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Diagnostik- und Forschungszentrum
Genetische und umweltbedingte KrankheitsmechanismenForschungDiagnostik & Forschungszentrum für Molekulare BioMedizinForschungszentren und InstituteMed Uni Graz

Forschungsteam Müller

FORSCHUNGSSCHWERPUNKT INFORMATION SCIENCE AND MACHINE LEARNING

Teamleiter: Heimo Müller

Fokus: Der Fokus unserer Forschungsgruppe liegt in der Aufbereitung und Analyse von Daten, die im wissenschaftlichen und/oder diagnostischen Prozess entstehen (Fokus: Pathologie). Hierbei werden einerseits Werkzeuge entwickelt, die es ermöglichen, Daten nach den FAIR-Prinzipien zu verarbeiten und andererseits bestehende Algorithmen (künstliche Intelligenz) analysiert und ihre Erklärbarkeit inkl. der Schnittstelle Mensch-Maschine dargestellt und weiterentwickelt (in Zusammenarbeit mit Andreas Holzinger). Ebenso werden im Zuge der Digitalisierung Archivproben der Biobank aufbereitet und in digitalen Katalogen bereitgestellt (in Zusammenarbeit mit Kurt Zatloukal).

Vernetzung: Wir kooperieren mit dem Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Dokumentation, Medizinische Universität Graz sowie mit BBMRI-ERIC, BIOBANKS AND BIOMOLECULAR RESOURCES RESEARCH INFRASTRUCTURE CONSORTIUM

Projekte

AIDAVA

  • Um personenbezogene Gesundheitsdaten (PHD) interoperabel, KI-fähig und wiederverwendungsfähig zu machen, möchte das Projekt AIDAVA einen KI-gestützten, virtuellen Assistenten entwickeln (getestet mit Krankenhäusern), der die Automatisierung der Datenpflege maximiert und eine Veröffentlichung von unstrukturierten und strukturierten, heterogenen Daten ermöglicht. Der virtuelle Assistent enthält ein Kurationstools mit KI-basierten personenbezogenen Daten auf die die Benutzer*innen zugreifen können. Fokus liegt hier auf dem Brustkrebspatientenregister und Längsschnitt-Gesundheitsakten für Herz-Kreislauf-Patienten. Durch die zunehmende Automatisierung zur Verbesserung der Datenqualität und Bereitstellung qualitativ hochwertiger Daten wird AIDAVA die Arbeitsbelastung klinischer Datenverwalter verringern, die Wirksamkeit der klinischen Versorgung verbessern und die klinische Forschung unterstützen.
  • Projektdauer: 2022-2026
  • Gefördert durch: Europäische Kommission
  • Projektpartner*innen: Universiteit Maastricht, b!loba, European Research and Project Office GmbH, Katholieke Universiteit Leuven, Sirma AI EAD, MIDATA Genossenschaft, The European Institute for Innovation through Health Data, Sihtasutus Pohja-Eesti Regionaalhaigla, Digi.me Limited, Gnome Design SRL, Averbis GmbH, European Cancer Patient Coalition, European Heart Network ASBL

Biobanking and the Cyprus Human Genome Project

  • Die genetische Untersuchung von Krankheiten und eHealth ist eine Priorität von dem europäischen Projekt CY-Biobanking und kann am besten durch die Schaffung eines Kompetenzzentrums in Zypern erreicht werden; als zeitgemäße Biobank-Forschungsinfrastruktur und moderne Forschungseinrichtung zur Unterstützung des Projekts und zur Förderung der translat. Forschung mit Schwerpunkt auf genetisch bedingte Krankheiten. Das Projekt rüstet die vorhandene Infrastruktur auf und implementiert Verfahren und QMS mit hohem Standard, um Daten und Material von höchster Vertrauenswürdigkeit für spätere Untersuchungen zu schützen.
  • Laufzeit: 2019-2026
  • Gefördert durch: Europäische Kommission
  • Projektpartner: University of Cyprus, BBMRI-ERIC, RTD Talos Limited

