Datensicher und effizient – Künstliche Intelligenz für klinische Studien

KI kommt in immer mehr Bereichen der Medizin zum Einsatz, doch das Potenzial ist noch lange nicht ausgeschöpft. Im Projekt DATACARE widmet sich das Fraunhofer IAIS mit Partnern dem Einsatz von KI im Bereich klinischer Studien. Ein Bestandteil ist das Patient-Trial-Matching (PTM). Ziel ist entsprechend den Richtlinien des von der EU-Kommission geplanten Europäischen Gesundheitsdatenraums (EHDS) eine sichere und zielführende Verarbeitung von Daten. Im Whitepaper »Das Projekt DATACARE – Künstliche Intelligenz für klinische Studien« beleuchtet das Fraunhofer IAIS das Potenzial von KI mit Fokus auf dem PTM und diskutiert Ergebnisse sowie einen App-Prototyp für die Rekrutierung von Teilnehmenden.

**Press Release: Datensicher und effizient – Künstliche Intelligenz für klinische Studien**

Die Welt der Medizin hat in den letzten Jahren einen tiefgreifenden Wandel durchlebt, insbesondere durch den Einsatz neuer Technologien. Eine der vielversprechendsten dieser Innovationen ist die Künstliche Intelligenz (KI). Sie findet bereits in vielen medizinischen Bereichen Anwendung – von Diagnoseverfahren bis zur personalisierten Therapie. Doch das volle Potenzial dieser Technologie ist noch längst nicht ausgeschöpft.

Das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS hat sich gemeinsam mit Partnern einem spannenden Projekt gewidmet, das als DATACARE bekannt ist. Dieses Projekt konzentriert sich auf die Nutzung von KI zur Verbesserung klinischer Studien, einem entscheidenden Schritt bei der Erprobung neuer Therapien und Medikamente.

### Was sind klinische Studien?

Um zu verstehen, warum das Projekt DATACARE so wichtig ist, müssen wir zuerst klären, was klinische Studien sind. Klinische Studien sind wissenschaftliche Untersuchungen, in denen neue Medikamente oder Behandlungsmethoden an Menschen getestet werden. Dabei geht es darum herauszufinden, ob diese Therapien sicher und wirksam sind. Die Rekrutierung geeigneter Teilnehmer für solche Studien spielt eine zentrale Rolle für deren Erfolg.

### Die Herausforderung des Patient-Trial-Matching

Hier kommt das Konzept des Patient-Trial-Matching (PTM) ins Spiel: Viele Menschen haben zwar Zugang zu potenziell passenden Behandlungen oder neuen Medikamenten, jedoch wissen sie oft nicht von diesen Möglichkeiten oder erfüllen die komplizierten Einschlusskriterien nicht vollständig.

Das PTM zielt darauf ab, Patienten mit relevanten klinischen Studien zusammenzubringen – also genau diejenigen Patienten zu finden, die am besten für eine bestimmte Studie geeignet sind. Dies kann nicht nur viele Monate an Zeit sparen sondern auch sicherstellen dass mehr Personen Zugang zu innovativen medizinischen Lösungen haben.

### Europäischer Gesundheitsdatenraum

Im Rahmen dieses Projekts wird besonders auf den Europäischen Gesundheitsdatenraum (EHDS) geachtet – eine Initiative der EU-Kommission zum sicheren Umgang mit medizinischen Daten aus verschiedenen europäischen Ländern. Ziel des EHDS ist es sicherzustellen, dass Informationen sowohl datenschutzkonform als auch effizient genutzt werden können.

Für Gespräche über Krankheiten in Europa können diese gesammelten Daten erhebliche Vorteile bringen – Forscher erhalten Zugriff auf umfangreiche Informationen über Krankheitsverläufe oder Wirkungen von Behandlungen unter realen Bedingungen sowie patientenspezifische Daten – alles im Einklang mit datenschutzrechtlichen Bestimmungen!

### Ergebnispräsentation

Im Whitepaper „Das Projekt DATACARE – Künstliche Intelligenz für klinische Studien“ beleuchtet das Fraunhofer IAIS detailliert das Potenzial von KI im Kontext des Patient-Trial-Matchings. Hierbei werden verschiedene Ansätze diskutiert sowie Ergebnisse wie ein Prototyp einer App vorgestellt – entworfen speziell dafür um Teilnehmer nachhaltig rekrutieren zu können!

