Kurztitel: Maschinelles Lernen im Schlaf       

Projektträger/Verantwortliche: Universitätsmedizin Greifswald - Dr. Markus Krüger             

Medizinischer Kontext: Risikofaktoren für das obstruktive Schlafapnoe Syndrom (OSAS) anhand epidemiologischer Daten identifizieren       

Zielgruppe(n): Erwachsene    

Was macht die KI?: Identifikation von Risikofaktoren einer Schlafapnoe (OSAS) anhand der SHIP Daten               

Ziel/Nutzen: Anzahl an OSAS Patienten reduzieren

Künstlerische Umsetzung: Ayla Rödel - Hochschule Wismar

Kurztitel: Schlafapnoe Diagnostik       

Projektträger/Verantwortliche: Universitätsmedizin Greifswald - PD Dr. Amro Daboul          

Medizinischer Kontext: Risikofaktoren für das obstruktive Schlafapnoe Syndrom (OSAS) anhand epidemiologischer Daten identifizieren       

Zielgruppe(n): Erwachsene    

Was macht die KI?: Unterstützung der MRT-Analysen          

Ziel/Nutzen: Mehr über Ursachen von OSAS lernen

Künstlerische Umsetzung: Vera Skliarova, Elina Walther & Jannes Schönfelder - Gymnasium Reutershagen

Kurztitel: Wirbelsäulenvermessung   

Projektträger/Verantwortliche: Universitätsmedizin Rostock + Planet AI - Dr. Felix Streckenbach & Dr. Helge Lange

Medizinischer Kontext: Erkrankungen der Wirbelsäule, z.B. Bandscheibenprobleme oder Spinalkanalstenosen     

Zielgruppe(n): Ärzte: Radiologen, Unfallchirurgen, Orthopäden  

Was macht die KI?: Teile der Wirbelsäule vermessen und mit Normwerten vergleichen. Graphische Darstellung des Ergebnisses.         

Ziel/Nutzen: Unterstützung von Radiologen, untypische Befunde nicht übersehen, Zeitersparnis bei der Befundung.

Künstlerische Umsetzung: Marie Luise Joppich & Clara Tale Wandschneider - Gymnasium Reutershagen

Kurztitel: Stressbewältigung in der Pflege

Projektträger/Verantwortliche: Fraunhofer IGD - Dr. Mario Aehnelt

Medizinischer Kontext: Aufzeichnung von Vitaldaten (u.a. Herzfrequenz, Schweißabsonderung= Hautleitwiederstand) mit Hilfe von am Körper getragenen Sensoren, sowie von Ereignissen auf Station (z.B. Nutzung der Telefonanlage)     

Zielgruppe(n): Pflegepersonal  

Was macht die KI?: Erkennen des Ausmaßes von Stress bei Pflegepersonal, Ableitung von Handlungsempfehlungen.        

Ziel/Nutzen: Förderung der Gesundheit und Resilienz von stark belastetem Pflegepersonal (Palliativmedizin).

Künstlerische Umsetzung: Künstlergruppe der KKTS - GGP-Gruppe

Kurztitel: Neue Krebsbehandlungen

Projektträger/Verantwortliche: Universitätsmedizin Rostock + IEF Universität Rostock - PD Dr. Hugo Murua Escobar & Sophia Wendt

Medizinischer Kontext: Verbesserung der medikamentösen Behandlung von Krebs

Zielgruppe(n): Grundlagenforschung: Onkologen (Krebsspezialisten)  

Was macht die KI?: Untersuchung der Veränderung des Aussehens und des Wachstums-verhaltens von Krebszellen, wenn diese verschiedenen Wirkstoffen ausgesetzt werden.

Ziel/Nutzen: Die KI könnte helfen, neue Medikamente zu entdecken. Krebszellen zeigen viele Veränderungen unter Einfluss verschiedener Wirkstoffe. Die KI wertet große Menge von Daten aus.   

Künstlerische Umsetzung: Alena Gerullis & Merle Luise Weidel - Gymnasium Reutershagen

Kurztitel: KI zur MRT Demenzerkennung

Projektträger/Verantwortliche:

Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) - PD Dr. Martin Dyrba

Medizinischer Kontext: Demenz früher zu erkennen: KI untersucht MRT-Aufnahmen des Gehirns, analysiert die Bilder und sucht nach Anzeichen einer beginnenden Demenz

Zielgruppe(n): Radiologen, Neurologen, Menschen mit Demenz

Was macht die KI?: Analyse von Bilddaten (Volumen und Dichte des Gehirns), Ausgabe eines Wahrscheinlichkeitswertes für eine Alzheimer-Erkrankung

Ziel/Nutzen: Diagnosesicherung, insbesondere bei unklarer Demenz

Künstlerische Umsetzung: Ada Maaser & Victoria Dubinin - Gymnasium Reutershagen

Kurztitel: Mili Phonebot zur Demenzerkennung am Telefon

Projektträger/Verantwortliche: Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) - Dr. Stefanie Köhler

Medizinischer Kontext: Gedächtnistestung mit Hilfe eines Phone Bots zur Früherkennung einer Alzheimer-Erkrankung anhand von Sprache.

Zielgruppe(n): Menschen mit Demenz und mit erhöhtem Risiko für eine Demenzerkrankung, Fachärzte

Was macht die KI?: Transkription (Verschriftlichung) der gesprochenen Sprache, Machine Learning zur Auswertung der Sprachparameter 

Ziel/Nutzen: Früherkennung von Alzheimer-Erkrankungen

Künstlerische Umsetzung: Hannes Schoknecht & Johann Schmidt - Gymnasium Reutershagen

Kurztitel: Hautkrebs mit Scanner erkennen

Projektträger/Verantwortliche: Universitätsmedizin Rostock - Dr. Lars Böckmann

Medizinischer Kontext: Krebserkennung in der Dermatologie

Zielgruppe(n): Patient:innen mit Hautveränderungen

Was macht die KI?: KI analysiert Daten aus einem optischen Scanner und erkennt krankhafte Veränderungen der Haut

Ziel/Nutzen: Frühzeitige, nicht-invasive Erkennung von Hautkrebs

Künstlerische Umsetzung: Fatemeh Torabiyan - Hochschule Wismar

Kurztitel: Früherkennung von Gebärmutterhalskrebs

Projektträger/Verantwortliche: Hochschule Stralsund - Prof. Lieven Kennes

Medizinischer Kontext: KI-gestützte Auswertung von Abstrichmaterial zur Früherkennung von Gebärmutterhalskrebs bei Patientinnen mit hoher Viruslast (HPV)

Zielgruppe(n): Frauen im Zuge des Screening-Programmes, Ärzte im Labor und Gynäkologen

Was macht die KI?: Die KI analysiert Daten minimalinvasiver Verfahren und kann die Wahrscheinlichkeit einer CIN2+ (Vorstufe zu Gebärmutterhalskrebs) vorhersagen

Ziel/Nutzen: Verbesserte (Gebärmutterhals-)Krebsvorsorge

Künstlerische Umsetzung: Mia Mendritzki - Hochschule Wismar

Kurztitel: CADY: Wie ein Chatbot bei Depressionen helfen kann

Projektträger/Verantwortliche: Universität Greifswald - Stefan Lüttke

Medizinischer Kontext: Chatbot dient als therapeutische Unterstützung für junge Menschen mit einer Depression. Der Therapie-Chatbot kann von Therapeut:innen eingesetzt werden, aber auch ohne Begleitung genutzt werden.

Zielgruppe(n): 13-21-Jährige mit einer Depression

Was macht die KI?: Chatbot CADY fragt regelmäßig, wie es den Nutzenden geht und bietet therapeutische Übungen an. Basiert auf Inhalten der Verhaltenstherapie.

