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forschung:medtech [2022/06/28 15:24] kruschewsky [NANNI] |
forschung:medtech [2022/10/24 12:53] kruschewsky [Explainable AI] |
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| | [[lehrstuhl:mitarbeiter:buglowski]] | [[forschung:medtech#nanni|NANNI]] | | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:buglowski]] | [[forschung:medtech#nanni|NANNI]] | | ||
| | [[lehrstuhl:mitarbeiter:fonck]] | [[forschung:medtech#smith|SMITH]] | | | [[lehrstuhl:mitarbeiter:fonck]] | [[forschung:medtech#smith|SMITH]] | | ||
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| ===== Forschung ===== | ===== Forschung ===== | ||
| Bei unserer Forschung im Feld der Medizintechnik fokussieren wir uns auf die interdisziplinäre Schnittstelle von Intensivmedizin, Datenanalyse, Maschinellem Lernen, Regelungstechnik und eingebetteter Software. Hierbei sind wir besonders an datenbasierter Früherkennung von Krankheitsbildern und Gerätestörungen, sowie modellbasierter Regelung von Organunterstützenden Systemen interessiert. | Bei unserer Forschung im Feld der Medizintechnik fokussieren wir uns auf die interdisziplinäre Schnittstelle von Intensivmedizin, Datenanalyse, Maschinellem Lernen, Regelungstechnik und eingebetteter Software. Hierbei sind wir besonders an datenbasierter Früherkennung von Krankheitsbildern und Gerätestörungen, sowie modellbasierter Regelung von Organunterstützenden Systemen interessiert. | ||
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| ===== Projekte ===== | ===== Projekte ===== | ||
| - | ==== SMITH-Projekt ==== | + | ==== SMITH ==== |
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| Innerhalb des [[https://www.smith.care/|SMITH-Projektes]] werden innovative IT-Lösungen zur Verbesserung der medizinischen Patientenversorgung entwickelt. Mit Hilfe von Datenintegrationszentren (DIZ) und einem im Projekt entwickelten Marketplace wird die interoperable Nutzung von Daten und der patientenorientierten Forschung ermöglicht. Anhand von drei Anwendungsfällen soll der Mehrwert dieser Dateninteroperabilität gezeigt werden. Im ersten methodischen Use-Case "Phenotype pipeline" (PheP) werden innovative datenanalytische Methoden und Werkzeuge entwickelt, welche medizinische Daten erschließbar machen. | Innerhalb des [[https://www.smith.care/|SMITH-Projektes]] werden innovative IT-Lösungen zur Verbesserung der medizinischen Patientenversorgung entwickelt. Mit Hilfe von Datenintegrationszentren (DIZ) und einem im Projekt entwickelten Marketplace wird die interoperable Nutzung von Daten und der patientenorientierten Forschung ermöglicht. Anhand von drei Anwendungsfällen soll der Mehrwert dieser Dateninteroperabilität gezeigt werden. Im ersten methodischen Use-Case "Phenotype pipeline" (PheP) werden innovative datenanalytische Methoden und Werkzeuge entwickelt, welche medizinische Daten erschließbar machen. | ||
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| Mit Hilfe zweier klinischer Anwendungsfälle soll die dem Hauptziel zugrunde liegende Vorgehensweise belegt werden.\\ | Mit Hilfe zweier klinischer Anwendungsfälle soll die dem Hauptziel zugrunde liegende Vorgehensweise belegt werden.\\ | ||
| - | Im Use-Case ASIC (Algorithmic Surveillance of ICU Patients) werden die auf Intensivstationen anfallenden Daten kontinuierlich ausgewertet, um den Zustand der Patientinnen und Patienten automatisiert zu überwachen, um ein schnelles therapeutisches Eingreifen zu ermöglichen. Hierbei wird sich vor allem auf die Krankheit "Acute Respiratory Distress Syndrom" (ARDS) - also akutes Lungenversagen - fokussiert. Dieses weist eine sehr hohe Mortalität auf, was vor allem auf die oftmals zu späte Erkennung der Krankheit zurückzuführen ist. Mit Hilfe der automatisierten Überwachung soll ein frühzeitiger Befund ermöglicht und folglich die Patientenbehandlung verbesser werden. | + | Im Use-Case ASIC (Algorithmic Surveillance of ICU Patients) werden die auf Intensivstationen anfallenden Daten kontinuierlich ausgewertet, um den Zustand der Patientinnen und Patienten automatisiert zu überwachen, um ein schnelles therapeutisches Eingreifen zu ermöglichen. Hierbei wird sich vor allem auf die Krankheit "Acute Respiratory Distress Syndrom" (ARDS) - also akutes Lungenversagen - fokussiert. Dieses weist eine sehr hohe Mortalität auf, was vor allem auf die oftmals zu späte Erkennung der Krankheit zurückzuführen ist. Mit Hilfe der automatisierten Überwachung soll ein frühzeitiger Befund ermöglicht und folglich die Patientenbehandlung verbessert werden. |
