Forschung

Forschungsprojekte

Durch die Beteiligung an nationalen und internationalen Forschungsprojekten gewährleisten wir stets den neuesten Stand der IT-Forschung. Zusammen mit führenden Forschungseinrichtungen entwickeln wir zukunftsweisende Lösungen für unterschiedliche Branchen. Derzeit sind wir an folgenden Forschungsprojekten beteiligt:

TOPOs

Averbis TOPOs

TOPOs ist ein dreijähriges Forschungsprojekt des BMBF (Bundesministerium für Bildung und Forschung).
Das Ziel des Projektes ist die verlässliche Vorhersagbarkeit von Therapieverläufen bei Makulaerkrankungen.
Krankheitsassoziierte OCT-Daten und demographische Faktoren werden aus unüberschaubar großen Datenmengen informationstechnologisch aufbereitet und automatisch klassifiziert.
Augenärzte können so künftig verlässliche Vorhersagen über den individuell zu erwartenden Therapieverlauf eines Patienten treffen. Personalisierte Behandlungpläne garantieren eine optimale Anpassung der Therapie an jeden einzelnen Patienten und minimieren Rezidivrisiken.
Verbundkoordinator ist Averbis, weitere Projektpartner sind die Klinik für Augenheilkunde am Universtiätsklinikum Freiburg, die Hochschule Mittweida und die Universität Rostock.

Weitere Informationen: TOPOs

XplOit

XplOit

Das Forschungsprojekt XplOit hat sich zum Ziel gesetzt, Modelle beziehungsweise eine modellgestützte IT-Plattform zu entwickeln, des es erlaubt, Komplikationen bei Patienten, die eine Knochenmarkstransplantation (KMT) erhalten haben, besser vorherzusagen. Die Modelle, die in XplOit entwickelt werden sollen, werden u.a. klinische Daten, Laborparameter, virale Befunde, den Status des Immunsystems und genetische Informationen berücksichtigen und individuelle Risikovorhersagen berechnen, die sich im Verlauf der Behandlung auch ändern können.
Das im März 2016 gestartete und auf 5 Jahre ausgelegte Verbundvorhaben »XplOit« wird von einem international erfahrenen, multidisziplinären Team von Experten aus den Bereichen Medizin, Systembiologie, Computerlinguistik sowie Medizin- und Bioinformatik umgesetzt. Die Firma Averbis trägt Werkzeuge zur Informationsextraktion aus klinischen Textdokumenten bei.

Weitere Informationen: XplOit

PH3

Das Forschungsprojekt PH3 beschäftigt sich mit der vollautomatischen Klassifikation von Patenten in nutzerspezifische Kategorien. Die Klassifikation soll es erlauben, typische Intellectual Property-Managementprozesse wie Mitbewerberanalyse, Freedom-to-Operate-Analysen, Aufspüren von Markttrends, Landscaping-Analysen deutlich schneller durchzuführen als bisher. Diese Analysen verlangen derzeit die zeitintensive und entsprechend teure Arbeit von Experten, da sie aufgrund der Komplexität der Themen überwiegend manuell durchgeführt werden muss. Ziel unseres Projektes ist die Entwicklung einer auf Big-Data-Technologien basierenden Software, welche in der Lage ist, semantische Verfahren der Textanalyse und Machine-Learning basierte Klassifikationsalgorithmen so geschickt zu kombinieren, dass IP-Analysen weitestgehend automatisiert werden können.
PH3 ist ein zweijähriges Forschungsprojekt im Rahmen des Programms „Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)“, welches die Averbis GmbH gemeinsam mit der Abteilung für Wissensmanagement in der Bioinformatik an der Humboldt-Universität zu Berlin unter Leitung von Herrn Prof. Leser durchführt.

KDI

averbis kdi

Das Forschungsprojekt „Klinische Datenintelligenz“ (KDI) ist ein dreijähriges Forschungsprojekt, das sich mit der Weiterverarbeitung und Integration unterschiedlicher medizinischer bzw. klinischer Daten (z.B. Arztbriefe, Röntgenbefunde, aber auch Biochip-Daten) befasst. Diese unterschiedlichen Datenquellen sollen zu einer gemeinsamen Datenbasis zusammengefasst werden, die einen Mehrwert in Bezug auf die bereits vorhandenen medizinischen Informationen liefern soll. Zum Beispiel soll automatisiert nach noch unbekannten Nebenwirkungen von Medikamenten anhand des vorhandenen Datenbestandes gesucht werden. Bekannte Zusammenhänge können zusätzlich besser quantifiziert werden.
KDI wird im Rahmen des Wettbewerbs „Smart Data“ der Bundesregierung durch das BMWi gefördert. Averbis liefert dabei wichtige Komponenten zur Analyse von Arztbriefen und Befundberichten und entwickelt seine eigenen Technologien auf der Basis der KDI-Anwendungsfälle aus den Bereichen Nephrologie und Gynäkologie weiter.