Smart FOX

  • Viele klinische Forschungsaktivitäten in Österreich stehen vor Herausforderungen aufgrund nicht verknüpfbarer Datenquellen. Doch oft liegt der eigentliche Wert erst in der Vernetzung der Daten. Vor diesem Hintergrund werden in Smart FOX, Konzepte, Methoden und Tools entwickelt, um Bürger*innen/Patient*innen Möglichkeiten zur Spende ihrer Gesundheitsdaten für die klinische Forschung bereitzustellen. Smart FOX verknüpft ELGA-standardisierte Gesundheitsdaten mit klinischen Registern für Dickdarmkrebs und Herzinsuffizienz und verbessert somit den Patienten*innenrekrutierungsprozess durch die Verknüpfung von Dienstleistungen der Industrie mit den in Smart FOX entwickelten Datenspendenregistern. Letztendlich wird Smart FOX den Weg zu einer Bürger*innen/Patient*innen-gesteuerten Spende von Gesundheitsdaten in Österreich ebnen, um die Demokratisierung und vollständige Nutzung der entlang des Patient*innenwegs gesammelten Daten zu ermöglichen.
  • Projektdauer: 2023-2025
  • Gefördert durch: FFG
  • Projektpartner*innen: AIT, GÖG, LBI DHPS, MUW, UMIT, UniVie, Dedalus, EIT, fragentiX, ITSV, Probando, SHS, TBM, LIV, DIO, Survivors AT

RI-Scale

  • Im Rahmen des Projekts wird ein verteiltes Netz von Expert*innen, ein Kompetenzzentrum, betrieben, über das die DEP-Technologie (Plattformtechnologie zur Datenverwertung) konzipiert und zu einem Software-Prototyp und zugehörigen Einsatz- und Betriebsanleitungen entwickelt wird, die es den RI (Forschungsinfrastruktur)-Datenbeständen ermöglichen, ihr Portfolio mit gemeinsam bereitgestellten skalierbaren Rechendiensten auf e-Infrastrukturen zu erweitern. Hierdurch können Datensätze aus den Datenbeständen repliziert und für datenintensive Analysen angeboten werden. Das DEP wird eine vertrauenswürdige Datenreplikation und ein Lebenszyklusmanagement mit Minimierung des Energieverbrauchs in der gesamten Betriebskette für Übertragung, Berechnung und Speicherung implementieren. Der Betrieb beruht auf kohärenten Identitätsmanagement-, Authentifizierungs- und Autorisierungslösungen, die das Vertrauen und die Interoperabilität zwischen RIs, e-Infrastrukturen und dem entstehenden Ökosystem der Datenräume gewährleisten.
  • Projektdauer: 2025-2027
  • Gefördert durch: EU
  • Projektpartner*innen: Stichting EGI, Masarykova Univerzita, TU Wien, fragmentiX, BBMRI-ERIC, EMBL, CERN, MMCI, DKRZ, Universitat Politecnica de Valencia

BioMedAI Twinning

  • Die steigende Nachfrage nach anspruchsvoller klinischer Diagnostik macht die derzeitigen diagnostischen Kapazitäten unzureichend. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen scheinen sehr vielversprechende Ansätze zur Automatisierung diagnostischer Systeme. Die meisten akademischen KI-Systeme sind jedoch undurchsichtige black boxes, die nicht ohne kompetentem Wissen verstanden, getestet und zertifiziert werden können. Dies motiviert Masaryk University und Masaryk Institute of Oncology zur Zusammenarbeit mit zwei fortgeschrittenen Partnern, der Medizinischen Universität Graz und der Technische Universität Berlin, und zum Aufbau einer BioMedAI-Infrastruktur, die eine enge Zusammenarbeit von Informatikern und klinischen Experten ermöglicht, vertrauenswürdige KI-Lösungen erklärbar zu entwickeln. Der Hauptteil des BioMedAI-Projekts konzentriert sich auf die Ausbildung von Informatikforschern an der MU und klinischen Experten am MMCI in der Entwicklung von erklärbaren KI-Methoden, die auf hochwertigen medizinischen Daten basieren und in einem klinischen Umfeld validiert wurden.
  • Projektdauer: 2022-2025
  • Gefördert durch: Europäische Kommission
  • Projektpartner*innen: Masarykova Univerzita, Technische Universität Berlin, Masarykuv Onkologicky Ustav

