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PASBADIA - Patientennahe Smartphone-basierte Diagnostik mit lokaler und zentraler KI-Plattform für die Primärversorgung im ländlichen Raum

  • Hellbrück, Horst (Sprecher*in)
  • Rostalski, Philipp (Stellv. Sprecher*in, Co-Sprecher*in)
  • Beyerlein, Mathias (Beteiligte*r Wissenschaftler*in)
  • Gienow-Broers, Malte (Beteiligte*r Wissenschaftler*in)
  • Hauschild, Sebastian (Beteiligte*r Wissenschaftler*in)
  • Held, Linda Anna (Beteiligte*r Wissenschaftler*in)
  • Nagursky, Jennifer (Beteiligte*r Wissenschaftler*in)
  • Siebert, Marlin (Beteiligte*r Wissenschaftler*in)
  • Steinhäuser, Jost (Beteiligte*r Wissenschaftler*in)
  • Wewetzer, Larisa (Projektleiter*in (PI))

Projekt: Stiftungsprojekte

Projektdaten

Projektbeschreibung

Hintergrund
Im Verbundprojekt PASBADIA auf dem Campus Lübeck mit der Technischen Hochschule und der Universität zu Lübeck werden Smartphone gestützte patientennahe Diagnoseverfahren mit lokaler und dezentraler KI entwickelt und erforscht. In Zusammenarbeit von Ingenieuren, Naturwissenschaftlern und praktizierenden Medizinern entstehen neue Diagnosemöglichkeiten.

In der Medizin ist oft eine schnelle, patientennahe Diagnose notwendig. Z.B. bei der Überwachung des kurativen Verlaufs von Patienten im ländlichen Raum, mit Mobilitätseinschränkungen, in schlecht zugänglichen oder unterversorgten Gebieten ist die Nutzung von breit verfügbaren Diagnosegeräten, ein vielversprechender Ansatz. Aktuelle Smartphones bieten sich auf Grund ihrer Verbreitung und der bereits eingebauten Sensorik und Rechenkapazität für diese Aufgabe an, werden aber zurzeit nur vereinzelt und rudimentär eingesetzt.

Die qualitativ hochwertigen Kameras zusammen mit in Smartphones verbauten Lichtquellen (LED-Blitz), erlauben die Umsetzung optischer Diagnoseverfahren aus dem Bereich klassischer Geräte, wenn an das Smartphone entsprechende Aufsätze und Anwendungen angepasst und Messdaten vor Ort ausgewertet werden.

Ziel
Ziel des Teilvorhabens von CoSA ist die Verteilte Erfassung, Speicherung und Verarbeitung der Daten mit begrenzten Ressourcen im Spannungsfeld zwischen den Methoden der KI, der zur Verfügung stehenden Datenbasis und teilweise geringer bzw. fehlender Internetverbindung im ländlichem Raum.

Ansatz
Das Labor für Ophthalmotechnologie (LfO) entwickelt robuste und sicher anwendbare optische Aufsätze für Smartphones als Kombination aus spektralen, Fluoreszenz- oder Polarisations-basierten Methoden, um beispielsweise am Augenhintergrund Diagnoserohdaten zu generieren und diese zu analysieren.

Die effiziente datenbasierte Auswertung dieser Rohdaten mit modernen Methoden der statistischen Lerntheorie, im Bereich der probabilistischen graphischen Modelle und der effizienten Gaußprozessanalyse unter Integration von Vorwissen als auch von stochastischen Unsicherheitsinformationen wird vom Institut für Medizinische Elektrotechnik (IME) erforscht.

Im Institut für Allgemeinmedizin (IfA) findet die Erhebung des Bedarfs von Hausärzten im Bereich der Ophthalmotechnologie durch gezielte Analyse von Abläufen in der Primärversorgung und Exploration der Determinanten für eine erfolgreiche Implementierung der zu entwickelnden technischen Anwendungen in den Versorgungsalltag statt.

In der interdisziplinären Zusammenarbeit gilt es, die Aufgabe mit folgender übergeordneter zentralen medizinischen Fragestellung zu lösen:

"Wie effizient kann ein KI basiertes Diagnosetool auf Basis eines Smartphones einen Hausarzt dabei unterstützen, die in der wohnortnahen (Grund-)Versorgung notwendige ophthalmologische Diagnostik vor Ort durchzuführen (und so spezialistisch tätige Gebietsärzte z.B. den Augenarzt zu entlasten)?"
Statusabgeschlossen
Tatsächlicher Beginn/ -es Ende01.10.1930.06.24

UN-Ziele für nachhaltige Entwicklung

2015 einigten sich UN-Mitgliedstaaten auf 17 globale Ziele für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs) zur Beendigung der Armut, zum Schutz des Planeten und zur Förderung des allgemeinen Wohlstands. Die Arbeit dieses Projekts leistet einen Beitrag zu folgendem(n) SDG(s):

  1. SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
    SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
  2. SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
    SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
  3. SDG 15 – Lebensraum Land
    SDG 15 – Lebensraum Land

Mittelgeber

  • Stiftungen: Joachim Herz Stiftung

Strategische Forschungsbereiche und Zentren

  • Profilbereich: Zentrum für Bevölkerungsmedizin und Versorgungsforschung (ZBV)
  • Zentren: Zentrum für Künstliche Intelligenz Lübeck (ZKIL)

DFG-Fachsystematik

  • 2.22-02 Public Health, gesundheitsbezogene Versorgungsforschung, Sozial- und Arbeitsmedizin
  • 2.23-11 Augenheilkunde
  • 4.43-04 Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernverfahren

ASJC Scopus Fachgebiete

  • Allgemeinmedizin
  • Ophthalmologie
  • Artificial intelligence

Fingerprint

Erkunden Sie die Forschungsthemen zu diesem Projekt. Diese Zuordnungen werden Bewilligungen und Fördermitteln entsprechend generiert. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.