ELMA - Experienced Learning Augsburg

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?Depressivit?t und Burnout bei ?rztinnen und ?rzten als Risiko f¨¹r die Gesundheitsversorgung ¨C Analyse und F?rderung der Selbstregulation und des Wohlbefindens von ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izinstudierenden als pr?ventive Faktoren¡°

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Bei A?rztinnen und A?rzten sind erho?hte Pra?valenzen fu?r mangelndes Wohlbefinden sowie Symptome von Burnout und Depressivita?t vielfach beschrieben ¨C mit negativen Auswirkungen auf die Patientensicherheit und Qualita?t der Gesundheitsversorgung. Bereits f¨¹r ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izinstudierende sind im Verlauf des Studiums zunehmende Inzidenzen von Burnout und Depressivita?t dokumentiert. Forschungsgegenstand des Projektes ist das Postulat, dass die Fo?rderung von Schutzfaktoren gegenu?ber mangelndem Wohlbefinden, Burn-out und Depressivita?t bereits im Studium von hoher Bedeutung ist, um Risikofaktoren f¨¹r die a?rztliche, psychische Gesundheit pra?ventiv zu begegnen. F¨¹nf Studierendenkohorten des Augsburger Modellstudiengangs werden zu Studienstart und anschlie?end zweimal j?hrlich zu ihrer Studien- und Lebenszufriedenheit, Burnout und Depressivit?t, ihrer Selbstwirksamkeit, Wahrnehmung des Lehr-Lernklimas und Belastungen im Studium befragt. Neben den Augsburger ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izinstudierenden wurde im Studienjahr 2021/2022 die Befragung an sieben weiteren deutschen Modellstudieng?ngen Humanmedizin durchgef¨¹hrt, um f¨¹r die Aufkl?rung von Zusammenh?ngen studentischer Gesundheit und m?glicher Pr?diktorvariablen eine repr?sentativere Stichprobe zu generieren.

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Projektlaufzeit:?

10/2021 - 09/2025

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Projektleitung:

G.i.S. - Gesundheitsf?rderung im Studium

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Das Lehr- und Forschungsprojekt G.i.S. (Gesundheitsf?rderung im Studium. Interdisziplin?r studieren, interprofessionell handeln) zielt darauf ab, Pra?vention und Gesundheitsfo?rderung st?rker in das Studium von Studierenden der Humanmedizin, der Erziehungswissenschaft und weiterer Studieng?nge zu verankern. Die Studierenden sollen im Setting Universit?t und Kommune erste Handlungskompetenzen in den Bereichen Pra?vention und Gesundheitsfo?rderung durch Planung und Umsetzung eigener Projekte erwerben und sich dabei auch selbstreflexiv mit Gesundheitsthemen auseinandersetzen (Rotthoff, Kunz & G?tte 2022).

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Projektlaufzeit:

01/2021 - 06/2025

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Projektleitung:

ProRaD - Prospektive L?ngsschnittstudie zur Untersuchung der Remissionsphase bei Patienten mit atopischer Dermatitis

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Die prospektive L?ngsschnittstudie ?ProRaD¡° untersucht die Remissionsphase bei Patienten mit atopischer Dermatitis (Neurodermitis) sowie begleitenden Erkrankungen wie Asthma und allergischer Rhinitis. Atopische Dermatitis ist eine h?ufige, chronisch-entz¨¹ndliche Hauterkrankung, die oft im Kindesalter beginnt. Bei ¨¹ber 40?% der betroffenen Kinder tritt vor der Pubert?t eine spontane oder durch Therapie bedingte Besserung (Remission) ein.

Seit 2016 erforschen mehrere Zentren in Deutschland und der Schweiz unter Leitung des Christine K¨¹hne ¨C Center for Allergy Research and Education (CK-CARE) die zugrunde liegenden Mechanismen dieser Remission, insbesondere unter dem Einfluss von Umweltfaktoren. Ziel der multizentrischen Beobachtungsstudie ist die Entwicklung neuer Strategien zur Pr?vention und Behandlung atopischer Erkrankungen.

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Projektlaufzeit:

2017 - laufend

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Projektleitung:

PsyCourse x Wetter

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Der Klimawandel beeinflusst nicht nur die physische, sondern auch die mentale Gesundheit. Er kann PTBS, stressbedingte Erkrankungen, Depressionen, Angstst?rungen und kognitive Beeintr?chtigungen ausl?sen. Ursachen sind extreme Wetterereignisse wie Hochwasser und Waldbr?nde sowie atmosph?rische Faktoren wie Hitze, Luftverschmutzung, Luftdruck und Wind. Gesunde Menschen zeigen oft eine h?here Resilienz als psychisch Erkrankte. Das Projekt untersucht den Einfluss kurzfristiger Wetter- und mittelfristiger Witterungseinfl¨¹sse auf Lebensqualit?t und Symptome bei affektiven und psychotischen St?rungen. Hierf¨¹r werden Gesundheitsdaten der PsyCourse-Studie mit meteorologischen und lufthygienischen Reanalysedaten verkn¨¹pft. Regressionsanalysen (GLM/GAM) sollen Zusammenh?nge zwischen atmosph?rischen Ver?nderungen und Krankheitsverl?ufen aufzeigen.

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Projektlaufzeit:

2024 ¨C 2026

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Projektleitung:

Schwan - Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf Elternschaft und kindliche Entwicklung

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Die SARS-CoV-2-Pandemie f¨¹hrt zu die Einschr?nkungen und Ver?nderungen, nicht nur im Hinblick auf die Beschr?nkungen der sozialen Kontakte und Aktivit?ten, sondern auch im Gesundheitswesen, wovon insbesondere werdende Eltern und ihre ungeborenen Kinder betroffen sind (z.B. Ver?nderungen im Gesundheitssystem, soziale Distanzierung, mangelnde soziale Unterst¨¹tzung). M¨¹tterlicher Stress in der Peripartalzeit wirkt sich negativ auf die kindliche Entwicklung wie auch die Mutter-Kind-Beziehung aus, insbesondere wenn die werdenden M¨¹tter zus?tzlich psychisch belastet sind. In der geplanten Studie sollen daher behaviorale, hormonelle und klinisch-psychologische Stresskorrelate in einem multimethodischen Ansatz (ecological momentary assessment (EMA) sowie Untersuchungen im Labor) von der Schwangerschaft bis zu einem Jahr postpartal zu vier Messzeitpunkten in einer Stichprobe von N = 194 werdenden M¨¹ttern und ihren Partnern untersucht werden.

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Projektlaufzeit:

10/2022 - 07/2025

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Projektbeteiligung:

Projekt ?Vom Betrieblichen Gesundheitsmanagement zum Hochschulgesundheitsmanagement"

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Innerhalb des Projektes ?Vom Betrieblichen Gesundheitsmanagement zu einem Hochschulgesundheitsmanagement¡° werden Prozesse und Entwicklungen in Gang gesetzt und fortgef¨¹hrt, um ein integriertes und wissenschaftlich fundiertes Konzept f¨¹r ein Gesundheitsmanagement an der Universit?t Augsburg aufzubauen. Die Aktivit?ten schlie?en nahtlos an das Projekt ?Entwicklung der Grundlagen zu einem Betrieblichen Gesundheitsmanagement (BGM) an der Universit?t Augsburg¡° (2019 ¨C 2022) an. Im Rahmen des BGM-Projekts wurden auf Grundlage der Mitarbeiter*innenbefragungen Handlungsfelder identifiziert, mit dem Steuerungskreis Gesundheit Prozesse angesto?en und gemeinsam mit dem Arbeitskreis Gesundheit erste passgenaue gesundheitsf?rderliche Angebote f¨¹r die Besch?ftigten der Universit?t initiiert. Dies wird auch im neuen Projekt ?Entwicklung Hochschulgesundheitsmanagement¡° fortgef¨¹hrt und weiterentwickelt.

Erg?nzt wird diese Perspektive nun um die Zielgruppe der Studierenden der Universit?t Augsburg. Zielsetzung des Projektes ist zun?chst die Analyse bestehender Angebote, Prozesse und Strukturen mit Bezug zur Gesundheit sowie die Vernetzung zu relevanten internen Akteuren und Studierendenvertretungen. Eine ad hoc-Arbeitsgruppe zur Studierendengesundheit soll zudem in die Gestaltung des Projektverlaufs eingebunden werden. Die Erhebung der Bedarfslage zur gesundheitlichen Ressourcen- und Belastungssituation ist durch Interviews, Fokusgruppen und eine Befragung vorgesehen. Ein weiteres Ziel ist die Entwicklung einer Marke f¨¹r ?Gesundheit in der Arbeit und im Studium¡° um sichtbar ¨¹ber die verschieden Kommunikationskan?le f¨¹r gesundheitsbezogene Themen zu sensibilisieren.

