In der ersten Förderphase legte das Netzwerk Universitätsmedizin dreizehn vordringliche Themenbreiche für die Bekämpfung der Covid-19-Pandemie fest, zu denen bundesweite Forschungsprojekte starteten. Die Universitätsmedizin Ulm (unter der Leitung von Prof. Dr. Udo X. Kaisers und Prof. Dr. Hans A. Kestler) beteiligte sich an sechs der Forschungsprojekte.
Infrastrukturlinie
CODEX: Nationale Forschungsdatenplattform
Das Projekt CODEX etablierte eine bundesweit einheitliche und datenschutzkonforme Infrastruktur, für die Speicherung von COVID-19 Forschungsdatensätzen. Die Forschungsdatenplattform bringt eine sichere, erweiterbare und interoperable Plattform zur Bereitstellung von Forschungsdaten zu COVID-19 bundesweit in alle Universitätsklinken. Über die Medizininformatik Initiative (MII) wurden alle Kompetenzen gebündelt, um der Wissenschaft strukturierte Daten mit hoher Qualität zur Verfügung zu stellen. Somit wurden bundesweit neuartige Auswertungen über die Medizinischen Datenintegrationszentren ermöglicht, um die Versorgung von COVID-19 Patienten und die dazugehörige Forschung zu stärken.
Weitere Informationen finden Sie auf der Homepage der Medizininformatik-Initiativen (MII) sowie der offiziellen NUM-Webseite zu CODEX.
Projektleitung am Standort Ulm: Prof. Dr. Hans A. Kestler (Insitut für Medizinische Systembiologie)
RACOON: Die Radiologie Kooperation im NUM
RACOON ist die erste deutschlandweite Radiologie-Plattform. Als erstes Projekt dieser Größenordnung errichtet es eine landesweite Infrastruktur zur konsequent strukturierten Erfassung radiologischer COVID-19-Fälle ein. Die Befunde werden mithilfe künstlicher Intelligenz analysiert, wodurch eine schnellere und präzisere Diagnose der Erkrankung und dessen Verlaufs möglich wird. Somit wird eine Entscheidungsgrundlage für epidemiologische Studien, Lageeinschätzungen und Frühwarnmechanismen geschaffen.
Weitere Informationen gibt es auf der RACOON-Projekt-Seite.
Projektleitung am Standort Ulm: Prof. Dr. Meinrad Beer (Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie)
Forschungslinie
CEOsys: Covid-19 Evidenz-Ökosystem zur Verbesserung von Wissensmanagement und -translation
Das Netzwerk COVID-19-Evidenz-Ökosystem (CEOSys) hat zum Ziel, neue wissenschaftliche Erkenntnisse zur Bewältigung der Pandemie schnellstmöglich auf ihre Qualität zu überprüfen und Anwendern, Entscheidungsträgern sowie Bürgern zur Verfügung zu stellen. CEOsys wird dabei die wissenschaftliche Evidenz aus Themenfeldern wie „Testung und Diagnostik“, „Intensiv- und palliativmedizinische Versorgung“, „Prävention und Public Health (Gesundheit der Bevölkerung)“ u.v.m. unter die Lupe nehmen. Es sollen Daten und wissenschaftlichen Publikationen zur Corona-Pandemie kontinuierlich identifiziert, aufgearbeitet und bewertet werden.
Weitere Informationen finden Sie auf der NUM-Homepage.
Projektleitung am Standort Ulm: Prof. Dr. Bettina Jungwirth (Klinik für Anästhesiologie und Intensivmedizin)
COMPASS: Coordination on mobile pandemic apps best practice and solution sharing
Ziel des Projekts war der Aufbau einer Plattform für die nachhaltige Koordination von Pandemieapps sowie die Bereitstellung konkreter Methoden und Werkzeuge für deren Umsetzung nach dem Stand der Wissenschaft, Technik und Gesetzgebung.
Leitung am Standort Ulm: Prof. Dr. Harlad Baumeister (Institut für Psychologie und Pädagogik)
egePan: Entwicklung, Testung und Implementierung von regional adaptiven Versorgungsstrukturen und Prozessen für ein evidenzgeleitetes Pandemiemanagement koordiniert durch die Universitätsmedizin
Das Netzwerk „egePan“ baut ein nationales Pandemiemanagement auf, um COVID-19-Patientinnen und Patienten zukünftig schneller und besser zu erkennen und behandeln zu können, Ansteckungen zur vermeiden und auf zukünftige Pandemien vorbereitet zu sein. Dabei soll das lokale Ausbruchsgeschehen beobachtet und im Kontext der deutschen und europäischen Gesamtsituation bewertet werden. Über das Netzwerk werden Maßnahmenpläne, Diagnostik-und Behandlungsstrategien der Universitätsklinika zusammengeführt und ausgewertet, Konzepte entwickelt und evaluiert.
Übergeordnete Ziele sind dabei die adäquate Ressourcensteuerung innerhalb der Regionen sowie die Handlungsfähigkeit des Gesundheitssystems bei steigenden infektionszahlen und wachsenden Zahlen von hospitalisierungspflichtigen Patient*Innen zu sichern. Der Erhalt bzw. die Wiederherstellung der Arbeitsfähigkeit und der körperlichen und psychischen Gesundheit des medizinischen Personales stellt eine zentrale Voraussetzung für die erfolgreiche Bewältigung der Covid-19-Pandemie sowie möglicher zukünftiger Pandemien dar. Daher hat das egePan-Projekt das Ziel, die Gesundheit der medizinisch Beschäftigten während der Pandemie zu sichern. Das Teilprojekt VOICE, eine Kooperation der Uniklinika Ulm, Erlangen, Bonn, Köln und Dresden startet aktuell in die zweite webbasierte Befragungswelle zu psychischer Belastung, Arbeitsstress, Gesundheit und persönlichen Ressourcen von medizinischem Personal. Zum ersten Messzeitpunkt hatten 8000 Befragte bei der Studie teilgenommen.
Weitere Informationen gibt es auf der NUM-Projekt-Seite.
Leitung am Standort Ulm: PD Dr. Petra Beschoner, PD Dr. Lucia Jerg-Bretzke, Klinik für psychosomatische Medizin und Psychotherapie
MethodCOV: Methodennetzwerk zur Unterstützung von COVID-19 Forschungsprojekten bei der Messung sozialer und kontextueller Faktoren
Ziel des Projektes war der Aufbau eines wissenschaftlichen Experten-Netzwerks zur Erfassung sozialer und kontextueller Faktoren im Bereich der Pandemieforschung. Die Erkenntnisse flossen in neue Präventionsansätze und klinische Therapiekonzepte ein und wurden zum Schutz vulnerabler Bevölkerungsgruppen eingesetzt.
Weitere Informationen gibt es auf der NUM-Projekt-Seite.
Leitung am Standort Ulm: Prof. Dr. Florian Steger (Institut für Geschichte, Theorie und Ethik in der Medizin)
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d)
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"A protocol for the use of cloud-based quantum computers for logical network analysis of biological systems" has been published in STAR Protocols.
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"Self-Assessment of Having COVID-19 With the Corona Check Mhealth App" has been published in IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics.
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