GANZHEITLICH LEBEN BEGLEITEN
Die medizinische Forschung und Gesundheitsversorgung stehen durch die zunehmende Digitalisierung vor einem grundsätzlichen Umbruch. Grundlegende Fortschritte in der Sensorik und Bildgebung im klinischen Alltag sowie privaten Umfeld liefern neue Daten. Die transsektorale Vernetzung von Versorgungsdaten verknüpft die episodischen Datensätze zu heterogenen Datensätzen, welche mittelfristig die gesamte Lebensspanne umfassen. Neue Datenanalyse-Technologien für große Datenmengen ermöglichen neuartige Ansätze für das Verständnis und die Therapie von Erkrankungen. Dabei handelt es sich nicht um den einfachen Einsatz von Technologien, sondern um grundlegende Veränderungen der Gesundheitsversorgung, die sich in einer individuelleren Versorgung, neue telemedizinische Angebote und neue Marktteilnehmer darstellen.
Zentrale Aspekte sind der Einsatz neuer digitaler Methoden in Versorgung und Pflege, eine evidenz- und datenbasierte Medizin, die Gestaltung gesundheitsfördernder Lebenswelten, smarte Implantate und neuartige (Bio-)Sensorik, eine personalisierte Medizin sowie umfassende Versorgungsforschung entlang der gesamten Versorgungskette. Besonders bedeutend sind die Schwerpunkte translationale Medizin, Versorgung in der Fläche, individuelle Prävention im Sinne einer gesunden Lebensplanung. Es bedarf auch einer Weiterentwicklung von Ausbildung und Lehre zur notwendigen Kompetenzvermittlung.
Wissenschaftler*innen
Jannik Fleßner (Jade Hochschule - Wilhelmshaven Oldenburg Elsfleth)
Jannik Fleßner ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Jade Hochschule Wilhelmshaven, Oldenburg, Elsfleth in der Abteilung Technik und Gesundheit für Menschen. Seine Forschungsschwerpunkte sind: Mensch-Maschine Interaktion, Expertensysteme, Smart Home, Künstliche Intelli...
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Dr. -Ing. Sandra Hellmers (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg)
Dr.-Ing. Sandra Hellmers ist wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Abteilung Assistenzsysteme und Medizintechnik an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg. Ihre Forschungsschwerpunkte sind die Bewegungserfassung und -analyse mit optischen, tragbaren sowie ambienten ...
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Jens Hüsers (Hochschule Osnabrück)
Jens Hüsers ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Forschungsgruppe Informatik im Gesundheitswesen an der Hochschule Osnabrück. Er befasst sich mit der IT-gestützten Versorgung von chronischen Wunden. Dazu zählen auf KI basierte Entscheidungsunterstütztungssysteme. Zude...
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Matthias Katzensteiner (Hochschule Hannover)
Matthias Katzensteiner ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Hochschule Hannover an der Fakultät III für Information und Kommunikation. Seine Forschungsschwerpunkte sind: Datenmodellierung, Datenintegration, Didaktik und Online-Lehre. ...
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Jendrik Richter (Universitätsmedizin Göttingen)
Jendrik Richter ist wissenschaftliche Mitarbeiter am Institut für Medizinische Informatik an der Universitätsmedizin Göttingen (UMG). Seine Forschungsschwerpunkte sind: Interoperabilität im Gesundheitswesen, Datenaustauschstandards und Datentransformation (ETL), Klinische ...
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Stefan Vogel (Universitätsmedizin Göttingen)
Stefan Vogel ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Medizinische Informatik in Göttingen Universitätsmedizin Göttingen Seine Forschungsschwerpunkte sind: Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme und Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen nsowie Software...
MEHR ZUR PERSONGeförderte Einrichtungen
Berichte
Workshop Zukunftslabor Gesundheit: Datenspende im Gesundheitswesen
Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Gesundheit nahmen an der Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS) e. V. teil. Eine Kombination aus Impulsvorträgen und Diskussionen lieferte wichtige Erkenntnisse für die weitere Forschung. MEHR
Erfolgreicher Messeauftritt des Zukunftslabors Gesundheit
Gesundheitsforschung trifft Wirtschaft: Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Gesundheit stellten auf der diesjährigen DMEA ihre Forschung vor. Besucher*innen konnten spannende Exponate ausprobieren und sich über Themen wie Sensorik und Datennutzung in der Gesundheitsversorgung informieren. MEHR
Sensoren für eine datenbasierte Gesundheitsprävention getestet
Im Rahmen des Gesundheitsmonitorings erfassten die Wissenschaftler*innen Daten von Wirbelsäulensensoren und testeten EKG-T-Shirts. Zudem entwickelten sie eine Struktur zur Verarbeitung der Sensordaten. Darüber hinaus arbeiten sie an einer Risikokommunikation, die präventiv auf schädliche Umweltfaktoren hinweist. MEHR
Videos und Podcasts
Digitales Gesundheitswesen: Datenaustausch und Sensorik
Lernendes Gesundheitswesen – Das Potenzial medizinischer Daten.
