Beteiligung am Forschungsnetzwerk Universitätsmedizin zu COVID-19 (Leitung am Standort: Prof. Dr. Udo X. Kaisers & Prof. Dr. Hans A. Kestler)
Das „Netzwerk Universitätsmedizin“ (NUM) arbeitet seit sieben Monaten daran, übergreifende Strukturen zur Vernetzung und die digitalisierte Covid-19-Forschung zu stärken. Dabei führt das NUM die Maßnahmen, Diagnostik- und Behandlungsstrategien über mehrere Standorte zusammen. Das Ulmer Universitätsklinikum ist Netzwerkpartner in 4 Projekten der Initiative mit stetig steigenden neuen Projekten.
https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/
CODEX: Größte standardisierte Vernetzungsmöglichkeit zu COVID-19 Forschungsdaten in Deutschland (Leitung am Standort: Prof. Dr. Hans A. Kestler)
„CODEX“ etabliert eine Forschungsdatenplattform, um Daten zu Covid-19 standardisiert zur Verfügung zu stellen. 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) werden alle Kompetenzen gebündelt um der Wissenschaft strukturierte Daten mit hoher Qualität zur Verfügung zu stellen. Somit werden bundesweit neuartige Auswertungen über die Medizinischen Datenintegrationszentren ermöglicht, um die Versorgung von COVID-19 Patienten und die dazugehörige Forschung zu stärken.
https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/projekte/codex
https://www.medizininformatik-initiative.de/de/konsortien
Quelle:https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/projekte/codex
Teilnehmende Unikliniken. Blau = beteiligt am Projekt; roter Rand = Projektleitung.
RACOON: Größte radiologische Datenerfassung zu COVID-19 (Leitung am Standort: Prof. Dr. Meinrad Beer)
Das Radiological Cooperative Network kurz „RACOON“ erweitert das Gesamtvorhaben NUM um eine radiologische Komponente zur vernetzten Bildgebung. Hier ist es wichtig radiologische Daten von pandemische Lungeninfektionen zu erkennen, bewerten und nachverfolgen zu können. Die RACOON Initiative richtet als weltweit erstes Projekt dieser Größenordnung eine landesweite Infrastruktur zur konsequent strukturierten Erfassung radiologischer Daten von Covid-19-Fällen ein.
https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/projekte/racoon
Quelle: https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/projekte/racoon
Teilnehmende Unikliniken. Blau = beteiligt am Projekt; roter Rand = Projektleitung.
Neues Evidenz-Ökosystem für bessere Entscheidungen zu COVID-19 (Leitung am Standort: Prof. Dr. Bettina Jungwirth)
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.
https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/projekte/ceo-sys
egePan - "Entwicklung, Testung und Implementierung von regional adaptiven Versorgungsstrukturen und Prozessen für ein evidenzgeleitetes Pandemiemanagement koordiniert durch die Universitätsmedizin" (Leitung am Standort: PD Dr. Petra Beschoner, PD Dr. Lucia Jerg-Bretzke, Klinik für psychosomatische Medizin und Psychotherapie)
Das Netzwerk „egePan“ baut ein nationales Pandemiemanagement auf, um COVID-19-Patientinnen und Patienten zukünftig noch 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.
Link zur Umfrage: https://ww2.unipark.de/uc/Voice2_Ulm/
Link zu mehr Information über egePan und VOICE:
https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/projekte/egepan-unimed
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d)
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.
"Supporting SURgery with GEriatric Co-Management and AI (SURGE-Ahead): A study protocol for the development of a digital geriatrician" has been published in PLoS One.
"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.
Our paper "Unsupervised domain adaptation for the detection of cardiomegaly in cross-domain chest X-ray images" has been published in Frontiers in Artificial Intelligence.
"Vaccine Side Effects in Health Care Workers after Vaccination against SARS-CoV-2: Data from TüSeRe:exact Study" has been published in Viruses-Basel.
"PREDICT-juvenile-stroke: PRospective evaluation of a prediction score determining individual clinical outcome three months after ischemic stroke in young adults – a study protocol" has been published in BMC Neurology.
Our paper "Federated Electronic Data Capture (fEDC): Architecture and Prototype" has been accepted for publiaction in the Journal of Biomedical Informatics.
Our paper "Efficient cross-valdation traversals in feature subset selection" has been published in Scientific Reports.
Our paper "CANTATA - prediction of missing links in Boolean networks using genetic programming" has been published in Bioinformatics.
Our paper "Interaction Empowerment in Mobile Health: Concepts, Challenges, and Perspectives" has been published in the Journal of Medical Internet Research mhealth and uhealth.
Our paper "Identification of dynamic driver sets controlling phenotypical landscapes" has been published in the Computational and Structural Biotechnology Journal.