Projekt

KI-SIGS2

KI-Space für intelligente Gesundheitssysteme

KI-Space für intelligente Gesundheitssysteme

  • Laufzeit:

Im Projekt KI-SIGS (KI-Space für intelligente Gesundheitssysteme) bündeln Unternehmen, Universitäten und Forschungseinrichtungen aus Norddeutschland ihre Kompetenzen im Bereich der medizinischen KI, um gemeinsam Wachstumspotenziale zu erschließen.

Das Projekt KI-SIGS demonstriert für die Modellregion Norddeutschland, wie medizinische KI-Technologien besser entwickelt und schneller zur Anwendung gebracht werden können. Das Herzstück ist der KI-Space, eine Plattform, über die der Wissenstransfer organisiert, geplante Entwicklungen aufeinander abgestimmt und regulatorische und ethische Vorgaben erarbeitet werden. So ist die Frage, wie KI- basierte Techniken zulassungsfähig werden können, noch weitgehend unbearbeitet. Dies bedarf, genau wie die ethischen Auswirkungen dieser Techniken, weiterer wissenschaftlicher Forschung. Darüber hinaus werden in neun Anwendungsprojekten konkrete und lebensnahe medizinische Fragestellungen mit KI-Techniken untersucht, beispielsweise die Verbesserung der Qualität von Röntgenbildern, die Optimierung der Beatmungstherapie oder die Erkennung von Krisensituationen auf der Intensivstation.

Partner

Advances Bionics GmbH apoQlar GmbH CellmatiQ GmbH Drägerwerk AG & Co. KGaA Fraunhofer MEVIS Gesundheit Nord gGmbH Klinikverbund Bremen, IMAGE Information Systems Europe GmbH mbits imaging GmbH Pattern Regcognition Company GmbH Phillips GmbH Stryker Trauma GmbH szenaris GmbH UniTransferKlinik GmbH Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE) Universitätklinikum Schleswig-Holstein (UK.SH) Universität Bremen Universität Hamburg Universität zu Lübeck Christian-Albrechts-Universität zu Kiel

Fördergeber

BMWi – Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

01MK20012P

BMWi – Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

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Ansprechpartner

Videos

Publikationen zum Projekt

Ariane Ziehn

In: International Conference on Very Large Data Bases. International Conference on Very Large Data Bases (VLDB-2020) PhD Workshop befindet sich VLDB August 31-September 4 Tokio Japan CEUR-WS 2020.

Zur Publikation

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence