Schwer­punkte

Die Arbeit des Projektteams konzentriert sich auf folgende Schwerpunkte, die gemeinsam die Grundlage für ein vernetztes Innovationsökosystem für Künstliche Intelligenz in der Medizin bilden:

Das KIMed-Netzwerk etabliert nachhaltige Governance-Strukturen, um eine langfristige, verlässliche und transparente Zusammenarbeit aller beteiligten Akteure sicherzustellen. Im Zentrum steht der Aufbau einer tragfähigen Organisationsstruktur, die perspektivisch in die Gründung einer geeigneten juristischen Person münden soll. Ziel ist es, die Zusammenarbeit über die Projektlaufzeit hinaus zu sichern und stabile Rahmenbedingungen für Kooperation, Innovation und Wachstum zu schaffen.

Ein zentraler Bestandteil ist die koordinierte Zusammenarbeit zwischen klinischen Einrichtungen, wissenschaftlichen Partnern, Akteuren aus der Industrie sowie politischen und regulatorischen Institutionen. Das Netzwerk übernimmt dabei eine strukturierende Rolle, integriert unterschiedliche Perspektiven, entwickelt gemeinsame Zielbilder und unterstützt die Umsetzung konkreter Vorhaben. So wird gewährleistet, dass Aktivitäten aufeinander abgestimmt sind und Synergien genutzt werden.

Parallel wird das Netzwerk kontinuierlich aufgebaut, gepflegt und strategisch weiterentwickelt. Dazu gehören die gezielte Erweiterung des Partnerkreises sowie die inhaltliche Schärfung gemeinsamer Themen und Prioritäten. Im Fokus steht ein leistungsfähiges Innovationsökosystem für KI in der Medizin, das regionale Stärken bündelt und international anschlussfähig ist.

Ergänzend organisiert das Netzwerk verschiedene Austauschformate wie das Network Partner Forum, Webinare und interaktive Sessions. Diese fördern Vernetzung, fachlichen Austausch und die Initiierung gemeinsamer Projekte.

Secure Processing Environments (SPEs) beschreiben kontrollierte, technisch abgesicherte Arbeitsumgebungen, in denen sensible Daten – insbesondere Gesundheitsdaten – verarbeitet werden können, ohne dass diese die geschützte Umgebung verlassen. Sie stellen damit einen zentralen Ansatz dar, um Datenschutz, Datensicherheit und gleichzeitig die Nutzbarkeit von Daten für Forschung und Entwicklung zu gewährleisten.

Im Rahmen von KIMed liegt der Fokus nicht auf dem Aufbau einer solchen Umgebung, sondern auf der Entwicklung eines fundierten Konzepts für eine SPE. Ziel ist es, die technischen, regulatorischen und organisatorischen Anforderungen systematisch zu erfassen, die für den Betrieb einer solchen Umgebung notwendig sind.

Dabei steht insbesondere die Frage im Mittelpunkt, unter welchen Bedingungen Gesundheitsdaten in einer SPE verarbeitet und KI-Algorithmen sicher auf diesen Daten angewendet werden können. Neben technischen Aspekten wie Zugriffskontrolle, Infrastruktur und Datenintegration werden auch rechtliche und regulatorische Rahmenbedingungen sowie Anforderungen an Governance, Nutzung und Betrieb berücksichtigt.

Grundlage für das Konzept bildet ein strukturierter Anforderungskatalog, der in Abstimmung mit akademischen und industriellen Partnern entwickelt wird. Ergänzend werden unterschiedliche Betriebs- und Umsetzungsmodelle analysiert, um verschiedene Szenarien für den Einsatz einer SPE abzubilden.

Das Ergebnis ist ein übertragbares, praxisnahes Konzept, das als Grundlage für die Umsetzung sicherer Verarbeitungsumgebungen für Gesundheitsdaten und KI-Anwendungen dienen kann – sowohl innerhalb des KIMed-Netzwerks als auch darüber hinaus.

In KIMed wird ein Portal entwickelt, das als zentrale Informationsplattform für Gesundheitsdaten und perspektivisch auch für KI-Algorithmen dient.

Ziel ist es, die Auffindbarkeit und transparente Beschreibung von Gesundheitsdaten zu verbessern. Dazu werden verfügbare Datenquellen in einem standardisierten, medizinisch geeigneten Metadatenformat erfasst. Diese strukturierte Beschreibung ermöglicht es, zentrale Eigenschaften von Datensätzen wie Inhalt, Datentyp, Qualität, Erhebungs- und Nutzungskontext nachvollziehbar darzustellen.

Auf dieser Grundlage unterstützt das KIMed-Portal Nutzer:innen dabei, gezielt nach relevanten Gesundheitsdaten zu suchen und einzuschätzen, ob diese für konkrete Forschungs- oder Entwicklungsprojekte geeignet sind.

Ergänzend ist vorgesehen, eine Übersicht über KI-Algorithmen im Kontext von Gesundheitsdaten aufzubauen. Der Fokus liegt dabei auf Verfahren, die bereits in konkreten Anwendungsszenarien eingesetzt wurden. Durch die strukturierte Beschreibung dieser Algorithmen und ihrer Einsatzkontexte soll die Nachnutzbarkeit und Übertragbarkeit auf neue Fragestellungen erleichtert werden.

Bei der Entwicklung des Portals werden bestehende Ansätze und Initiativen berücksichtigt. Gleichzeitig orientiert sich die Umsetzung an aktuellen nationalen und europäischen Entwicklungen, insbesondere im Kontext standardisierter Metadatenstrukturen für Gesundheitsdaten.

Das KIMed-Portal stellt damit eine Grundlage bereit, um Gesundheitsdaten systematisch zu erschließen und deren Nutzung für KI-basierte Anwendungen gezielter zu unterstützen.

