Der Arbeitskreis Semantiken, textbasierte KI und Datenbanken befasst sich mit allen Aspekten rund um die Nutzung von Daten in der Medizin. Hierbei geht es um die Entwicklung von Datenbanken und Modellen zur Nutzung der enthaltenen Informationen, etwa für die Entwicklung von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz. Die Erstellung und Anwendungen dedizierter Semantiken stellt einen weiteren Schwerpunkt des Arbeitskreises dar.
Leitung der Arbeitsgruppe
Dr. med. Maximilian Berlet, München
Dr. med. A. Frank, München
Projekte
Surgical Documentation Markup-Modeling (SDM-M) ist ein modellbasierter Ansatz, welcher zukünftig dazu dienen kann, chirurgische Dokumentation und präoperative Planung zu verbessern. Ein hierarchisches anatomisches Modell von Patientinnen und Patienten im Sinne eines Pragmatischen Digital Twins (PDT) kann hierbei direkt durch die Operateure anhand von 3D-Modellen verändert werden. Jeder weitere chirurgische Eingriff kann in dem selben PDT abgespeichert werden, so dass ein lebenslanges digitales Patientenmodell entsteht.
(Projektleitung: Dr. med. Maximilian Berlet)
Publikation: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38884892/
OOMNI-SYS ist eine Forschungsplattform zur Erforschung und Entwicklung objekt-orientierter klinischer Informationssysteme (engl. object-oriented Hospital Information System, oHIS). Dieser Ansatz soll zukünftig die Integration moderner Technologien wie Künstlicher Intelligenz und Robotik in den chirurgischen klinischen Alltag erleichtern. OOMNI-SYS basiert auf dem Paradigma, dass jede an Gesundheitsprozessen beteiligte Person, jedes technische Gerät und jedes digitale Modell eine Objektrepräsentation in einem digitalen Zwilling (Digital Twin) erhält. Das Projekt ist longitudinal ausgerichtet und Teil des Projektes TUM4Healthtech (Förderung durch das Bayerische Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst)
(Projektleitung: Dr. med. Maximilian Berlet, Sidra Rashid M.Sc.)
Bei Geo::Surg handelt es sich um ein longitudinales Modell zur Erforschung und Modellierung der Gesundheitsversorgung im demographisch-geographischen Kontekt. So sollen die Auswirkungen von Zentralisierungsprozessen simuliert und mögliche chirurgische Versorgungsengpässe prädiziert werden. Das Projekt ist an der Klinik und Poliklinik für Chirurgie, Forschungsgruppe MITI angesiedelt und befindet sich in ständiger Weiterentwicklung. Dabei werden konstant aktuelle Bevölkerungsdaten und Versorgungsdaten in das Modell integriert. So entsteht eine Forschungsplattform für verschiedenste Fragestellungen zur medizinisch-chirurgischen Versorgung.
(Projektleitung: Dr. med. Maximilian Berlet, Dr. med. Stephan Schorn)