Im Rahmen der Medizininformatik-Initiative fördert das Bundesministerium für Bildung und Forschung mehrere Konsortien, zu denen sich mehrere Universitätskliniken mit weiteren Partnern wie Forschungsinstituten, Hochschulen, Unternehmen oder nicht-universitären Krankenhäusern zusammengeschlossen haben. Die Konsortien arbeiten gemeinsam daran, die Voraussetzungen zu schaffen, um Daten aus Forschung und Patientenversorgung untereinander austauschen zu können.
Mit der Medizininformatik-Initiative sollen die Chancen der Digitalisierung in der Medizin für Versorgung und Forschung bestmöglich genutzt werden. In einem ersten Schritt werden an Universitätskliniken und Partnereinrichtungen Datenintegrationszentren aufgebaut und vernetzt. In diesen Zentren werden die Voraussetzungen geschaffen, um Forschungs- und Versorgungsdaten standortübergreifend verknüpfen zu können. Gleichzeitig werden für konkrete medizinische Anwendungen innovative IT-Lösungen entwickelt, die die Möglichkeiten moderner digitaler Dienstleistungen und Infrastrukturen im Gesundheitsbereich zeigen sollen.
Die Universitätskliniken und ihre Partner haben sich in Konsortien zusammengeschlossen, die zunächst Strategien für die gemeinsame Datennutzung und den Datenaustausch ausarbeiten und anschließend die Datenintegrationszentren aufbauen sowie IT-Lösungen für konkrete Anwendungsfälle („Use Cases“) entwickeln.
Die Arbeiten werden von einem Nationalen Steuerungsgremium übergreifend koordiniert, um die Passfähigkeit von Datenintegrationszentren und IT-Lösungen zwischen den Konsortien sicherzustellen. Die Zusammenarbeit und Abstimmung der Konsortien wird im Rahmen eines Begleitprojekts koordiniert, das gemeinsam von der TMF – Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung (TMF), vom Medizinischen Fakultätentag (MFT) und vom Verband der Universitätsklinika Deutschlands (VUD) durchgeführt wird.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d)
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"Combined analysis of a serum mRNA/miRNA marker signature and CA 19-9 for timely and accurate diagnosis of recurrence after resection of pancreatic ductal adenocarcinoma: A prospective multicenter cohort study" has been published online first in the United European Gastroenterology Journal.
"Identifications of Similarity Metrics for Patients With Cancer: Protocol for a Scoping Review" has been published in JMIR Research Protocols.
"Recent Trends and Future Challenges in Learning from Data" has been published with Springer.
Our paper "Permutation-invariant linear classifiers" has been published in Machine Learning.
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"Prospective study validating a multidimensional treatment decision score predicting the 24-month outcome in untreated patients with clinically isolated syndrome and early relapsing–remitting multiple sclerosis, the ProVal-MS study" has been published in Neurological Research and Practice.
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Our paper "The Necessity of Interoperability to Uncover the Full Potential of Digital Health Devices" has been published in JMIR Medical Informatics.
"Multicentric pilot study to standardize clinical whole exome sequencing (WES) for cancer patients" has been published in npj Precision Oncology.
Our paper "AMBAR-interactive alteration annotations for molecular tumor boards" has been published in Computer Methods and Programs in Biomedicine.
"A protocol for the use of cloud-based quantum computers for logical network analysis of biological systems" has been published in STAR Protocols.
Our paper "A systems biology approach to define mechanisms, phenotypes, and drivers in PanNETs with a personalized perspective" has been published in npj systems biology and applications.
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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.
Our first quantum computing paper "Leveraging quantum computing for dynamic analyses of logical networks in systems biology" has been published in Patterns.