Ansprechpartner:
- Prof. Dr. med. Katrin Engelmann, Klinikum Chemnitz gGmbH, Chefärztin Fachbereich Augenheilkunde
- Jun.-Prof. Dr. Danny Kowerko, TU Chemnitz, Juniorprofessur Media Computing
- Prof. Dr. Marc Ritter, HS Mittweida, Professur Medieninformatik
Partner:
- Dr. Olaf Müller, Carus Consilium GmbH
- Torsten Fahrig, Technologiezentrum Dresden
Hintergrund:
In Industrienationen wird das Sehzentrum des menschlichen Auges zunehmend von Erkrankungen befallen, welche die Hauptursache für Erblindung darstellen. Prävention, Diagnostik und Therapie, aber auch Rehabilitation erfordern digitale Lösungen zur Datenanalyse: für die fortlaufende Anpassung von Therapien an Studienergebnisse, für einen einfacheren Zugang zu Daten und Datenanalysen für Ärzte, für „helfende“ digitale Systeme zur Diagnoseerstellung und für Therapiepfade, für Patienten-Register, dem medizinisch-wissenschaftlichen Stand angepasste Patienteninformationssysteme und Plattformen zum schnellen und sicheren Informationsaustausch zwischen den Beteiligten. Forschungsideen müssen schneller als bisher in die Anwendung und die Hindernisse hierfür überwunden werden. Das hier vorgestellte Partnernetzwerk möchte hierzu ein Modell von der Forschung bis zur Klinik entwickeln, das am Beispiel der Volkskrankheit „Altersabhängige Makuladegeneration“ (AMD) durch digitale Lösungen eine Sachsen-weite, einheitliche und modellhafte Lösung für die Interaktion aller zu verschiedenen Zeitpunkten am Prozess Beteiligter erarbeitet.
Weitere Informationen finden Sie unter:
Laufende Projekte:
- OphthalVis 2.0 – Entwicklung individueller Therapieansätze bei AMD, DMÖ und RVV durch Analyse aufbereiteter Massendaten mit maschinellen Lernverfahren
Abgeschlossene Projekte:
- Therapievorhersage durch Analyse von Patientendaten in der Ophthalmologie
- Spektroskopie des Augenfundus
Publikationen:
- Veröffentlichung der Juniorprofessur Media Computing im Bereich Ophthalmologie
- Veröffentlichungen der Professur Medieninformatik der HS Mittweida
Presse/mitteilungen:
- Informatik trifft auf Augenheilkunde – Untersuchung der Wirksamkeit von vortrainierten Netzwerken auf OCT-Datensätzen
- Forschungspreis für Projekte OphthalVis2.0