AI Center for Health Care

Der Aufbau des AI Center for Health Care adressiert als eine der Aktivitäten im Leitprojekt Künstliche Intelligenz die kritische Relevanz von KI in der Gesundheitsforschung. Das Vorhaben dient der Vernetzung der Mitgliedseinrichtungen zum Thema KI in der Gesundheit und insbesondere der Förderung von Promovierenden, die in interdisziplinären und interorganisationalen Projekten engagiert sind.

Im Jahr 2021 hat die U Bremen Research Alliance erstmalig die Förderung von kooperativen Forschungsvorhaben ausgeschrieben, die den Bereich der Künstlichen Intelligenz mit dem Themenbereich Gesundheit verbinden. Die zugrundeliegenden Mittel werden vom Land Bremen bereitgestellt und über die U Bremen Research Alliance vergeben.

Das AI Center for Health Care umfasst die folgenden neun Vorhaben:

© Shanice Allerheiligen / U Bremen Research Alliance

AI Surgery Tracking

Das AI Center for Health Care Projekt AI Surgery Tracking soll helfen, die chirurgische Versorgung durch robuste und anwenderfreundliche Unterstützungssysteme aus dem Bereich KI zu verbessern.

Beteiligte Institutionen:
Fraunhofer MEVIS, Universität Bremen

IDEAL

Im Zentrum des Projekts Intelligenter Digitaler Leitlinien-Editor 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.

Beteiligte Institutionen:
Fraunhofer MEVIS, Universität Bremen, Leibniz BIPS

KimBi

Im AI Center for Health Care-Projekt Auf dem Weg zur KI-gestützten intelligenten Magnetresonanz-Bildgebung soll eine anwendungsnahe Sprache für die Entwicklung von Bildgebungstechniken in der Magnetresonanztomographie entwickelt werden, die die Unterstützung effizienter maschineller Lernverfahren ermöglicht und somit automatisiert die bestmögliche Bildgebung wählt.

Beteiligte Institutionen:
Universität Bremen, Fraunhofer MEVIS, DFKI

NAKO+ILSE

Ziel des AI Center for Health Care-Projekts NAKO+ILSE 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.

Beteiligte Institutionen:
Universität Bremen, Fraunhofer MEVIS, Leibniz BIPS, Universität Heidelberg (beratend)

NAKO-MNA

Das Projekt NAKO-MNA 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.

Beteiligte Institutionen:
Leibniz BIPS, Fraunhofer MEVIS, Universität Bremen

PORTAL

Im Rahmen des Projekts PORTAL wird an KI-basierten Optimierungsstrategien zur laseradditiven Fertigung von Endoprothesen geforscht. Dabei soll ein Vorwärtsmodell entwickelt werden, um Aussagen über Eigenschaften wie Schwingfestigkeit des gefertigten Bauteils entsprechend des Einsatzzwecks zu treffen. Ein weiteres Ziel ist die Entwicklung eines Rückwärtsmodells, um den Fertigungsprozess passgenau auf den Einsatzzweck zu parametrisieren.

Beteiligte Institutionen:
Leibniz IWT, Universität Bremen

ENABLE

Ziel des AI Center for Health Care-Projekts ENABLE ist die Entwicklung einer antibakteriell wirksamen Legierung, mit deren Hilfe eine Reduzierung Implantat-assoziierter Infektionen erreicht werden soll.

Beteiligte Institutionen:
Leibniz IWT, Universität Bremen

KIKI

Im Zentrum des AI Center for Health Care-Projekts KIKI stehen die vorteilhaften Strukturen von Kieselalgen für die Entwicklung medizinischer Endoprothesen.

Beteiligte Institutionen:
AWI, Leibniz IWT

MetaN

Ziel des AI Center for Health Care-Projekts Meta^N ist eine effizienzverbesserte MR-Bildgebung durch den Einsatz flexibler und dynamisch durch Methoden der Künstlichen Intelligenz optimierter Metamaterialien.

Beteiligte Institutionen:
Universität Bremen, Fraunhofer IFAM, Fraunhofer MEVIS

Koordinatorin des Leitprojekts KI, Dr. Monika Michaelis, im Interview zum AI Center for Health Care

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