Laufende Projekte

AKTIN ist ein Akronym für das Aktionsbündnis zur Verbesserung der Informations- und Kommunikation Technologien in der Intensiv und Notfallmedizin.

Seit 2021 gibt es den AKTIN g.e.V.

Das IMI entwickelt und betreibt u.a. das AKTIN-Notaufnahmeregister und ist an verschiedenen Drittmittelprojekte beteiligt.

 

AKTIN-Notaufnahmeregister

Das AKTIN-Notaufnahmeregister ist eine Forschungsdateninfrastruktur, in der Daten zur Patientenversorgung in der Notaufnahme elektronisch erhoben werden. Diese können so für die Gesundheitsberichterstattung, Qualitätssicherung und Versorgungsforschung verfügbar gemacht werden. Besonderheiten des Registers sind zum einen die Nutzung der Routinedaten ohne Zusatzaufwand für das behandelnde Personal und zum anderen die dezentrale Infrastruktur, die es erlaubt, die Daten in den einzelnen Kliniken und somit im Behandlungskontext zu speichern. Werden Daten für wissenschaftliche Fragestellungen beantragt, erfolgt eine Datenanfrage an die jeweiligen Kliniken. Die angefragten Daten können unter Wahrung des Datenschutzes anonymisiert zusammengeführt werden. Das IMI verantwortet die technische Umsetzung sowie den Datenschutz der Forschungsdateninfrastruktur.

Weitere Informationen:

Webseite: www.aktin.org

Aktin auf X (Twitter): @NA_Register

Jahresberichte des AKTIN-Notaufnahmeregisters:  https://aktin.org/notaufnahmeregister/jahresbericht/

 

Beiträge des AKTIN-Notaufnahmeregisters zum öffentlichen Gesundheitswesen:

Die Daten des AKTIN-Notaufnahmeregisters im Pandemieradar des Bundesministeriums für Gesundheit: https://corona-pandemieradar.de/de/notaufnahmen

Die Daten des AKTIN-Notaufnahmeregisters in der Notaufnahmesurveilance des Robert Koch Instituts zu Akuten Respiratorischer Erkrankungen (ARE): https://public.data.rki.de/t/public/views/Notaufnahmesurveillance/DashboardSyndrome?%3Aembed=y&%3AisGuestRedirectFromVizportal=y

 

Kontakt:

PI RWTH Aachen (IMI): Rainer Röhrig

Ansprechpartner (IMI): Jonas Bienzeisler

E-Mail: officeaktinorg (AKTIN Office in Magdeburg)

 

Projektpartner

Das Gesamtprojekt AKTIN-Notaufnahmeregister wird von der Uni-Magdeburg (Universitätsklinikum Magdeburg Klinik für Unfallchirurgie), dem Institut für Medizinische Informatik und dem AKTIN e.V. geleitet.

Alle weitere Kooperationspartner und die teilnehmenden Kliniken finden Sie auf der AKTIN-Webseite.

 

AKTIN-Projekte mit Beteiligung des IMI

Weitere Angaben zu den Projekten mit AKTIN-Beteiligung finden Sie unter den jeweiligen Namen.

AKTIN@NUM
Betrieb der Infrastruktur des AKTIN-Notauf­nahme­registers

Projektsteckbrief
 

AKTIN2.0
Ausbau der AKTIN-Notaufnahmenetzwerks

Projektsteckbrief
 

AKTIN-EZV „Echtzeit-Versorgungsforschung mit dem AKTIN-Notaufnahmeregister“

Projektsteckbrief

Alle drei Projekte werden, bzw. wurden durch das BMBF über das Netzwerk Universitätsmedizin gefördert.

Laufzeit: 2020 – 2025 (aktuell bewilligt)

 

ILEG - Inanspruchnahme Leistungen und Effekte des Gemeindenotfallsanitäters.

Laufzeit: 2020 – 2023

ENQuIRE – Evaluierung der Qualitätsindikatoren von Notaufnahmen auf Outcome-Relevanz für den Patienten

Förderung: Innovationsfonds

Laufzeit 2018 - 2022

Verbesserung der Versorgungsforschung in der Akutmedizin in Deutschland durch den Aufbau eines Nationalen Notaufnahmeregisters [AKTIN]

PI: Rainer Röhrig / Felix Walcher

Förderer: BMBF - Förderkennzeichen: FKZ 01KX1319

Laufzeit 2013 – 2018

Förderer der verschiedenen Entwicklungsstufen der AKTIN-Forschungsinfrastruktur und der wissenschaftlichen Projekte

Mitgliedschaft

AKTIN ist Mitglied in der

TMF – Technologie und Methodenplattform für die vernetzte Medizinischer Forschung e.V.

www.tmf-ev.de

AKTIN in der Presse (Auswahl)


Publikationen (Auswahl)