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| Die Arbeiten am Informatik 11 finden im Rahmen des Use-Cases ASIC statt. Auf dieser Basis forschen wir vor allem an der Datenplausibilität und der Klassifikation von ARDS in Sekundärdaten. | Die Arbeiten am Informatik 11 finden im Rahmen des Use-Cases ASIC statt. Auf dieser Basis forschen wir vor allem an der Datenplausibilität und der Klassifikation von ARDS in Sekundärdaten. | ||
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| + | [[:forschung:projekte:smith|Weitere Informationen finden Sie hier.]] | ||
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| + | Ansprechpartner: [[:lehrstuhl:mitarbeiter:wiartalla]], [[:lehrstuhl:mitarbeiter:berg]] | ||
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| ==== SmartLungControl ==== | ==== SmartLungControl ==== | ||
| Im Rahmen des DFG-Projekts SmartLungControl wird ein Konzept für eine bedarfsadaptierte Steuerung und Sicherheitsüberwachung einer Langzeit-Kunstlunge außerhalb der Intensivstation erforscht. In einem ersten Schritt erfolgt eine Analyse bereits vorhandener retrospektiver Patienten- und Tierversuchsdaten, gefolgt von einer systematischen Expertenbefragung nach dem Delphi Verfahren. Im zweiten Schritt wird ein Sicherheitskonzept und ein Regelungsentwurf der Kunstlunge erarbeitet. Dazu werden u. a. auch neue Sensorkonzepte sowohl für die Zuverlässigkeitsmaßnahmen als auch für die bedarfsgerechte Adaption untersucht. Abschließend wird das entwickelte Pilotkonzept unter verschiedenen Rahmenbedingungen und in definierten kritischen Betriebszuständen in-silico, in-vitro und in-vivo im Tierversuch validiert und getestet. | Im Rahmen des DFG-Projekts SmartLungControl wird ein Konzept für eine bedarfsadaptierte Steuerung und Sicherheitsüberwachung einer Langzeit-Kunstlunge außerhalb der Intensivstation erforscht. In einem ersten Schritt erfolgt eine Analyse bereits vorhandener retrospektiver Patienten- und Tierversuchsdaten, gefolgt von einer systematischen Expertenbefragung nach dem Delphi Verfahren. Im zweiten Schritt wird ein Sicherheitskonzept und ein Regelungsentwurf der Kunstlunge erarbeitet. Dazu werden u. a. auch neue Sensorkonzepte sowohl für die Zuverlässigkeitsmaßnahmen als auch für die bedarfsgerechte Adaption untersucht. Abschließend wird das entwickelte Pilotkonzept unter verschiedenen Rahmenbedingungen und in definierten kritischen Betriebszuständen in-silico, in-vitro und in-vivo im Tierversuch validiert und getestet. | ||
| - | ===== Abschlussarbeiten ===== | + | \\ |
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| + | Ansprechpartner: [[:lehrstuhl:mitarbeiter:lamberti]] | ||
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| + | ==== Explainable AI ==== | ||
| + | Im Kontext vom SMITH Projekt, sowie dem im nächsten Jahr beginnenden Projekt "Aix-Neo-Guard" beschäftigen wir uns außerdem mit dem Thema der erklärbaren und interpretierbaren künstlichen Intelligenz, bzw. dem erklärbaren und interpretierbaren Machine Learning. Hierbei werden alle Aspekte des Data-Processings in Betracht genommen: Eine übersichtliche und gute visuelle Darstellung der vorhandenen Daten um Medizinern das Arbeiten mit den Daten zu erleichtern; Frameworks, die bestehende Machine Learning Verfahren um eine Auswahl von Erklärbarkeits und Interpretierbarkeits erweitern können; Von Grund auf für Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit entwickelte Machine Learning Verfahren; Erweiterte Auswertungsverfahren für Machine Learning, die über einzelne Werte hinaus die Fähigkeiten und Schwächen der Verfahren darlegen. | ||
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| + | Ansprechpartner: [[:lehrstuhl:mitarbeiter:fonck]], [[:lehrstuhl:mitarbeiter:kruschewsky]], [[:lehrstuhl:mitarbeiter:oprea]] | ||
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| + | ===== Abschlussarbeiten ===== | ||
| + | [[https://embedded.rwth-aachen.de/doku.php?id=lehre:abschlussarbeiten|Die aktuell ausgeschriebenen Abschlussarbeiten findet Ihr hier.]] | ||
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| + | Solltet ihr ein allgemeines Interesse an einer Abschlussarbeit im Bereich der Medizintechnik haben und könnt euch auf keines der genannten Themen festlegen, könnt ihr eure Bewerbung auch gerne an die gesamte Medizintechnikgruppe verschicken: [[med-wm@embedded.rwth-aachen.de]] | ||
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| ===== Publikationen ===== | ===== Publikationen ===== | ||
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