Hervorzuheben ist, dass die Universit?t als ein integrativer Raum betrachtet wird, in dem die Arbeit, das Studium, die Lehre, die Forschung als auch der Alltag aller Universit?tsangeh?riger

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Projektlaufzeit:

01/2023 - 12/2025

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Projektleitung:

AILign ¨C AI-based, physics-Informed image alignment for temporal fusion of CT images

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Zeitliche Informationen spielen eine entscheidende Rolle bei der Diagnose und Nachsorge verschiedener Krankheiten. Die Fusion medizinischer Bilder, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommen wurden, ist jedoch eine schwierige Aufgabe. Unterschiede in der Position des Patienten, innere Bewegungen wie die Atmung sowie Deformationen, die durch Unterschiede im F¨¹llstand von Organen wie der Harnblase entstehen, k?nnen die Qualit?t der Fusion erheblich beeintr?chtigen. Dies erschwert einen reproduzierbaren Vergleich auf Voxel-Ebene und f¨¹hrt zu Fehlern u. a. bei der Quantifizierung von Tumorgr??en, Anomalien in Herz und Blutgef??en. Letztendlich verringert dies die diagnostische Qualit?t und verschlechtert die Nachsorge, vor allem bei Krebs und Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Durch die Einf¨¹hrung Physik- und Physiologie-informierter Ans?tze des Deep Learnings und Einbeziehung von RGB-D-Kameras zielen wir auf eine optimierte Bildfusion und eine verbesserte Bildrekonstruktion in der CT ab.

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Projektlaufzeit:

01/2024 - 12/2026

Projektleitung:

AdaptNet - Adaptation und Vernetzung der haus- und fach?rztlichen Versorgung im Hinblick auf die gesundheitlichen Auswirkungen des Klimawandels

Der Klimawandel f¨¹hrt zu ver?nderten Gesundheitsrisiken, etwa durch Hitzewellen oder Extremwetter, was das Gesundheitswesen vor Herausforderungen stellt. Besonders gef?hrdet sind vulnerable Gruppen wie ?ltere Menschen oder Patienten mit Atemwegserkrankungen.? Das Projekt AdaptNet entwickelt daher Ma?nahmen zur klimabedingten Anpassung der medizinischen Versorgung. In N¨¹rnberg werden die Auswirkungen des Klimawandels untersucht, um relevante Erkrankungen und notwendige Versorgungsanpassungen zu identifizieren.? Ziel ist eine Klima-Toolbox mit Schulungen f¨¹r ?rztinnen und ?rzte, einem ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·ikamenten-Check-Up, Notfallpl?nen und Patienteninformationen. Falls erfolgreich, sollen diese Ma?nahmen auf weitere Regionen ¨¹bertragen werden. Das erste Tool ¨C eine kostenfreie Online-Schulung zu Klimawandel und Gesundheit ¨C ist bereits verf¨¹gbar.

Projektleitung:
Prof. Dr. Elke Hertig?(Regionaler Klimawandel und Gesundheit)
Dr. Irena Kaspar-Ott?(Regionaler Klimawandel und Gesundheit)

Projektlaufzeit:
2023 - 2025
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ALTERT-IST - Entwicklung eines Pr?diktions- und Monitoringmodells zur regionalen Vorhersage des Umweltfaktoren-bedingten Intensiv- und Beatmungsbedarfs

Der Klimawandel f¨¹hrt zu h?ufigeren und intensiveren Hitzewellen sowie steigenden Gesundheitsrisiken. Bereits jetzt sind Intensivstationen zu 88 % ausgelastet, und viele Behandlungen betreffen Herz- und Lungenerkrankungen, die durch extreme Wetterereignisse zunehmen werden. Das Projekt ALERT-ITS entwickelt ein Vorhersagemodell f¨¹r umweltbedingte Erkrankungen, indem Wetter-, Umwelt- und Gesundheitsdaten kombiniert werden. Ziel ist es, den intensivmedizinischen Versorgungsbedarf fr¨¹hzeitig zu prognostizieren. Ein Monitoring-System wird in Augsburg erprobt, um Echtzeit-Wetterdaten f¨¹r die Planung von Intensivbetten und Beatmungskapazit?ten zu nutzen. Bei Erfolg k?nnte es bundesweit eingef¨¹hrt werden.

Projektlaufzeit:?
01/2024 ¨C 12/2026
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Projektleitung:

AMYGDALA - Associating music therapy's progress and medical research

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Seit April 2021 werden an der Universit?t Augsburg die aktuellen Entwicklungen des sog. Kleinen Faches Musiktherapie in einem europaweit einzigartigen und von der VW-Stiftung gro?z¨¹gig mit 944.500€ finanzierten Projekt gef?rdert. Die Leiterin des Studien- und Forschungsbereiches Musiktherapie, Prof. Dr. Susanne Metzner, und ihre beiden wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen kooperieren?von nun an mit der ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izinischen Fakult?t und dem Universit?tsklinikum?in Forschung, Lehre und klinischer Praxis.

Ziel des insgesamt 4-j?hrigen Projektes?ist, die Musiktherapie in der Augsburger Universit?tsmedizin neu zu implementieren bzw. strukturell zu verankern. Es geht darum, auch als sog. Kleines Fach einen Beitrag zur?medizinischen Versorgung ¨¹berall dort zu leisten, wo psychosoziale Faktoren auf den Genesungsprozess oder Krankheitsbew?ltigungsprozess Einfluss haben, z.B. bei chronischen Erkrankungen, langwierigen und/oder belastenden Behandlungen.?Dabei ist das Projekt in verschiedene Forschungsprojekte untergliedert, um die Anwendung und den Einfluss von Musiktherapie bei Erkrankungen, Komplikationen und Symptomen wie bspw. Endometriose, POD, Stress n?her zu untersuchen.

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Projektlaufzeit:

05/2021 - 05/2025

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Projektleitung:

Analyse und Planung der dualen Ausbildung an Berufsfachschulen des Ge-sundheitswesens mittels Analytics

Das?Gesamtziel des Projektes ist mittels Verfahren des Operations Research/Management Science (OR/MS) und Analytics eine innovative und moderne Planungslogik und -unterst¨¹tzung f¨¹r die Ausbildungsplanung in der Pflege zu erforschen. Im Zentrum des Projekts steht die Analyse und Planung der dualen Ausbildung mittels Analytics. Entsprechend werden die einzelnen Teilprobleme in der Ausbildungsplanung und deren gegenseitiger Einfluss untersucht. Mittels der Entwicklung effizienter, problemspezifischer mathematischer Modelle f¨¹r die einzelnen Teilprobleme sollen die Abh?ngigkeiten zwischen diesen verstanden werden. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen soll zus?tzlich die L?sung problem¨¹bergreifender Zielkonflikte erm?glicht werden. Des Weiteren soll gezeigt werden, welche Potenziale durch eine integrierte Planung gegen¨¹ber einer sequenziellen Planung nutzbar gemacht werden k?nnen.

Projektlaufzeit:

11/2023 - 10/2026
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Projektleitung:

BZKF Lighthouse ¨C Lokale Therapien ¨C Preoperative image registration for interventional roadmaps

Die Verf¨¹gbarkeit von RGB-D-Kameras und Drucksensormatrizen (PMS) in Kombination mit anatomiebewusster, KI-gest¨¹tzter Bildregistrierung er?ffnet neue Wege in der interventionellen ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izin. Die Registrierung pr?operativer volumetrischer Bilder (VI) an der Interventionsstelle bleibt eine Herausforderung, insbesondere im Abdomen und Thorax. Intraoperative Bildgebung, wie etwa Cone-Beam-CT oder intraoperative MRT, bietet eine Alternative. Ihr Einsatz ist jedoch aufgrund der Strahlenbelastung und der hohen Kosten auf spezialisierte Krankenh?user beschr?nkt. Zudem erreichen auf Hautmarkern basierende Methoden in Weichgewebe nur eine Registrierungsgenauigkeit von 1¨C2 cm, was ihre Anwendung auf das Skelett oder den Kopf beschr?nkt. Ziel des Projekts ist die Entwicklung von: (1) einem Demonstrator f¨¹r ein interventionelles Setup zur Erfassung der K?rperoberfl?che und der Gewichtsverteilung des Patienten und (2) KI-gest¨¹tzten Algorithmen zur anatomiebewussten Registrierung der Interventionsstelle mit pr?operativen VI anhand von RGB-D- und PMS-Daten.

