idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Science Video Project
idw-Abo

idw-News App:

AppStore

Google Play Store



Instance:
Share on: 
11/24/2021 18:15

Christian Aljoscha Lukas und Georgios Kaissis erhalten den Eugen Münch-Preis 2021

Annette Kennel Presse- und Öffentlichkeitsarbeit
Stiftung Münch

    Christian Aljoscha Lukas erhält den Preis der Kategorie praktische Anwendung für die Entwicklung der App „mentalis“, die eine lückenlose Nachsorge von Patienten mit psychischen Erkrankungen nach einem Klinikaufenthalt ermöglicht. In der Kategorie Wissenschaft wird Georgios Kaissis ausgezeichnet, der mit „PriMIA“ ein neuartiges System zum Privatsphäre wahrenden Training von KI-Algorithmen an medizinischen Bilddaten entwickelt und evaluiert hat. Beide Gewinner erhalten ein Preisgeld von 20.000 Euro und einen Film, mit dem die Arbeit erläutert wird.

    Am 24. November wurde der Eugen Münch-Preis für innovative Gesundheitsversorgung 2021 verliehen. Christian Aljoscha Lukas erhält den Preis der Kategorie praktische Anwendung für die Entwicklung der App „mentalis“, die eine lückenlose Nachsorge von Patienten mit psychischen Erkrankungen nach einem Klinikaufenthalt ermöglicht. In der Kategorie Wissenschaft wird Georgios Kaissis ausgezeichnet, der mit „PriMIA“ ein neuartiges System zum Privatsphäre wahrenden Training von KI-Algorithmen an medizinischen Bilddaten entwickelt und evaluiert hat. Beide Gewinner erhalten ein Preisgeld von 20.000 Euro und einen Film, mit dem die Arbeit erläutert wird. Auch in diesem Jahr hat sich die Jury entschieden, einen Sonderpreis zu verleihen: Er geht an Abdul Rahman Itani, der neben seiner Berufstätigkeit als Pflegefachkraft aus eigener Motivation ein Konzept zur Verbesserung der palliativmedizinischen Versorgung entwickelt hat.

    Die Gewinner wurden unter mehr als 100 Einsendungen von der Jury ausgewählt, der Daniel Bahr (Mitglied des Vorstands der Allianz Pri-vate Krankenversicherungs-AG), Fraua Ferlemann (Redakteurin BR, Wissen und Bildung aktuell), Marion Haubitz (Direktorin der Medizini-schen Klinik III am Klinikum Fulda), Helmut Schönenberger (Geschäfts-führer UnternehmerTUM), Ilona Köster-Steinebach (Geschäftsführerin Aktionsbündnis Patientensicherheit), Leonie Sundmacher (Inhaberin des Lehrstuhls für Gesundheitsökonomie an der Fakultät für Sport- und Gesundheitswissenschaften an der Technischen Universität Mün-chen) und Staatssekretär Andreas Westerfellhaus (Pflegebevollmäch-tigter der Bundesregierung) angehören.

    Boris Augurzky, Vorstandsvorsitzender der Stiftung Münch: „Wir sehen an allen eingegangenen Bewerbungen deutlich, dass das Potenzial der Digitalisierung erkannt und eine Umsetzung in den Versorgungsalltag gewünscht wird. Wir sollten dabei nicht pausieren, sondern beschleunigen. Die prämierten Arbeiten nutzen moderne Technologien und setzen sie für eine Verbesserung der Versorgungsqualität ein.“

    Kategorie Wissenschaft und anwendungsorientierte Forschung:
    PD Dr. Georgios Kaissis, Institut für KI und Informatik an der TU München: „End-to-end privacy preserving deep learning on multi-institutional medical imaging“

    Um KI-Algorithmen zu trainieren, sind große Datensätze nötig. Doch der Zugang zu den Daten ist erschwert, da diese oft schützenswerte und personenbezogene Personendaten enthalten und damit nicht zugänglich sind. Georgios Kaissis hat mit seinen Kollegen eine die Privatsphäre wahrende und sichere KI entwickelt, die das Training ermöglicht, ohne dass direkter Datenzugang erforderlich ist.
    Bei dem System „PriMIA“ (privacy-preserving medical imaging analysis) werden KI-Algorithmen dezentral trainiert. Die Daten verlassen nicht den Eigentümer, sondern die Algorithmen werden zu den Daten geschickt und lokal trainiert („federated learning“). Der Schutz der Daten erfolgt mit einer Kombination aus einer informationstheoretischen, quantifizierbaren Geheimhaltungsgarantie sowie einem kryptographischen Verfahren. Mit dem System trainierte Algorithmen können schließlich End-zu-End verschlüsselt genutzt werden, um an ebenso verschlüsselten Daten Diagnosen zu stellen.
    Das Verfahren wurde an Röntgenbildern pädiatrischer Patienten trainiert und an zwei externen Datensätzen gegen Fachärzte für Radiologie und Kinderradiologen getestet. Selbst unter den striktesten Privatsphären- und Sicherheitsgarantien war die vom Algorithmus er-brachte Genauigkeit auf einer Ebene mit menschlichen Experten.

    „Unsere Techniken ermöglichen einen Quantensprung in der Verfügbarkeit medizinischer Daten zum Training von KI-Algorithmen und eröffnen neue Möglichkeiten für die Telemedizin und die Erbringung KI-gestützter diagnostischer Dienstleistungen unter strengen Sicher-heitsgarantien. Somit wird nicht nur eine Effizienzsteigerung in der Diagnostik erreicht; Privatsphären wahrende Systeme sind ebenso nahtlos in medizinische Datenverarbeitungssysteme und die elektronische Patientenakte integrierbar. Nicht zuletzt weisen die von uns vorgestellten Techniken den Weg für neue Märkte für die Nutzung priva-ter Daten zum Erkenntnisgewinn in Wissenschaft und Industrie“, betont Kaissis.

