StartseiteLänderEuropaSchwedenEin Digitaler Zwilling für die Personalisierte Kardiovaskuläre Medizin

Ein Digitaler Zwilling für die Personalisierte Kardiovaskuläre Medizin

Laufzeit: 01.10.2021 - 31.10.2022 Förderkennzeichen: 01DT21018
Koordinator: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen - Helmholtz-Institut für Biomedizinische Technik - Lehr- und Forschungsgebiet Kardiovaskuläre Technik

Die wissenschaftlich-technische Fragestellung fokussiert sich auf digitale Technologien im Zusammenhang mit "in silico Medizin" für Erkrankungen des Herz-Kreislauf-Systems sowie respiratorische Krankheiten. Hierbei sollen zwei Themenschwerpunkte untersucht werden: Einerseits die Verwendung von Computermodellen im Zulassungsprozess medizintechnischer Geräte, andererseits die Anwendung dieser Modelle in der computergestützten und patienten-individualisierten Medizin. Der übergreifende Lösungsansatz für diese Problemstellungen liegt in der Kombination von KI-basierten Technologien mit hochaufgelösten numerischen Simulationen. Diese Computermodelle, sogenannte "Digitale Zwillinge", werden u.a. in der Lage sein, (1) neuartige Therapieverfahren und medizintechnische Geräte in einer virtuellen Umgebung zu testen und somit zur Entwicklung innovativer Ansätze für kardiopulmonale Erkrankungen beizutragen und Zulassungsprozesse zu beschleunigen. (2) Patienten für die klinische Entscheidungsfindung zu phänotypisieren und damit die Diagnose und Behandlung zu personalisieren. Die Relevanz der Fragestellungen wird dadurch verdeutlicht, dass der aktuelle Entwurf des Horizon Europe Work Programme des Clusters Health im Jahr 2022 unter der "Destination 5 - Unlocking the full potential of new tools, technologies and digital solutions for a healthy society" gleich zwei Ausschreibungen zu diesem Themenkomplex vorsieht: • Zu (1) HORIZON-HLTH-2022-TOOL-11-02 – New methods for the effective use of real-world data and/or synthetic data in regulatory decision-making and/or on health technology assessment • Zu (2) HORIZON-HLTH-2022-TOOL-12-01 – Computational models for new patient stratification strategies. Ziel des geplanten Vorhabens ist es, ein Konsortium zu bilden, um für mindestens eine der o.g. Ausschreibungen einen Antrag einzureichen sowie die nachhaltige Kooperation unter den Konsortialpartnern zu festigen.

Quelle: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Redaktion: DLR Projektträger Länder / Organisationen: Österreich Belgien Schweden Themen: Förderung Innovation

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