  • Madlen Schranz, T. Sonia Boender, Timo Greiner, Theresa Kocher, Birte Wagner, Felix Greiner, Jonas Bienzeisler, Michaela Diercke, Linus Grabenhenrich, AKTIN-Research Group, Annette Aigner and Alexander Ullrich. Changes in emergency department utilisation in Germany before and during diferent phases of the COVID-19 pandemic, using data from a national surveillance system up to June 2021  DOI: 10.1186/s12889-023-15375-7
  • Langhoop K, Habbinga K, Greiner F, Hoffmann F, AKTIN-Notaufnahmeregister. Characteristics of older versus younger emergency patients : Analysis of over 356,000 visits from the AKTIN German emergency department data registry.  Med Klin Intensivmed Notfallmed. 2022 November 04. DOI: 10.1007/s00063-022-00968-8
  • Triefenbach L, Otto R, Bienzeisler J, Kombeiz A, Ehrentreich S, Röhrig R, Majeed RW; Aktin Research Group. Establishing a Data Quality Baseline in the AKTIN Emergency Department Data Registry – A Secondary Use Perspective. Stud Health Technol Inform. 2022 May 25;294:209-213. DOI: 10.3233/SHTI220439
  • Ritter Z, Vogel S, Schultze F, Pischek-Koch K, Schirrmeister W, Walcher F, Röhrig R, Kesztyüs T, Krefting D, Blaschke S. Using Explainable Artificial Intelligence Models (ML) to Predict Suspected Diagnoses as Clinical Decision Support. Stud Health Technol Inform. 2022 May 25;294:573-574. DOI: 10.3233/SHTI220529
  • Bienzeisler J, Triefenbach L, Kombeiz A, Lottes M, Vogel C, Grabenhenrich L, Fischer M, Kocher T, Niekrenz L, Dreher M, Müller C, Röhrig R, Majeed R.W.; A Federated and Distributed Data Management Infrastructure to Enable Public Health Surveillance from Intensive Care Unit Data. AKTIN and SPoCK Research Group. Stud Health Technol Inform. 2022 May 25;294:490-494. DOI: 10.3233/SHTI220507
  • Brammen D, Greiner F, Kulla M, Otto R, Schirrmeister W, Thun S, Drösler SE, Pollmanns J, Semler SC, Lefering R, Thiemann VS, Majeed RW, Heitmann KU, Röhrig R, Walcher F & AKTIN-Notaufnahmeregister. Das AKTIN-Notaufnahmeregister – kontinuierlich aktuelle Daten aus der Akutmedizin: Ergebnisse des Registeraufbaus und erste Datenauswertungen aus 15 Notaufnahmen unter besonderer Berücksichtigung der Vorgaben des Gemeinsamen Bundesausschusses zur Ersteinschätzung. Medizinische Klinik, Intensivmedizin und Notfallmedizin. 2020 December 21;117:24-33. DOI: 10.1007/s00063-020-00764-2
  • Otto R, Schirrmeister W, Majeed RW, Greiner F, Lucas B, Rörhig R, Walcher W, Brammen D, AKTIN Research Group. Implementation of Emergency Department Performance Benchmarking Using R and LaTeX.Stud Health Technol Inform. 2019; 267:238–246. DOI: 10.3233/SHTI190833
  • Majeed RW, Stöhr MR, Thiemann VS, Röhrig R, Günther A. Asynchronous Query Distribution Between Multiple i2b2 Research Data Warehouses: Li2b2-SHRINE. Stud Health Technol Inform. 2017;245:1276. DOI: 10.3233/978-1-61499-830-3-1276
  • Thiemann VS, Xu T, Röhrig R, Majeed RW. Automated Report Generation for Research Data Repositories: From i2b2 to PDF. Stud Health Technol Inform. 2017;245:1289. DOI: 10.3233/978-1-61499-830-3-1289
  • Majeed RW, Xu T, Stöhr MR, Röhrig R. Li2b2-Façade: Simulation of i2b2 Data Warehouse Server and Client for Interaction with Other Systems. Stud Health Technol Inform. 2017;245:1275. DOI: 10.3233/978-1-61499-830-3-1275
  • Xu T, Thiemann VS, Röhrig R, Brammen D, Majeed RW. Secure Electronical Communications and Data Transfers in a Clinical Environment. Stud Health Technol Inform. 2017;245:1315. DOI: 10.3233/978-1-61499-830-3-1315
  • Brammen D, Dewenter H, Heitmann K, Thiemann V, Majeed R, Walcher F, Röhrig R, Thun S. Disseminating a Standard for Medical Records in Emergency Departments Among Different Software Vendors Using HL7 CDA. Stud Health Technol Inform. 2017;243:175-179. DOI: 10.3233/978-1-61499-808-2-175
  • Brammen D, Dewenter H, Thiemann V, Majeed R, Xu T, Heitmann K, Walcher K, Thun S, Röhrig R. Disseminating a Standard for Medical Records in Emergency Departments Among Different Software Vendors Using HL7 CDA. Stud Health Technol Inform. 2017;243:132-136. DOI: 10.3233/978-1-61499-808-2-132
  • Kulla M, Baacke M, Schöpke T, Walcher F, Ballaschk A, Röhrig R, Ahlbrandt J, Helm M, Lampl L, Bernhard M, Brammen D. Kerndatensatz “Notaufnahme” der DIVI – Grundlage für Qualitätsmanagement und Versorgungsforschung in der Notaufnahme. Notfall Rettungsmed. 2014 November 20;17:671-681. DOI: 10.1007/s10049-014-1860-9
  • Ahlbrandt J, Brammen D, Majeed R W, Lefering R, Semler S C, Thun S, Walcher F, Röhrig R. Balancing the need for big data and patient data privacy – an IT infrastructure for a decentralized emergency care research database. Stud Health Technol Inform. 2014;205:750-4. DOI: 10.3233/978-1-61499-432-9-750