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Projektlaufzeit:

01/2025 - 12/2026

Projektleitung:

CARE REGIO - Bayerisch Schwaben als Leitregion f¨¹r Pflege Digital

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Das Gesamtziel des CARE REGIO-Verbundes ist die Konzeptionierung, Umsetzung und Etablierung einer Leitregion f¨¹r die ¡®Pflege digital¡¯ in Bayerisch Schwaben. Dazu geh?rt die Vernetzung aller relevanten Beteiligten. Dies bedeutet, die bestehenden Versorgungsstrukturen in der Pflege zu analysieren, neue M?glichkeiten zur Erleichterung und Unterst¨¹tzung basierend auf technisch-digitalen Systemen oder Prozessen aufzuzeigen und mit allen Beteiligten in der Pflege unter Einbezug der Privatwirtschaft, Dienstleistern und Kostentr?gern zu diskutieren und diese zu erproben.

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Projektlaufzeit:

10/2020 - 06/2025

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Projektleitung:

Data Integration for Future ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·icine (DIFUTURE)

Innovative IT-L?sungen k?nnen entscheidend dazu beitragen, die Versorgung von Patien-
tinnen und Patienten zu verbessern. T?glich werden unz?hlige Daten in Kliniken, Arztpraxen
und in der Forschung erhoben. In ihrer Gesamtheit bilden sie einen bedeutsamen Datenschatz
f¨¹r die Forschung, der allerdings nur dann bundesweit nutzbar ist, wenn die Datenformate
und IT-Systeme zusammenpassen.
Das BMBF setzt hier mit dem mehrphasigen F?rderkonzept der ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izininformatik-Initiative
(MII) an. Sie legt zentrale Grundlagen, damit digitalisierte Gesundheitsdaten standort¨¹ber-
greifend erschlossen und f¨¹r die Forschung genutzt werden k?nnen. In der aktuellen F?rder-
phase steht der Ausbau der in allen Universit?tskliniken geschaffenen Strukturen und ihre Zu-
sammenarbeit im Fokus. Die Einrichtungen sollen sich noch st?rker miteinander und mit an-
deren F?rderprogrammen sowie Initiativen zur Gesundheitsforschung vernetzen. Den konkre-
ten Mehrwert der Digitalisierung in der Gesundheitsforschung f¨¹r Patientinnen und Patienten,
medizinisches Personal und die Wissenschaft zeigen insbesondere die einrichtungs¨¹bergrei-
fenden klinischen Anwendungsf?lle auf.
DIFUTURE als eines von vier Konsortien legt seinen Fokus auf die Bereitstellung von Anwen-
dungsf?llen und Softwarekomponenten, die Verbesserung der Konsortium-¨¹bergreifenden In-
teroperabilit?t, die weitere Interaktion mit nationalen und internationalen Partnern und da-
rauf, die Wirkung der Datenintegrationszentren im Gesundheitswesen zu steigern.
Langfristiges Ziel der MII ist es, ein leistungsf?higeres, digital vernetztes Gesundheitssystem
zu schaffen, das ?rztliches Personal, Forschende und Erkrankte dabei unterst¨¹tzt, Krankheiten
besser und fr¨¹her zu erkennen und die f¨¹r jede Einzelperson bestm?gliche Therapie zu finden.

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Projektlaufzeit:
2023 - 2026

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Projektleitung:

digiBRAVE? ??

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Bei digiBRAVE handelt es sich um ein durch das Bayerische Staatsministerium f¨¹r Gesundheit, Pflege und Pr?vention gef?rdertes multizentrisches Projekt, mit dem Ziel anhand moderner, digitaler Methoden die Entwicklung von depressiven Episoden bei Menschen mit schweren somatischen Erkrankungen vorhersagen, verhindern und die Behandlung f?rdern zu k?nnen.

Dies geschieht mittels einer engen Vernetzung zwischen den Augsburger Universit?ts-Lehrst¨¹hlen f¨¹r digitaler ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izin, Psychiatrie und Psychotherapie, Neurologie, Ethik, Allgemeinmedizin sowie Epidemiologie wodurch unter digiBRAVE eine Vielzahl an heterogenen und multimethodalen Forschungsvorhaben subsummiert werden k?nnen. Der Lehrstuhl f¨¹r Psychiatrie und Psychotherapie unter der Leitung von Prof. Dr. med. Alkomiet Hasan agiert hierbei im Sinne eines?digitalen?Stepped-Care-Modells.?Dies impliziert die Konzeptionierung, die interprofessionelle Durchf¨¹hrung sowie die Evaluation von unterschiedlichen, digitalen Angeboten, welche abh?ngig von Auspr?gung und Schweregrad der depressiven Entwicklung sowie individuellen Pr?ferenzen durch die Patient:innen wahrgenommen werden k?nnen.

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(Teil-)Projektleitung:

Green Hospital - Entwicklung und Evaluierung von ganzheitlichen, indikatorbasierten Nachhaltigkeitsinstrumenten in der akutstation?ren Gesundheitsversorgung?

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Das Projekt ¡°Green Hospital¡° basiert auf der Initiative ?Green Hospital^PLUS?¡°, die 2011 als Beitrag zur Energiewende im Freistaat Bayern eingef¨¹hrt wurde. Untersucht werden die Nachhaltigkeitsbem¨¹hungen der bayerischen Krankenh?user hinsichtlich der S?ulen ?Umwelt¡°, ?Infrastruktur & Energie¡°, ?Mensch¡°, ?Organisation & Management¡° und ?Resilienz¡°. Im Mittelpunkt des Projekts steht die Schaffung eines Demonstrators eines vollst?ndigen, indikatorbasierten Managementsystems, das es den Nutzern erm?glicht, Nachhaltigkeit und Resilienz in Krankenh?usern zu bewerten und umzusetzen.

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Im kommunikationswissenschaftlichen Teil des Projektes wird analysiert, welche Rolle Nachhaltigkeitsma?nahmen f¨¹r Patient/-innen und Mitarbeiter/-innen einnehmen und wie die Nachhaltigkeitskommunikation von Krankenh?usern durch die beiden Zielgruppen wahrgenommen wird. Im Besonderen wird die Wahrnehmung von Nachhaltigkeitsauszeichnungen von Krankenh?usern in Onlinedatenbanken analysiert.

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Projektlaufzeit:?

2022 - 2025

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Projektmitarbeitende:

Improved Decision-Support for Managing the Risk from Environmental Dis-
ease to Public HeAlth in a Climate Change PerspecTive (IMPACCT)

IMPACCT ist eine von 12 BMBF gef?rderten ?Nachwuchsgruppen Globaler Wandel: Klima, Um-
welt und Gesundheit". Unter Leitung von Dr. Maria Plaza erarbeitet eine Gruppe von derzeit
zwei naturwissenschaftlichen Doktoranden und einer technischen Assistenz eines der welt-
weit ersten, einsatzbereiten Echtzeit-Allergie¨¹berwachungssysteme, um Betroffene t?glich
beim Allergiemanagement zu unterst¨¹tzen. Die Forschenden konzentrieren sich dabei nicht
nur auf die durch Wetter oder Klimawandel bedingten Ver?nderungen in der atmosph?ri-
schen Umgebung mit Hilfe von Daten zur Pollenverteilung und ph?nologischen Daten, son-
dern auch auf deren Auswirkungen auf die Gesundheit. Hierf¨¹r nutzen sie neueste Technolo-
gien im Bereich der Pollenerkennung, des Big Data Managements, der Modellierung und wei-
tere Informationen bez¨¹glich der Umweltver?nderungen und Allergenbelastung aufgrund des
Klimawandels.
Die IMPACCT Forschungsgruppe entwickelt neue und verbesserte Methoden f¨¹r die Klassifi-
kation und Extraktion relevanter Gesundheitsinformationen aus Social ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·ia Inhalten, indem
sie auf hochmoderne informatische Methoden und maschinelles Lernen zur¨¹ckgreift. Durch
Nutzung dieser Methodik sollen diese Informationen als verl?ssliche Datenquelle f¨¹r die Al-
lergie¨¹berwachung aus der Perspektive des Klimawandels nutzbar gemacht werden. Dieser
innovative Ansatz wird in Verbindung mit Umweltdatenquellen und weiteren gesammelten
Daten die M?glichkeit zur Modellierung bieten, die innerhalb eines entscheidungsunterst¨¹t-
zenden Instruments zum Einsatz kommen kann, das Vorhersagen ¨¹ber zu erwartende Symp-
tome machen, Fr¨¹hwarnungen herausgeben oder beim Aufzeichnen von saisonalen Schwan-
kungen bei Allergien und deren Korrelation mit Umweltfaktoren helfen kann und so die Klima-
resilienz st?rken.