Weitere Informationen: www.klinische-datenintelligenz.de

Forschung averbis semcare

Das zweijährige Forschungsprojekt SEMCARE ”Semantic Data Platform for Healthcare” wird unterstützt durch Fördermittel der Europäischen Union. Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer Softwareplattform, die Kliniken die Diagnosestellung im Bereich seltener Erkrankungen erleichtert und bei der Auswahl geeigneter Patienten für klinische Studien behilflich ist. Grundlage hierbei ist die automatisierte, inhaltliche Auswertung von bereits vorliegenden Patientendaten. SEMCARE wird dabei aktuelle Text-Mining-Technologien mit mehrsprachigen Terminologien kombinieren, um Lösungen für typische Probleme der medizinischen Fachsprache wie z.B. Mehrdeutigkeiten, Abkürzungen, Schreibvarianten oder Tippfehler zu entwickeln. Führende europäische Gesundheitszentren aus Großbritannien, den Niederlanden und Österreich werden die Analysesoftware zur Auswertung medizinischer Daten im klinischen Alltag testen und optimieren.

Weitere Informationen: semcare.eu

Forschung averbis semvoice

Das Forschungsprojekt ”semanticVOICE – Semantische Spracherkennung für die Medizin” ist eines der Verbundprojekte im Rahmen der Fördermaßnahme ”KMU-innovativ: Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT)” und wird mit Fördermitteln des Bundes unterstützt. Ziel des Projektes ist die Verknüpfung von Spracherkennung und Textanalyse-Methoden zu einer sog. semantischen Spracherkennung. Erkennt ein Computer nicht nur die Wörter, sondern versteht auch deren Bedeutung, bieten sich unterschiedlichste Einsatzmöglichkeiten und umfangreiche Mehrwert-Anwendungen in der Medizin.
semanticVOICE zielt auf die vollständige Erfassung ärztlich diktierter Befunde und auf die Interpretation des erfassten Textes, auf Basis digital hinterlegter Wissensstrukturen, ab. Somit resultieren abgeleitetes Wissen und Hinweise, welche die medizinische Dokumentation der Patientenbehandlung deutlich verbessert. Der Arzt bekommt einen unsichtbaren Helfer, der im Hintergrund alle Aspekte seiner diktierten Texte analysiert und ihm dieses Wissen zur besseren Dokumentation und Versorgung des Patienten vorhält. Aber auch in den administrativen Prozessen erhält der Arzt durch dieses Projekt Unterstützung. Aus dem Erkennen und Interpretieren des Textes lässt sich für die spätere Kodierung der Leistungsdaten eine Art ‚automatische Vorkodierung‘ bzw. Plausibilitätskontrolle elektronisch ableiten.

Weitere Informationen: www.semvoice.de

averbis Forschung mantra

MANTRA (Multilingual Annotation of Named Entities and Terminology Resources Acquisition) wird mehrsprachige Terminologien und semantisch annotierte mehrsprachige Korpora (z.B. Patentschriften) bereitstellen. Hierdurch soll der Zugang zu wissenschaftlichen Informationen in mehrsprachigen Dokumenten verbessert werden. Das MANTRA-Projekt möchte dabei insbesondere unter Zuhilfenahme von Parallel-Korpora und verschiedenen Alignment-Methoden Übersetzungen von Wörtern und Phrasen generieren. Hierfür stehen in der biomedizinischen Domäne, auf die sich MANTRA konzentriert, eine große Menge solcher Parallel-Korpora zur Verfügung.
Die Projektpartner werden diese mehrsprachigen Dokumentenkollektionen erschließen, um Terme und Konzepte in verschiedenen Sprachen zu generieren. Hierdurch soll die Landschaft der verfügbaren biomedizinischen Vokabularien (wie z.B. Medical Subject Headings (MeSH)) ergänzt werden.

averbis Forschung DebugIT

Das DebugIT-Projekt ist Teil des siebten EU-Forschungsrahmenprogramms. Das Hauptziel innerhalb des Projektes ist es, IT-Anwendungen zu schaffen, welche signifikante Verbesserungen für das Beobachten und die Kontrolle von ansteckenden Krankheiten sowie antimikrobiellen Resistenzen in Europa erbringen.

