ihren neuen Anspruch, als Vorreiter bei der Digitalisierung für ihre Partner, so auch für Hersteller und Anbieter, ein attraktives Angebot von digitalen Lösungen im Gesundheitswesen zu stellen.

Medizininformatik-Initiative verzeichnet erfolgreiche Einführung der internationalen Terminologie SNOMED CT in Deutschland
Eine gemeinsame Sprache für Gesundheitsdaten ist das wichtigste Ziel der Medizininformatik-Initiative, denn es ist ein wichtiger Impuls zur Interoperabilität in der deutschen Medizin. An der vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Medizininformatik-Initiative (MII), zu der auch das Konsortium highMED gehört, sind alle Standorte der deutschen Hochschulmedizin und viele weitere Partner aus Forschung und Gesundheitswirtschaft beteiligt. Sie hat 2020 die internationale Terminologie SNOMED CT in Deutschland eingeführt und deren Nutzung in ihrem Netzwerk ausgerollt. Gemäß Patientendaten-Schutz-Gesetz (PDSG) wird diese erfolgreiche Pilotierung nunmehr vorzeitig in die nationale E-Health-Strategie überführt: Seit dem 01.01.2021 ist Deutschland Mitglied bei SNOMED International, und auch Institutionen außerhalb des MII-Netzwerks können die erforderlichen Lizenzen innerhalb Deutschlands kostenlos nutzen. In diesem Zuge geht die Zuständigkeit für das die Lizenzen verwaltende SNOMED CT National Release Center ab Jahresbeginn von der TMF – Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V. auf das Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM) über.

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