ELMA - Experienced Learning Augsburg

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?Depressivit?t und Burnout bei ?rztinnen und ?rzten als Risiko f¨¹r die Gesundheitsversorgung ¨C Analyse und F?rderung der Selbstregulation und des Wohlbefindens von ÍþÄá˹¶Ä²©ÓÎÏ·_ÍþÄá˹¶Ä²©app-¡¾¹ÙÍø¡¿izinstudierenden als pr?ventive Faktoren¡°

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Bei A?rztinnen und A?rzten sind erho?hte Pra?valenzen fu?r mangelndes Wohlbefinden sowie Symptome von Burnout und Depressivita?t vielfach beschrieben ¨C mit negativen Auswirkungen auf die Patientensicherheit und Qualita?t der Gesundheitsversorgung. Bereits f¨¹r ÍþÄá˹¶Ä²©ÓÎÏ·_ÍþÄá˹¶Ä²©app-¡¾¹ÙÍø¡¿izinstudierende sind im Verlauf des Studiums zunehmende Inzidenzen von Burnout und Depressivita?t dokumentiert. Forschungsgegenstand des Projektes ist das Postulat, dass die Fo?rderung von Schutzfaktoren gegenu?ber mangelndem Wohlbefinden, Burn-out und Depressivita?t bereits im Studium von hoher Bedeutung ist, um Risikofaktoren f¨¹r die a?rztliche, psychische Gesundheit pra?ventiv zu begegnen. F¨¹nf Studierendenkohorten des Augsburger Modellstudiengangs werden zu Studienstart und anschlie?end zweimal j?hrlich zu ihrer Studien- und Lebenszufriedenheit, Burnout und Depressivit?t, ihrer Selbstwirksamkeit, Wahrnehmung des Lehr-Lernklimas und Belastungen im Studium befragt. Neben den Augsburger ÍþÄá˹¶Ä²©ÓÎÏ·_ÍþÄá˹¶Ä²©app-¡¾¹ÙÍø¡¿izinstudierenden wurde im Studienjahr 2021/2022 die Befragung an sieben weiteren deutschen Modellstudieng?ngen Humanmedizin durchgef¨¹hrt, um f¨¹r die Aufkl?rung von Zusammenh?ngen studentischer Gesundheit und m?glicher Pr?diktorvariablen eine repr?sentativere Stichprobe zu generieren.

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Projektlaufzeit:?

10/2021 - 09/2025

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Projektleitung:

G.i.S. - Gesundheitsf?rderung im Studium

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Das Lehr- und Forschungsprojekt G.i.S. (Gesundheitsf?rderung im Studium. Interdisziplin?r studieren, interprofessionell handeln) zielt darauf ab, Pra?vention und Gesundheitsfo?rderung st?rker in das Studium von Studierenden der Humanmedizin, der Erziehungswissenschaft und weiterer Studieng?nge zu verankern. Die Studierenden sollen im Setting Universit?t und Kommune erste Handlungskompetenzen in den Bereichen Pra?vention und Gesundheitsfo?rderung durch Planung und Umsetzung eigener Projekte erwerben und sich dabei auch selbstreflexiv mit Gesundheitsthemen auseinandersetzen (Rotthoff, Kunz & G?tte 2022).

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Projektlaufzeit:

01/2021 - 06/2025

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Projektleitung:

ProRaD - Prospektive L?ngsschnittstudie zur Untersuchung der Remissionsphase bei Patienten mit atopischer Dermatitis

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Die prospektive L?ngsschnittstudie ?ProRaD¡° untersucht die Remissionsphase bei Patienten mit atopischer Dermatitis (Neurodermitis) sowie begleitenden Erkrankungen wie Asthma und allergischer Rhinitis. Atopische Dermatitis ist eine h?ufige, chronisch-entz¨¹ndliche Hauterkrankung, die oft im Kindesalter beginnt. Bei ¨¹ber 40?% der betroffenen Kinder tritt vor der Pubert?t eine spontane oder durch Therapie bedingte Besserung (Remission) ein.

Seit 2016 erforschen mehrere Zentren in Deutschland und der Schweiz unter Leitung des Christine K¨¹hne ¨C Center for Allergy Research and Education (CK-CARE) die zugrunde liegenden Mechanismen dieser Remission, insbesondere unter dem Einfluss von Umweltfaktoren. Ziel der multizentrischen Beobachtungsstudie ist die Entwicklung neuer Strategien zur Pr?vention und Behandlung atopischer Erkrankungen.

