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Jun 01, 2023

Mit griechischer Software die Präzisionsmedizin vorantreiben

Wenn Sie das nächste Mal ein köstliches Gericht genießen, machen Sie ein Foto, nicht um es in den sozialen Medien zu teilen, sondern um es in eine Anwendung einzugeben, die Ihnen sofort Details über den Kalorien- und Nährwert der Mahlzeit liefert

Wenn Sie das nächste Mal ein köstliches Gericht genießen, machen Sie ein Foto, nicht um es in den sozialen Medien zu teilen, sondern um es in eine Anwendung einzugeben, die Ihnen sofort Details über die Kalorien- und Nährstoffzusammensetzung der Mahlzeit liefert.

Dieses Szenario ist nicht hypothetisch; Vielmehr veranschaulicht es eine der unzähligen Einsatzmöglichkeiten, die eine innovative Cloud-Plattform namens Precious eröffnet.

Precious wurde von der Abteilung für Materialwissenschaften und -technik der Universität Ioannina unter der Leitung des Professors für Biomedizintechnik, Dr. Dimitris Fotiadis, entwickelt und bietet ein Reich an faszinierenden Perspektiven.

Es stattet Krankenhäuser und Wissenschaftler unter anderem mit Software zur Speicherung und Analyse medizinischer Daten aus.

„Vor zweieinhalb Jahren haben wir uns die Finanzierung durch das mehrjährige Finanzrahmenprogramm Griechenlands gesichert, was uns im vergangenen November die Anschaffung eines Supercomputers ermöglichte, der Simulationen und die Entwicklung künstlicher Intelligenzsysteme ermöglicht“, sagt Fotiadis, der ein Labor mit 70 Forschern leitet , erzählt Kathimerini.

Dieser Supercomputer verfügt über 86.000 parallele Prozessoren – beachten Sie, dass ein Standard-Laptop möglicherweise vier Kerne hat, während dieses System über 86.000 verfügt.

„Gleichzeitig haben wir eine Reihe von Softwaretools entwickelt, die verschiedene Anwendungen ermöglichen, darunter Datenspeicherung, Verarbeitung, Optimierung und Austausch umfangreicher medizinischer Informationen wie Bildgebungsergebnisse, Labortests und Konsultationen“, führt Fotiadis aus.

Im Wesentlichen liefert diese neue Plattform unverzichtbare Werkzeuge zur Weiterentwicklung der „Präzisionsmedizin“, einem ehrgeizigen medizinischen Unterfangen, das darauf abzielt, Behandlungen für einzelne Patienten anzupassen.

„Anhand genetischer Profile und klinischer Befunde können wir eine Erkrankung diagnostizieren, Krankheitsverläufe prognostizieren und maßgeschneiderte Therapien verschreiben“, sagt der Professor. „Es werden auch Vorhersagemodelle erstellt.“

Precious verfügt über vielfältige Fähigkeiten. Es kann medizinische Verfahren durch digitale Zwillinge simulieren, Schlafstadien bei einzelnen Personen erkennen, Krebsregionen in der Mammographie lokalisieren und vieles mehr. Diese neu entstehende Infrastruktur erweist sich somit als unerschütterlicher Begleiter für Forscher in verschiedenen medizinischen und biotechnologischen Disziplinen, der ihre Studien beschleunigt und verfeinert.

Können Patienten über Precious durch Datenaustausch Diagnosen von verschiedenen Ärzten erhalten?

„Dies könnte mit viel einfacheren Systemen erreicht werden, die uns bereits zur Verfügung stehen“, erklärt der Professor. „Precious bietet komplexere Anwendungen als eine bloße digitale Krankenakte.“

Das Ziel besteht nun darin, Kooperationsvereinbarungen zwischen der Universität Ioannina und medizinischen Einrichtungen im ganzen Land zu schließen. Selbstverständlich hängt die Verwendung sensibler personenbezogener Daten gemäß der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) von der Zustimmung aller Beteiligten ab.

„Wenn die Integration medizinischer Daten der teilnehmenden Behörden Realität wird, wird dies die statistische Aussagekraft wissenschaftlicher Studien erheblich steigern, da wir über mehr epidemiologische Daten verfügen werden. Dies ist besonders wichtig für Krankheiten, bei denen die Forschung trotz ihrer Auswirkungen auf einen wachsenden Teil der Bevölkerung noch keine ausreichenden Fortschritte gemacht hat – darunter verschiedene Krebsarten, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Autoimmunerkrankungen und mehr“, sagt Fotiadis.

„Precious zielt darauf ab, die Lücke in der modernen medizinischen Infrastruktur zu schließen, indem es modernste maschinelle Lerntechnologie nutzt, um ein umfangreiches Datenvolumen aus verschiedenen medizinischen und klinischen Zentren miteinander zu verbinden und zu analysieren“, sagt er.

„Diese Bemühungen werden nicht nur dem wissenschaftlichen Fortschritt, sondern auch dem Wohlergehen der Patienten selbst zugute kommen.“

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