ONCOSCREEN

  • Da Darmkrebs (CRC) für 12,4 % aller krebsbedingten Todesfälle verantwortlich ist und nur 14 % der EU-Bürger an Screening-Programmen teilnehmen, besteht ein dringender Bedarf an genauen, nicht-invasiven, kostengünstigen Screening-Tests auf der Grundlage von neuartigen Technologien und einem erhöhten Bewusstsein für die Krankheit und ihre Erkennung. Darüber hinaus sind personalisierte Ansätze für das Screening erforderlich, um genetische und andere sozioökonomische Variablen und Umweltstressoren zu berücksichtigen. ONCOSCREEN reagiert auf diese Herausforderungen durch die Entwicklung einer risikobasierten Stratifizierungsmethodik auf Bevölkerungsebene für CRC, um die genetische Prävalenz, den sozioökonomischen Status und andere Faktoren zu berücksichtigen. Das Projekt wird von einem multidisziplinären Konsortium aus 38 Partnern getragen, darunter Anbieter technischer Lösungen, Krankenhäuser, Gesundheitsministerien als politische Entscheidungsträger, Rechts- und Ethikexperten, Versicherungsunternehmen, und der aktiven Einbeziehung von Endnutzern/Bürgern durch gezielte Workshops in allen Phasen der Umsetzung.
  • Projektdauer: 2023-2026
  • Gefördert durch: Europäische Kommission
  • Projektpartner*innen: EXUS Software Monoprosopi Etairia Periorismenis Evthinis, Universitaetsmedizin Der Johannes Gutenberg-Universitaet Mainz, Institute Of Communication And Computer Systems, Firalis, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Lietuvos Sveikatos Mokslu Universitetas, Technion – Israel Institute Of Technology, Time.Lex, Ethniko Kentro Erevnas Kai Technologikis Anaptyxis, CCASSURED, Universidad De La Rioja, Carr Communications Limited, Ministry Of Health- Greece, Medizinische Universität Innsbruck, Gercor u.a.

PRIVAGAMS

  • PRIVAGAMS schafft eine hochmoderne Plattform zur Generierung von datenschutzkonformen simulierten Daten unter Verwendung generativer gegnerischer Netzwerke (GANs). Sie gewährleistet hochwertige, realistische Datensätze und schützt gleichzeitig sensible Informationen, mit Anwendungen in klinischen, tabellarischen und Bilddaten. Das Projekt konzentriert sich auch auf die Bereinigung von Modellen für maschinelles Lernen durch fortschrittliche Techniken wie Modelldestillation und Wasserzeichen, wodurch eine sichere Forschung über verschiedene Forschungsinfrastrukturen hinweg ermöglicht wird.
  • Projektdauer: 2024-2026
  • Gefördert durch: Europäische Kommission
  • Projektpartner*innen: TU Wien, Masaryk Universität, Masaryk Memorial Cancer Institut

EUCAIM

  • Die EUropean Federation for CAncer IMages (EUCAIM) ist der Grundstein der von der Europäischen Kommission initiierten European Cancer Imaging Initiative, einem Vorzeigeprojekt des europäischen Plans zur Krebsbekämpfung (EBCP), dessen Ziel es ist, Innovationen und den Einsatz digitaler Technologien in der Krebsbehandlung und -versorgung zu fördern, um präzisere und schnellere klinische Entscheidungen, Diagnosen, Behandlungen und prädiktive Medizin für Krebspatienten zu ermöglichen. Das vierjährige Projekt begann im Januar 2023 und vereint 76 Partner, um eine paneuropäische digitale Infrastruktur für FAIR-konforme, anonymisierte, realitätsnahe Krebsbilder aufzubauen. Die Infrastruktur soll die Datenhoheit der Anbieter wahren und eine Plattform, einschließlich eines Atlas von Krebsbildern, für die Entwicklung und das Benchmarking von KI-Tools für die Präzisionsmedizin bereitstellen. EUCAIM wird die Fragmentierung bestehender Krebsbild-Repositorien angehen, indem es auf Repositorien der AI4HI-Initiative, europäischen Forschungsinfrastrukturen und nationalen/regionalen Repositorien aufbaut und klinische Bilder, Pathologie-, Molekular- und Labordaten einbezieht.
  • Projektdauer: 2024-2026
  • Gefördert durch: Europäische Kommission
  • Projektpartner*innen: u.a. EIBIR, Universitat Politecnica de Valencia, Deutsches Krebsforschungszentrum Heidelberg (DKFZ), EATRIS, Medizinische Universität Wien, EURO-BIOIMAGING, STICHTING HEALTH-RI, Karolinska Institutet (KI), Philips GmbH, BBMRI-ERIC, Charité Universitätsmedizin Berlin, ELIXIR

Diagnostik- und Forschungsinstitut für Pathologie

Dr.
Heimo Müller  
T: +43 316 385 71764
E: heimo.mueller(at)medunigraz.at
Forschungsprofil

Team

Mitarbeiter*innen