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Projektlaufzeit:

2017 - laufend

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Projektleitung:

PsyCourse x Wetter

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Der Klimawandel beeinflusst nicht nur die physische, sondern auch die mentale Gesundheit. Er kann PTBS, stressbedingte Erkrankungen, Depressionen, Angstst?rungen und kognitive Beeintr?chtigungen ausl?sen. Ursachen sind extreme Wetterereignisse wie Hochwasser und Waldbr?nde sowie atmosph?rische Faktoren wie Hitze, Luftverschmutzung, Luftdruck und Wind. Gesunde Menschen zeigen oft eine h?here Resilienz als psychisch Erkrankte. Das Projekt untersucht den Einfluss kurzfristiger Wetter- und mittelfristiger Witterungseinfl¨¹sse auf Lebensqualit?t und Symptome bei affektiven und psychotischen St?rungen. Hierf¨¹r werden Gesundheitsdaten der PsyCourse-Studie mit meteorologischen und lufthygienischen Reanalysedaten verkn¨¹pft. Regressionsanalysen (GLM/GAM) sollen Zusammenh?nge zwischen atmosph?rischen Ver?nderungen und Krankheitsverl?ufen aufzeigen.

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Projektlaufzeit:

2024 ¨C 2026

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Projektleitung:

Schwan - Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf Elternschaft und kindliche Entwicklung

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Die SARS-CoV-2-Pandemie f¨¹hrt zu die Einschr?nkungen und Ver?nderungen, nicht nur im Hinblick auf die Beschr?nkungen der sozialen Kontakte und Aktivit?ten, sondern auch im Gesundheitswesen, wovon insbesondere werdende Eltern und ihre ungeborenen Kinder betroffen sind (z.B. Ver?nderungen im Gesundheitssystem, soziale Distanzierung, mangelnde soziale Unterst¨¹tzung). M¨¹tterlicher Stress in der Peripartalzeit wirkt sich negativ auf die kindliche Entwicklung wie auch die Mutter-Kind-Beziehung aus, insbesondere wenn die werdenden M¨¹tter zus?tzlich psychisch belastet sind. In der geplanten Studie sollen daher behaviorale, hormonelle und klinisch-psychologische Stresskorrelate in einem multimethodischen Ansatz (ecological momentary assessment (EMA) sowie Untersuchungen im Labor) von der Schwangerschaft bis zu einem Jahr postpartal zu vier Messzeitpunkten in einer Stichprobe von N = 194 werdenden M¨¹ttern und ihren Partnern untersucht werden.

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Projektlaufzeit:

10/2022 - 07/2025

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Projektbeteiligung:

Projekt ?Vom Betrieblichen Gesundheitsmanagement zum Hochschulgesundheitsmanagement"

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Innerhalb des Projektes ?Vom Betrieblichen Gesundheitsmanagement zu einem Hochschulgesundheitsmanagement¡° werden Prozesse und Entwicklungen in Gang gesetzt und fortgef¨¹hrt, um ein integriertes und wissenschaftlich fundiertes Konzept f¨¹r ein Gesundheitsmanagement an der Universit?t Augsburg aufzubauen. Die Aktivit?ten schlie?en nahtlos an das Projekt ?Entwicklung der Grundlagen zu einem Betrieblichen Gesundheitsmanagement (BGM) an der Universit?t Augsburg¡° (2019 ¨C 2022) an. Im Rahmen des BGM-Projekts wurden auf Grundlage der Mitarbeiter*innenbefragungen Handlungsfelder identifiziert, mit dem Steuerungskreis Gesundheit Prozesse angesto?en und gemeinsam mit dem Arbeitskreis Gesundheit erste passgenaue gesundheitsf?rderliche Angebote f¨¹r die Besch?ftigten der Universit?t initiiert. Dies wird auch im neuen Projekt ?Entwicklung Hochschulgesundheitsmanagement¡° fortgef¨¹hrt und weiterentwickelt.

Erg?nzt wird diese Perspektive nun um die Zielgruppe der Studierenden der Universit?t Augsburg. Zielsetzung des Projektes ist zun?chst die Analyse bestehender Angebote, Prozesse und Strukturen mit Bezug zur Gesundheit sowie die Vernetzung zu relevanten internen Akteuren und Studierendenvertretungen. Eine ad hoc-Arbeitsgruppe zur Studierendengesundheit soll zudem in die Gestaltung des Projektverlaufs eingebunden werden. Die Erhebung der Bedarfslage zur gesundheitlichen Ressourcen- und Belastungssituation ist durch Interviews, Fokusgruppen und eine Befragung vorgesehen. Ein weiteres Ziel ist die Entwicklung einer Marke f¨¹r ?Gesundheit in der Arbeit und im Studium¡° um sichtbar ¨¹ber die verschieden Kommunikationskan?le f¨¹r gesundheitsbezogene Themen zu sensibilisieren.