    Das System stellt das Team um Kaissis kostenlos und open-source zur Verwendung.

    PD Dr. Georgios Kaissis ist Radiologe und Informatiker. Aktuell ist er als Senior Research Scientist am Institut für KI in der Medizin an der TU München und als Oberarzt am Institut für Radiologie des Klinikums rechts der Isar tätig. Darüber hinaus ist er als Postdoctoral Research Assiciate am Imperial College in London und bei OpenMined als Leiter der Forschungseinheit beschäftigt

    Einen Film über die Arbeit sehen Sie hier:
    https://youtu.be/pqNVrgvfTuE

    Die Publikation der Arbeit lesen Sie hier
    https://www.nature.com/articles/s42256-021-00337-8

    Kategorie praktische Anwendung:
    Dr. Christian Aljoscha Lukas: mentalis – digitale Nachsorge

    Christian Aljoscha Lukas hat seine Forschungsergebnisse an der FAU Erlangen-Nürnberg verwendet, um digitale Programme für die Nachsorge von psychisch kranken Menschen nach einem Klinikaufenthalt zu entwickeln. Die Patienten werden kurz vor Entlassung aus der Klinik an eine nahtlose, digitale Nachsorge angebunden. Durch einen Algorithmus und individuelle Tele-Coachings werden die in der Klinik erarbeiteten Therapieerfolge stabilisiert und die Patienten in vulnerablen Situationen unterstützt. Patienten mit Weiterbehandlungsbedarf werden identifiziert und bei der Inanspruchnahme von Therapien in der Regelversorgung unterstützt. mentalis schließt somit eine Versorgungslücke und trägt dazu bei, die hohen Rehospitalisierungsraten zu reduzieren und chronische Krankheitsverläufe zu verhindern. Die digitale Nachsorge ist für mehrere Krankheitsbilder anwendbar, darunter Depression und Suchterkrankungen. „Mit unserer digitalen Nachsorge wollen wir die Patienten aus der stationären oder teilstationären Behandlung systematisch an ambulante Weiterbehandlungsangebote anbinden. Hat der Patient einen Therapeuten gefunden, ist unsere Aufgabe erfüllt“, erläutert Lukas.

    Dr. Christian Aljoscha Lukas studierte Wirtschaftspsychologie in Köln und erlangte seinen Master of Science in Psychologie an der Montana State University, USA. Neben seiner Tätigkeit als Psychologe am Klinikum Nürnberg promovierte er an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, wo er sich als Postdoc weiterhin dem Thema E-Mental-Health widmet. Er ist Start-up Mentor bei Scaler 8 (Singapur) und gehört dem Beirat der Nexus-Klinik in Baden-Baden an.

    Einen Film über die Arbeit sehen Sie hier:
    https://youtu.be/6FaEXFM0K08

    Sonderpreis:
    Abdul Rahman Itani: Problematiken der stationären Versorgung im Terminalstadium und die Notwendigkeit eines interdisziplinären und multiprofessionellen, palliativmedizinischen Konsiliardienstes

    Mit einem Sonderpreis hat die Jury Abdul Rahman Itani ausgezeichnet. Der 25-jährige Pflegefachmann hat nach seiner Ausbildung in mehreren Kliniken sterbende Menschen begleitet. Um ihre Versorgung zu verbessern, entwickelte er in seiner Freizeit und parallel zum Besuch eines Abendgymnasiums ein Konzept für einen interdisziplinären und multiprofessionellen palliativmedizinischen Konsiliardienst. Die Arbeit befasst sich nicht nur mit einem Thema von hoher Bedeutung. Sie zeigt auch, über welche hohen fachlichen Kompetenzen Pflegefachpersonen verfügen und für eine Verbesserung der Patientenversor-gung anwenden können.

    Über den Preis
    Der Eugen Münch-Preis wird seit 2015 jährlich in zwei Kategorien verliehen, die jeweils mit einem Preisgeld von 20.000 Euro dotiert sind. Ausgezeichnet werden innovative Arbeiten, die zu einer effizienteren und patientenorientierteren Gesundheitsversorgung beitragen können. Bisher wurden unter anderem Professorin Leonie Sundmacher, Neeltje van den Berg, Dmitrji Achelrod, Sandra Sülz, Steffen Fleßa, Patrick Jahn sowie die Gründer von speechagain, msense, memorebox, rehago und deepc ausgezeichnet.


    Images

    Criteria of this press release:
    Journalists
    Medicine, Nutrition / healthcare / nursing
    transregional, national
    Contests / awards
    German


     

    Help

    Search / advanced search of the idw archives
    Combination of search terms

    You can combine search terms with and, or and/or not, e.g. Philo not logy.

    Brackets

    You can use brackets to separate combinations from each other, e.g. (Philo not logy) or (Psycho and logy).

    Phrases

    Coherent groups of words will be located as complete phrases if you put them into quotation marks, e.g. “Federal Republic of Germany”.

    Selection criteria

    You can also use the advanced search without entering search terms. It will then follow the criteria you have selected (e.g. country or subject area).

    If you have not selected any criteria in a given category, the entire category will be searched (e.g. all subject areas or all countries).