Die Mechanismen allergischer Erkrankungen sind unterschiedlich und die Gesamtwirkung von
zuk¨¹nftigen Umweltver?nderungen auf die Diversit?t, Produktion und Verteilung von Bioae-
rosolen ist komplex und noch nicht vollst?ndig verstanden. Daher k?nnte die ?berwachung
der mehrfachen Belastungen (?Exposom¡°) in Kombination mit einer Kontrolle der Symptome
und Sensibilisierungen neue Zusammenh?nge und Wechselwirkungen offenbaren.
IMPACCT wird zur Verbesserung der derzeitigen Gesundheits- und Umweltinformationsfor-
schung beitragen. Angesichts der H?ufigkeit von Allergien in der allgemeinen Bev?lkerung und
der Wichtigkeit ihrer Diagnose und Pr?vention wird das Projekt L?sungen f¨¹r die spezifischen
Herausforderungen f¨¹r die Gesundheit und das soziale Wohlbefinden liefern.
Die entwickelte Infrastruktur wird einen signifikanten wissenschaftlichen und sozialen Wert
erzeugen, welcher nach Projektende einsatzbereit und verf¨¹gbar sein wird und auf die ge-
samte Europ?ische Union ausgeweitet werden kann.

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Projektlaufzeit:
2023-2027

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Projektleitung:

JANE-2: Joint Action on Networks of Expertise on Cancer 2

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Das Projekt JANE-2 verbessert die Versorgung von Krebspatientinnen und -patienten in Europa mit Fokus auf Palliativversorgung. Ziel ist ein besserer Zugang unabh?ngig von Alter, Wohnort oder Versorgungssetting.?Unter der Leitung der Fondazione IRCCS Istituto Nazionale Tumori in Mailand arbeiten 121 Partnerinstitutionen aus 29 L?ndern zusammen. Mit vier Jahren Laufzeit und ¨¹ber 40 Millionen Euro F?rderung ist JANE-2 Teil des "Europe¡¯s Beating Cancer Plan".?Die Augsburger Palliativmedizin leitet gemeinsam mit der Universit?t Kopenhagen das Arbeitspaket "Palliative Care". Bestehende Strukturen werden analysiert, um EU-weite Empfehlungen und digitale Patientenversorgungspfade zu entwickeln und die Versorgung zu optimieren.

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Projektleitung:

KI-ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ· - Bedarfsanalyse von KI-Unterst¨¹tzung bei der klinischen Entscheidungsfindung

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Die Studie KI-ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ· untersucht, wie K¨¹nstliche Intelligenz (KI) die klinische Entscheidungsfindung und Diagnosestellung unterst¨¹tzen kann. Im Rahmen der Studie werden PJ-Studierende, die sich in einer intensiven klinischen Lernphase befinden, als Zielgruppe betrachtet.

Ziele:

1. Analyse der Unterst¨¹tzung durch KI:?Untersuchung, wie K¨¹nstliche Intelligenz (KI) die klinische Entscheidungsfindung und Diagnosestellung unterst¨¹tzen kann.
2. Bewertung der N¨¹tzlichkeit:?Erfassung der Einsch?tzungen von PJ-Studierenden zur N¨¹tzlichkeit von KI in den Prozessen der Entscheidungsfindung und Diagnosestellung.
3. Erfassung von Eindr¨¹cken:?Dokumentation der Eindr¨¹cke der Teilnehmenden bez¨¹glich der Bearbeitung eines realen medizinischen Fallbeispiels in der Simulationsumgebung CASUS.

KISIK - KI-basierte Prognose- und Optimierungsverfahren in Assistenzsystemen zur effektiven und?effizienten Steuerung der Intensivkapazit?t in deutschen Krankenh?usern?

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Das Management von Intensivstationen beeinflusst ma?geblich die Genesung von schwer kranken Patienten. Allerdings sind die Kapazit?ten dieser Stationen aufgrund des hohen Bedarfs an medizinischer Versorgung und Personal sehr begrenzt. Unvorhersehbare Anmeldungen von Notfallpatienten und eine ungewisse Verweildauer erschweren die grundlegenden Rahmenbedingungen zus?tzlich.

Um ?rzte bei der Bew?ltigung dieser Herausforderung zu unterst¨¹tzen, arbeiten wir in dem vom Bundesministerium f¨¹r Bildung und Forschung gef?rderten Projekt KISIK. ?

Ziel des Projektes ist die Entwicklung s ist die Entwicklung von KI-basierten Algorithmen zur Entscheidungsunterst¨¹tzung bei der Steuerung von Intensivkapazit?ten, z.B. durch die Vorhersage von Verweildauern. Dar¨¹ber hinaus wird die Anwendbarkeit, Akzeptanz und Wirksamkeit des digitalen Entscheidungsunterst¨¹tzungssystems im Klinikbetrieb untersucht. Ziel ist es insbesondere, die Auslastung der Intensivstation zu optimieren und die Anzahl kurzfristig verschobener Operationen sowie vorzeitiger Verlegungen zu reduzieren.?

KISIK ist ein Verbundprojekt, das gemeinsam mit dem Universit?tsklinikum und dem Softwarehersteller XITASO durchgef¨¹hrt wird. Zus?tzlich wird das Projekt vom Center for Responsible AI Technologies begleitet, um ethische Aspekte von KI in der ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izin zu ber¨¹cksichtigen.

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Projektlaufzeit:

08/2022 - 08/2025

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Projektleitung:

KISPP - intelligente KI-Steuerung zur bedarfsgerechten Pflegepersonalplanung und -meldung

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Der Pflegepersonalmangel ist weiterhin ein akutes Problem an deutschen Krankenh?usern und anstelle einer Entspannung geht man durch den demografischen Wandel und weiteren Faktoren eher von einer weiteren Versch?rfung der Lage aus. Umso wichtiger erscheint die effiziente Nutzung der vorhandenen Pflegekr?fte und die Steigerung der Attraktivit?t des Pflegeberufes auf lange Sicht. Dabei stellt die Dienstplanung einen m?glichen Ansatzpunkt f¨¹r Verbesserungen dar. Im Rahmen des vom Bayerische Staatsministerium f¨¹r Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie gef?rderten Verbundprojektes KISPP arbeiten wir daran, die zust?ndigen Schichtplaner des Pflegepersonals zu unterst¨¹tzen.

Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer intelligenten Software zur bedarfsgerechten Planung und Steuerung des Pflegepersonaleinsatzes ¨C das KISPP-Tool. Diese Software, f¨¹r die in KISPP ein Prototyp entwickelt wird, soll zwei zentrale F?higkeiten bieten. Zum einen soll eine kontinuierliche Vorhersage des mittelfristigen Pflegebedarfs und der voraussichtlichen Abdeckung durch das Pflegepersonal stattfinden. Zum anderen soll eine prognosebasierte Entscheidungsunterst¨¹tzung f¨¹r Umplanungen auf Basis verschiedener Metriken geboten werden. Neben der Einhaltung heutiger (PpUGV) und k¨¹nftiger gesetzlicher Regelungen (PPR 2.0) ist das Ziel des Tools, Pflegeaufw?nde bedarfsgerecht zu verteilen, das Pflegepersonal effektiv sowie effizient einzusetzen und ?berlastungssituationen durch intelligente Planungsunterst¨¹tzung fr¨¹hzeitig zu vermeiden.

Gemeinsam mit dem Universit?tsklinikum Augsburg und dem Softwarehersteller XITASO wird das Verbundprojekt durchgef¨¹hrt.