Hervorzuheben ist, dass die Universit?t als ein integrativer Raum betrachtet wird, in dem die Arbeit, das Studium, die Lehre, die Forschung als auch der Alltag aller Universit?tsangeh?riger

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Projektlaufzeit:

01/2023 - 12/2025

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Projektleitung:

AILign ¨C AI-based, physics-Informed image alignment for temporal fusion of CT images

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Zeitliche Informationen spielen eine entscheidende Rolle bei der Diagnose und Nachsorge verschiedener Krankheiten. Die Fusion medizinischer Bilder, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommen wurden, ist jedoch eine schwierige Aufgabe. Unterschiede in der Position des Patienten, innere Bewegungen wie die Atmung sowie Deformationen, die durch Unterschiede im F¨¹llstand von Organen wie der Harnblase entstehen, k?nnen die Qualit?t der Fusion erheblich beeintr?chtigen. Dies erschwert einen reproduzierbaren Vergleich auf Voxel-Ebene und f¨¹hrt zu Fehlern u. a. bei der Quantifizierung von Tumorgr??en, Anomalien in Herz und Blutgef??en. Letztendlich verringert dies die diagnostische Qualit?t und verschlechtert die Nachsorge, vor allem bei Krebs und Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Durch die Einf¨¹hrung Physik- und Physiologie-informierter Ans?tze des Deep Learnings und Einbeziehung von RGB-D-Kameras zielen wir auf eine optimierte Bildfusion und eine verbesserte Bildrekonstruktion in der CT ab.

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Projektlaufzeit:

01/2024 - 12/2026

Projektleitung:

AdaptNet - Adaptation und Vernetzung der haus- und fach?rztlichen Versorgung im Hinblick auf die gesundheitlichen Auswirkungen des Klimawandels

Der Klimawandel f¨¹hrt zu ver?nderten Gesundheitsrisiken, etwa durch Hitzewellen oder Extremwetter, was das Gesundheitswesen vor Herausforderungen stellt. Besonders gef?hrdet sind vulnerable Gruppen wie ?ltere Menschen oder Patienten mit Atemwegserkrankungen.? Das Projekt AdaptNet entwickelt daher Ma?nahmen zur klimabedingten Anpassung der medizinischen Versorgung. In N¨¹rnberg werden die Auswirkungen des Klimawandels untersucht, um relevante Erkrankungen und notwendige Versorgungsanpassungen zu identifizieren.? Ziel ist eine Klima-Toolbox mit Schulungen f¨¹r ?rztinnen und ?rzte, einem ÍþÄá˹¶Ä²©ÓÎÏ·_ÍþÄá˹¶Ä²©app-¡¾¹ÙÍø¡¿ikamenten-Check-Up, Notfallpl?nen und Patienteninformationen. Falls erfolgreich, sollen diese Ma?nahmen auf weitere Regionen ¨¹bertragen werden. Das erste Tool ¨C eine kostenfreie Online-Schulung zu Klimawandel und Gesundheit ¨C ist bereits verf¨¹gbar.

Projektleitung:
Prof. Dr. Elke Hertig?(Regionaler Klimawandel und Gesundheit)
Dr. Irena Kaspar-Ott?(Regionaler Klimawandel und Gesundheit)

Projektlaufzeit:
2023 - 2025
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ALTERT-IST - Entwicklung eines Pr?diktions- und Monitoringmodells zur regionalen Vorhersage des Umweltfaktoren-bedingten Intensiv- und Beatmungsbedarfs

Der Klimawandel f¨¹hrt zu h?ufigeren und intensiveren Hitzewellen sowie steigenden Gesundheitsrisiken. Bereits jetzt sind Intensivstationen zu 88 % ausgelastet, und viele Behandlungen betreffen Herz- und Lungenerkrankungen, die durch extreme Wetterereignisse zunehmen werden. Das Projekt ALERT-ITS entwickelt ein Vorhersagemodell f¨¹r umweltbedingte Erkrankungen, indem Wetter-, Umwelt- und Gesundheitsdaten kombiniert werden. Ziel ist es, den intensivmedizinischen Versorgungsbedarf fr¨¹hzeitig zu prognostizieren. Ein Monitoring-System wird in Augsburg erprobt, um Echtzeit-Wetterdaten f¨¹r die Planung von Intensivbetten und Beatmungskapazit?ten zu nutzen. Bei Erfolg k?nnte es bundesweit eingef¨¹hrt werden.

