Cyber-Physical Systems beteiligt sich an EU-Projekt zur personalisierten Pflege bei chronischen Lungenerkrankungen

Wie lassen sich chronische Lungenkrankheiten (COPD) und Begleiterkrankungen (Komorbiditäten) besser verstehen? Wie können Menschen mit komplexen chronischen Erkrankungen schneller die richtige Pflege zur richtigen Zeit erhalten? Mit diesen Fragen beschäftigt sich das europäische Großprojekt RE-SAMPLE, das am 1. März 2021 offiziell gestartet ist. Hinter dem Kürzel versteckt sich der Projekttitel „Real-time data monitoring for shared, adaptive, multi-domain and personalised prediction making for long-term pulmonary care ecosystems“, koordiniert wird das Projekt von der Universität Twente in den Niederlanden.

Chronische Krankheiten nehmen in Europa zu – nicht zuletzt aufgrund der steigenden Lebenserwartung. Allerdings sind die Gesundheitssysteme der europäischen Länder noch nicht ausreichend ausgestattet, um Menschen zu behandeln, die an einer Kombination chronischer Krankheiten leiden. Dr. Monique Tabak, Projektleiterin an der Universität Twente, erklärt hierzu: „Ein Patient oder eine Patientin mit chronischer Lungenkrankheit, chronischem Herzversagen und Angststörungen kann beispielsweise Atembeschwerden bekommen. Wie finden wir heraus, welche Krankheit das Symptom hervorruft? Indem wir den Patienten auch zu Hause oder in seinem Alltag monitoren und die Daten mit medizinischem und wissenschaftlichem Wissen kombinieren, können wir neue und validierte Modelle entwickeln, um unser Verständnis für die Ursprünge und Verläufe chronischer Krankheiten zu verbessern. Durch das Einbinden von Privatsphäre-bewahrenden Maßnahmen und Maschinellem Lernen können wir eine hochqualitative, maßgeschneiderte Pflege anbieten.“

Am Projekt beteiligt ist der Forschungsbereich Cyber-Physical Systems (CPS) unter der Leitung von Prof. Dr. Rolf Drechsler. Das Team des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Bremen bringt seine KI-Expertise ein und leitet die Forschungen zu Machine-Learning-Modellen aus personenbezogenen Daten und Echtweltdaten für Risikoprognosen und Interventionsvorschläge. Zudem gestalten die Forschenden die Datenaggregierungs- und Kuratierungsverfahren mit, um multimodale Daten aus Gesundheitsakten, klinischen Studien, Experten- und Patientenwissen und -leitlinien und Echtweltdaten verwenden zu können. Die Verfahren werden genutzt, um Modelle zu trainieren, zu validieren und für Prognosen zu verwenden. Außerdem beschäftigt sich der Forschungsbereich mit der Entwicklung einer sicheren und datenschutzkonformen Modellplattform für das Datenmanagement und die Ableitung von Erklärungen für Vorhersagen und Interventionsvorschlägen aus trainierten Modellen. 

Das Projektkonsortium arbeitet mit drei Krankenhäusern in Italien, Estland und den Niederlanden zusammen, um mithilfe eines virtuellen „Companions“ Patientendaten zu aggregieren und personalisierte Interventionen zu unterbreiten. Als erster Schritt sollen vorhandene Daten aus klinischen Tests mit Echtweltdaten kombiniert werden. Das Projekt RE-SAMPLE wird im Rahmen der EU-Förderinitiative Horizon 2020 mit insgesamt sechs Millionen Euro über vier Jahre gefördert. Zu den Projektpartnern gehören:

  • University of Twente (UT), Niederlande
  • Medisch Spectrum Twente Hospital (MST), Niederlande
  • University of Piraeus Systems Security Lab (UPRC), Griechenland
  • Tartu Ülikooli Kliinikum (TUK), Estland
  • Policlinico Gemelli Hospital (GEM), Italien
  • European Hospital and Healthcare Federation (HOPE), Belgien
  • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), Deutschland
  • Atos IT Solutions and Services (ATOS), Spanien
  • Roessingh Research and Development (RRD), Niederlande
  • Innovation Sprint (iSPRINT), Belgien

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    Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
    German Research Center for Artificial Intelligence