Die Entwicklung einer umfassenden Remote-Diagnostik und einer digitalen Gesundheitsbegleitung im ZIM-Projekt "MedReD" stärkt die individuelle Gesundheit.

Die CorporateHealth - die Gesundheits Company GmbH und das Institut für Modellbildung und Hochleistungsrechnen der Hochschule Niederrhein haben sich im Innovationsprojekt "MedReD" zusammengeschlossen, um ein Präventionstool zu entwickeln, das die individuelle Gesundheit bewertet und personalisierte Maßnahmen empfiehlt. Mit Hilfe eines KI-basierten Assistenten soll die Gesundheit gefördert und der Zugang zu Präventionsmaßnahmen erleichtert werden. Das Vorhaben wird mit rund 423.000 Euro aus dem Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert.

Prävention im Wandel: Von Hindernissen zu Chancen

Prävention ist von essenzieller Bedeutung für die Gesundheit. Insbesondere die Primärprävention, also Maßnahmen zur Vorbeugung von Krankheiten, bevor sie auftreten, spielt dabei eine zentrale Rolle. Doch gerade hier fehlt oft der Anreiz, den Lebensstil langfristig zu verändern. Dies führt dazu, dass Präventionsmaßnahmen nicht ausreichend genutzt werden - eine Herausforderung für das Gesundheitswesen. Hinzu kommt, dass es bisher an leicht zugänglichen, individualisierten Angeboten mangelt, die persönliche Risikofaktoren berücksichtigen und gezielte Empfehlungen zur Prävention geben.

Durch die Corona-Pandemie wurden Vorsorgeuntersuchungen deutlich seltener wahrgenommen, was zu einem Rückgang bei präventiven Gesundheitsmaßnahmen geführt hat. Gleichzeitig ist das Interesse an digitalen Gesundheitslösungen für den Einsatz zu Hause stark gestiegen. Viele dieser neuen Ferndiagnose-Angebote konzentrieren sich jedoch auf einzelne Gesundheitsaspekte und bieten keine umfassende Betrachtung der individuellen Gesundheit, was den Bedarf an ganzheitlichen Präventionskonzepten verdeutlicht.

Multimodale Datenerfassung als Schlüssel zur präzisen Remote-Gesundheitsanalyse

Das Projekt "MedReD" hat das Ziel, mit verschiedenen Modulen hochwertige Gesundheitsdaten zu erheben und diese in einem intelligenten Diagnosetool zu bündeln. Mithilfe eines personalisierten Machine-Learning-Modells können neue gesundheitliche Risikofaktoren und Biomarker entdeckt und medizinisch überprüft werden. Diese Erkenntnisse, zusammen mit bereits bekannten Biomarkern, sollen genutzt werden, um individuelle Empfehlungen für präventive Maßnahmen zu geben. So soll perspektivisch das Risiko für Krankheiten reduziert, Frühstadien schneller erkannt und gesundheitliche Beeinträchtigungen wie Arbeitsausfälle oder medizinische Eingriffe zielgerichtet reduziert werden.

Die Entwicklung einer umfassenden Remote-Diagnostik und einer digitalen Gesundheitsbegleitung im Projekt "MedReD" stärkt nicht nur die individuelle Gesundheit, sondern fördert auch den Einsatz digitaler Vorsorgeinnovationen im Gesundheitswesen. Durch den Fokus auf Prävention rückt zudem die Gesundheit gegenüber der Krankheit in den Vordergrund der Wahrnehmung. Anonymisierte Daten über häufige Beschwerden innerhalb einer Gruppe können Arbeitgeber:innen dabei helfen, Arbeitsbedingungen präventiv zu verbessern. Dies kann Krankheitsausfälle verringern und die Zufriedenheit der Mitarbeitenden steigern. Die Innovation trägt somit zu positiven gesellschaftlichen Effekten bei.

Die Idee zum Projekt "MedReD" ist im Rahmen des Innovationsnetzwerks AIMECA - Künstliche Intelligenz in der medizinischen Versorgung entstanden, das über das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert wird. Im Zuge der Mitgliedschaft werden die Partner:innen aktiv bei der Realisierung von F&E-Projekten sowie der Sicherstellung der Finanzierung unterstützt. Betreut wird AIMECA von der IWS GmbH , die auch das Antragsmanagement der Kooperationsprojekte übernimmt und die Mitglieder intensiv bei der Entwicklung neuer Technologien begleitet.

_Weitere Informationen finden Sie unter _ _www.aimeca.net_

Projektbeteiligte "MedReD":

CorporateHealth - die Gesundheits Company GmbH | Hamburg
Hochschule Niederrhein - Institut für Modellbildung und Hochleistungsrechnen| Krefeld

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