Projektlaufzeit:?
01/2024 ¨C 12/2026
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Projektleitung:

AMYGDALA - Associating music therapy's progress and medical research

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Seit April 2021 werden an der Universit?t Augsburg die aktuellen Entwicklungen des sog. Kleinen Faches Musiktherapie in einem europaweit einzigartigen und von der VW-Stiftung gro?z¨¹gig mit 944.500€ finanzierten Projekt gef?rdert. Die Leiterin des Studien- und Forschungsbereiches Musiktherapie, Prof. Dr. Susanne Metzner, und ihre beiden wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen kooperieren?von nun an mit der ÍþÄá˹¶Ä²©ÓÎÏ·_ÍþÄá˹¶Ä²©app-¡¾¹ÙÍø¡¿izinischen Fakult?t und dem Universit?tsklinikum?in Forschung, Lehre und klinischer Praxis.

Ziel des insgesamt 4-j?hrigen Projektes?ist, die Musiktherapie in der Augsburger Universit?tsmedizin neu zu implementieren bzw. strukturell zu verankern. Es geht darum, auch als sog. Kleines Fach einen Beitrag zur?medizinischen Versorgung ¨¹berall dort zu leisten, wo psychosoziale Faktoren auf den Genesungsprozess oder Krankheitsbew?ltigungsprozess Einfluss haben, z.B. bei chronischen Erkrankungen, langwierigen und/oder belastenden Behandlungen.?Dabei ist das Projekt in verschiedene Forschungsprojekte untergliedert, um die Anwendung und den Einfluss von Musiktherapie bei Erkrankungen, Komplikationen und Symptomen wie bspw. Endometriose, POD, Stress n?her zu untersuchen.

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Projektlaufzeit:

05/2021 - 05/2025

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Projektleitung:

Analyse und Planung der dualen Ausbildung an Berufsfachschulen des Ge-sundheitswesens mittels Analytics

Das?Gesamtziel des Projektes ist mittels Verfahren des Operations Research/Management Science (OR/MS) und Analytics eine innovative und moderne Planungslogik und -unterst¨¹tzung f¨¹r die Ausbildungsplanung in der Pflege zu erforschen. Im Zentrum des Projekts steht die Analyse und Planung der dualen Ausbildung mittels Analytics. Entsprechend werden die einzelnen Teilprobleme in der Ausbildungsplanung und deren gegenseitiger Einfluss untersucht. Mittels der Entwicklung effizienter, problemspezifischer mathematischer Modelle f¨¹r die einzelnen Teilprobleme sollen die Abh?ngigkeiten zwischen diesen verstanden werden. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen soll zus?tzlich die L?sung problem¨¹bergreifender Zielkonflikte erm?glicht werden. Des Weiteren soll gezeigt werden, welche Potenziale durch eine integrierte Planung gegen¨¹ber einer sequenziellen Planung nutzbar gemacht werden k?nnen.

Projektlaufzeit:

11/2023 - 10/2026
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Projektleitung:

BZKF Lighthouse ¨C Lokale Therapien ¨C Preoperative image registration for interventional roadmaps

Die Verf¨¹gbarkeit von RGB-D-Kameras und Drucksensormatrizen (PMS) in Kombination mit anatomiebewusster, KI-gest¨¹tzter Bildregistrierung er?ffnet neue Wege in der interventionellen ÍþÄá˹¶Ä²©ÓÎÏ·_ÍþÄá˹¶Ä²©app-¡¾¹ÙÍø¡¿izin. Die Registrierung pr?operativer volumetrischer Bilder (VI) an der Interventionsstelle bleibt eine Herausforderung, insbesondere im Abdomen und Thorax. Intraoperative Bildgebung, wie etwa Cone-Beam-CT oder intraoperative MRT, bietet eine Alternative. Ihr Einsatz ist jedoch aufgrund der Strahlenbelastung und der hohen Kosten auf spezialisierte Krankenh?user beschr?nkt. Zudem erreichen auf Hautmarkern basierende Methoden in Weichgewebe nur eine Registrierungsgenauigkeit von 1¨C2 cm, was ihre Anwendung auf das Skelett oder den Kopf beschr?nkt. Ziel des Projekts ist die Entwicklung von: (1) einem Demonstrator f¨¹r ein interventionelles Setup zur Erfassung der K?rperoberfl?che und der Gewichtsverteilung des Patienten und (2) KI-gest¨¹tzten Algorithmen zur anatomiebewussten Registrierung der Interventionsstelle mit pr?operativen VI anhand von RGB-D- und PMS-Daten.

