Abgeschlossene Projekte

Der Use Case "Aligning Biobanking and DIC Efficiently" (ABIDE_MI) ist ein Verbundvorhaben, an dem ein Großteil der deutschen Universitätsklinika der vier Konsortien der Medizininformatik-Initiative (MII) beteiligt waren. Ziel des Projekts ist es, dass die Datenintegrationszentren (DIZ) der MII Patientendaten aus der Routineversorgung mit Daten zu Bioproben verknüpfen und für die Forschung nutzbar machen können. Insbesondere sollen Forschende Machbarkeitsabfragen über das zukünftige Deutsche Forschungsdatenportal für Gesundheit der MII stellen können.

Kontakt

Verbundkoordinator MII: Prof. Dr. Ulrich Prokosch (FAU Erlangen-Nürnberg)

Verbundkoordinator GBA: Prof. Dr. Michael Hummels (Charité)

Projektleitung UKA/IMI: Dr. Raphael W. Majeed

Projektleitung UKA/Biobank: Julian Dörenberg

Webseite

https://www.medizininformatik-initiative.de/de/use-cases-und-projekte/abidemi

Förderung

Neuropathic pain is a debilitating condition affecting millions of patients with still no mechanism based treatment available. Major players in ongoing neuropathic pain are thin peripheral nerve fibers, so called C-nociceptors. Microneurography (MNG) can record the signals of C-nociceptors', so called action potentials, directly in patients with neuropathic pain. Before the neural coding via action potential patterns can be understood, sorting those action potentials to single nerve fiber is necessary. However, sorting algorithms currently available for animal experiments, cannot be reliably used in microneurography due to bad signal noise ratio and overlay of signals from multiple nerve fibers. Data analyses in MNG currently uses changes in response latency of electrically induced test action potentials for non-quantitative signal analyses. Our hypotheses is that a combination of waveform features and the latencies tracked by the marking method can be used for complete spike clustering of human microneurography recordings allowing us to scrutinize physiological and pathophysiological discharge patterns in healthy and neuropathic patients, leading to understanding of mechanisms responsible for neuropathic pain.

In this project, we will test AI solutions for spike sorting on the data prepared via our open-source platform for MNG data analysis. We will combine autoencoder, wavelet-based features and clustering algorithms, optimize the parameters based on existing golden standard for spike clustering in animal single nerve fiber recordings and validate our AI solution on increasingly complex human data sets. Finally, we will control for generalizability of the developed methods in an international collaboration with Dunham’s lab in Bristol, UK.

The project will be part of our open science initiative and an important building block in our planned open-source analytic software project for the first automatic pipeline of analyzing MNG data.

Kontakt:

PI: Dr. Dr. rer. medic. Ekaterina Kutafina

Förderung

Förderer: Excellence Initiative of the German Federal and State Governments 

Förderkennzeichen: G:(DE-82) EXS-SF-SFDdM013

Laufzeit: 01.10.2021 - 30.09.2022

Konsortialpartner

IZKF Forschergruppe Neurowissenschaften
am Institut für Physiologie, Uniklinikum Aachen
Projektleitung: apl. Prof. Dr. med.Barbara Namer

School of Physiology, Pharmacology and Neuroscience
Bristol Anaesthesia, Critical Care and Pain Research
Faculty of Biomedical Sciences
University of Bristol
Projektleitung: Dr. James P. Dunham

Publikationen

• E. Kutafina, A. Troglio, R. Röhrig, P. Rossmanith, B. Namer, Decoding neuropathic pain: can we predict propagation speed fluctuations in stimulated peripheral nerve? Frontiers in Computational Neuroscience, 16, 2022. https://doi.org/10.3389/fncom.2022.899584

• Kutafina E, Becker S, Namer B. Measuring pain and nociception: Through the glasses of a computational scientist. Transdisciplinary overview of methods. Frontiers in Network Physiology, 3, 2023. DOI: 10.3389/fnetp.2023.1099282

Webseiten

Projektwebseite

Konsortium

Publikationen (Auswahl)

• Bratan T, Schneider D, Funer F, Heyen NB, Klausen A, Liedtke W, Lipprandt M, Salloch S, Langanke M. Unterstützung ärztlicher und pflegerischer Tätigkeit durch KI: Handlungsempfehlungen für eine verantwortbare Gestaltung und Nutzung. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz. 2024 Jul 17. doi: 10.1007/s00103-024-03918-1

• Funer F, Liedtke W, Tinnemeyer S, Klausen AD, Schneider D, Zacharias HU, Langanke M, Salloch S. Responsibility and decision-making authority in using clinical decision support systems: an empirical-ethical exploration of German prospective professionals' preferences and concerns. J Med Ethics. 2023 May 22:jme-2022-108814. doi: 10.1136/jme-2022-108814

• Lipprandt M, Klausen AD, Röhrig R; DESIREE Study Group. Methodology for the Description of Socio-Technical Systems: A Case Study Approach. Stud Health Technol Inform. 2023 May 18;302:656-660. doi: 10.3233/SHTI230230

Im Projekt ENQuIRE wird der Zusammenhang von Qualitätsindikatoren in Notaufnahmen und dem patientenrelevanten Outcome untersucht. Dazu wurden in einer prospektiven Kohortenstudie Primärdaten aus dem AKTIN Notaufnahmeregister, einer Patientenbefragung und sektorübergreifende Abrechnungsdaten der Techniker Krankenkasse (TK) aus vier Quartalen vor und nach dem Notaufnahmekontakt verknüpft und ausgewertet. Das IMI ist für Datenmanagement und die technische Umsetzung des Projekts veratnwortlich. Das IMI richtete die Treuhandstelle im Projekt ein.

Projektleiter RWTH: Rainer Röhrig

Webseiten

Projektwebseite

Projektwebseite beim GBA

Förderung

Publikationen:

• Drynda S, Schindler W, Slagman A, Pollmanns J, Horenkamp-Sonntag D, Schirrmeister W, Otto R, Bienzeisler J, Greiner F, Drösler S, Lefering R, Hitzek J, Möckel M, Röhrig R, Swart E, Walcher F. Evaluation of outcome relevance of quality indicators in the emergency department (ENQuIRE): study protocol for a prospective multicentre cohort study. BMJ Open. 2020 Sep 17;10(9):e038776. DOI: 10.1136/bmjopen-2020-038776

Einige chronische Erkrankungen, wie z. B. die Chronisch Obstruktive  Lungenerkrankung (COPD), führen dazu, dass die Atem- und Lungenfunktionen dauerhaft lebensbedrohlich eingeschränkt sind. Häusliche Intensivpflege ist daher nur mit entsprechenden Heimbeatmungsgeräten möglich. Die existenzielle Abhängigkeit von dem technischen System stellt dabei für den beatmeten Patienten eine große Belastung dar.

Im Projekt MeSiB wird darum ein umfassendes Sicherheits- und Schutzkonzept für beatmungspflichtige Pflegebedürftige und ihre Pflegenden entwickelt. Im Zentrum steht eine sogenannte Safety-Box, die als Datenzentrale eingesetzt wird: Sie fusioniert die Informationen der angeschlossenen Medizingeräte wie z. B. Beatmungsgeräte mit ambienter Raumsensorik zur Verhaltens- und Aktivitätserkennung. Bei auftretenden Notfällen wird über ein zweistufiges Modell zunächst die Notrufzentrale benachrichtigt. Die nimmt eine erste Beurteilung der Dringlichkeit sowie der Art des Ereignisses vor und leitet die notwendigen Maßnahmen ein. Bei Bedarf wird anschließend das Telemedizin-Netzwerkzentrum eingeschaltet, das Pflegende zu den richtigen medizinisch-pflegerischen Entscheidungen anleitet. Flankierend wird eine Simulatorpuppe entwickelt und erprobt, die – eingebunden in ein Schulungskonzept für informell Pflegende – die Überleitung von der klinischen in die ambulante Pflege unterstützt und zukünftig für Trainingseinheiten zur Bewältigung von Krisensituationen zur Verfügung steht.

Projektleitung Entwicklung Safety-Box / Simulationslabor: Myriam Lipprandt

Ergebnissteckbrief

Kooperationspartner

• IQ.medworks GmbH, Freyung (Konsortialleitung)
• OFFIS e.V., Oldenburg
• Carl von Ossietzky Universität Oldenburg / Forteführt RWTH Aachen
• Ernst-Moritz-Arndt-Universität Greifswald
• Pius-Hospital Oldenburg
• Johanniter-Unfall-Hilfe e. V., Elsfleth
• triage - außerklinische Intensivpflege GmbH, Oldenburg

Förderung

Publikationen

• Lipprandt M., Liedtke W., Langanke M., Klausen A., Baumgarten N., Röhrig R.: Causes of adverse events in home mechanical ventilation: a nursing perspective. BMC Nurs 21, 264 (2022). https://doi.org/10.1186/s12912-022-01038-2
• Klausen AD, Röhrig R, Lipprandt M. (2022). Patient Safety: Managing the Risks. In: Hübner, U.H., Mustata Wilson, G., Morawski, T.S., Ball, M.J. (eds) Nursing Informatics . Health Informatics. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-91237-6_25

Die Benutzung von Beatmungsgeräten ist sicherheits- und zeitkritisch, da eine Fehlbedienung oder eine Fehlinterpretation der dargestellten Information die Sicherheit von Patientinnen und Patienten direkt gefährden kann. Daher adressierte das Projekt simpliVENT die Entwicklung einer harmonisierten Nutzungsschnittstelle für Beatmungsgeräte im häuslichen und klinischen Umfeld. In einem interdisziplinären Vorgehen wurden Anforderungen von unterschiedlichen Anwendergruppen und Bedarfe aus Klinik und Heimanwendung berücksichtigt mit dem Ziel, die Patientensicherheit in der sektorübergreifenden Versorgung zu erhöhen.

Projektleitung RWTH: Myriam Lipprandt

Publikationen:

• Coldewey B, Marie Klöckener A, Göbel C, Röhrig R, Lipprandt M. Usability Engineering of Dynamic Biosignal Displays Using Ventilation Data. Stud Health Technol Inform. 2023 May 18;302:626-630. doi: 10.3233/SHTI230224
• Coldewey B, Diruf A, Röhrig R, Lipprandt M. Causes of use errors in ventilation devices - Systematic review. Appl Ergon. 2022 Jan;98:103544. doi: 10.1016/j.apergo.2021.103544.