 

Epilepsie richtig Diagnostizieren und Therapieren

Status:

  • CDSS ist als Prüfprodukt entwickelt

Art. 82 Studie: Laufende Rekrutierung

EDiTh – „Entwicklung einer digitalen Behandlungsplattform (Clinical Decision Support System, CDSS) für Epilepsiepatienten“. EDiTh steht für Epilepsie richtig DIagnostizieren und THerapieren. EDiTh unterstützt die Ärztinnen und Ärzte bei der systematischen Erfassung und Eingruppierung epileptischer Anfälle und der Ergebnisse der durchgeführten Diagnostik. Unter Berücksichtigung weiterer persönlicher Merkmale wie Alter oder Geschlecht unterstützt EDiTh, eine leitliniengerechte Therapie für die Betroffenen zu finden.  

Das EDiTh-System wurde als Prüfprodukt unter den Vorgaben der Medical Device Regulation (MDR) für die Anwendung am Patienten im Rahmen einer § 82 MDR-Studie entwickelt. Daher umfasste die Entwicklung zusätzlich eine technische Dokumentation, die Anwendung eines Risikomanagements und eines Qualitätsmanagements.

Das EDiTh -CDSS wurde unter der Leitung von Prof. Weber in einer Kooperation zwischen der Epileptologie und der Medizinischen Informatik des Universitätsklinikums Tübingen und der Uniklinik RWTH Aachen entwickelt.
 

Webseiten & Nachrichten:

„Assistenzsystem unterstützt bei der Behandlung von Epilepsie - Studie startet in der Neurologie“
 

Kontakt:

Projektkoordination:
Univ.-Prof. Dr. Yvonne Weber (Universitätsklinikum Tübingen, Uniklinikum RWTH Aachen)

Projektleiterin Entwicklung und Herstellung des CDSS / Prüfprodukts:
Jun.-Prof. Dr.-Ing. Myriam Lipprandt (Universitätsklinikum RWTH Aachen)
edith.supportukaachende

Studiendurchführung:
ZKS Tübingen

 

Förderung

Das EDiTh-Forschungsprojekt wurde vom Ministerium für Soziales und Integration Baden-Württemberg gefördert.

Publikationen:

Pérez Garriga A, Wolking S, Fortmann J, Majeed RW, Stockem C, Niekrenz L, Bosselmann C, Weber Y, Röhrig R, Lipprandt M. Modeling Clinical Guidelines for an Epilepsy-CDSS: The EDiTh Project. Stud Health Technol Inform. 2023 May 18;302:611-612. doi: 10.3233/SHTI230218.

 

fit4translation - Kompetenzerweiterung und Unterstützung bei der Entwicklung von medizinischer Software unter dem regulatorischen Rahmen der MDR & IVDR im akademischen Umfeld.

fit4translation ist ein Modul 2b Projekt in der Medizininformatik-Initiative.

fit4translation

Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) zur Unterstützung klinischer Entscheidungen sind im Gesundheitswesen auf dem Vormarsch. Die Umsetzung vielversprechender Anwendungen in die klinische Praxis wird durch ein schwieriges regulatorisches Umfeld erschwert. Unser Projekt fit4translation will diesen Herausforderungen begegnen, indem es folgende Ziele verfolgt:

  1. Schärfung des Bewusstseins von Forscherinnen und Forschern für regulatorische Aspekte der klinischen Entscheidungsunterstützung und von Systemen der künstlichen Intelligenz an der Schnittstelle zwischen medizinischer Forschung und klinischer Routine.
  2. Stärkung der Kompetenzen im Bereich der translationalen Forschung in der Medizin und der Medizininformatik-Community.
  3. Unterstützung bei der Planung und Beantragung von Forschungsprojekten, die unter die europäische Medizinprodukteverordnung (MDR) oder die In-vitro-Diagnostika-Verordnung (IVDR) fallen, und
  4. Aufbau einer offenen Wissensbasis für MDR-bezogene Themen zur Unterstützung von Forscherinnen und Forschern bei regulatorischen Fragen.