Solch innovative Technologielösungen könnten dazu beitragen all jene Hürden abzubauen welche häufig bei Klinischem Studiendesign aufgrund administrativer Aufwände entstehen: Von redundanten Aufgaben über Kommunikationsschwierigkeiten zwischen behandelnden Ärzten und Studienteams bis hin zur Überwindung linguistischer Barrieren zwischen unterschiedlichen Ländern!

Ziel letztlich bleibt natürlich jedem Patienten sichere Möglichkeiten anzubieten um sich aktiv am Innovationsprozess rund um ihre eigene Gesundheit teil nehmen zu können…

### Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen: Das Projekt DATACARE zeigt eindrucksvoll wirkliches Potential moderner Technologien wie KI! Spezialisten vom Fraunhofer IAIS legen damit iterative Schritte vor welche notwendig sein dürften wenn wir künftige Arzneimitteleinführungen effizienter gestalten möchten…

Es bleibt spannend wie schnell Entwicklungen allein schon durch solche Forschungsarbeiten an Dynamik gewinnen könnten n Tanzfeld Gesundheit muss lebendig bleiben!

**Kurze Zusammenfassung für Messenger:**
Erfahren Sie im neuen Whitepaper „DATACARE“, wie Künstliche Intelligenz helfen kann, Patienten effektiv mit passenden klinischen Forschungsmöglichkeiten zusammenzubringen! Das Fraunhofer IAIS untersucht dabei innovative Ansätze unter Berücksichtigung europäischer Datenschutzrichtlinien. Mehr dazu hier [Link].

**Hintergrundinformationen & FAQ:**

1.- **Was ist künstliche Intelligenz?**
KI bezieht sich auf Systeme oder Maschinen die menschliches Denken simulieren können; sie analysieren große Datensätze um Muster identifizieren wobei sie dann Vorhersagen basierend darauf Treffen können.

2.- **Welche Rolle spielt KI in der Medizin?**
In der Medezin hilft Kunstlichen Untelligent en Effizienz steigern indem sie beispielweise notwendige Diagnosen schneller stellen konnte oder indem Prozesse automatisiert werden neueste Therapieoptionen leichter identifiziert werden!

3.- **Wie funktioniert Patient-Trial-Matching?**
PTM erleichtert die Suche nach geeigneten Studienteilnehmern durch Verwendung personenbezogener Kriterien pro Studie findet dann passende Kandidaten aus großen Gruppen (die ihren Merkmalen entsprechen).

4.- **Was erfahre ich im Whitepaper DAN-CARE?**
Im Dokument diskutieren Experten Chancen/Risiken innovativer Technologielösungen; präsentieren kreative Anwendungen eines App-Prototyps sowie Reflexion erlernter Schlüssen aus bisherigen Forschungsprojekten!

5.- **Wie profitieren Patienten davon?**
Letztlich sorgt alledem dafür dass relevantere/optimierterere Behandlungsmöglichkeiten entwickelt entstehen dabei langfristig qualitativ hochwertigere Therapiewahlentscheidungsprozesse stattfinden unterschiedlichster Herkunft weltweit ermöglichen 될수 있지 !


Dieses FAQ soll Zweifel beseitigen sodass jeder Zuschauer möglichst gut informiert wurde , falls weitere Details erbeten seien ooffene Fragn auftreten…. Wir freuen uns eure Gedanken dazu hören zukünftiger Fragen bezüglich Forschung bzw technologischem Fortschritt!

Originamitteilung:

KI kommt in immer mehr Bereichen der Medizin zum Einsatz, doch das Potenzial ist noch lange nicht ausgeschöpft. Im Projekt DATACARE widmet sich das Fraunhofer IAIS mit Partnern dem Einsatz von KI im Bereich klinischer Studien. Ein Bestandteil ist das Patient-Trial-Matching (PTM). Ziel ist entsprechend den Richtlinien des von der EU-Kommission geplanten Europäischen Gesundheitsdatenraums (EHDS) eine sichere und zielführende Verarbeitung von Daten. Im Whitepaper »Das Projekt DATACARE – Künstliche Intelligenz für klinische Studien« beleuchtet das Fraunhofer IAIS das Potenzial von KI mit Fokus auf dem PTM und diskutiert Ergebnisse sowie einen App-Prototyp für die Rekrutierung von Teilnehmenden.

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