Das Zentrum für evidenzbasierte Gesundheitsversorgung (ZEGV) widmet sich der gesamten Bandbreite der Versorgungforschung von der Versorgungsepidemiologie bis zur Evaluation. Unsere Vision ist eine Zukunft, in der allen medizinischen Entscheidungen wissenschaftliche Evidenz zugrunde liegt und dadurch der Gesundheitszustand von Individuen, Personengruppen und der Gesellschaft verbessert wird. Neben den klassischen Forschungsmethoden der Evidenzbasierten Medizin arbeitet das ZEGV an professions- und sektorenübergreifenden Versorgungskonzepten nach dem Leitbild der „Value-based Health Care“, bei dem Patient:innen im Mittelpunkt der Versorgung stehen.

Als etablierte Institution des Pandemiemanagements sowohl in Sachsen als auch im Netzwerk Universitätsmedizin arbeitet das ZEGV eng mit dem Zentrum für Medizininformatik zusammen: Durch Entwicklung des sachsenweit eingesetzten Planungs-Unterstützungssystems DISPENSE haben das ZEGV und das ZMI gemeinsam seit der Frühphase der Pandemie ein regionales Monitoring und Prognosen auf Basis regionaler Versorgungsdaten ermöglicht. Mit dem Ausbau des DISPENSE-Systems im MiHubX wollen wir eine bessere Datenverfügbarkeit schaffen, Modelle für die Bedarfsplanung zur Verfügung stellen, und die regionale Vernetzung der Kliniklandschaft verbessern, um eine bedarfsgerechte Patientenzuordnung ermöglichen und etablieren zu können.

Die Forschungsgruppe Digital Health an der Fakultät Wirtschaftswissenschaften der Technischen Universität Dresden befasst sich in Forschung und Lehre mit der Analyse, Gestaltung und Pflege komplexer soziotechnischer Systeme im Gesundheitswesen, wie sie in der patientenzentrierten integrierten Versorgung zu finden sind. Das Ziel unserer Aktivitäten ist stets, die Balance zwischen Theorie und Technologie zu halten und dabei sowohl durch praktische Relevanz als auch durch wissenschaftliche Rigorosität Mehrwert für Forschung und Praxis zu erzeugen.

Ein der zentralen Aufgaben der Forschungsgruppe Digital Health ist die Zusammenarbeit in der personalisierten Onkologie zu verbessern. Dazu entwickeln und implementieren wir in Use Case 3 (AP6) eine digitale Vernetzungsplattform und binden diese in die Strukturen von MiHUBx ein. Darüber wird den behandelnden Ärzt:innen ein umfassender Überblick zu ihren Patient:innen ermöglicht und die Interaktion, Kommunikation und Information zwischen allen Beteiligten vereinfacht. Darüber hinaus schaffen wir Möglichkeiten, Patient:innen zur aktiven Partizipation zu befähigen – stets vor dem Hintergrund unserer Vision einer gleichwertigen Arzt-Patienten-Allianz. Weiterhin unterstützen wir die Entwicklung der MiHUBx-Basisinfrastruktur, indem wir die AG Interoperabilität bei Erstellung eines projektweiten Implementation Guides unterstützen und die Gesamtentwicklung hinsichtlich Passfähigkeit zur Telematikinfrastruktur (AP2) prüfen.

Die Unabhängige Treuhandstelle Dresden ist eine rechtlich, personell und räumlich unabhängige Einrichtung des Bereichs Medizin der Technischen Universität Dresden. Unsere Hauptaufgabe ist es unter anderem, (personen-, institute-, projekt-, …) identifizierende Daten durch Pseudonyme zu ersetzen und somit der medizinischen Forschung die quasi-anonyme Nutzung von Patientendaten zur ermöglichen. Darüber hinaus sorgen wir mit unserem Identitäts- und Consentmanagement sowohl für die qualitätsgesicherte Verarbeitung von identifizierenden Daten auch bei unterschiedlichen Datenquellen, als auch für benutzerfreundliche Lösungen beim Einholen und Verwalten von Einwilligungserklärungen.

Im Rahmen von MiHUBx fungiert die Treuhandstelle Dresden in Zukunft als zentrale Instanz für die Consent-, Identitäts- und Pseudonymverwaltung. Hierfür erarbeiten wir mit den Projektpartnern entsprechende Konzepte und stellen unter anderem den teilnehmenden Gesundheitsversorgern digitale und vernetzte Consentmanagement-Tools zur Verfügung, mit Hilfe derer Einwilligungserklärungen vor Ort eingeholt und bearbeitet werden können.
In Zusammenarbeit mit dem DIZ Dresden werden durch die Treuhandstelle Dresden bei der Ausleitung von Forschungsdaten sowohl die Einwilligungsstatus der Patienten berücksichtigt, als auch identifizierende Daten durch Pseudonyme ersetzt.