Auf Basis der Ergebnisse aus fit4translation werden Schulungs- und Beratungskonzepte in enger Zusammenarbeit mit der TMF-Arbeitsgruppe Medizinische Software und Medizinprodukterecht erstellt und so der Forschungscommunity verfügbar gemacht.

 

Konsortialsprecherin, Projektleitung RWTH, Ansprechpartnerin:
Jun.-Prof. Dr.-Ing. Myriam Lipprandt (RWTH / IMI)
 

Webseiten

www.fit4translation.de

Projektseite beim BMBF

TMF-AG Medizinische Software und Medizinprodukterecht

 

Presseschnipsel

Förderung

Förderer: BMBF

Förderkennzeichen: 01ZZ2319A

Förderprogramm: Modul 2b der Ausbau- und Erweiterungsphase der Medizininformatik-Initiative (MII)

Laufzeit: 01.07.2023 – 30.06.2027
(tranchiert 30.06.2025)

Konsortium

Uniklinik RWTH Aachen
Institut für Medizinische Informatik
Projektleiterin: Jun.-Prof. Dr.-Ing. Myriam Lipprandt

Universitätsklinikum Bonn
Medizinisch-Wissenschaftliche Technologieentwicklung und –koordination

Projektleiter: PD Dr. Sven Zenker

Westfälische Wilhelms-Universität Münster

Institut für Medizinische Informatik

Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Julian Varghese

Ansprechpartner: Dr. Michael Storck

Assoziierter Partner

TMF - Technologie und Methodenplattform für die vernetzte Medizinische Forschung e.V.

Projektleiter: Sebastian C. Semler

Ansprechpartnerin: Jordanka Kostova

FDPG+

Der Verbund FDPG-PLUS dient der Weiterentwicklung, der kontinuierlichen Verbesserung und der stabilen Bereitstellung des zentralen MII-Forschungsdatenportals Gesundheit (FDPG). Die schrittweise wachsenden Funktionalitäten des FDPG sollen auf der Basis von neuen Anforderungen aus der Öffentlichkeit, von Patientinnen und Patienten, aus den neuen klinischen Anwendungsfällen und den Arbeitsgruppen der MII definiert, priorisiert und umgesetzt werden.

Langfristiges Ziel der MII ist es, ein leistungsfähigeres, digital vernetztes Gesundheitssystem zu schaffen, das ärztliches Personal, Forschende und Erkrankte dabei unterstützt, Krankheiten besser und früher zu erkennen und die für jede Einzelperson bestmögliche Therapie zu finden.

 

Webseiten

Forschungsdatenportal für Gesundheit

Projektseite beim BMBF

 

Kontakt:

Projektkoordinator: Prof. Dr. H.-U. Prokosch (Erlangen)

PI – RWTH: Dr. Raphael W. Majeed
rmajeedukaachende

 

Förderung

Förderer: BMBF

Förderprogramm: Medizininformatik-Initative – Ausbau & Erweiterung

Förderkennzeichen: 01ZZ2309E

Laufzeit: 2023 - 2026

Publikationen (Auswahl)

  • Prokosch HU, Gebhardt M, Gruendner J, Kleinert P, Buckow K, Rosenau L, Semler SC. Towards a National Portal for Medical Research Data (FDPG): Vision, Status, and Lessons Learned Stud Health Technol Inform. 2023 May 18;302:307-311. doi: 10.3233/SHTI230124
  • Gruendner J, Deppenwiese N, Folz M, Köhler T, Kroll B, Prokosch HU, Rosenau L, Rühle M, Scheidl MA, Schüttler C, Sedlmayr B, Twrdik A, Kiel A, Majeed RW. The Architecture of a Feasibility Query Portal for Distributed COVID-19 Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) Patient Data Repositories: Design and Implementation Study. JMIR Med Inform. 2022 May 25;10(5):e36709. doi: 10.2196/36709
  • Rosenau L, Majeed RW, Ingenerf J, Kiel A, Kroll B, Köhler T, Prokosch HU, Gruendner J. Generation of a Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR)-based Ontology for Federated Feasibility Queries in the Context of COVID-19: Feasibility Study. JMIR Med Inform. 2022 Apr 27;10(4):e35789. doi: 10.2196/35789.

ILEG - Inanspruchnahme Leistugnen und Effekte des Gemeindenotfallsanitäters.