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Projektlaufzeit:

01/2025 - 12/2026

Projektleitung:

CARE REGIO - Bayerisch Schwaben als Leitregion f¨¹r Pflege Digital

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Das Gesamtziel des CARE REGIO-Verbundes ist die Konzeptionierung, Umsetzung und Etablierung einer Leitregion f¨¹r die ¡®Pflege digital¡¯ in Bayerisch Schwaben. Dazu geh?rt die Vernetzung aller relevanten Beteiligten. Dies bedeutet, die bestehenden Versorgungsstrukturen in der Pflege zu analysieren, neue M?glichkeiten zur Erleichterung und Unterst¨¹tzung basierend auf technisch-digitalen Systemen oder Prozessen aufzuzeigen und mit allen Beteiligten in der Pflege unter Einbezug der Privatwirtschaft, Dienstleistern und Kostentr?gern zu diskutieren und diese zu erproben.

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Projektlaufzeit:

10/2020 - 06/2025

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Projektleitung:

Data Integration for Future ÍþÄá˹¶Ä²©ÓÎÏ·_ÍþÄá˹¶Ä²©app-¡¾¹ÙÍø¡¿icine (DIFUTURE)

Innovative IT-L?sungen k?nnen entscheidend dazu beitragen, die Versorgung von Patien-
tinnen und Patienten zu verbessern. T?glich werden unz?hlige Daten in Kliniken, Arztpraxen
und in der Forschung erhoben. In ihrer Gesamtheit bilden sie einen bedeutsamen Datenschatz
f¨¹r die Forschung, der allerdings nur dann bundesweit nutzbar ist, wenn die Datenformate
und IT-Systeme zusammenpassen.
Das BMBF setzt hier mit dem mehrphasigen F?rderkonzept der ÍþÄá˹¶Ä²©ÓÎÏ·_ÍþÄá˹¶Ä²©app-¡¾¹ÙÍø¡¿izininformatik-Initiative
(MII) an. Sie legt zentrale Grundlagen, damit digitalisierte Gesundheitsdaten standort¨¹ber-
greifend erschlossen und f¨¹r die Forschung genutzt werden k?nnen. In der aktuellen F?rder-
phase steht der Ausbau der in allen Universit?tskliniken geschaffenen Strukturen und ihre Zu-
sammenarbeit im Fokus. Die Einrichtungen sollen sich noch st?rker miteinander und mit an-
deren F?rderprogrammen sowie Initiativen zur Gesundheitsforschung vernetzen. Den konkre-
ten Mehrwert der Digitalisierung in der Gesundheitsforschung f¨¹r Patientinnen und Patienten,
medizinisches Personal und die Wissenschaft zeigen insbesondere die einrichtungs¨¹bergrei-
fenden klinischen Anwendungsf?lle auf.
DIFUTURE als eines von vier Konsortien legt seinen Fokus auf die Bereitstellung von Anwen-
dungsf?llen und Softwarekomponenten, die Verbesserung der Konsortium-¨¹bergreifenden In-
teroperabilit?t, die weitere Interaktion mit nationalen und internationalen Partnern und da-
rauf, die Wirkung der Datenintegrationszentren im Gesundheitswesen zu steigern.
Langfristiges Ziel der MII ist es, ein leistungsf?higeres, digital vernetztes Gesundheitssystem
zu schaffen, das ?rztliches Personal, Forschende und Erkrankte dabei unterst¨¹tzt, Krankheiten
besser und fr¨¹her zu erkennen und die f¨¹r jede Einzelperson bestm?gliche Therapie zu finden.

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Projektlaufzeit:
2023 - 2026

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Projektleitung:

digiBRAVE? ??

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Bei digiBRAVE handelt es sich um ein durch das Bayerische Staatsministerium f¨¹r Gesundheit, Pflege und Pr?vention gef?rdertes multizentrisches Projekt, mit dem Ziel anhand moderner, digitaler Methoden die Entwicklung von depressiven Episoden bei Menschen mit schweren somatischen Erkrankungen vorhersagen, verhindern und die Behandlung f?rdern zu k?nnen.

