SEPE - Seltene Erkrankungen und Patient Empowerment
Motivation
Menschen mit Krankheitssymptomen erwarten zeitnah eine korrekte Diagnosestellung. Leider dauert die Diagnostik von somatischen, psycho-somatischen und insbesondere seltenen Erkrankungen vielfach mehrere Jahre. Den Prozess der Anamnese und Diagnosefindung gilt es unter Einbindung der Patientinnen und Patienten zu optimieren.
Ziele und Vorgehen
Ziel des SEPE-Forschungsteams ist die Prozessoptimierung der Diagnosefindung, um Patientinnen und Patienten mit seltenen Erkrankungen zu identifizieren. Dazu konzipieren und realisieren die Forschenden eine interaktive Plattform, mit der Fachpersonal und Patientinnen und Patienten medizinische Daten zusammentragen können. Das System unterstützt bei der strukturierten Aufarbeitung bestehender medizinischer Unterlagen aus Praxisverwaltungssystemen und der Elektronischen Patientenakte. Zudem erhebt es KI-basiert weitere Parameter, um die anonymisierten Daten der Patientinnen und Patienten damit anzureichern. Die Plattform selektiert geeignete Merkmale und trainiert KI-Modelle. Auf diese Weise werden Ärztinnen und Ärzte bei der Diagnosestellung unterstützt.
Innovationen und Perspektiven
Das entwickelte System erlaubt eine schnellere und effizientere Diagnosestellung. Es unterstützt daher nicht nur Zentren für Seltene Erkrankungen, sondern auch allgemeinmedizinisches und fachärztliches Personal.
Abschlussarbeit
Wenn Sie Ihr Praktikum oder Ihre Abschlussarbeit im Rahmen dieses Projekts durchführen möchten, werfen Sie gerne einen Blick auf unsere verfügbaren Abschlussthemen hier. Die zugehörigen Themen sind mit der Abkürzung SE gekennzeichnet.
Projektförderung / Kooperationen
Das Verbundprojekt wird im Zeitraum 2024 - 2027 durch das BMBF gefördert.
Am Vorhaben sind die folgenden Projektpartner beteiligt:
- UKSH, Zentrum für seltene Erkrankungen, Lübeck
- Genie Enterprise Deutschland GmbH, Ludwigshafen
- Doc Cirrus GmbH, Berlin
- YOUSE GmbH, Berlin
Publikationen
2025 | |
[1] | W. Philipp, A. Gölge, A. Hein, S. Fudickar. Usability Evaluation of a Chatbot for Fitness and Health Recommendations Among Seniors in Assisted Healthcare. SciTePress; 2025:483-490. |