Laufzeit: 2020 – 2023

In der Stadt Oldenburg und im Oldenburger Land tragen Gemeindenotfallsanitäter dazu bei, Rettungsdienst und Notaufnahmen zu entlasten. In dem Forschungsvorhaben  ILEG wird das neue Rettungsmittel „Gemeindenotfallsanitäter“ wissenschaftlich evaluiert. Es werden Fragen zur Inanspruchnahme des Rettungsdienstes zu erbrachten Leistungen und zu möglichen Effekten auf die Versorgungsqualität und Wirtschaftlichkeit untersucht.

Das IMI ist für die technische Umsetzung des Projekts verantwortlich und richtet die Treuhandstelle im Projekt ein.

Webseiten

ILEG (Uni-Oldenburg)

ILEG (Seite des GBA) 

Der Gemeindenotfallsanitäter

 

Kontakt

Projektleiter RWTH: Prof. Dr. Rainer Röhrig

Ansprechpartner RWTH: Julia Volmerg / Jonas Bienzeisler

Konsortium

Oldenburger Forschungsnetzwerk Notfall und Intensivmedizin

Gesamtkoordinator:
Prof. Dr. G. Notwang (Uni-Oldenburg)

Wissenschaftliche Projektleitung:

PD Dr. Ulf Günther (Klinikum Oldenburg)

Dr. Insa Seeger (Uni-Oldenburg)

Andrea Klausen (Uni Oldenburg)

Projektleiter: Prof. Dr. Rainer Röhrig

Projektleiter: Prof. Dr. Thomas Krafft

Projektleiterin: Dr. Wiebke Schirrmeister

Unterstützt durch das AKTIN-Notaufnahmeregister

Förderung

Förderung

Förderer: GBA – Innovationsfond

Laufzeit: 2020 - 2023

Leuko-Expert

KI basierte Diagnoseunterstützung für Seltene Erkrankungen
am Beispiel der Leukodystrophie

Seltene Erkrankungen (SE) kommen in weniger als 1:2000 Fällen vor (EU Definition). Mehr als 8000 SE, meist genetisch bedingt, sind zurzeit bekannt. Durch ihre Seltenheit werden SE meist falsch oder erst nach einer langen Zeit diagnostiziert, oft bleiben sie sogar unerkannt. Medizinische Experten und Expertinnen sind vor allem in Zentren für Seltene Erkrankungen tätig und über Internetdatenbanken, wie Orphanet oder SE-Atlas, erreichbar. Patienten und Patientinnen, welche von Seltenen Erkrankungen betroffen sind, können diese Zentren kontaktieren, um eine passende Behandlung zu finden.

Das Ziel des geplanten Projekts ist es, ein System aus Experten und Expertinnen zu etablieren, welches die Diagnoseunterstützung bei SE und in diesem Fall der Leukodystrophie, leisten kann. Dieses System wird mithilfe der modernen Datenerhebungs- und verarbeitungsmethoden, wie die des Maschinellen Lernens, ein Modell erarbeiten, welches klinische sowie genetische Daten und Bilddaten (MRI) zur Auswertung nutzt. Diese Daten sind im Zentrum für Seltene Erkrankungen in Aachen, Leipzig und Tübingen abrufbar und werden von Datenintegrationszentren (DIZ) korrespondierender Universitätskliniken zur Verfügung gestellt . Die daraus entstehenden Strukturen und Resultate werden von der Medizin Informatik Initiative (MII) genutzt.

Webseite und Social Media

https://leukoexpert.hs-mittweida.de/de/home-deutsch/

Leuko Expert auf X (Twitter): @LeukoExpert

 

Kontakt:

PI (UKA): Prof. Dr. Jörg Schulz (Klinik für Neurologie)

Projektleiterin (UKA): Dr. Victoria Witzig

Projektleitung (UKA-IMI): Prof. Dr. Rainer Röhrig, Jan Wienströer

Projektleitung (UKA-DIZ): Adriana-Carina Sinza


Konsoritalpartner

  • Hochschule MIttweida
  • Universität Leipzig
  • RWTH Aachen
  • Uniklinik RWTH Aachen
  • Eberhard-Karls-Universität Tübingen
  • Technische Universität Dresden
  • Institut für Digitale Technologien gGmbH

Förderung

Förderer: Bundesministerium für Gesundheit

Förderprogramm: „Digitale Innovationen für eine patientenzentrierte Gesundheitsversorgung“

Laufzeit: 01.10.2020 – 10.02.2024

MONDY – mit KI versorgungsübergreifende Synergien schaffen

Viele Epilepsiepatientinnen und -patienten leiden unter komorbid-auftretenden depressiven Symptomen, wie z. B. unter Freud- und Interessenverlust. Dieser Zustand geht häufig mit einer unvollständigen Dokumentation von epileptischen Anfallsereignissen einher, da diese z. B. sehr milde oder nachts ablaufen, und sind in der Folge mit einer unzureichenden anfallssupprimierenden Behandlung verbunden. 