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Projektlaufzeit:

12/2022 - 11/2025

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Projektleitung:

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LISO - Lipid State Observer

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Entwicklung eines vollautomatischen Analyseger?ts f¨¹r die pharma-zeutische Industrie und Grundlagenforschung zur Charakterisierung von Lipidsystemen

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Die ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izin wird aktuell durch die Verwendung von Lipiden f¨¹r mRNA-Impfstoffe und inno-vative Krebstherapien revolutioniert. Deswegen herrscht aktuell hoher Bedarf in der univer-sit?ren Forschung und der pharmazeutischen Industrie an zuverl?ssigen Analysemethoden, welche eine nachhaltige und innovative Charakterisierung verschiedenster Lipidsysteme erm?glichen. Vor diesem Hintergrund werden wir ein Messsystem, den Lipid State Observer (LISO), entwickeln, welcher eine in situ Analyse von lipid-basierten Arzneimitteln unter Tief-temperatur-Lagerbedingungen erm?glicht. Dar¨¹ber hinaus k?nnen Trocknungsprozesse si-muliert und optimiert werden, welche zuk¨¹nftig eine wichtige Rolle bei der Lagerung von Arzneimitteln wie Lipidnanopartikeln spielen werden. Weitere Anwendungsgebiete finden sich perspektivisch in der In-Vitro Diagnostik.
Das Projekt wird durch ein Gr¨¹nderteam vorangetrieben, welches derzeit aus dem Physiker Dr. Nicolas F?rber, der Pharmazeutin Katharina Beck und dem Informatiker Thomas Fock besteht. Als wissenschaftlicher Mentor erweitert der Biophysiker Prof. Dr. Christoph Wes-terhausen das Gr¨¹nderteam.?
Das Projekt wird von erfahrenen Mentoren aus den Bereichen Wirtschaft und Finanzen, Steuerrecht, IP, Logistik und Produktion sowie Unternehmensgr¨¹ndung unterst¨¹tzt. In enger Zusammenarbeit mit Kooperationspartnern und Pilotkunden aus Forschung und Industrie in den Bereichen Pharmazie, ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izin und Lebenswissenschaften, wird diese Idee zur Serienrei-fe weiterentwickelt werden als Keimzelle eines neuen Biotech-Unternehmens.

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Projektlaufzeit:
10/2023 - 09/2025

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Projektleitung:

ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·AIcine
KI-Technologien und maschinelles Lernen werden in der ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izin bereits in gro?em Umfang eingesetzt und erforscht, scheinen aber immer noch (sowohl in der Praxis als auch in der Theorie) eher einer undurchsichtigen Blackbox als einem vertrauensw¨¹rdigen Kontrollmechanismus zu gleichen. ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·AIcine ¨C das Pilotprojekt unseres Center for Responsible AI Technologies (CReAITech) ¨C befasst sich mit den wichtigsten Herausforderungen und Spannungen im Hinblick auf die verantwortungsvolle Gestaltung und Nutzung von KI in der medizinischen Bildgebung. KI-Systeme werden in der ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izin bereits in gro?em Umfang eingesetzt und erforscht. Die Einsatzm?glichkeiten von K¨¹nstlicher Intelligenz (KI) scheinen nahezu unbegrenzt zu sein: Die KI-gest¨¹tzte Verarbeitung und schnelle Auswertung gro?er Datenmengen erm?glicht beispielsweise die robotergest¨¹tzte Chirurgie, den Einsatz von Chatbots und Screening-Apps als Diagnosehilfen oder die kontinuierliche ?berwachung chronischer Krankheiten mit Hilfe medizinischer Wearables wie Fitness-Trackern, die die Vitalwerte der Patientinnen messen, aufzeichnen und interpretieren. Dank speziell entwickelter Algorithmen und Computerprogrammen, die ¨¹ber Deep-Learning-Technologie verf¨¹gen, hat KI somit das Potenzial, die medizinische Versorgung in Bezug auf individuelle Pr?vention, Screening, Diagnostik, Prognose und Therapie effektiv zu verbessern.
Auch wenn der Einsatz von KI in der ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izin zun?chst vielversprechend klingt, weisen ethische ?berlegungen auf gewisse Risiken der derzeitigen Nutzung und Gestaltung von KI in der
ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izin hin: Mangelnde Transparenz, Erkl?rbarkeit und Fairness, aber auch unzureichender Schutz der Privatsph?re von Patientinnen ¨C oder ihrer sensiblen Gesundheitsdaten ¨C sind nur einige Beispiele f¨¹r die spezifischen Herausforderungen im Umgang mit KI in der ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izin. Auf?welchem Datensatz basiert beispielsweise die KI-gest¨¹tzte Diagnose? Sind die Trainingsdaten
repr?sentativ f¨¹r die zu behandelnden Personen? Wurde bei der Datenerhebung die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) eingehalten? Aber nicht nur technologische Aspekte
spielen bei der Bewertung verantwortungsvoller KI eine wichtige Rolle. Auch genuin philosophische Fragen, wie die nach dem guten Leben, dem guten Zusammenleben oder der Handlungsfreiheit, m¨¹ssen im Kontext der KI-Forschung bedacht und im Lichte der heutigen digitalen Umwelt kritisch reflektiert werden. Um diese Fragen zu beleuchten, haben wir drei Use Cases in unterschiedlichen Gebieten der medizinischen Bildgebung aufgenommen: Die Dermatologie, die Kardiologie und die Endoskopie. In diesen Projekten wenden wir den "Embedded Ethics and Social Sciences"-Ansatz von McLennon et al. (2021) an. Dies bedeutet, dass wir in jeden Anwendungsfall eine wissenschaftliche Mitarbeiterin "einbetten", die als integraler Bestandteil des Teams agiert. Sie nimmt an Besprechungen teil, diskutiert auftretende ethische Implikationen und f¨¹hrt gleichzeitig eine qualitative Datenerhebung durch. Diese Datenerhebung ist sehr komplex und umfasst halbstrukturierte Interviews mit m?glichst allen Teammitgliedern. Zudem nehmen unsere Wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen an Behandlungen teil und f¨¹hren ethnographische Feldstudien durch, um umfassende Einblicke zu gewinnen. Dar¨¹ber hinaus moderieren sie szenariobasierte Fokusgruppendiskussionen, um unterschiedliche Perspektiven zu beleuchten. Bei der Datenerhebung und -analyse orientieren wir uns an der ?Constructed Grounded Theory¡° nach Charmaz (2006), die es uns erm?glicht, aus den erhobenen Daten Muster und Konzepte abzuleiten. Bei der Analyse greifen wir auf Perspektiven aus den Science and Technology Studies sowie der Philosophie und Ethik zur¨¹ck, um ein umfassendes Verst?ndnis der Rolle von KI in der ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izin zu entwickeln. Die ersten ver?ffentlichten sowie die noch erscheinenden Ergebnisse dieser Untersuchungen geben Einblicke in die Erwartungen und Hoffnungen der ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·iziner/-innen an den Einsatz von KI, die Reproduktion von Machtverh?ltnissen?und Diskriminierungen durch KI sowie die Erkl?rbarkeit von KI. Zudem thematisieren sie die interdisziplin?re Zusammenarbeit zwischen den Geisteswissenschaften, der Informatik und ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izin, die partizipative Gestaltung von Entscheidungsprozessen in der ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izin und dasKonzept der Verantwortung bei maschinellen Entscheidungsunterst¨¹tzungen.?

Projektlaufzeit:

2022 - 2025
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Projektleitung:

PROGNOSIS - Epidemiebedingter Ressourcenbedarf von Krankenh?usern - Modellierung von Inzidenz, Bettenbelegung, Personalplanung und Versorgungsketten

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PROGNOSIS stellt eines der Verbundprojekte dar, welche im Rahmen der F?rderma?nahme ?St?rkung der Modellierungskompetenz zur Ausbreitung schwerer Infektionskrankheiten¡° vom Bundesministerium f¨¹r Bildung und Forschung gef?rdert werden. In zwei der drei Teilprojekte werden hierbei datengest¨¹tzte Kurzzeit- und mechanistische Langzeitprognosemodelle konzipiert, um f¨¹r verschiedene Zeitr?ume, sowie auf verschiedenen geographischen Ebenen Vorhersagen bez¨¹glich zuk¨¹nftig potenziell auftretender Atemwegserkrankungen treffen zu k?nnen. Darauf aufbauend sollen im verbleibenden Teilprojekt Auswirkungen des Infektionsgeschehens auf Krankenhauslieferketten und Humanressourcen sowie entgegenwirkende Ma?nahmen untersucht werden. Durch Kombination der Modelle und der Erkenntnisse aus den Analysen wird so ein Planungsinstrument bereitgestellt, welches die rechtzeitige Entwicklung geeigneter Gegenstrategien erm?glicht.

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Projektlaufzeit:

05/2022 - 04/2025

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Projektleitung:

TherapAI - Analyse des nonverbalen Emotionsausdrucks in der Psychotherapie mittels k¨¹nstlicher Intelligenz

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Ziel des Vorhabens ist, zu untersuchen, wie Emotionen und ES von Patient/-innen und Therapeut/-innen, automatisch erfasst von NOVA, mit Ergebnisvariablen, Symptomreduktion, Dropout, Ver?nderung von Sitzung zu Sitzung und Prozessvariablen (Bew?ltigungsstrategien, Therapiebeziehung, emotionale Beteiligung) in einer Stichprobe von Personen mit Depressionen (F32, F33, diagnostiziert mit SKID-5) zusammenh?ngen. Wegen der Bedeutung von Emotionen f¨¹r psychische St?rungen und Psychotherapie erweitert die hier entwickelte automatisierte Analyse von Emotionen die M?glichkeiten der Psychotherapieforschung bzgl. der Messung und Vorhersage von Therapieergebnissen und -prozessen.

