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Forschung |

Zwei Millionen Euro Förderung für Entwicklung mathematischer Modelle für personalisierte Medizin der Zukunft

Prof. Dr. Sebastian Sager, Foto: privat

Der Europäische Forschungsrat (ERC) hat dem Mathematiker Prof. Dr. rer. nat. Sebastian Sager von der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg einen mit zwei Millionen Euro dotierten ERC Consolidator Grant bewilligt und seinem Forschungsprojekt Mathematical Optimization for Clinical Decision Support and Training (MODEST) wissenschaftliche Exzellenz bescheinigt. Der Mathematiker ist damit einer von europaweit 372 exzellenten Wissenschaftlern, die mit insgesamt 713 Millionen Euro vom ERC in dieser Form gefördert werden.


Über die nächsten fünf Jahre werden Sager und sein Team aus Mathematikern und Medizinern der Universität Magdeburg nach mathematischen Lösungen suchen, die Ärzte bei Diagnose- und Therapieentscheidungen unterstützen und eine personalisierte Medizin möglich machen. Eine enge Kooperation ist mit dem Universitätsklinikum geplant, insbesondere mit den Onkologen Prof. Dr. Thomas Fischer und Dr. Enrico Schalk sowie dem klinischen Chemiker Prof. Dr. Berend Isermann. Ermutigende Vorarbeiten gibt es auch mit dem Experten für Systemtheorie an der Universität, Prof. Dr. Rolf Findeisen.


Ziel des Projektes ist es, prototypische mathematische Modelle und Algorithmen zu entwickeln, die die vielfach erhobenen und vorhandenen individuellen medizinischen Daten integrativ zusammenführen. Die Menge vorhandener Patientendaten soll so automatisch in Vorschläge für Diagnosen und Therapien übersetzt werden können.


„Mediziner müssen täglich unter Zeitdruck wichtige Entscheidung treffen. Kardiologen anhand eines EKGs in Minuten über mögliche Ursachen von Unstimmigkeiten befinden, Onkologen anhand von Labormarkern Dosis und Behandlungsdauer von Chemotherapien festlegen“, so Prof. Sebastian Sager. „Diese komplexen Entscheidungen basieren gewöhnlich auf ihrem im Laufe der Jahre angesammelten Expertenwissen, das aber eben nicht allen Patienten zur Verfügung steht und auch nicht ohne weiteres übertragbar ist. Andererseits werden in Kliniken und Arztpraxen Unmengen von Daten erhoben, die aus unserer Sicht nur unzureichend für ärztliche Entscheidungen hinzugezogen werden. Sie in ihrer ganzen Komplexität zu nutzen und gleichzeitig das Wesentliche heraus zu heben, soll durch unsere mathematischen Modelle möglich werden. Wir wollen Software entwickeln, die mit der Fülle der Daten umgehen kann und die die Entscheidungen der Mediziner faktenorientiert und nachvollziehbar unterstützt.“


So wie ein Flugsimulator Piloten in verschiedenen Szenarien trainiert, könnten dann auch auf individuellen Patientendaten basierende Krankheitssimulatoren sowohl in der Ausbildung eingesetzt werden, als auch im klinischen Alltag ärztliche Diagnosen sicherstellen und Therapieansätze optimieren. Krankheitsverläufe würden „vorausberechnet“ und sichtbar gemacht werden können.


Mehr Informationen unter http://mathopt.de/ERC/