Dies geschieht mittels einer engen Vernetzung zwischen den Augsburger Universit?ts-Lehrst¨¹hlen f¨¹r digitaler ÍþÄá˹¶Ä²©ÓÎÏ·_ÍþÄá˹¶Ä²©app-¡¾¹ÙÍø¡¿izin, Psychiatrie und Psychotherapie, Neurologie, Ethik, Allgemeinmedizin sowie Epidemiologie wodurch unter digiBRAVE eine Vielzahl an heterogenen und multimethodalen Forschungsvorhaben subsummiert werden k?nnen. Der Lehrstuhl f¨¹r Psychiatrie und Psychotherapie unter der Leitung von Prof. Dr. med. Alkomiet Hasan agiert hierbei im Sinne eines?digitalen?Stepped-Care-Modells.?Dies impliziert die Konzeptionierung, die interprofessionelle Durchf¨¹hrung sowie die Evaluation von unterschiedlichen, digitalen Angeboten, welche abh?ngig von Auspr?gung und Schweregrad der depressiven Entwicklung sowie individuellen Pr?ferenzen durch die Patient:innen wahrgenommen werden k?nnen.

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(Teil-)Projektleitung:

Green Hospital - Entwicklung und Evaluierung von ganzheitlichen, indikatorbasierten Nachhaltigkeitsinstrumenten in der akutstation?ren Gesundheitsversorgung?

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Das Projekt ¡°Green Hospital¡° basiert auf der Initiative ?Green Hospital^PLUS?¡°, die 2011 als Beitrag zur Energiewende im Freistaat Bayern eingef¨¹hrt wurde. Untersucht werden die Nachhaltigkeitsbem¨¹hungen der bayerischen Krankenh?user hinsichtlich der S?ulen ?Umwelt¡°, ?Infrastruktur & Energie¡°, ?Mensch¡°, ?Organisation & Management¡° und ?Resilienz¡°. Im Mittelpunkt des Projekts steht die Schaffung eines Demonstrators eines vollst?ndigen, indikatorbasierten Managementsystems, das es den Nutzern erm?glicht, Nachhaltigkeit und Resilienz in Krankenh?usern zu bewerten und umzusetzen.

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Im kommunikationswissenschaftlichen Teil des Projektes wird analysiert, welche Rolle Nachhaltigkeitsma?nahmen f¨¹r Patient/-innen und Mitarbeiter/-innen einnehmen und wie die Nachhaltigkeitskommunikation von Krankenh?usern durch die beiden Zielgruppen wahrgenommen wird. Im Besonderen wird die Wahrnehmung von Nachhaltigkeitsauszeichnungen von Krankenh?usern in Onlinedatenbanken analysiert.

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Projektlaufzeit:?

2022 - 2025

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Projektmitarbeitende:

Improved Decision-Support for Managing the Risk from Environmental Dis-
ease to Public HeAlth in a Climate Change PerspecTive (IMPACCT)

IMPACCT ist eine von 12 BMBF gef?rderten ?Nachwuchsgruppen Globaler Wandel: Klima, Um-
welt und Gesundheit". Unter Leitung von Dr. Maria Plaza erarbeitet eine Gruppe von derzeit
zwei naturwissenschaftlichen Doktoranden und einer technischen Assistenz eines der welt-
weit ersten, einsatzbereiten Echtzeit-Allergie¨¹berwachungssysteme, um Betroffene t?glich
beim Allergiemanagement zu unterst¨¹tzen. Die Forschenden konzentrieren sich dabei nicht
nur auf die durch Wetter oder Klimawandel bedingten Ver?nderungen in der atmosph?ri-
schen Umgebung mit Hilfe von Daten zur Pollenverteilung und ph?nologischen Daten, son-
dern auch auf deren Auswirkungen auf die Gesundheit. Hierf¨¹r nutzen sie neueste Technolo-
gien im Bereich der Pollenerkennung, des Big Data Managements, der Modellierung und wei-
tere Informationen bez¨¹glich der Umweltver?nderungen und Allergenbelastung aufgrund des
Klimawandels.
Die IMPACCT Forschungsgruppe entwickelt neue und verbesserte Methoden f¨¹r die Klassifi-
kation und Extraktion relevanter Gesundheitsinformationen aus Social ÍþÄá˹¶Ä²©ÓÎÏ·_ÍþÄá˹¶Ä²©app-¡¾¹ÙÍø¡¿ia Inhalten, indem
sie auf hochmoderne informatische Methoden und maschinelles Lernen zur¨¹ckgreift. Durch
Nutzung dieser Methodik sollen diese Informationen als verl?ssliche Datenquelle f¨¹r die Al-
lergie¨¹berwachung aus der Perspektive des Klimawandels nutzbar gemacht werden. Dieser
innovative Ansatz wird in Verbindung mit Umweltdatenquellen und weiteren gesammelten
Daten die M?glichkeit zur Modellierung bieten, die innerhalb eines entscheidungsunterst¨¹t-
zenden Instruments zum Einsatz kommen kann, das Vorhersagen ¨¹ber zu erwartende Symp-
tome machen, Fr¨¹hwarnungen herausgeben oder beim Aufzeichnen von saisonalen Schwan-
kungen bei Allergien und deren Korrelation mit Umweltfaktoren helfen kann und so die Klima-
resilienz st?rken.