Die Klinik für Augenheilkunde unter Leitung von Frau Prof. Katrin Engelmann ist neben dem Bereich Informatik am Klinikum Chemnitz Partner im Verbundprojekt „MiHUBx“.

Durch die breite Vernetzung, verbesserte Kommunikation sowie Digitalisierung verschiedener Partner des Gesundheitswesens in Sachsen (Kliniken, niedergelassene Ärzte, Patientenvertretungen, Krankenkassen, Forscher etc.) sollen mit modernen Methoden der wachsenden Medizininformatik neue innovative Standards zur Analyse von Patientendaten aus der klinischen Routine definiert werden. Sie können damit zukünftig der medizinischen Forschung zur Verfügung stehen. Durch die so verbesserten Forschungsmöglichkeiten können die Diagnostik beschleunigt und Therapien für Patienten und Patientinnen passgenauer gestaltet werden.

In dem durch die Klinik für Augenheilkunde am Klinikum Chemnitz begleiteten Anwendungsbeispiel sollen die Versorgungssituation und Therapie von Patienten und Patientinnen mit diabetischen Folgeerkrankungen des Auges mithilfe der Methoden des maschinellen Lernens verbessert werden.

Auf diese Weise leisten wir gemeinsam einen Beitrag, neben einer verbesserten Patientenversorgung auch Sachsen im nationalen bzw. internationalen Forschungswettbewerb zu stärken.

Unter der Leitung von Herrn Jun.-Prof. Dr. Danny Kowerko arbeitet die Juniorprofessur Media Computing der Technischen Universität Chemnitz an der Entwicklung innovativer Lösungen im Kontext der Audio-, Bild- und Textverarbeitung mit Ansätzen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Im Zuge des Medical Informatics Hub in Saxony MiHUBx besteht eine enge Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen der Region sowie der Augenklinik des Klinikum Chemnitz gGmbH unter der Leitung von Frau Prof. Dr. med. habil. Katrin Engelmann. So befassen sich aktuelle Arbeiten der Juniorprofessur mit der KI-basierten Modellierung der Sehschärfe unter der Zuhilfenahme von allgemeinmedizinischen sowie ophthalmologischen Patientendaten wie Anamnese, Medikation und OCT-Biomarkern. Das Ziel unseres Use Cases „Ophthalmologie trifft Diabetologie“ ist es, für Patient:innen mit degenerativen Netzhauterkrankungen, deren Sehschärfe sich trotz Therapie verschlechtert, die Ursachen für diese Therapie-Respons zu identifizieren sowie algorithmisch zu bewerten, ob und welche Alternativ-Therapien erfolgsversprechender sind.

Unter der Leitung von Prof. Dr. rer. nat. Marc Ritter und Prof. Dr.-Ing. Christian Roschke verbinden die Professuren „Medieninformatik“ und „Digitale Transformation und Angewandte Medieninformatik“ die Bereiche Künstliche Intelligenz und Content & Interaction Design. Die Forschungsschwerpunkte umfassen die Analyse von medizinischen Daten sowie Interaktionsdaten mit Hilfe von Ansätzen aus der KI und dem Maschinellen Lernen. Weitere Anwendungsbereiche sind Game-Based Learning und e-Sports. Im Projekt MiHUBx entwickeln wir praxisnahe KI-basierte Anwendungsszenarien für eine große Vielfalt von intersektoral vernetzten Patientendaten in Form von Assistenzfunktionen z.B. für die individuelle Therapieplanung. Hierzu werden Methoden Maschinellen Lernens (u.a. Deep Learning) angewendet, um Krankheits- und Therapieverlaufsmodelle ausgehend von individuellen Patientenhistorien zu erstellen. Wir analysieren dann, wie die Kopplung zwischen Patientendaten und Analyseverfahren beschaffen sein muss, um bei der Entwicklung künftiger medizinischer Entscheidungsunterstützungssysteme erfolgreich zu sein. Unsere Vision ist es, eine große Vielfalt von bisher isolierten Patientendaten in einen integrierten Datenschatz für Mediziner:innen zu verwandeln, der es ihnen ermöglicht, multiperspektive Einsichten über Auftreten, Verlauf und Therapieverlauf spezifischer Krankheiten sowohl in größeren Patientenpopulationen als auch anhand individueller Krankheitsverläufe zu gewinnen.