Diagnose übers Smartphone – Wie sich Ärzt*innen von ihren Patient*innen entfernen.
Wissenschaftliche Veröffentlichungen
Erkenntnisse eines partizipativen Ansatzes zur Integration des Umweltmonitorings in Versorgungseinrichtungen
Umweltbedingte Gesundheitsrisiken, welche mit Fortschreiten des Klimawandels steigen werden, finden in Pflegeprozessen stationärer Versorgungseinrichtungen nur geringe Berücksichtigung. Dabei gibt es ...
Umweltbedingte Gesundheitsrisiken, welche mit Fortschreiten des Klimawandels steigen werden, finden in Pflegeprozessen stationärer Versorgungseinrichtungen nur geringe Berücksichtigung. Dabei gibt es einige Gründe Umweltrisiken wie z.B. Luftschadstoffe in Versorgungseinrichtungen zu thematisieren. Es stellt sich die Frage welche Erfordernisse gegeben sein müssen, um eine Integration des Umweltmonitorings in Versorgungseinrichtungen zu ermöglichen. In einem partizipativ angelegten Ansatz wurden über Anforderungsanalysen, Prototyping und die Evaluation eines Demonstrators Erkenntnisse zum Integration des Umweltmonitorings in Versorgungseinrichtungen gesammelt. Dabei wurde der Bedarf zur Förderung der Umweltgesundheitskompetenz bei Pflegefachpersonen bestätigt und der Bedarf zur Klärung der Verantwortlichkeiten zwischen Pflegefachpersonen und Ärzt*innen identifiziert.
Autor*innen
- Jannik Fleßner (Jade Hochschule - Wilhelmshaven Oldenburg Elsfleth)
- Prof. Dr. Frauke Koppelin (Jade Hochschule - Wilhelmshaven Oldenburg Elsfleth)
Veröffentlichung
- Gesundheit – gemeinsam. Kooperationstagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP), Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi), Deutschen Gesellschaft für Medizinische Soziologie (DGMS) und der Deutschen Gesellschaft für Public Health (DGPH). Dresden, 08.-13.09.2024. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2024.
- 08.09.2024
- Link zur Veröffentlichung
Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.
WenigerHuman Spine Motion Capture using Perforated Kinesiology Tape
In this work, we present a marker-based multi-view spine tracking method that is specifically adjusted to the requirements for movements in sports. A maximal focus is on the accurate detection of mark...
In this work, we present a marker-based multi-view spine tracking method that is specifically adjusted to the requirements for movements in sports. A maximal focus is on the accurate detection of markers and fast usage of the system. For this task, we take advantage of the prior knowledge of the arrangement of dots in perforated kinesiology tape. We detect the tape and its dots using a Mask R-CNN and a blob detector. Here, we can focus on detection only while skipping any image-based feature encoding or matching. We conduct a reasoning in 3D by a linear program and Markov random fields, in which the structure of the kinesiology tape is modeled and the shape of the spine is optimized. In comparison to state-of-the-art systems, we demonstrate that our system achieves high precision and marker density, is robust against occlusions, and capable of capturing fast movements.
Autor*innen
- Hendrik Hachmann
- Prof. Dr.-Ing. Bodo Rosenhahn (Leibniz Universität Hannover)
Veröffentlichung
- Computer Vision and Pattern Recognition 2023 (Computer Vision in Sports Workshop, CVSports)
- 30.06.2023
- Link zur Veröffentlichung
Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.
WenigerA Review of Anonymization for Healthcare Data
Mining health data can lead to faster medical decisions, improvement in the quality of treatment, disease prevention, and reduced cost, and it drives innovative solutions within the healthcare sector....
Mining health data can lead to faster medical decisions, improvement in the quality of treatment, disease prevention, and reduced cost, and it drives innovative solutions within the healthcare sector. However, health data are highly sensitive and subject to regulations such as the General Data Protection Regulation, which aims to ensure patient's privacy. Anonymization or removal of patient identifiable information, although the most conventional way, is the first important step to adhere to the regulations and incorporate privacy concerns. In this article, we review the existing anonymization techniques and their applicability to various types (relational and graph based) of health data. Besides, we provide an overview of possible attacks on anonymized data. We illustrate via a reconstruction attack that anonymization, although necessary, is not sufficient to address patient privacy and discuss methods for protecting against such attacks. Finally, we discuss tools that can be used to achieve anonymization.
Autor*innen
- Iyiola Emmanuel Olatunji (Leibniz Universität Hannover)
- Dr. rer. nat. Jens Rauch (Hochschule Osnabrück)
- Matthias Katzensteiner (Hochschule Hannover)
- Megha Khosla (Leibniz Universität Hannover)
Veröffentlichung
- Big Data
- 10.05.2022
- Link zur Veröffentlichung
Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.
WenigerWissenschaftliche Vorträge
Erkenntnisse eines partizipativen Ansatzes zur Integration des Umweltmonitorings in Versorgungseinrichtungen
Jannik Fleßner (Jade Hochschule - Wilhelmshaven Oldenburg Elsfleth)
Veranstaltung: Gesundheit – gemeinsam. Kooperationstagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP), Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi), Deutschen Gesellschaft für Medizinische Soziologie (DGMS) und der Deutschen Gesellschaft für Public Health (DGPH). Dresden, 08.-13.09.2024
Datum: 12.09.2024
Digitalisierung im Gesundheitswesen erleben und mitgestalten
Matthias Katzensteiner (Hochschule Hannover)
Veranstaltung: DVMD Fachtagung 2024 - Hannover
Datum: 08.05.2024
Assistierende Gesundheitstechnologien und intelligente Umgebungen in der Rehabilitation
Dr. Klaus-Hendrik Wolf (Technische Universität Braunschweig)
Veranstaltung: 72. Jahrestagung der Vereinigung Süddeutscher Orthopäden und Unfallchirurgen e.V. "Cutting Edge for Science and Family - Sehen - Hören - Spüren" in Baden-Baden
Datum: 27.04.2024
Technologiedemonstratoren
Weiterbildungsangebote
Dein Bett als Lebensretter!
Patientennahe Sensorsysteme in der Pflege
MEHR
Im privaten Umfeld - wie das Bett - können Sensoren verbaut werden, die lebenswichtige Signale aufzeichnen. Warum ist das hilfreich? Diese Daten können ausgewertet werden, um den Gesundheitszustand einer Person zu erfassen. Welche Biosignale noch wichtig sind, welche Sensortechnik es gibt und wie die Daten ausgewertet werden können, ist Inhalt dieses Kurses.
Blut spenden - kein Thema. Aber Daten?
Das lernende Gesundheitswesen: So lernt es
MEHR
Ein Pieks für den guten Zweck: Blutspenden können anderen Menschen das Leben retten. Wie sieht’s mit den Gesundheitsdaten aus? Wer würde sie hergeben, um das Gesundheitswesen zu verbessern? Dieser Kurs informiert über die unterschiedlichen Arten medizinischer Daten und wie diese für eine bessere Krankenversorgung und eine innovative Forschung genutzt werden können.
Das Lernende Gesundheitssystem in Aktion
Klinische Datenmodellierung
MEHR
Ein Lernendes Gesundheitssystem lernt von jedem Patienten und jeder Patientin. Dazu werden die erhobenen Daten genutzt, um beispielsweise Wissen in Form von statistischen Modellen zu erzeugen. In diesem Kurs wird anschaulich gezeigt, wie diese Modelle mit Gesundheitsdaten im Sinne eines Lernenden Gesundheitssystems erstellt werden.
Gamechanger Assistierende Gesundheitstechnologien
Intelligente Technologien für eine bessere Gesundheit
MEHR
Schrittzähler und Pulsmesser sind längst keine Besonderheit mehr. Digitale Technologien bieten noch viel mehr Möglichkeiten des Gesundheits-Monitorings. Wie sehen diese aus, welche Daten werden erhoben und welche Herausforderungen gibt es dabei? Dieser Kurs gibt Einblicke in assistierende Technologien – die Wegbereiter für eine optimierte medizinische Behandlung.
