Principle Investigator · Project Manager
Oliver Diekmeier
M.Sc.
DICE-CD
Kontakt
Oliver Diekmeier (M.Sc.)
Forscher und Doktorand
Projekt Status
geplant
Startdatum
January 1, 2026
Website
Über das Projekt
Beschreibung
DICE-CD ist ein national gefördertes Projekt (BMBF DigiNutzenDat) zur Entwicklung eines modularen, skalierbaren Datenökosystems für die klinische Versorgung. Das Projekt vernetzt Kliniken, Forschungseinrichtungen und Industriepartner, um elektronische Gesundheitsakten, Bildgebung, Labor- und Genomdaten in einer einheitlichen Architektur zu integrieren.
Am Beispiel der autosomal-dominanten polyzystischen Nierenerkrankung (ADPKD) entsteht eine Referenzarchitektur für durchgängige, interoperable Datenflüsse, die klinische Entscheidungen verbessern, KI-Anwendungen ermöglichen und Versorgung effizienter gestalten. Zudem wird ein Reifegradmodell für die klinische Datennutzung entwickelt, mit dem Einrichtungen ihre Datenkompetenz messen und weiterentwickeln können.
Unser Ziel: fragmentierte Daten in nutzbare Erkenntnisse verwandeln – und so Ärztinnen, Forschende und Patientinnen stärken sowie die digitale Transformation des Gesundheitswesens vorantreiben.
Kollaborationen
Kollaborationspartner
| Name | Kontakt | Quicklink |
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Massimo Adorno | Mehr erfahren |
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Volker Otto (CTO) | Mehr erfahren |
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Dr. Johannes Schmidt | Mehr erfahren |
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Funding
Dieses Projekt wird unterstützt von
Resultate
Erfolge & Ergebnisse
DICE-CD liefert praxisrelevante Ergebnisse, die Forschung und Versorgung nachhaltig verbessern:
- Referenzarchitektur: Ein skalierbares, modulares Datenökosystem für ADPKD, übertragbar auf andere klinische Bereiche.
- Reifegradmodell: Ein dynamisches Modell, mit dem Kliniken ihre Datennutzung messen und gezielt weiterentwickeln können.
- Interoperable Schnittstellen & APIs: Sichere und standardisierte Datenflüsse zwischen EHR-, Labor-, Bildgebungs- und Forschungssystemen.
- Validierte Pilotumsetzung: Ein nutzbarer Prototyp, erprobt in zwei führenden ADPKD-Zentren mit Feedback aus der Praxis.
- Innovationskatalog: Priorisierte Anwendungsfälle und Leitlinien zur Integration von KI und Analytik in klinische Workflows.
- Wissenstransfer: Open-Access-Publikationen, Konferenzbeiträge und Open-Source-Komponenten zur Förderung von Skalierung und Adoption.
Diese Ergebnisse schaffen eine Blaupause für die digitale Transformation des Gesundheitswesens – für bessere Entscheidungen, höhere Effizienz und gesteigerte Patientenzufriedenheit.