MED²ICIN - Medical Data Driving an Integrated Cost-Intelligent Model

Über das Projekt

Per Klick zur richtigen Prävention, Diagnose und Therapie: Das ist die Vision des Leitprojekts »MED²ICIN«. Digitale Zwillinge sind in vielen Branchen gängige Praxis. Die Entwicklung eines digitalen Patientenmodells hat disruptives Potenzial für die Gesundheitsbranche. Denn je gezielter und wirksamer Prävention, Diagnose und Therapie sind, desto besser und kostengünstiger wird die Behandlung. 

Dediziertes Ziel von MED²ICIN ist die Schaffung eines holistischen digitalen Patientenmodells durch Fusionierung bisher (zeitlich und örtlich) verteilt und teils unstrukturiert vorliegender Gesundheits- und Krankheitsdaten von Individuen zu einem digitalen Abbild. Dieses bietet sowohl enorme Verbesserungspotentiale für die Behandlung von Einzelpersonen als auch eine gesteigerte Kostenintelligenz im Kontext der gesamten Gesellschaft. 

Die wissenschaftliche Exzellenz sowie interdisziplinäre Kompetenz der sieben beteiligten Institute finden sich weltweit nur bei der Fraunhofer-Gesellschaft unter einem Organisationsdach. Neben dem technologischen Know-how vor allem in den Bereichen KI und Machine Learning, Wissensextraktion und -modellierung, Datenmanagement und -visualisierung beinhalteten diese insbesondere auch die notwendige Expertise zu klinischen Rahmenbedingungen und Leitlinien.

Das Fraunhofer IMW trägt entscheidend zur Verankerung sozioökonomischer Forschungsaspekte wie auch frühzeitiger gemeinsamer Überlegungen zur Verwertungsstrategie für das Vorhaben bei. Außerdem findet die Expertise des Fraunhofer IMW Anwendung bei der Modellierung gesundheitsökonomischer Zusammenhänge im Zuge der Datenanalyse. 

Ein besseres Verständnis für das einzelne Individuum im Kontext der Gesamtpopulation und daraus ableitbare prognostische Aussagen zum zeitlichen Verlauf einer Erkrankung oder Therapie bieten vielfältige Möglichkeiten zum intelligenten Einsatz und der Steuerung von Gesundheitsausgaben:

  • frühzeitige Erkennung von Erkrankungen bei Therapiebeginn, wenn der Schaden noch gering ist 
  • Identifikation derjenigen Patientinnen und Patienten, die tatsächlich von neuen und kostenintensiven Diagnoseverfahren profitieren, Suche nach alternativen Pfaden für alle anderen 
  • Kostenbezogene und datenbasierte Modellierung klinischer Leitlinien und Entscheidungsprozesse
  • Vermeidung von teuren Mehrfacherhebungen wie z. B. MRT-Aufnahmen
  • Auswahl der individuell besten Therapie und Vermeidung von Mehrfachtherapien, die dem Muster »Trial & Error« folgen
  • Vermeidung unerwünschter Arzneimittelreaktionen (adverse drug events)
  • Monitoring der Wirksamkeit der Therapie zur Reduktion unnötiger bzw. Vermeidung unwirksamer Medikamentengabe
  • Transparenter Nachweis des gesundheitsökonomischen Nutzens neuer Medikamente, Medizinprodukte und Versorgungsprozesse
  • Kostenminimierung durch Automatisierung manueller Prozesse des medizinischen Personals 

Durch interdisziplinäres Zusammenwirken von sieben Fraunhofer-Instituten werden sowohl die technologischen Voraussetzungen geschaffen, als auch die klinik- und leitlinienbezogenen Rahmenbedingungen in das zu entwickelnde digitale Patientenmodell einbezogen. An den Anwendungsfällen gastrointestinaler (einem der größten Kostentreiber) und onkologischer Erkrankungen wird demonstriert, wie ein solches digitales Patientenmodell zu einem intelligenteren Einsatz von Gesundheitskosten führen kann. Eine zielführende Übertragung des Digital Twins - als schon fortgeschrittenem Element der Industrie 4.0 - in die Medizin bietet einen konzeptionellen Rahmen, um neue sensor- und datengetriebene Versorgungsmodelle einzuführen sowie ihre konzeptionellen und ethischen Implikationen für Prävention, Diagnostik, Therapie und Nachsorge zu analysieren, zu überwachen und abgeleitete Änderungsvorschläge zu generieren. 

Auftraggeber:

Fraunhofer-Gesellschaft

Projektpartner:

  • Fraunhofer IGD
  • Fraunhofer IAIS
  • Fraunhofer IIS
  • Fraunhofer IME
  • Fraunhofer IOSB
  • Fraunhofer MEVIS

Projektlaufzeit:

1.10.2018 - 30.9.2022

Projektblatt

Projektblatt MED²ICIN

 

MED²ICIN: Per Klick zur richtigen Prävention, Diagnose und Therapie