In diesem Schwerpunkt werden exemplarische Use Cases und Analyse-Pipelines als Demonstratoren in die Secure Processing Environment (SPE) eingebracht. Ziel ist es, die Funktionalität sowie die bereitgestellten Netzwerkservices und die zugrunde liegenden Infrastrukturkomponenten praktisch zu testen und zu evaluieren. Dazu werden bestehende Werkzeuge und Methoden als Software-Demonstratoren im Sinne eines Proof of Concept genutzt. Auf dieser Basis erfolgt die Umsetzung der erarbeiteten technischen und organisatorischen Rahmenbedingungen (Governance-Regeln) für den konkreten Einsatz in der geschützten Laufzeitumgebung.

Bereits bekannte Demonstrator-Szenarien sind:

• Die Evaluierung von Textanalyse-Pipelines durch Einbindung vorhandener Workflows (z. B. aus dem GeMTeX-Projekt) zur De-Identifikation und Annotation klinischer Texte als datentechnisches Szenario für die Textverarbeitung.
• Die Einbettung und technische Machbarkeitsprüfung von domänenspezifischen Werkzeugen, wie computergestützten Phänotypisierungs-Frameworks (z. B. TOP-Pipeline) oder OMICS-Analysetools.
• Die Validierung von Bildverarbeitungsprozessen durch Integration bestehender Werkzeuge zur KI-basierten Bildanonymisierung (wie etwa Defacing-Algorithmen für Kopf-MRTs mit automatisierter Qualitätskontrolle), um die Verarbeitung großer 3D-Volumendaten in der SPE zu testen.
• Die Prüfung multimodaler Datenintegrationen durch exemplarische Einbindung von Verarbeitungspipelines zur Verknüpfung heterogener Datenquellen (z. B. umweltbezogener Exposom-Daten mit phänotypischen LIFE-Kohortendaten), um die Performance und Strukturierungsfähigkeiten der SPE-Infrastruktur bei komplexen Fragestellungen der mentalen Gesundheit zu evaluieren.

Durch die technische Demonstration dieser exemplarischen Pipelines wird der konkrete Mehrwert der sächsischen SPE-Services – insbesondere im Hinblick auf die Nachnutzbarkeit von Algorithmen und das datenschutzkonforme Data-Sharing – für die biomedizinische Forschungsgemeinschaft transparent und messbar gemacht.

Das KIMed-Netzwerk stellt seinen Partner:innen eine strukturierte Plattform für zielgerichtete Fortbildungsangebote und fachlichen Austausch bereit, insbesondere über flexible Online-Formate. Im Zentrum steht die bedarfsorientierte Unterstützung bei inhaltlichen und methodischen Fragestellungen rund um medizinische Datenverarbeitung und den Einsatz von KI. Hierfür vermittelt das Netzwerk gezielt Expert:innen, fördert die Vernetzung untereinander und erleichtert so den Zugang zu spezialisiertem Wissen.

Ein wesentlicher Bestandteil sind passgenaue Weiterbildungsangebote, die sich unmittelbar an den Anforderungen der Netzwerkpartner orientieren. Ziel ist es, die Kompetenzen im sicheren und datenschutzkonformen Umgang mit medizinischen Daten und KI-Anwendungen systematisch auszubauen. Gleichzeitig wird darauf hingearbeitet, ein einheitliches Wissensniveau innerhalb des Netzwerks zu etablieren, um interdisziplinäre Zusammenarbeit effizienter zu gestalten und Kommunikationsbarrieren zwischen Fachbereichen zu reduzieren.

Die Qualität und Relevanz der Angebote werden durch kontinuierliches Feedback aus dem Netzwerk sichergestellt und fortlaufend optimiert. Schulungen, Informationsveranstaltungen und begleitende Austauschformate werden regelmäßig evaluiert und weiterentwickelt. Auf diese Weise entsteht ein dynamisches Lern- und Austauschumfeld, das unterschiedlichen Zielgruppen Wissen rund um KI in der Medizin vermittelt, sowie aktiv zur Weiterentwicklung der Netzwerkstrukturen und -inhalte beiträgt.

Die Kommunikation in KIMed macht die vielfältigen Aktivitäten des Netzwerks sichtbar, verständlich und zugänglich. Die Zielgruppen sind breit gefächert: Angesprochen werden die wissenschaftliche Community aus Universitäten, Hochschulen und Forschungsinstituten, Ärzt:innen, Clinician Scientists und Gesundheitseinrichtungen sowie die Industrie – von etablierten Unternehmen bis hin zu Start-ups in den Bereichen KI-Entwicklung und Medizintechnik. Darüber hinaus richtet sich die Kommunikation an die Politik, Verbände, Förderinstitutionen und die interessierte Öffentlichkeit.

Eine zentrale Aufgabe der Kommunikation ist es, die Bedeutung und den konkreten Nutzen von KIMed klar zu vermitteln, neue Partner für das Netzwerk zu gewinnen und Vertrauen in den verantwortungsvollen Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten zu stärken. Zugleich positioniert sie Sachsen als innovativen Standort für medizinische KI. Diese Kernbotschaften werden in einer verständlichen und fachlich fundierten Sprache vermittelt, die sowohl Expert:innen als auch nicht-spezialisierte Zielgruppen anspricht.

Zur Umsetzung kombiniert das Kommunikationsteam digitale und analoge Kommunikationsformate. Dazu gehören unter anderem: Eine Website, LinkedIn, Fachpublikationen, Veranstaltungen und Workshops, sowie klassische Pressearbeit und Messeauftritte. Ein konsistentes visuelles Erscheinungsbild sorgt für eine hohe Wiedererkennbarkeit.