Ziel/Nutzen: Soll Angebot schaffen, da Therapieplätze fehlen. Geeignet für Patient:innen, die keine persönliche Psychotherapie wünschen.

Künstlerische Umsetzung: Künstlergruppe der KKTS - GGP-Gruppe

Kurztitel: Blutvergiftung frühzeitig mit KI erkennen

Projektträger/Verantwortliche: Universitätsmedizin Greifswald - Dr. Matthias Gründling

Medizinischer Kontext: Blutvergiftung (Sepsis). Kann in der Klinik angewendet werden als Hilfe in der Notfall- und Intensivmedizin, aber auch auf den Normalstationen eines Krankenhauses.       

Zielgruppe(n): Pflegekräfte und Ärzt:innen in Krankenhäusern

Was macht die KI?: Risikopatient:innen auf Normalstationen und in Notaufnahmen werden mit Sensoren ausgestattet, die u.a. Herzfrequenz, Atemfrequenz und Körpertemperatur messen. Bei Verdacht auf Blutvergiftung löst die KI einen Alarm aus.

Ziel/Nutzen: Blutvergiftungen frühzeitiger erkennen, um frühestmöglich die Behandlung einzuleiten. Damit werden Todesfälle und Spätfolgen verringert. Potenzial auch bei anderen Notfällen wie Herzinfarkt oder Lungenversagen.

Künstlerische Umsetzung: Künstlergruppe der KKTS - GGP-Gruppe

Kurztitel: CareCam - Kontaktlose Vitaldatenerfassung

Projektträger/Verantwortliche: Fraunhofer IGD - Erik Endlicher

Medizinischer Kontext: Arbeitsmedizin: Erhebung und Auswertung von Vitaldaten mit Hilfe von Kameras , nutzbar für Arbeitende im Büro oder in der Telemedizin

Zielgruppe(n): Menschen am Arbeitsplatz

Was macht die KI?: Optische Vitaldatenanalyse: Kamera erfasst u.a. Veränderungen der Hautfarbe, des Herzschlages und Augenblinzeln, um Puls, Emotionen und Stresslevel zu erkennen

Ziel/Nutzen: Verhaltensprävention am Arbeitsplatz

Künstlerische Umsetzung: Paula Gentz & Dshamila Grabas

Kurztitel: Überprüfung KI-basierter Gesundheitsempfehlungen (MedEthicsAgent)

Projektträger/Verantwortliche: Universität Rostock - Prof. Dr. Johann-Christian Pöder & Isa Roese

Medizinischer Kontext: MedEthicsAgent verbessert potentiell die ethische Qualität von KI-basierten Gesundheitsempfehlungen im Bereich Langlebigkeit.     

Zielgruppe(n): Menschen mit Interesse an Langlebigkeit und Gesundheitsoptimierung, Fachkräfte

Was macht die KI?: Die KI evaluiert die ethische Qualität von Gesundheitsempfehlungen, die von einer generativen KI erstellt wurden.

Ziel/Nutzen: Stärkung ethischer Prinzipien wie Selbstbestimmung, Nicht-Schaden, Wohltun, Gerechtigkeit und Transparenz bei KI-generierten Empfehlungen.

Kurztitel: Wundranderkennung

Projektträger/Verantwortliche: Universitätsmedizin Rostock - Dr. Sven Pantermehl

Medizinischer Kontext: Die „Schnüffelnase“ ermöglicht Wundranderkennung und –vermessung mit Hilfe einer Kamera.

Zielgruppe(n): Patient:innen mit Wunden & Ärzte

Was macht die KI?: KI soll Stoffwechselprodukte bei bakteriell besiedelten Wunden mit Hilfe der „Schnüffelnase“ (Kamera) erkennen. So können Bakterienstämme identifiziert und gezielt behandelt werden.

Ziel/Nutzen: Gezielte Behandlung von Wundinfektionen

Künstlerische Umsetzung: Wenke Gränz - Hochschule Wismar