Verbund

REACT - KI-basierte klinische Entscheidungsunterstützungssysteme in der Intensivmedizin

Im Rahmen des strategischen Forschungsfelds Gesundheit der Hightech Agenda Deutschland sollen die Potenziale von Künstlicher Intelligenz (KI), In-silico-Modellierungen und Computersimulationen für die datengetriebene Gesundheitsforschung gehoben werden. Der modular aufgebaute Förderschwerpunkt „Zukunft eHealth“ zielt darauf ab, die besten Köpfe für eine wissenschaftliche Karriere in diesem interdisziplinären Forschungsfeld zu gewinnen. Eines der Module fokussiert dabei auf die Förderung von Juniorverbünden unter der Leitung wissenschaftlich herausragender promovierter Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, um sie bei der Vernetzung und auf ihrem Weg zu einer wissenschaftlichen Führungsposition im Bereich eHealth zu unterstützen.

Moderne Intensivstationen (ICU) erzeugen große Mengen an Routinedaten aus Monitoren, Beatmungsgeräten, Laboren, Medikationssystemen und klinischen Dokumentationen. Diese Daten sind jedoch häufig fragmentiert gespeichert und werden nur wenig automatisiert ausgewertet. Dadurch bleiben frühe Anzeichen physiologischer Instabilität, beginnender Organfunktionsstörungen oder inadäquater Therapien häufig unerkannt.

Der Juniorverbund REACT hat sich zum Ziel gesetzt, eine interoperable und erklärbare Infrastruktur zu schaffen, die Routinedaten in patientenspezifische Echtzeit‑Entscheidungsunterstützung (CDSS) überführt, ohne die klinische Verantwortung sowie bestehende Arbeitsabläufe zu beeinträchtigen. Als Datenbasis dient das Charité Outcomes Research Repository mit harmonisierten retrospektiven Daten von 200.000 ICU‑Aufenthalten. Im Kern geht es darum, (un-)strukturierte Routinedaten in Echtzeit zu integrieren und semantisch zu modellieren, um eine skalierbare, interoperable, sichere und nachvollziehbare CDSS zu ermöglichen. Dies wird durch die interdisziplinäre Zusammenarbeit von Intensivmedizinern und Informatikern realisiert.

Die entwickelte Infrastruktur soll künftig in die Datenintegrationszentren der Verbundpartner überführt und dort betrieben werden. Durch die enge Anbindung an die Medizininformatik‑Initiative und das Netzwerk Universitätsmedizin wird die Übertragbarkeit auf weitere nationale Universitätskliniken gesichert. Langfristig soll so die Versorgung von ICU-Patientinnen und -patienten deutlich verbessert werden.

Teilprojekte

Standort Berlin

Förderkennzeichen: 01ZU2608A
Gesamte Fördersumme: 2.440.180 EUR
Förderzeitraum: 2026 - 2029
Projektleitung: Dr. Elias Grünewald
Adresse: Charité - Universitätsmedizin Berlin, Campus Charité Mitte, Institut für Medizinische Informatik
Invalidenstr. 90
10115 Berlin

Standort Berlin

Moderne Intensivstationen erzeugen große Mengen an Routinedaten aus Monitoren, Beatmungsgeräten, Laboren, Medikationssystemen und klinischen Dokumentationen. Diese Daten werden jedoch bislang meist fragmentiert gespeichert und nur wenig automatisiert genutzt. Frühzeichen physiologischer Instabilität, beginnender Organfunktionsstörungen oder inadäquater Therapien bleiben dadurch häufig unerkannt. Eine interoperable und erklärbare Infrastruktur, die Routinedaten in patientenspezifische Echtzeit-Entscheidungsunterstützung überführt und zugleich klinische Verantwortung sowie bestehende Arbeitsabläufe wahrt, fehlt bislang. REACT adressiert diese Lücke durch die Entwicklung einer vertrauenswürdigen Umgebung zur Entscheidungsunterstützung (CDSS), die Routinedaten aus Intensivstationen in transparente, erklärbare und klinisch nutzbare Informationen transformiert. Das Konsortium vereint Expertise aus Intensivmedizin, medizinischer Informatik, Interoperabilität und angewandter KI. Ziel ist der Aufbau einer belastbaren Infrastruktur für ereignisgesteuerte Echtzeit-Datenintegration und -verarbeitung (Teilprojekt TP1/2) sowie die Entwicklung zweier klinischer CDSS-Dashboards für Antibiotic Stewardship (TP3) und hämodynamische Verläufe (TP4). Methodisch verfolgt REACT interdisziplinäre Ansätze aus der Intensivmedizin und Informatik. Als Datenbasis dient das Charité Outcomes Research Repository (CORR) mit harmonisierten retrospektiven Daten aus 200.000 Intensivaufenthalten, einer der größten ICU-Datensätze Europas. Die zentrale Forschungsfrage lautet, wie (un-)strukturierte Routinedaten in Echtzeit integriert und semantisch modelliert werden können, um eine skalierbare, interoperable und erklärbare Entscheidungsunterstützung zu schaffen, die regulatorischen und datenschutzrechtlichen Anforderungen genügt.

Standort Essen

Förderkennzeichen: 01ZU2608B
Gesamte Fördersumme: 720.918 EUR
Förderzeitraum: 2026 - 2029
Projektleitung: Dr. René Hosch
Adresse: Universitätsklinikum Essen, Institut für künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM)
Hufelandstraße 55
45147 Essen

Standort Essen

Moderne Intensivstationen erzeugen große Mengen an Routinedaten aus Monitoren, Beatmungsgeräten, Laboren, Medikationssystemen und klinischen Dokumentationen. Diese Daten werden jedoch bislang meist fragmentiert gespeichert und nur wenig automatisiert genutzt. Frühzeichen physiologischer Instabilität, beginnender Organfunktionsstörungen oder inadäquater Therapien bleiben dadurch häufig unerkannt. Eine interoperable und erklärbare Infrastruktur, die Routinedaten in patientenspezifische Echtzeit-Entscheidungsunterstützung überführt und zugleich klinische Verantwortung sowie bestehende Arbeitsabläufe wahrt, fehlt bislang. REACT adressiert diese Lücke durch die Entwicklung einer vertrauenswürdigen Umgebung zur Entscheidungsunterstützung (CDSS), die Routinedaten aus Intensivstationen in transparente, erklärbare und klinisch nutzbare Informationen transformiert. Das Konsortium vereint Expertise aus Intensivmedizin, medizinischer Informatik, Interoperabilität und angewandter KI. Ziel ist der Aufbau einer belastbaren Infrastruktur für ereignisgesteuerte Echtzeit-Datenintegration und -verarbeitung (Teilprojekt TP1/2) sowie die Entwicklung zweier klinischer CDSS-Dashboards für Antibiotic Stewardship (TP3) und hämodynamische Verläufe (TP4). Methodisch verfolgt REACT interdisziplinäre Ansätze aus der Intensivmedizin und Informatik. Als Datenbasis dient das Charité Outcomes Research Repository (CORR) mit harmonisierten retrospektiven Daten aus 200.000 Intensivaufenthalten, einer der größten ICU-Datensätze Europas. Die zentrale Forschungsfrage lautet, wie (un-)strukturierte Routinedaten in Echtzeit integriert und semantisch modelliert werden können, um eine skalierbare, interoperable und erklärbare Entscheidungsunterstützung zu schaffen, die regulatorischen und datenschutzrechtlichen Anforderungen genügt.