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Projektlaufzeit:

10/2022 - 09/2025

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Projektleitung:
Prof. Dr. Wolfgang Lutz (Universit?t Trier)

3DTRUSPro ¨C Dreidimensionales transrektales Ultraschall zur Prostatakrebsvorsorge und -erkennung

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Das Hauptziel dieses Projekts ist die Entwicklung einer neuen, genauen und kosteneffektiven Methode f¨¹r den dreidimensionalen transrektalen Ultraschall (3DTRUS). Dies wird durch die Implementierung von fortschrittlichen, auf Inertial Measurement Units (IMUs) basierenden Sensoren sowie durch K¨¹nstliche Intelligenz (KI) unterst¨¹tzte Algorithmen f¨¹r das Anatomie-informierte 3D-US-Compounding und longitudinale Bildanalyse erreicht. Mit 3DTRUSPro besteht das Potenzial, 3DTRUS zug?nglicher, pr?ziser und kosteneffizienter zu gestalten, und somit in die breite Ma?e der niedergelassenen ?rzte zu bringen. Das Endresultat des Projekts wird ein funktionst¨¹chtiger Prototyp eines Produkts sein, das das Screening und die Diagnostik von Prostatakrebs durch verbesserte Kosteneffizienz, Pr?zision und Reproduzierbarkeit revolutionieren k?nnte.

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Projektlaufzeit:

09/2024 - 08/2027

Projektleitung:

EASYANON - Empfehlungs- und Pr¨¹fsystem zur Anonymisierung von Daten

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Das interdisziplin?re Projektkonsortium von EAsyAnon hat sich zum Ziel gesetzt, ein innovatives und zukunftsweisendes Empfehlungs- und Auditsystem f¨¹r die Verwendung von personenbezogenen Daten zu Forschungszwecken?(mit Fokus auf Gesundheitsdaten) als Open Data bereitzustellen. Durch die Zusammenarbeit von Wissenschaftler/-innen aus den Bereichen Technik, Informatik und Recht sollen hochmoderne und rechtssichere Verschl¨¹sselungsmethoden entwickelt werden, um die Privatsph?re der betroffenen Personen bestm?glich zu sch¨¹tzen. Das Projekt wird f¨¹r drei Jahre vom Bundesministerium f¨¹r Bildung und Forschung gef?rdert und bietet somit die M?glichkeit, aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse in die Entwicklung des Systems einflie?en zu lassen.

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Projektlaufzeit:?

12/2022 - 12/2025

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Projektleitung:

Gentests und/oder Screening auf Mukoviszidose in Israel und Deutschland: Das Zusammenspiel von Politik und sozio-ethischen ?berlegungen

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Mukoviszidose, auch Cystische Fibrose (CF) genannt, ist eine fortschreitende Erbkrankheit. Dank verbesserter medizinischer Behandlungen und Pflege k?nnen Menschen mit CF heute oft bis ¨¹ber ihr 30./40. Lebensjahr hinaus leben. Genetische Untersuchungen auf CF k?nnen vor der Empf?ngnis, vor der Geburt oder nach der Geburt durchgef¨¹hrt werden. Die Testverfahren sind von Land zu Land unterschiedlich und spiegeln den soziokulturellen, historischen und politischen Kontext wider. Sie werfen praktische und ethische Fragen auf und f¨¹hren zu l?nderspezifischen ?ffentlichen Diskursen. In diesem Projekt soll das Zusammenspiel von politischen Ma?nahmen und sozio-ethischen Erw?gungen im Zusammenhang mit Gentests und/oder Screening (Reihenuntersuchungen) auf CF in Israel und Deutschland untersucht werden, zwei L?nder, die beispielhaft f¨¹r die Annahme kontrastierender Ans?tze bei Gentests sind. W?hrend in Israel CF-Untersuchungen bereits vor der Empf?ngnis und/oder w?hrend der Schwangerschaft angeboten werden, sind sie in Deutschland Teil des Neugeborenen-Screenings (NGS). Die Entscheidung, wann und wie auf CF getestet werden soll, bietet einen Einblick in verschiedene, manchmal gegens?tzliche, normative Haltungen und gesundheitspolitische Strategien.

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Projektlaufzeit:

2024-2027

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Projektleitung:

Impfmandate und sozio?konomische Resilienz

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Die Coronapandemie war weltweit eine gro?e Public Health Herausforderung. Ein Impfstoff, der die Ausbreitung des Virus stoppen sollte, stand kurze Zeit nach Ausbruch der Pandemie zur Verf¨¹gung. Viele L?nder weltweit konnten jedoch keine ausreichend hohe Impfrate erreichen. Daher ist es f¨¹r die Impfpolitik essenziell, das gesellschaftliche/ individuelle Impfverhalten besser zu verstehen. Die Interaktion zwischen gesellschaftlichen Dynamiken und Impfpolitiken k?nnte sozio?konomische Resilienz, die normalerweise als sch¨¹tzender Faktor wirkt (Gomez et al., 2022), in Krisenzeiten untergraben.

Hierbei konnten ideologische ?berzeugungen (Baumgaertner et al. 2018, Young et al. 2022) und Vertrauen in Institutionen (Blair et al. 2020, Jones et al. 2021) mit Gesundheitsverhalten und Impfabsicht in Verbindung gebracht werden. Impfmandate l?sten in Individuen psychologische Reaktanz aus (Sprengholz et al., 2022). Geimpfte und Ungeimpfte polarisierten sich in antagonistische Gruppen (ingroup versus outgroup) ¨C Geimpfte diskriminierten Ungeimpfte und vis versa (Henkel et al., 2022). Reaktanz und polarisierte Gruppen sind eine Bedrohung f¨¹r gesellschaftliche Zusammengeh?rigkeit und gesellschaftliche Resilienz in Krisenzeiten

Die angef¨¹hrten Studien liefern dabei keine kausale Beziehung zwischen Impfpolitiken und Reaktanz/Polarisation und es besteht die Gefahr von ¡®simultaneity bias¡¯. In diesem Forschungsprojekt wird deshalb der Fokus auf den Zusammenhang zwischen Impfmandaten und Reaktanz/Polarisation/soziale Integration gelegt und mit Hilfe eines ?konomischen Laborexperiments kausal untersuchen.

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Projektlaufzeit:
01/2023 - laufend

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Projektleitung:

META ist ein Akronym f¨¹r: "mHealth: Ethical, Legal, Social aspects in the technological age". In dem Projekt untersucht das interdisziplin?re und internationale Team ethische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte mobiler Gesundheitstechnologien (mHealth). Das sind zum Beispiel Apps, Wearables, Sensoren und andere digitale Technologien. Sie werden zunehmend zu einem wesentlichen Bestandteil der F?rderung von Gesundheit und Wohlbefinden sowie der Pr?vention und des Krankheitsmanagements.

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Projektlaufzeit:

2018 - 2025

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Projektleitung:

NFDI4Health - Nationale Forschungsdateninfrastruktur f¨¹r personenbezogene Gesundheitsdaten

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NFDI4Health ist eine der zentralen S?ulen f¨¹r ein modernes Gesundheitswesen. Die Erfassung und Analyse personenbezogener Daten zu Gesundheits- sowie Krankheitsstatus und wichtiger Einflussfaktoren darauf sind eine wesentliche Komponente zur Entwicklung neuer Therapien, ¨¹bergreifender Versorgungsans?tze und pr?ventiver Ma?nahmen eines modernen Gesundheitswesens. Hochwertige Daten sollen systematisch erschlossen, gesichert und (inter)national zug?nglich gemacht werden.

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Projektlaufzeit:

01/2020 - 12/2025

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Projektverantwortung:

Das gemeinsam mit der Open ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ· of Tanzania durchgef¨¹hrte internationale Projekt befasst sich mit der Datenschutzregulierung im eHealth-Sektor. Gleichzeitig soll mit dem Projekt auch die Basis f¨¹r die Einrichtung eines LL.M.-Programms f¨¹r Gesundheitsrecht an der Open ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ· of Tanzania geschaffen werden, dass Lehrveranstaltungen von tansanischer und deutscher Seite vorsieht. ?bergreifendes Zeil ist die Schaffung eines Rahmens f¨¹r eine langfristige Kooperation in Forschung und Lehre auf dem Gebiet des Datenschutzes im Gesundheitswesen, die u.a. auch die gemeinsame Betreuung von Promotionen erm?glichen soll.