Dies wird realisiert durch die Herstellung einer technischen und semantischen Infrastruktur, die es ermöglicht, klinische Daten von unterschiedlichen Kliniken aus verschiedenen Ländern zu verbinden und verteilt nutzbar zu machen. Diese Infrastruktur analysiert große Mengen klinischer Daten mit hochentwickelten Text- und Data Mining-Methoden, um das gewonnene Wissen für klinische Entscheidungen anzuwenden.

Weitere Informationen: www.debugit.eu

Forschung averbis THESEUS

THESEUS ist ein vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) initiiertes Forschungsprogramm mit dem Ziel, eine neue internetbasierte Wissensinfrastruktur zu entwickeln, um das Wissen im Internet besser zu nutzen und zu verwerten.

Unter dem Dach von THESEUS entwickeln 30 Forschungspartner aus Wissenschaft und Wirtschaft neue Technologien. Diese sollen den Zugang zu Informationen vereinfachen, Daten zu neuem Wissen vernetzen und die Grundlage für die Entwicklung neuer Dienstleistungen im Internet schaffen.

Innerhalb des THESEUS-Programms ist Averbis verantwortlich für die Entwicklung neuartiger Such- und Text Mining-Technologien für die verbesserte medizinisch-radiologische Diagnose und Therapien. Kooperationspartner sind die Radiologische Klinik am Universitätsklinikum Freiburg sowie die Klinik und Poliklinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie am Universitätsklinikum Leipzig.

Weitere Informationen: www.radmining.de

Forschung averbis cloud4health

Mit dem Projekt “Cloud4Health” soll erstmals eine sichere “Trusted-Cloud”-Infrastruktur für eHealth-Anwendungen im Gesundheitswesen bereit gestellt werden. Unter Einbeziehung einer unabhängigen Non-Profit-Organisation wird ein hohes Schutzniveau der sensiblen medizinischen Daten gewährleistet. Hierdurch soll das Vertrauen des Gesundheitssektors in Cloud-Computing gestärkt und damit die Möglichkeit eröffnet werden, zukünftig auch datensensible Anwendungen in der Cloud anzubieten.
In einer hochaktuellen Thematik, der Sekundärnutzung medizinischer Rohdaten, kombiniert Cloud4Health Textanalyse-Technologien und Data Warehouse Ansätze in konkreten medizinisch und ökonomisch relevanten Anwendungsszenarien. Je nach Bedarf als private oder öffentliche Cloud installiert, erschließt Cloud4Health große, virtuelle Patientenpopulationen, die zur datenschutzgerechten Auswertung von vielfältigen Fragestellungen aus der Forschung, Entwicklung und Gesundheits-Ökonomie dienen und zu einer verbesserten Patientenversorgung beitragen.

Weitere Informationen: www.cloud4health.de

Forschung averbis eu CASES

EUCases – ”Linking Legal Open Data in Europe” ist ein Forschungsprojekt der Europäischen Union. Das Projektziel ist die Entwicklung einer Rechercheplattform, mit deren Hilfe Juristen europaweit Gesetze und Urteile finden können, die einen bestimmten Sachverhalt betreffen. Dies ist insbesondere im Bereich des europäischen Fallrechts relevant, weil dort nationale Entscheidungen oft direkte Auswirkungen auf andere Mitgliedsstaaten haben. Als Grundlage des Systems dienen öffentliche Datenbanken der EU-Mitgliedsländer, in denen alle Gesetze und Urteile zur Verfügung stehen. Mit Hilfe der Methoden der Computerlinguistik und der Rechtsinformatik werden im Projekt Verfahren entwickelt, um den Inhalt dieser Dokumente auf eine standardisierte Ontologie abzubilden. Damit können schließlich die Beziehungen der Dokumente untereinander erkannt und relevante Dokumente zu einer Suchanfrage ermittelt werden.

Weitere Informationen: www.eucases.eu