Die Mechanismen allergischer Erkrankungen sind unterschiedlich und die Gesamtwirkung von
zuk¨¹nftigen Umweltver?nderungen auf die Diversit?t, Produktion und Verteilung von Bioae-
rosolen ist komplex und noch nicht vollst?ndig verstanden. Daher k?nnte die ?berwachung
der mehrfachen Belastungen (?Exposom¡°) in Kombination mit einer Kontrolle der Symptome
und Sensibilisierungen neue Zusammenh?nge und Wechselwirkungen offenbaren.
IMPACCT wird zur Verbesserung der derzeitigen Gesundheits- und Umweltinformationsfor-
schung beitragen. Angesichts der H?ufigkeit von Allergien in der allgemeinen Bev?lkerung und
der Wichtigkeit ihrer Diagnose und Pr?vention wird das Projekt L?sungen f¨¹r die spezifischen
Herausforderungen f¨¹r die Gesundheit und das soziale Wohlbefinden liefern.
Die entwickelte Infrastruktur wird einen signifikanten wissenschaftlichen und sozialen Wert
erzeugen, welcher nach Projektende einsatzbereit und verf¨¹gbar sein wird und auf die ge-
samte Europ?ische Union ausgeweitet werden kann.

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Projektlaufzeit:
2023-2027

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Projektleitung:

JANE-2: Joint Action on Networks of Expertise on Cancer 2

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Das Projekt JANE-2 verbessert die Versorgung von Krebspatientinnen und -patienten in Europa mit Fokus auf Palliativversorgung. Ziel ist ein besserer Zugang unabh?ngig von Alter, Wohnort oder Versorgungssetting.?Unter der Leitung der Fondazione IRCCS Istituto Nazionale Tumori in Mailand arbeiten 121 Partnerinstitutionen aus 29 L?ndern zusammen. Mit vier Jahren Laufzeit und ¨¹ber 40 Millionen Euro F?rderung ist JANE-2 Teil des "Europe¡¯s Beating Cancer Plan".?Die Augsburger Palliativmedizin leitet gemeinsam mit der Universit?t Kopenhagen das Arbeitspaket "Palliative Care". Bestehende Strukturen werden analysiert, um EU-weite Empfehlungen und digitale Patientenversorgungspfade zu entwickeln und die Versorgung zu optimieren.

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Projektleitung:

KI-ÍþÄá˹¶Ä²©ÓÎÏ·_ÍþÄá˹¶Ä²©app-¡¾¹ÙÍø¡¿ - Bedarfsanalyse von KI-Unterst¨¹tzung bei der klinischen Entscheidungsfindung

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Die Studie KI-ÍþÄá˹¶Ä²©ÓÎÏ·_ÍþÄá˹¶Ä²©app-¡¾¹ÙÍø¡¿ untersucht, wie K¨¹nstliche Intelligenz (KI) die klinische Entscheidungsfindung und Diagnosestellung unterst¨¹tzen kann. Im Rahmen der Studie werden PJ-Studierende, die sich in einer intensiven klinischen Lernphase befinden, als Zielgruppe betrachtet.

Ziele:

1. Analyse der Unterst¨¹tzung durch KI:?Untersuchung, wie K¨¹nstliche Intelligenz (KI) die klinische Entscheidungsfindung und Diagnosestellung unterst¨¹tzen kann.
2. Bewertung der N¨¹tzlichkeit:?Erfassung der Einsch?tzungen von PJ-Studierenden zur N¨¹tzlichkeit von KI in den Prozessen der Entscheidungsfindung und Diagnosestellung.
3. Erfassung von Eindr¨¹cken:?Dokumentation der Eindr¨¹cke der Teilnehmenden bez¨¹glich der Bearbeitung eines realen medizinischen Fallbeispiels in der Simulationsumgebung CASUS.

KISIK - KI-basierte Prognose- und Optimierungsverfahren in Assistenzsystemen zur effektiven und?effizienten Steuerung der Intensivkapazit?t in deutschen Krankenh?usern?

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Das Management von Intensivstationen beeinflusst ma?geblich die Genesung von schwer kranken Patienten. Allerdings sind die Kapazit?ten dieser Stationen aufgrund des hohen Bedarfs an medizinischer Versorgung und Personal sehr begrenzt. Unvorhersehbare Anmeldungen von Notfallpatienten und eine ungewisse Verweildauer erschweren die grundlegenden Rahmenbedingungen zus?tzlich.

Um ?rzte bei der Bew?ltigung dieser Herausforderung zu unterst¨¹tzen, arbeiten wir in dem vom Bundesministerium f¨¹r Bildung und Forschung gef?rderten Projekt KISIK. ?

Ziel des Projektes ist die Entwicklung s ist die Entwicklung von KI-basierten Algorithmen zur Entscheidungsunterst¨¹tzung bei der Steuerung von Intensivkapazit?ten, z.B. durch die Vorhersage von Verweildauern. Dar¨¹ber hinaus wird die Anwendbarkeit, Akzeptanz und Wirksamkeit des digitalen Entscheidungsunterst¨¹tzungssystems im Klinikbetrieb untersucht. Ziel ist es insbesondere, die Auslastung der Intensivstation zu optimieren und die Anzahl kurzfristig verschobener Operationen sowie vorzeitiger Verlegungen zu reduzieren.?

KISIK ist ein Verbundprojekt, das gemeinsam mit dem Universit?tsklinikum und dem Softwarehersteller XITASO durchgef¨¹hrt wird. Zus?tzlich wird das Projekt vom Center for Responsible AI Technologies begleitet, um ethische Aspekte von KI in der ÍþÄá˹¶Ä²©ÓÎÏ·_ÍþÄá˹¶Ä²©app-¡¾¹ÙÍø¡¿izin zu ber¨¹cksichtigen.

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Projektlaufzeit:

08/2022 - 08/2025

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Projektleitung:

KISPP - intelligente KI-Steuerung zur bedarfsgerechten Pflegepersonalplanung und -meldung

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Der Pflegepersonalmangel ist weiterhin ein akutes Problem an deutschen Krankenh?usern und anstelle einer Entspannung geht man durch den demografischen Wandel und weiteren Faktoren eher von einer weiteren Versch?rfung der Lage aus. Umso wichtiger erscheint die effiziente Nutzung der vorhandenen Pflegekr?fte und die Steigerung der Attraktivit?t des Pflegeberufes auf lange Sicht. Dabei stellt die Dienstplanung einen m?glichen Ansatzpunkt f¨¹r Verbesserungen dar. Im Rahmen des vom Bayerische Staatsministerium f¨¹r Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie gef?rderten Verbundprojektes KISPP arbeiten wir daran, die zust?ndigen Schichtplaner des Pflegepersonals zu unterst¨¹tzen.

Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer intelligenten Software zur bedarfsgerechten Planung und Steuerung des Pflegepersonaleinsatzes ¨C das KISPP-Tool. Diese Software, f¨¹r die in KISPP ein Prototyp entwickelt wird, soll zwei zentrale F?higkeiten bieten. Zum einen soll eine kontinuierliche Vorhersage des mittelfristigen Pflegebedarfs und der voraussichtlichen Abdeckung durch das Pflegepersonal stattfinden. Zum anderen soll eine prognosebasierte Entscheidungsunterst¨¹tzung f¨¹r Umplanungen auf Basis verschiedener Metriken geboten werden. Neben der Einhaltung heutiger (PpUGV) und k¨¹nftiger gesetzlicher Regelungen (PPR 2.0) ist das Ziel des Tools, Pflegeaufw?nde bedarfsgerecht zu verteilen, das Pflegepersonal effektiv sowie effizient einzusetzen und ?berlastungssituationen durch intelligente Planungsunterst¨¹tzung fr¨¹hzeitig zu vermeiden.

Gemeinsam mit dem Universit?tsklinikum Augsburg und dem Softwarehersteller XITASO wird das Verbundprojekt durchgef¨¹hrt.

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Projektlaufzeit:

12/2022 - 11/2025

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Projektleitung:

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