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Projektlaufzeit:

07/2019 - 09/2025

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Projektleitung:?
Prof. Dr. Alex Makulilo (Politikwissenschaft und ?ffentliche Verwaltung, Univeris?t?Dar es Salaam)

EU-Projekt TRIGGER - Solutions for mitigating climate-induced health threats

TRIGGER besch?ftigt sich mit den komplexen Klima- Gesundheit- Interaktionen, mit dem Ziel eine bessere Integration des Gesundheits- und Umweltschutzes zu erreichen und politische Ma?nahmenpriorit?ten zu setzen. Das Projekt identifiziert, ¨¹berpr¨¹ft und quantifiziert direkte und indirekte Auswirkungen der klimawandelinduzierten Umweltgefahren f¨¹r die menschliche Gesundheit durch die direkte Sammlung von Daten zu Gesundheit, Wetter- Klima und Umwelt sowie sozio-?konomischen Daten, unter Verwendung von benutzerfreundlichen Instrumenten (Sensoren, vereinfachte Modelle, Datenzentrum). Die Forschungsaktivit?ten f¨¹hren zur Entwicklung einer konkreten und arbeitsf?higen Toolbox, Politikempfehlungen und Leitlinien. Diese unterst¨¹tzen Politik und Entscheidungstr?ger Klimama?nahmen zu entwickeln und anzuwenden, die auf der neuesten medizinischen wissenschaftlichen Evidenz basieren. Zudem werden Bildungsaktivit?ten und -materialien entwickelt, die das Bewusstsein der Gesellschaft f¨¹r die Klima-Gesundheitsbeziehungen sch?rfen. TRIGGER umfasst ein interdisziplin?res Konsortium von 22 Partnern aus 15 L?ndern.

Projektlaufzeit:
2022 - 2026

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Projektverantwortung:

Das Projekt widmet sich der Ausgestaltung und Wirkung journalismustypischer Evidenzpraktiken beim Thema Genforschung, wobei die alltagsnahe und allgemeinverst?ndliche Narration im Zentrum steht. Das Projekt ist in der DFG-Forschungsgruppe ?Practicing Evidence ¨C Evidencing Practice. Evidenzpraktiken in Wissenschaft, ΰµÂ¹ú¼Ê_ΰµÂ¹ú¼Ê1946$ÓéÀÖappÓÎÏ·izin, Technik und Gesellschaft¡° angesiedelt.

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Projektlaufzeit

2020 - 2025

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Projektleitung:

BePaFo - Beteilgung von B¨¹rger:innen an Palliativforschung

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Partizipation von B¨¹rger:innen an Forschung f¨¹hrt zu einer h?heren Qualit?t und Relevanz und wird daher zunehmend gefordert ¨C auch im Bereich der Palliativforschung. Ziel des Projekts ?BePaFo¡® ist die Entwicklung und Pilotierung eines theoretisch und empirisch fundierten Partizipationsmodells mit Evaluationskonzept f¨¹r die Versorgungsforschung mit palliativmedizinischem Bezug in Deutschland. Dabei sollen bestehende nationale Modelle identifiziert, Erfahrungen damit qualitativ ausgewertet und internationale Evaluationskonzepte systematisch analysiert werden. Aufbauend darauf wird ein modellhaftes Vorgehen f¨¹r die Partizipation von B¨¹rger:innen in palliativmedizinische Forschungsprozesse am Lehrstuhl f¨¹r Palliativmedizin entwickelt, erprobt und f¨¹r die weitere Nutzung aufbereitet.

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Projektleitung:

Die Signal Peptid Peptidase-like 3 (SPPL3) ist eine Intramembran-Aspartyl-Protease und geh?rt zur SPP / SPPL Familie. Anders als seine homologen Proteasen akzeptiert SPPL3 Typ II Membranproteine unabh?ngig von der L?nge ihrer Ektodom?ne als Substrate. In der ersten F?rderperiode dieses Projektes konnten verschiedene Glycosyltransferasen und Glycosidasen als physiologische Substrate von SPPL3 identifiziert werden. Durch die Freisetzung der Ektodom?ne dieser Glycan-modifizierenden Enzyme reduziert SPPL3 ihre katalytische Aktivit?t innerhalb des Golgi. Folglich werden sekretorische und Membranproteine bei erh?hter Expression von SPPL3 hypoglykosyliert. Umgekehrt f¨¹hrt eine verminderte SPPL3-Expression zu hyperglykosylierten zellul?ren Proteinen. Somit ist die Regulation der SPPL3-Expression ein zentraler Schalter, um das Glycan-Muster von vielen Proteinen in einer Zelle schnell zu ?ndern oder anzupassen. Dies kann beispielsweise als Reaktion auf Umwelteinfl¨¹sse wie Wachstumsfaktor- oder N?hrstoffentzug sinnvoll sein. Ziel dieses Folgeantrages ist es daher, die zellul?ren Mechanismen zu verstehen, die die SPPL3-Expression regulieren. In verschiedenen Zellkulturmodellen soll untersucht werden, ob Ver?nderungen der N?hrstoffbedingungen oder Wachstumsfaktorkonzentrationen die endogene SPPL3-Expression beeinflussen. Nachdem die Bedingungen identifiziert wurden, die die SPPL3-Expression beeinflussen, wird untersucht, ob diese Ver?nderungen sich aus Ver?nderungen der Transkription, Translation oder des Proteinabbaus ergeben. Zus?tzlich wird untersucht, ob ?nderungen in den Glykanmustern, z.B. w?hrend der Zelldifferenzierung, Embryonalentwicklung oder bei pathologischen Prozessen mit der SPPL3 Expression korrelieren und den Einfluss von SPPL2c, einem homologen Enzym, auf die SPPL3-Expression wird untersucht. Damit werden die Ergebnisse dieses Projekts zus?tzliche Informationen ¨¹ber die bisher nur ansatzweise verstandene physiologische Funktion von SPPL3 liefern und erste Hinweise auf die physiologische Rolle von SPPL2c geben. Dadurch k?nnen zus?tzliche Erkenntnisse ¨¹ber physiologische und pathophysiologische Prozesse, wie die Regulierung der Lipidspeicherung oder des Tumorwachstums, gewonnen werden.

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Projektlaufzeit:

01/2014 - 12/2025

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Projektleitung:

In den letzten Jahren haben sich virale Vektoren zu vielversprechenden Werkzeugen im Bereich der Gentherapie, insbesondere f¨¹r die Behandlung seltener Krankheiten und verschiedener Krebsarten, entwickelt. Ihre weitreichende Verwendung wird jedoch durch komplexe und kostenintensive Herstellungsprozesse sowie durch die Notwendigkeit teurer Einweganalysen behindert, die oft auf rekombinanten Antik?rpertests beruhen. Das interdisziplin?re Promotionsprojekt von Jonathan Nyenhuis zielt darauf ab, diese Herausforderungen durch die Entwicklung einer innovativen L?sung zu bew?ltigen: Einem optischen Biosensor, der in einer mikrofluidischen Durchflusszelle aus dem 3D-Drucker integriert ist und speziell f¨¹r die Detektion viraler Vektoren in Bioprozessen entwickelt wurde. Die Entwicklung des integrierten Biosensors wird hier vornehmlich an der Professur Technische Biologie von Prof. Dr. Janina Bahnemann stattfinden. Der Biosensor wird Aptamere (kurze ssDNA Str?nge), immobilisiert auf por?sem Silizium (PSi), als Erkennungselemente f¨¹r die Detektion viraler Vektoren verwenden, um Mehrfachanalysen mit hoher Spezifit?t bei gleichzeitig geringen Kosten zu erm?glichen. Das Projekt beginnt mit der Herstellung der mikrofluidischen Durchflusszelle unter Verwendung fortschrittlicher 3D-Drucktechniken. Anschlie?end liegt der Fokus auf der Entwicklung des optischen PSi-Biosensors, gefolgt von Tests mit viralen H¨¹llproteinen, insbesondere dem VSV-G H¨¹llprotein sowie intakten Viren. Um die Leistung des Sensors weiter zu verbessern, wird in einem Projektteil, der die Kernkompetenzen der Professur f¨¹r Physiologie von Prof. Dr. Christoph Westerhausen integriert, ein akustisch angetriebener Aktuator, genauer eine Mikropumpe auf Basis akustischer Oberfl?chenwellen, etabliert. Dieser Bestandteil zielt darauf ab, kontrollierte Str?mungen innerhalb des mikrofluidischen Systems zu erzeugen und somit Verarmungszonen in der N?he der Sensoroberfl?che zu reduzieren. Diese Optimierung verspricht nicht nur eine signifikante Steigerung der Sensor-Empfindlichkeit, sondern auch eine Minimierung des Probenverbrauchs durch Verk¨¹rzung des Diffusionswegs zu den Poren des Biosensors.

