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© Universität zu Köln und Universitätsklinik Köln Institute for Biomedical Informatics
[...] Das NUM-DIZ-Projekt des Netzwerk Universitätsmedizin (NUM) setzt auf den Vorarbeiten der Medizininformatik-Initiative (MII) auf, innerhalb derer an den meisten deutschen Universitätskliniken Datenintegrationszentren (DIZ) etabliert wurden, mit dem Ziel, die Datenbereitstellung sowie die standortübergreifende Datenintegration und -analyse zu unterstützen. Im Rahmen des NUM-DIZ-Projekts bauen die bereits etablierten DIZ ihr Service-Portfolio kontinuierlich aus und erschließen neue Datenquellen.
[...] "Personalized Medicine for Oncology" (PM⁴Onco) soll eine dauerhafte Infrastruktur für die sichere Nutzung und den Austausch von Daten aus der klinischen und biomedizinischen Forschung schaffen. Die genaue Analyse genetischer Veränderungen in Tumoren im jeweiligen Erkrankungsstadium ist entscheidend, damit molekulare Tumorboards in den onkologischen Exzellenzzentren die individuell geeignetste Therapie empfehlen können.
The NUM Routine Data Platform (NUM-RDP) project aims to provide a generic routine data platform. "Routine data" here means clinical routine documentation data from patient care. In the first funding period, the NUM added the option of centralised, cross-institutional data consolidation, storage and output to the existing structures of the Medical Informatics Initiative (MII) for federated data storage and analysis. [...]
The Open Medical Inference (OMI) platform aims to enable the discovery and use of remote AI services. OMI will develop open medical inference protocols and data formats for the semantically interoperable peer-to-peer exchange of multimodal healthcare data and remote AI inference. To this end, a repository of German-wide services will be established with an initial selection of multimodal AI models in order to enable researchers, through Medical Data Integration Centers of German University Hospitals, to access and run the developed AI models remotely.
There are more than 6,000 diseases, each of which is extremely rare. In total, however, several million people are affected in Germany alone. A disease is considered “rare” if it affects no more than five in 10,000 people. The National Register for Rare Diseases (NARSE) serves to record as many affected people as possible in the long term in order to determine the health effects and care structures of these diseases in Germany. [...]
Development of a nationwide standardised, data protection-compliant infrastructure for the storage and provision of COVID-19 research datasets. Among other things, a comprehensive database, data collection tools, use & access procedures and a trust centre are planned. [...]
