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AI Center for Health Care

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Speziell in Bezug auf die Gesundheitsforschung ist Künstliche Intelligenz von kritischer Relevanz. Ziel der U Bremen Research Alliance ist es daher, mittelfristig ein „AI Center for Health Care“ als virtuelles Institut der Kooperation über Einrichtungsgrenzen hinweg entstehen zu lassen. Vor diesem Hintgerund und um den Aufwuchs an gemeinsamen Forschungsvorhaben im Bereich KI und Health Care zu befördern, hat die U Bremen Research Alliance in 2021 erstmalig die Förderung von kooperativen Forschungsvorhaben, die an den Schnittflächen der Mitgliedseinrichtungen angesiedelt sind, ausgeschrieben.

 

In der U Bremen Research Alliance kooperieren die Universität Bremen und zwölf Institute der von Bund und Ländern geförderten außeruniversitären Forschung. Die Kooperation der Forschenden in der U Bremen Research Alliance, über die Einrichtungsgrenzen hinweg, bietet besonderes Potenzial, das erschlossen werden soll. Ziel der U Bremen Research Alliance ist daher, mittelfristig ein „AI Center for Health Care“ als virtuelles Institut der Kooperation über Einrichtungsgrenzen hinweg entstehen zu lassen. Dieses Kompetenzzentrum soll zudem als Anwendungshub offen gestaltet werden, um weitere Partner aus Wirtschaft und Gesellschaft zügig in diesem sich schnell entwickelnden Feld anbinden zu können.

Um den Aufwuchs an gemeinsamen Forschungsvorhaben im Bereich KI und Health Care, die an den Schnittflächen der Mitgliedseinrichtungen angesiedelt sind, zu befördern, hat die U Bremen Research Alliance in 2021 erstmalig die Förderung von kooperativen Forschungsvorhaben ausgeschrieben. Die zugrundeligenden Mittel werden vom Land Bremen bereitgestellt und über die U Bremen Research Alliance vergeben.

Zweite Ausschreibungsrunde startet. Bis zu 167.000 Euro zur Förderung kooperativer Forschungsvorhaben

Um den Aufwuchs an gemeinsamen Forschungsvorhaben im Bereich KI und Health Care zu befördern, schreibt die U Bremen Research Alliance zum zweiten Mal die Förderung von kooperativen Forschungsvorhaben aus. Diese werden in 2022 mit bis zu 167.000 Euro unterstützt.

zur Ausschreibung

Folgende Forschungsvorhaben der ersten Antragsrunde erhalten eine Förderung:

Das Vorhaben ist ein gemeinsames Projekt des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medizin MEVIS und der Universität Bremen. „AI Surgery Tracking“ soll helfen, die chirurgische Versorgung durch robuste und anwenderfreundliche Unterstützungssysteme aus dem Bereich KI zu verbessern. 

Projektverantwortliche:
Dr. Jan Strehlow (Fraunhofer MEVIS)
Prof. Dr. Gabriel Zachmann (Universität Bremen)

Beim Intelligente Digitale Leitlinien-Editor (IDEAL) handelt es sich um ein Forschungsvorhaben des Fraunhofer MEVIS, des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie – BIPS und der AG Angewandte Statistik der Universität Bremen. Im Zentrum des Projekts steht die Erarbeitung einer Methodik, um mit kausaler Inferenz und adaptiven statistischen Verfahren die Planung effizienter klinischer Studien zu vereinfachen und deren Ergebnisse durch einen digitalen Leitlinien-Editor schnell in bestehende Leitlinien integrieren zu können.

Projektverantwortliche:
Dr. Max Westphal (Fraunhofer MEVIS)
Dr. Markus Wenzel (Fraunhofer MEVIS)

Die Universität Bremen, das Fraunhofer MEVIS und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) entwickeln in diesem Projekt gemeinsam eine anwendungsnahe Sprache für die Entwicklung von Bildgebungstechniken in der Magnetresonanztomographie (MRT), die die Unterstützung effizienter maschineller Lernverfahren ermöglicht und somit automatisiert die bestmögliche Bildgebung wählt.

Projektverantwortlicher:
Prof. Dr. Matthias Günther (Universität Bremen)

Ziel dieses Projektes von Fraunhofer MEVIS und Universität Bremen ist die Zusammenführung multimodaler Daten verschiedener Studien, um die Vorhersage des biologischen, immunologischen und kognitiven Alters von Individuen zu verbessern und die Früherkennung von Demenz zu unterstützen.

Projektverantwortliche:
Prof. Dr. Matthias Günther (Fraunhofer MEVIS)
Prof. Dr.-Ing. Tanja Schultz (Universität Bremen)

NAKO-MNA ist ein gemeinsames Projekt von Leibniz BIPS und Fraunhofer MEVIS. Es zielt auf die KI-basierte Entwicklung eines multimodalen impliziten Datenmodells auf Basis kombinierter Bilddaten und komplexer tabellarischer Daten der NAKO Gesundheitsstudie. Ein Anwendungsziel liegt in der verbesserten Fähigkeit, Normabweichungen und bislang unentdeckte Zufallsbefunde sensitiv zu detektieren.

Projektverantwortlicher:
Prof. Dr. Marvin N. Wright (Leibniz BIPS)

Aktualisiert von: Timo Joost