Projektlaufzeit:
05/2023 - 03/2026

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Projektleitung:

Hitzerisikomanagement in der Stadt (HEATS)

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Ziel des Projekts ist es am Beispiel von Augsburg, Hamm und Zwickau Planungsgrundlagen?f¨¹r kommunales Hitzerisikomanagement bereitzustellen und Anpassungsprozesse zu initiieren. Die Projektbeteiligung des Lehrstuhls f¨¹r Physische Geographie mit Schwerpunkt Klimaforschung beinhaltet mikroskalige numerische Klimasimulationen f¨¹r ausgew?hlte soziale Einrichtungen, zur Absch?tzung der klimatischen Verh?ltnisse im Au?enraum w?hrend Hitzeperioden und zur Absch?tzung der Wirksamkeit von Anpassungsma?nahmen im Geb?udeumfeld?(z.B. unterschiedlich umfangreiche Begr¨¹nungsma?nahmen). F¨¹r die Modellierung von Hitzeereignissen werden beobachtete Extremereignisse (z. B. aus rezenten Hitzesommern) als Analogons klimawandelbedingt geh?uft zu erwartender Ereignisse herangezogen. Die Modellergebnisse werden bzgl. klimatischer Parameter (z. B. Lufttemperatur, Luftfeuchtigkeit), aber?auch hinsichtlich abgeleiteter humanbioklimatologischer Indizes (z.B. Physiologisch ?quivalente Temperatur) zur Einsch?tzung potenzieller Gesundheitseffekte vergleichend analysiert.?Auf die Modellergebnisse aufbauende thermische Geb?udesimulationen des Verbundpartners ?koZ (?ko-Zentrum NRW) geben erg?nzend Aufschluss ¨¹ber die thermischen Belastungs?verh?ltnisse in den Innenr?umen.

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Projektlaufzeit:?

06/2023 - 11/2025

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Projektleitung:

LEAF - Learning about the effects of Augsburg Forest

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Gesundheitsrelevante Effekte unterschiedlicher urbaner Waldstrukturen

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Das ¨¹bergreifende initiale Ziel des Projekts ist die kooperative Identifizierung der unterschiedlichen "Strukturtypen" des Augsburgern Stadtwaldes mit seiner Umgebung durch die unterschiedlichen Methoden/ Techniken und Vorwissen der interdisziplin?ren Projektpartner. Hierbei sollen Kategorien bestimmt werden, die sowohl hinsichtlich lokal- und humanbioklimatischer als auch weiterer potenziell gesundheitsrelevanter Parameter m?glichst klar abgrenzbare waldstrukturelle Charakteristika repr?sentieren.

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Projektlaufzeit:

10/2022 - 09/2025

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Projektleitung:

MetAir-Acute - Untersuchung meteorologischer und lufthygienischer Einfl¨¹sse auf das geh?ufte Auftreten von Akutpathologien in deutschen Notaufnahme

Der Klimawandel beeinflusst die Gesundheit und belastet das Gesundheitssystem. Wetter- und Luftschadstoffeinfl¨¹sse korrelieren mit akuten kardiovaskul?ren und respiratorischen Erkrankungen, die regional und zeitlich geh?uft auftreten k?nnen.?
Dieses Projekt analysiert den Einfluss meteorologischer und lufthygienischer Variablen auf Notaufnahmen in Deutschland. Daf¨¹r werden Krankenhausdaten (DRG-Statistik) und meteorologische Daten (ERA5-Reanalyse) statistisch verkn¨¹pft. Ziel ist die Entwicklung von Vorhersagemodellen zur fr¨¹hzeitigen Erkennung regionaler Krankheits-H?ufungen, um Kliniken zu entlasten und Risikogruppen gezielt zu warnen.

Projektlaufzeit:
2023 - 2024
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Projektleitung:

Ozon-Downscaling - Downscaling von bodennahem Ozon f¨¹r Europa

Das Projekt erforscht die Auswirkungen von bodennahem Ozon auf die menschliche Gesundheit. Zur Verbesserung der Datengrundlage wird ein statistisches Downscaling durchgef¨¹hrt, um Ozonkonzentrationen bis Ende des 21. Jahrhunderts unter Klimawandel abzusch?tzen.?

Daf¨¹r werden Daten von ¨¹ber 700 europ?ischen Messstationen mit statistischen Modellen (z. B. Lasso-Regression) analysiert. Ozonwerte werden mit meteorologischen Variablen aus ERA5 und CAMS verkn¨¹pft. Zuk¨¹nftige Konzentrationen werden mithilfe von CMIP6-Klimamodellen f¨¹r zwei Szenarien (ssp245, ssp370) projiziert. Die Ergebnisse dienen als Grundlage f¨¹r epidemiologische Studien zur Bewertung gesundheitlicher Risiken, wie Herzinfarkth?ufigkeiten und Mortalit?t.

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Projektlaufzeit:

2021 - laufend

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Projektleitung:

ProTect: Entwicklung eines Hitzeaktionsplans f¨¹r das Universit?tsklinikum Augsburg

Hitzeextreme nehmen durch den Klimawandel zu und stellen eine wachsende Herausforderung f¨¹r das Gesundheitswesen dar. Besonders Krankenh?user m¨¹ssen Schutzma?nahmen f¨¹r Risikogruppen entwickeln. Gem?? WHO- und BMU-Empfehlungen soll ein Hitzeaktionsplan erstellt werden. Dazu werden Hitzebelastung quantifiziert, bestehende Ma?nahmen analysiert und zuk¨¹nftige Risiken abgesch?tzt. Anschlie?end folgen die Entwicklung, Erprobung und Evaluierung des Plans. Im Universit?tsklinikum Augsburg werden Innenraumtemperaturen kontinuierlich gemessen. Sensoren erfassen klimatische Unterschiede in verschiedenen Geb?udebereichen. Erg?nzend erfolgt eine Mitarbeiterbefragung zur subjektiven Hitzebelastung und bestehenden Ma?nahmen. Das Zentrum f¨¹r Betriebs- und Arbeitsmedizin unterst¨¹tzt die Befragungen und Abstimmung mit Verantwortlichen.

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Projektlaufzeit:

2024 - 2026

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Projektleitung:

STOP-MBDs: Kurzfristige operative Prognosen zur Bek?mpfung von durch Stechm¨¹cken ¨¹bertragbare Krankheite

Durch den Klimawandel verbreiten sich invasive Stechm¨¹ckenarten in Deutschland, was das Risiko von durch M¨¹cken ¨¹bertragenen Krankheiten erh?ht. Stechm¨¹cken sind in ihrer Verbreitung und Entwicklung an Temperatur- und Niederschlagsschwellen gebunden. Wetterver?nderungen beeinflussen die Reproduktion und das ?berleben von Stechm¨¹cken. Das Projekt untersucht den Zusammenhang zwischen gro?skaligen Wettermustern wie der Nordatlantischen Oszillation (NAO) und der H?ufigkeit sowie Verbreitung von Stechm¨¹ckenarten in Deutschland. Zudem werden die Auswirkungen von Wetterlagen auf verschiedene Lebenszyklusstadien der M¨¹cken analysiert, um zur Bek?mpfung von MBDs beizutragen.

Projektlaufzeit:
11/2024 - 10/2027

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Projektleitung:

URBAN-RURAL-Zoonoses: Urban-rurale Differenzierung und zoonotische Risikobewertung der?Aedes-,?Anopheles- und?Culex- Vektorverbreitungen

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Das interdisziplin?re Doktorandenprojekt URBAN-RURAL-Zoonoses untersucht die Verbreitung von Aedes-, Anopheles- und Culex-M¨¹cken in der Stadt Augsburg sowie das Risiko potenzieller Vektoren entlang eines Stadt-Umland-Gradienten. In Felduntersuchungen werden Bruthabitate und adulte M¨¹ckenfauna erfasst, zusammen mit lokalen Klima- und Umweltbedingungen. Auf Basis dieser Daten werden geeignete und ungeeignete Habitate identifiziert. Eine statistische Analyse erm?glicht die Absch?tzung des Risikopotentials f¨¹r die Region und analysiert die Unterschiede zwischen urbanen und l?ndlichen Gebieten sowie Stadt-Umland-Kontraste.

Projektlaufzeit:

10/2023 ¨C 09/2026

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Projektleitung: