DMEA 2025

Messe und Kongress für digitale Gesundheitsvorsorge / 08. April 2025 - 10. April 2025

Connecting Digital Health

Die DMEA ist Europas führende Veranstaltung für digitale Gesundheit und bringt Experten aus Gesundheitswesen, IT und Forschung zusammen, um die Zukunft der Medizintechnologie zu gestalten. Die DMEA findet vom 8. bis 10. April 2025 auf dem Messegelände Berlin in Deutschland statt.

Das Event bietet inspirierende Keynotes, Podiumsdiskussionen und Fachausstellungen, die Innovationen in den Bereichen Gesundheits-IT, Künstliche Intelligenz, Telemedizin und digitale Patientenversorgung vorstellen. Als zentrale Plattform für Networking, Wissensaustausch und Zusammenarbeit gestaltet die DMEA aktiv die digitale Zukunft des Gesundheitswesens mit.

Die Experten des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medizin MEVIS freuen sich darauf, Sie am Gemeinschaftsstand der Fraunhofer-Gesellschaft (Halle 2.2 | Stand D-109) willkommen zu heißen.

Auf der diesjährigen DMEA präsentiert Fraunhofer MEVIS KI-gestützte Lösungen für fundierte Entscheidungen und eine bessere Patientenversorgung:

Harmonisierte tabellarische Gesundheitsdaten für KI
Foundation Models für bildbasierte digitale Biomarker
Sensorbasiertes Monitoring für Herzinsuffizienzpatient:innen
LUKAS – Assistent für intelligente Patient:innenversorgung und Pflegeeffizienz

Veranstaltungsdetails

Veranstaltungsort

Messe Berlin
Berlin ExpoCenter City
Stand der Fraunhofer-Gesellschaft: Halle 2.2 | Stand D-109
Messedamm 22
Berlin

Datum

08. April 2025 - 10. April 2025

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Harmonisierte tabellarische Gesundheitsdaten für KI

Fraunhofer MEVIS entwickelt Software zur Vorverarbeitung von Daten für das KI-Training. Unser Demonstrator INDAST ermöglicht eine effiziente Harmonisierung von Daten verschiedener Quellen, während MARATUS eine visuelle Webschnittstelle bietet, um Datenvorverarbeitungsketten zu definieren und anzuwenden, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind.

Von klinischen Studien bis hin zur Erstellung von KI-Modellen müssen medizinische Daten vorverarbeitet werden. Dafür werden die notwendigen Informationen aus den gesammelten tabellarischen Rohdaten extrahiert, harmonisiert und in geeignete Formate umgewandelt. Weitere Vorverarbeitungsschritte umfassen die Wertkodierung, den Umgang mit fehlenden Daten oder die Merkmalsgenerierung.

Auf der DMEA präsentieren wir unsere Datenvorverarbeitungstools, geben Einblicke in deren Nutzung und beraten zu Anwendungsmöglichkeiten in spezifischen Einsatzbereichen.

Foundation Models für bildbasierte digitale Biomarker

Die Autoren danken dem National Cancer Institute für den Zugang zu den von dem Prostate, Lung, Colorectal and Ovarian (PLCO) Cancer Screening Trial gesammelten Daten.

Unsere Experten haben einen überwachten Trainingsansatz entwickelt und implementiert, der Ergebnisse produziert und dabei nur 1% der Rechenressourcen und Energie nutzt. Dieser Ansatz macht das Training von Foundation Models erheblich kosteneffizienter und energieeffizienter.

Foundation Models sind KI-basierte Modelle, die mit einer Vielzahl von Trainingsdaten vortrainiert werden, um allgemeine Muster oder Merkmale zu erlernen. In der Histopathologie bilden Foundation Models die Grundlage für neue bildbasierte Biomarker, z. B. zur Vorhersage des Patientenrisikos oder der Therapieansprache, was zu einer Kostensenkung in der personalisierten Medizin beiträgt.

Auf der DMEA zeigen wir, wie Foundation Models für das Training von KI mit klinischen Ergebnisdaten genutzt werden können und wie sie neue Einblicke in bildbasierte Biomarker ermöglichen.

Sensorbasiertes Monitoring für Herzinsuffizienzpatient:innen

Wir präsentieren ein nicht-invasives tragbares Sensorsystem sowie ein interaktives klinisches Dashboard, das für das Monitoring des Krankheitsverlaufs von Patient:innen mit Herzinsuffizienz entwickelt wurde.

In das System sind verschiedene Sensoren, wie z. B. eine smarte Waage, ein Brustgurt, ein Armband sowie ein digitales Stethoskop integriert, womit wichtige Gesundheitsparameter erfasst werden.

Eine mobile App führt die Patient:innen durch die täglichen Messungen und stellt sicher, dass die Protokolle klinischer Studien eingehalten werden. Die erhobenen Gesundheitsdaten werden anschließend analysiert und im interaktiven klinischen Dashboard visualisiert.

Dadurch können Gesundheitsfachkräfte Trends überwachen und den Krankheitsverlauf effektiv mit Patient:innen besprechen. Alle Teilnehmenden haben das System angenommen und als benutzerfreundlich empfunden.

Auf der DMEA demonstrieren wir die Sensoren, die mobile App und das klinische Dashboard.

LUKAS – Assistent für intelligente Patient:innenversorgung und Pflegeeffizienz

LUKAS ist ein Assistenzsystem für Krankenhausstationen, das sowohl von Patient:innen als auch von Pflegepersonal über Sprach- und Touchsteuerung genutzt wird. Es wurde entwickelt, um die Aufenthaltsqualität der Patient:innen zu verbessern, umfassende Informationen bereitzustellen und die Dokumentationsanforderungen sowie die Koordination von Pflegeprozessen zu vereinfachen.

Was LUKAS besonders macht, ist seine Fähigkeit, Informationen aus verschiedenen Quellen zu beziehen und diese eigenständig auszuwerten. LUKAS nutzt Daten aus dem klinischen Informations- und Pflegedokumentationssystem sowie von verschiedenen Sensoren wie Schlafmatten und Wearables.

Während des Arbeitstags übernimmt LUKAS Dokumentationsaufgaben so automatisch wie möglich und kann am Ende der Schicht offene Punkte mit dem Pflegepersonal durchgehen. Dies reduziert den manuellen Dokumentationsaufwand erheblich und hilft, Dokumentationslücken zu vermeiden.

In Situationen, in denen schnelle Kommunikation erforderlich ist, kann LUKAS sowohl Patient:innen als auch Pflegepersonal proaktiv kontaktieren, was ihn zu einem zuverlässigen Partner im Pflegealltag macht.

Besuchen Sie uns auf der DMEA 2025 (Halle 2.2 | Stand D-109) und entdecken Sie unsere innovativen Lösungen für die digitale Medizin!