Die Studie Assoziation von Anfallsfrequenz und depressiven Symptomen bei Patient/innen mit Epilepsie untersucht, ob die Anfallsfrequenz bei Epilepsiepatient/innen mit depressiven Symptomen in Verbindung steht. Weiterhin soll geprüft werden, ob die Art der Epilepsie und/oder die medikamentöse Therapie die depressiven Symptome mit beeinflusst. Gleichzeitig sollen Biomarker für die Erfassung depressiver Symptome entwickelt werden. 

Die Aufgabe des Instituts für Medizinische Informatik ist, aus der Synthese verschiedener Biosignale einen Algorithmus zur sicheren Anfallserkennung zu entwickeln.
 

Kontakt

Konsortialsprecherin: Dr. med. Thorsten Hagemann (Fa. adesso SE)

Projektleitung UKA: Univ.-Prof. Dr. med. Yvonne Weber (Epileptologie)

Projektleitung IMI: Dr. Dr. rer. medic. Ekaterina Kutafina

 

Webseite

Projektwebseite in der Epileptologie

 

Förderung

Förderer: BMBF

Förderkennzeichen: 13GW0576C

Publikationen

  • Alhaskir M, Tschesche M, Linke F, Schriewer E, Weber Y, Wolking S, Röhrig R, Koch H, Kutafina E. ECG Matching: An Approach to Synchronize ECG Datasets for Data Quality Comparisons. Stud Health Technol Inform. 2023 Sep 12;307:225–32.
  • Alhaskir M, Bauer J, Linke F, Schriewer E, Weber Y, Wolking S, Röhrig R, Rothermel M, Koch H, Kutafina E. Spectral Fusion of Heartbeat and Accelerometer Data for Estimation of Breathing Rate in Wearable Patches. In: Caring is Sharing – Exploiting the Value in Data for Health and Innovation. IOS Press; 2023 p. 1025–6.

Angesichts der COVID-19 Pandemie wurde an der Uniklinik RWTH Aachen im Jahre 2020 mit Unterstützung des Bundesverbandes Deutscher Pathologen e.V. (BDP) und der Deutschen Gesellschaft für Pathologie (DGP) ein zentrales Register der Obduktionen von an COVID-19 Verstorbenen aufgebaut (DeRegCOVID). Aufbauend auf den Erfahrungen mit DeRegCovid und auch des parallel gegründeten Obduktionsnetzwerk DEFEAT PANDEMICS, wurde im Jahr 2022 die Entwicklung eines allgemeinen Nationalen Obduktionsregisters (NAREG) und Obduktionsnetzwerkes (NATON) gestartet. Das IMI ist für die technische Umsetzung und IT-Koordination der Projekte verantwortlich und entwickelt das im Projekt NAREG genutzte eCRF System.

Projekte

Das nationale Obduktionsregister (NAREG) geht aus dem Deutschen Register für COVID-19-Obduktionen (DeRegCOVID) hervor und bildet eine generische modular aufgebaute Infrastruktur für obduktionsgetriebene Forschung.

Das Nationale Autopsienetzwerk (NATON) führt die Inhalte von DEFEAT PANDEMics weiter, untersucht die Folgen der COVID-19-Pandemie und entwickelt eine „Preparedness“-Struktur für zukünftige Pandemiefälle. Zudem unterstützt und verbessert NATON langfristig eine multizentrische Autopsieforschung in Deutschland und fördert die Entwicklung obduktions-assoziierter neuartiger Methoden.

DEFEAT PANDEMICS war ein im Rahmen der COVID-19 Pandemie  entstandenes deutschlandweites Obduktionsnetzwerk für den Pandemiefall, um systematisch und strukturiert Daten, Materialien und Erkenntnisse möglichst vollständig, umfassend und zeitnah zu erfassen, zusammenzuführen und den Netzwerkpartnern zur Auswertung zur Verfügung zu stellen.

Das Deutsche Register COVID-19 Obduktionen (DeRegCovid) ist das erste zentralisierte nationale Register von COVID-19-Obduktionen gewesen. Es erlaubt seit 2020 die zentralisierte, koordinierte und faktisch anonyme Sammlung von Obduktionsdaten von COVID-19 Erkrankten und des dazugehörigen verfügbaren Materials in Deutschland zu sammeln.

Webseiten und Social Media

 

Kontakt:

Projektleitung UKA: Prof. Dr. Peter Boor (Pathologie)

Projektleitung IMI: Prof. Dr. Rainer Röhrig

Projektmanagement: Svenja Windeck

 

Ansprechpartner IMI: Dustin Thewes

 

Publikationen:

 

  • Pomara C, Salerno M, Miani A, Piscitelli P. Autopsies in COVID-related deaths: The need for following the model of German COVID-19 autopsy registry. Lancet Reg Health Eur 2022;17:100392. doi.org/10.1016/j.lanepe.2022.100392 Add to Citavi project by DOI.
  • von Stillfried S, Bülow RD, Röhrig R, Boor P, German Registry of COVID-19 Autopsies (DeRegCOVID), DeRegCOVID Collaborators. First report from the German COVID-19 autopsy registry. Lancet Reg Health Eur 2022;15:100330. doi.org/10.1016/j.lanepe.2022.100330 Add to Citavi project by DOI.
  • von Stillfried S, Bülow RD, Röhrig R, Knüchel-Clarke R, Boor P, the D. Autopsy registry can facilitate COVID-19 research. EMBO Molecular Medicine 2020;12:e12885. doi.org/10.15252/emmm.202012885 Add to Citavi project by DOI.

 

https://naton.network/publikationen/

 

Das Projekt Optimal@NRW steht für einen neuen intersektoralen Ansatz der Akutversorgung pflegebedürftiger geriatrischer Personen. Dieser Ansatz umfasst die Implementierung von Frühwarnsystemen, die Ausstattung mit Telekonsultationssystemen und die sektorenübergreifende digitale Behandlungsdokumentation in den 24 Pflegeheimen, welche dem Konsortium angehören. Das Projekt greift die aktuell geplanten Änderungen in der Notfallversorgung auf und erweitert diese noch um einen „virtuellen digitalen Tresen“, welcher seitens der Uniklinik RWTH Aachen gemeinsam mit der KV Nordrhein rund um die Uhr betrieben wird. Konkret bedeutet dies, dass bei Auftreten einer medizinischen Fragestellung, in einem der teilnehmenden Pflegeheime, über die Arztrufzentrale (116117) nach einer medizinischen Ersteinschätzung eine Telekonsultation mit dem virtuellen Tresen durchgeführt werden kann, oder andere Hilfestellungen organisiert werden. Insbesondere, wenn der Hausarzt zu diesem Zeitpunkt nicht verfügbar ist und es sich nicht um eine akute Situation handelt, können mobile Nicht-ärztliche Praxisassistenten mit Zusatzaufgaben NäPa(Z), das Personal vor Ort unterstützen und ärztlich delegierbare Leistungen im Rahmen von Pflegeheimbesuchen erbringen.  Somit soll eines der zentralen Projektziele, die Vermeidung inadäquater Krankenhauseinweisungen bei ambulant-sensitiven Krankenhausfällen (ASK) und eine verbesserte medizinische Versorgung, erreicht werden.

Kontakt

Projektkoordinator: PD. Dr. med. Jörg C. Brokmann (UKA, Zentrale Notaufnahme)

Projektleiter IMI: Prof. Dr. Rainer Röhrig

Ansprechpartner: Jonas Bienzeisler / Simon Kurka
 

Webseite

Weitere Informationen finden Sie auf der Projektwebseite.


Förderung

Förderer : GBA – Innovationsfonds

Förderkennzeichen: 01NVF19015

Laufzeit: 01.04.2020 bis 31.03.2024

RbG – Wissenschaftliche Evaluation eines psychologisch-telemedizinischen Beratungskonzepts zur Raucherentwöhnung bei Patienten mit Gefäßerkrankungen

Nach wie vor stellen Herz-Kreislauf-Erkrankungen die Todesursache Nummer eins in Deutschland dar. Eine der häufigsten Herz-Kreislauf-Erkrankungen ist die periphere arterielle Verschlusskrankheit (pAVK). Bei einer pAVK treten Durchblutungsstörungen in den Beinen auf, die zur Beeinträchtigung der körperlichen Leistungsfähigkeit, starken Schmerzen und zu Amputationen führen. Rauchen ist der zentrale Risikofaktor für diese Erkrankung: 40 Prozent der im Krankenhaus behandelten pAVK-Patientinnen und -Patienten rauchen. Leider ist ein Großteil dieser Patientinnen und Patienten trotz Amputation einzelner Gliedmaßen oder Katheterinterventionen nicht in der Lage ihre Tabakabhängigkeit zu besiegen.

Das Projekt RbG will genau dieser Patientengruppe durch ein telemedizinisches Tabakentwöhnungsprogramm helfen, ihre Tabakabhängigkeit zu überwinden. Dazu ist ein mehrstufiges Programm gemäß der S3-Leitlinie zur Tabakentwöhnung geplant. Im ersten Schritt ist eine eigens für das Projekt entwickelte, individuelle, psychologisch-medizinische Beratung per Video-Sprechstunde vorgesehen. Sollte diese Beratung keinen Erfolg zeigen, kommen zusätzlich Rauch-Ersatztherapien zur Anwendung, um einen Ausstieg aus der Nikotinsucht zu ermöglichen.

Bei dem Projekt handelt es sich um eine randomisierte Vergleichsstudie mit Interventions- und Kontrollgruppe. Erklärtes Ziel von RbG ist es, die Entwöhnungsquote um mindestens 10 Prozent im Vergleich zur Kontrollgruppe zu steigern. Zusätzlich wird die Intervention gesundheitsökonomisch evaluiert und es werden neuropsychologische, demographische und Persönlichkeitsmerkmale erfasst, die eine Tabakentwöhnung erleichtern oder behindern. Das Projekt wird für drei Jahre mit insgesamt ca. 2,5 Millionen Euro gefördert.

Das Projekt ist eine evidenzbasierte Maßnahme zur Tabakentwöhnung unter langjährigen Rauchern. Im Erfolgsfall stellt die psychologisch-telemedizinische Beratung eine innovative Strategie der Tertiärprävention dar, denn ein Rauchstopp kann medizinische Komplikationen sowie einen frühzeitigen Tod verhindern bzw. hinauszögern.
 

Webseiten und Pressetexte

Projektwebseite beim GBA
 

Kontakt

Verbundkoordinatorin: Prof. Dr. Ute Habel

Projektleiter IMI: Prof. Dr. Rainer Röhrig

Ansprechpartner: Jan Wienströer, Josua Welter

 

Förderung

 

Förderer: Gemeinsamer Bundesausschuss – Innovationsfonds

Förderkennzeichen:

Eintrag im Studienregister:

Status: Studie rekrutiert

Gemeinsame Forschung im Treat-ION Verbund

Im Forschungsverbund Treat-ION werden neue und individualisierte Therapien für neurologische Ionenkanal- und Transportererkrankungen entwickelt. Ziel ist es, die Patientenversorgung nachhaltig zu verbessern. Dazu arbeitet ein Netzwerk aus nationalen und internationalen Experten eng zusammen.

Neue Erkenntnisse zum Zusammenhang zwischen genetischer Mutation und neurologischer Erkrankung liefern Forschungsarbeiten und therapeutische Studien an Zellmodellen (Tier und Mensch), die auch durch in-silico-Studien ergänzt werden. Um den Betroffenen möglichst schnell neue Behandlungsmöglichkeiten anbieten zu können, wird die Wirkungsweise insbesondere bereits lizenzierter und verfügbarer Arzneimittel (drug repurposing) untersucht.

Alle Forschungsergebnisse und Expertenwissen werden systematisch in einem speziellen Gremium (Molekular-therapeutisches Board) der Deutschen Akademie für seltene neurologische Erkrankungen (DASNE) zusammengeführt, um neue Therapiemöglichkeiten gezielt anzuwenden und im Erfolgsfall klinische Studien vorzubereiten.

In Aachen wird das Teilprojekt 2 durchgeführt:

Register, Charakterisierung von Erkrankungs-assoziierten genetischen Regionen, Datenintegration und Clinical Decision Support System für die Präzisionstherapie

Der Forschungsverbund Treat-ION hat das Ziel, das Wissen zur Diagnose und Behandlung seltener neurologischer Ionenkanal - und Transportererkrankungen zu erweitern, welche beispielsweise zu Epilepsie, Ataxie, Migräne oder neuropathische Schmerzen führen können. Das Ziel ist es, Erkenntnisse aus genetischen und pathophysiologischen Studien in Zell-, Tier- und Humanmodellen in mechanistisch basierte (Präzisions-)Therapien umzusetzen. Die experimentellen Modelle werden durch in silico-Instrumente zur Vorhersage der funktionellen Folgen von Varianten und zur Suche nach neuen therapeutischen Wirkstoffen ergänzt. In diesem Vorhaben werden dabei, basierend auf den Ergebnissen der ersten Förderperiode, folgende wissenschaftliche Ziele verfolgt: 1) Erweiterung des bestehenden Registers für die Präzisionsmedizin bei seltenen neurologischen Kanalopathien / Transporterkrankheiten durch die Entwicklung einer Patientenschnittstelle und die Integration weiterer Krankheitsbilder; 2) Etablierung eines Clinical Decision Support Systems (CDSS) und 3) Erweiterung kombinierter in silico-Vorhersageinstrumente für die Phänotyp-Prognose, die Pathogenität von Varianten und Therapieoptionen, die in das CDSS integriert werden sollen.
 

Kontakt

Projektleitung UKA: Prof. Dr. Yvonne Weber (Epileptologie, UKA)

Projektleitung UKA/IMI: Jun.-Prof. Dr. Myriam Lipprandt
 

Webseite:

https://treat-ion.de/ 
 

Förderung

Förderer: BMBF

Förderkennzeichen: 01GM2210B

Laufzeit: 2022 - 2025