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SurgOmics

Personalisierte Prädiktion lebensbedrohlicher Komplikationen in der Chirurgie durch maschinelles Lernen aus multimodalen Prozessdaten

Projektleitung: Dr. Fleur Fritz-Kebede

Projektpartner:

  • Dr. Martin Wagner, Forschungsgruppe Artificial Intelligence and Cognitive Robotics, Klinik für Allgemein-, Viszeral- und Transplantationschirurgie, UKHD
  • Prof. Stefanie Speidel DKFZ/NCT, Dresden (Gesamtprojektleitung)
  • Karl Storz SE & Co. KG

Förderer: BMG

Kurzbeschreibung:
Ziel des Projektes ist eine verbesserte Entscheidungsunterstützung in Krankenhäusern vor, während und nach operativen Eingriffen. Während der chirurgischen Behandlung soll ein KI-basiertes System die Entscheidungen der behandelnden Ärztinnen und Ärzte unterstützen, indem es in Echtzeit klinische Daten (z.B. OP Bild- und Gerätedaten) analysiert und neueste Studienerkenntnisse einbezieht.
https://www.bundesgesundheitsministerium.de/ministerium/ressortforschung-1/handlungsfelder/forschungsschwerpunkte/digitale-innovation/modul-3-smarte-algorithmen-und-expertensysteme/surgomics.html

Laufzeit: 12/2020 – 09/2023

MitarbeiterInnen des Instituts: Oliver Klar