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Die Corona Ambulanz an der Universitätsklinik Leipzig im März 2020. Bildrechte: imago images/Christian Grube

Unikliniken bilden Covid-19-Forschungs-NetzwerkUnikliniken bilden Covid-19-Forschungs-Netzwerk

16. Oktober 2020, 21:52 Uhr

Im Kampf gegen die Pandemie arbeiten deutsche Unikliniken künftig deutlich enger zusammen. In einem nationalen Netzwerk entwickeln sie neue Plattformen zum Daten- und Erkenntnisaustausch. Auch die mitteldeutschen Unis sind dabei.

Welche Behandlungsmethoden helfen Covid-19 Patienten am meisten? Welche anderen Forschungsgruppen können noch von den bereits gesammelten Daten profitieren? Und wie können diese Daten ausgetauscht werden, ohne Schutzrechte der Patienten oder Ärzte zu verletzen? Mit solchen Fragen befasst sich ab sofort das Netzwerk-Universitäts-Medizin (NUM) zu Covid-19. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung finanziert die 13 klinikübergreifenden Projekte mit insgesamt 150 Millionen Euro. Koordiniert wird das Netzwerk durch die Berliner Charité.

Das NUM soll dabei nicht nur die Forschung gegen Corona koordinieren und damit beschleunigen, sondern auch Strukturen schaffen, damit künftige Pandemien wissenschaftlich noch schneller und effizienter bewältigt werden können. Auch die fünf mitteldeutschen Unikliniken beteiligen sich daran. Spitzenreiter sind dabei Jena, das sich an elf Netzwerkvorhaben beteiligt, und Leipzig, das bei sieben Projekten mitmacht.

Neue Wege in Sachen Datenschutz und -verarbeitung

Inhaltlich geht es in vielen Teilvorhaben vor allem um die einheitliche Sammlung und den Austausch von Daten zum Infektionsgeschehen, zu Krankheitsverläufen und zu Behandlungsmethoden. Dabei spielt auch eine Rolle, wie Datenschutzstandards erfüllt werden müssen. Im Projekt FoDaPla sollen Forscher etwa über eine neue Plattform auf pseudonymisierte Labordaten zugreifen.

Damit können einmal erhobene Daten vielfach ausgewertet werden und neue Forschungsansätze weiterbringen. Bei Racoon wiederum werden Röntgenaufnahmen von Covid-19-Patienten zentral gesammelt und mit Daten zu Krankheitsverläufen ergänzt. Rechenverfahren der künstlichen Intelligenz sollen diese Daten analysieren und aufzeigen, ob bestimmte Muster auf bestimmte Krankheitsverläufe hinweisen.

(ens)

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