Die Nutzung des bundeseinheitlichen Medikationsplanes in der Hausarztpraxis: Projekt AMME gibt Starthilfe

Die Aktualisierung des bundeseinheitlichen Medikationsplans stellt Hausärzte vor neue Herausforderungen. Forscher an der Universität Leipzig haben dies erkannt und stellen aktuell den ersten Prototypen als passende Lösung bereit. Demnach ist es möglich, Medikationsinformationen aus verschiedenen unstrukturierten Dokumenten (z.B. Arztbriefen, Entlassbriefen, Pflegedokumentation) per Scan maschinell in den bundeseinheitlichen Medikationsplan zu transformieren. Damit werden sowohl personelle Aufwände verringert als auch Fehler bei der Übertragung vermieden.


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SLIPO: Scalable Linking and Integration of Big POI Data

Im Januar 2017 startete das Projekt SLIPOScalable Linking and Integration of Big POI Data. Das Hauptziel von SLIPO ist, die fehlenden Technologien zur Bewältigung der Datenintegrationsherausforderungen von POI-Daten in Bezug auf Abdeckung, Aktualität, Genauigkeit und Reichtum zu liefern. SLIPO ist ein Innovationsprojekt, das durch das Rahmenprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union gefördert wird und umfasst ein Konsortium aus insgesamt sechs Partnern.


POIs sind Inhalt jeder Anwendung, jedes Services und Produktes. Sie sind mittelbar sogar mit unserer physischen Umwelt verbunden. Angefangen bei Navigationssystemen, über Soziale Netzwerke und Tourismus, bis hin zur Logistik, nutzen wir POIs zum Suchen, Kommunizieren, Entscheiden und Planen. Die Vorzüge von Big Data für POIs und die entwickelte Wertschöpfungskette, bescherten nicht nur Wachstumsmöglichkeiten. Zudem erhöhten sich auch die Komplexität und Intensivierung der Herausforderungen in Bezug auf qualitätssichernde Integration, Anreicherung und Datenaustausch von POIs. POI-Daten sind von Natur aus semantisch verschieden und entwickeln sich geospatial.

Sie repräsentieren verschiedene Einheiten und Vereinigungen, welche sich durch ihren geographischen, zeitlichen und thematischen Kontext unterscheiden. Linked-DataTechnologien werden angewandt, um den maximalen Wert aus öffentlichen, ausgelagerten und proprietären Big-Data Quellen zu gewinnen, hierfür leistete das FP7-Projekt GeoKnow die Pionierarbeit. Validiert in den Bereichen Tourismus und Logistik, haben diese Technologien ihren Nutzen als kostengünstiges und skalierbares Fundament bei der qualitätssichernden Integration, Anreicherung und Austauschen von universalen geospatialen Daten bewiesen. Durch SLIPO könnten Linked-Data-Technologien die Einschränkungen, Lücken und Herausforderungen der aktuellen IT-Landschaft bezüglich des Einbindens, Anreicherns und Teilens von POI Daten angehen. Unser Ziel ist es, die Forschungsergebnisse unserer Arbeit im GeoKnow-Projekt, zu der spezifischen Herausforderung der POI-Daten zu übertragen und dadurch validierte, kostengünstige Innovationen in ihre Wertschöpfungskette einzubringen.


Projektpartner sind neben dem InfAI e.V. das Institut für Management von Informationssystemen (IMIS), ein Forschungsinstitut des Forschungs- und Innovationszentrums für Informations-, Kommunikations- und Wissenstechnologien ATHENA Griechenland, das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS Deutschland, TomTom Deutschland, WIGeoGIS Deutschland, GET Geospital Enabling Technologies Griechenland.


Dieses Projekt wird im Rahmen des Finanz- und Innovationsprogramms der Europäischen Union H2020 mit dem Förderkennzeichen 731581 gefördert und hat eine Laufzeit von 36 Monaten (01/2017 – 12/2019).


Ansprechpartner am InfAI:

  • Dr. Axel Ngonga , +49-341–97–32362, ngonga(at)informatik.uni-leipzig.de
  • Prof. Dr. Jens Lehmann, +49 228 73–4315, jens.lehmann(at)cs.uni-bonn.de

Quelle: Institut für Angewandte Informatik (InfAI) e.V.
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BMBF-Forschungsprojekt „STEADY“ im Bereich mHealth gestartet

Im Laufe eines Jahres erkranken in Deutschland ca. 5,3 Millionen Menschen an einer behandlungsbedürftigen, unipolaren Depression. Jedoch erhält nur eine Minderheit eine optimale Behandlung. Hinzu kommt, dass Betroffene, die Hilfe suchen, oft mit langen Wartezeiten beim Facharzt oder Psychologen konfrontiert sind. Mit dem neugestarteten BMBF-geförderten Projekt STEADY (Sensorbasiertes System zur Therapieunterstützung und Management von Depressionen) soll ein Beitrag zur Reduktion der Versorgungsdefizite durch Unterstützung des Krankheitsmanagements und Selbstmanagements geleistet werden. Ziel des Vorhabens STEADY ist es, über eine Langzeiterfassung von sensorbasierten Daten Zusammenhänge zwischen individuellen Datenmustern und Aspekten der depressiven Erkrankung zu erkennen und für ein personalisiertes Selbstmanagement nutzbar zu machen.Erfasst werden bspw. Biosensordaten wie Herzfrequenz, Blutdruck und Hautleitfähigkeit, die um Selbstratings ergänzt werden. Die Daten werden mittels Smartphone gesammelt, algorithmisch analysiert, in geeigneter Weise aufbereitet und dann an den Patienten zurückgespiegelt.


Quelle: Institut für Angewandte Informatik (InfAI) e.V.
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Projektstart "Smart Sensor-based Digital Ecosystem Services" (S2DES)

Im Oktober 2016 ist das Projekt „Smart Sensor-based Digital Ecosystem Services“ (S2DES) gestartet, das sich mit der domänenübergreifenden wirtschaftlichen Nutzung von Sensordaten beschäftigt. S2DES ist Teil des neuen Förderprogramms InnoTeam der Sächsischen Aufbaubank (SAB) und umfasst ein Konsortium aus drei wissenschaftlichen und sechs wirtschaftlichen Partnern.

Das erste S2DES-Community-Meeting findet am 6. März 2017 im Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung – UFZ, Permoserstraße 15 in Leipzig statt. Bei Interesse an einer Zusammenarbeit mit dem Projektteam oder Teilnahme an zukünftigen Veranstaltungen kontaktieren Sie bitte Frau Karen Heyden. Weitere Informationen zum Projekt sind unter www.s2des.de verfügbar.

  • Laufzeit: 10/2016 bis 09/2020
  • Ansprechpartner:
    Olaf Reinhold (fachlich) (reinhold[at]wifa.uni-leipzig.de)
    Karen Heyden (administrativ) (heyden[at]wifa.uni-leipzig.de)
  • Förderer: Sächsische AufbauBank (SAB) / Europäischer Sozialfonds (ESF)

Der komplette Text der Pressemitteilung kann in der PDF-Version gelesen werden.


Quelle: Institut für angewandte Informatik (InfAI) Leipzig.