Gesundheit und Life Sciences

Im interdisziplinären Verbund forschen Wissenschaftler*innen grundlagen- und anwendungsorientiert an Themen der digitalisierten Gesundheitsvorsorge, intelligenten Sensorik, Mensch-Maschine-Interaktion, Biomedizin, Bioinformatik und an Wirkstoffen der nächsten Generation. Damit leisten sie einen überregional sichtbaren Beitrag zum wissenschaftlichen Fortschritt auf diesen Gebieten und stärken die Gesundheitsregion Lausitz. Mit ihrem darauf abgestimmten Studien- und Ausbildungsangebot trägt die Profillinie wesentlich zur Qualifizierung von Fachkräften für Wirtschaft und Wissenschaft bei.

Beispielprojekte

THIEM:COTTBUS5G - Digitales Leitkrankenhaus

Dr.-Ing. Christian Herglotz, Fachgebiet Technische Informatik

Inwiefern durch schnelle maßgeschneiderte Datenübertragungstechniken die Patientenerfahrung auf dem "Weg" in und durch ein Krankenhaus verändert und die Patientensicherheit verbessert werden, testet THIEM:COTTBUS5G prototypisch an Hot Spots der Versorgungswirklichkeit im Carl-Thiem-Klinikum gGmbH (CTK), und in seinem Einzugsbereich. Technologieentwicklung und Technikfolgenforschung konzentrieren sich in THIEM:COTTBUS5G auf die Patient Journey, den Patientenweg, während ein zunächst nur technisch-informationell definiertes Internet-of-Things (IoT), das die verfügbaren Ressourcen vernetzt, zu einem Internet of Services (IoS) im Dienst des kranken Menschen weiterentwickelt wird.

NeuroMiR – Multiparametrische beadbasierte Detektion von miRNA-Signaturen neurodegenerativer Erkrankungen

Prof. Schierack / PD Rödiger, Fachgebiet Multiparameterdiagnostik

„NeuroMiR“, ein in der Region Brandenburg angesiedeltes Forschungsbündnis, das innerhalb des Programms "RUBIN – Regionale unternehmerische Bündnisse für Innovation“ vom Bundesforschungsministerium für den Zeitraum 2022 bis 2025 gefördert wird. Das RUBIN-Bündnis NeuroMiR hat sich zum Ziel gesetzt, eine multiparametrische beadbasierte und durch Antikörper vermittelte Diagnostik für relevante miRNA-Signaturen aufzubauen. Das Ziel des Verbundvorhabens 1 ist die Entwicklung verschiedener Testformate, die in die neu zu entwickelnde Technologie integriert werden und die den Nachweis von Biomarkern in Plasma und Serum ermöglichen.

AI Rescue – KI-gestützte Datenanalyse und Simulation des Rettungswesens

Prof. Fügenschuh, Fachgebiet Ingenieurmathematik und Numerik der Optimierung

Die Rettungskette, vom Notruf bis zur Rettungsstelle, erfordert präzise Koordination aller Beteiligten. Agentenbasierte Modellierung hilft, den IST-Zustand zu erfassen und Veränderungen zu analysieren. Ziel ist eine schnelle Versorgung von Notfallpatienten, was verschiedene Optimierungsansätze erfordert: Ressourcendimensionierung, Schichtplanung, Dispositionsstrategien, dynamische Platzierung von Rettungsmitteln und Auswahl der Ziel-Notaufnahme je nach Kapazität. Simulationen in der Lausitz zeigen Potenzial für den Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Optimierung der Rettungskette auf strategischer, taktischer und operativer Ebene.

NEKSA – „Neu kreieren statt addieren“ – die neue Pflegeausbildung im Land Brandenburg curricular gestalten

Prof. Herzberg, Fachgebiet Bildungswissenschaften und Berufspädagogik in Gesundheitsberufen

Im Projekt Neksa werden durch partizipative Forschung und Entwicklung Instrumente für die Umsetzung des Pflegeberufereformgesetzes entwickelt, erprobt und bewertet. Ziel ist es, die curriculare Entwicklung an Pflegeschulen unter verschiedenen Anforderungen zu unterstützen. Angesichts des Pflegeberufegesetzes wird untersucht, wie zukünftige Pflegeassistenzausbildungen gestaltet werden können, um einen angemessenen Qualifikationsmix zu erreichen. Das Teilprojekt Neksa-PAss erweitert das Projekt, um Ordnungsmittel für die Pflegeassistenzausbildung unter Einbezug der Expertise aus Brandenburg zu entwickeln. Zusätzlich zielt das Projekt darauf ab, Fachweiterbildungen für Pflegefachkräfte partizipativ neu zu gestalten, um zur Fachkräftesicherung beizutragen.

medCS.5

Prof. Reichenbach, Fachgebiet Technische Informatik, Prof. Panchenko, Fachgebiet IT-Sicherheit

Das Ziel des Projektes medCS.5 ist die Patientendatensicherheit und Resilienz von 5G-Infrastrukturen im medizinischen Bereich zu analysieren, Bedrohungspotenziale zu identifizieren und daraus abgeleitet Empfehlungen für Sicherheit, Design und Betrieb solcher Netze zu formulieren. Dazu werden verschiedene komplementäre Methoden, innovative Technologien sowie neuartige Algorithmen und Tests entwickelt, validiert und eingesetzt. Darüber hinaus wird gezeigt, wie die Resilienz des Netzes durch ergänzende neue Technologien und Entwicklungen weiter gestärkt werden kann.