Nachbericht Bio^M

Digitalisierung in der Medizin: enormes Potential nutzen
DigiMed Bayern Symposium skizziert den Weg in eine „Medizin der Zukunft“

Die Münchner Bio^M Biotech Cluster Development GmbH und das Deutsche Herzzentrum München veranstalteten am 6. Oktober im Genzentrum München das jährliche DigiMed Bayern Symposium 2022: Big Data and AI: Can Medicine Do the Doable?. In diesem Jahr diskutierten die DigiMed Bayern-Partner gemeinsam mit hochkarätigen Referenten aus internationaler Politik, medizinischer Forschung und Industrie: Über erfolgreiche Projektbeispiele für P4-Medizin, über Infrastruktur- und Pilotprojekte zur Nutzung digitaler Gesundheitsdaten und über den Fortschritt Deutschlands im Bereich der „Digitalen Gesundheit“ im internationalen Vergleich.

Das bayerische Leuchtturmprojekt DigiMed Bayern hat das Ziel, Herzinfarkte und Schlaganfälle zu verhindern und steht für eine datenbasierte Personalisierte Medizin – am Beispiel der Volkskrankheit Atherosklerose. Das seit 2018 inzwischen nun mit einem Gesamtvolumen von 24,5 Mio. Euro vom Bayerischen Staatsministerium für Gesundheit und Pflege geförderte Leuchtturmprojekt verfolgt die sogenannte P4-Medizin. Ziel ist eine für den Patienten personalisierte (zugeschnittene), präventive (vermeidende), prädiktive (vorhersagende) und partizipatorische (teilnehmende) Medizin der Zukunft.

Klaus Holetschek, Bayerns Staatsminister für Gesundheit und Pflege, hieß das Publikum in einer Videobotschaft willkommen und [...]

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Präsentationen (PDF download⇓)

Keynote: Better health and wealth for the Danish citizens through the primary and secondary use of data, Lisbeth Nielsen - Director General, Danish Health Data Authority

Welcome & Philosophy of DigiMed Bayern, Prof. Dr. Heribert Schunkert - Medical Director, German Heart Centre Munich

Prevention: early diagnosis and treatment of children with Familial Hypercholesterolemia, the VRONI-study, Dr. Raphael Schmieder - German Heart Centre Munich

Personalised medicine in coronary artery disease is sustainably improved by combining clinical and OMICs data, Dr. Moritz von Scheidt - German Heart Centre Munich

Predictive Epidemiological studies enhanced with molecular phenotypes, Prof. Dr. Annette Peters - Director of the Institute of Epidemiology, Helmholtz Munich

Participatory: HerzFit: Generation of a Health App, Dr. Fabian Starnecker, German Heart Centre Munich & Lara Marie Reimer, Technical University of Munich

Bavarian Cloud for Health Research-a collaborative infrastructure for biomedicine, Dr. Christian Mertes, Technical University of Munich, Munich Data Science Institute, Workflow coordinator German Human Genome-Phenome Archive

Enabling health data for primary and secondary use in Bavaria and in GAIA-X: Team-X project, Prof. Dr. Bjoern Eskofier, Machine Learning and Data Analytics (MaD) Lab,Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

AWS Healthcare: A view on unlocking the potential of healthcare data in Germany and around the world, Joanna Wardzinski, Health Tech Lead & Operations, International, AWS Healthcare

The Finnish pathway towards the legislative framework for secondary use of social and health data, Dr. Päivi Sillanaukee, Ambassador for Health and Wellbeing, Ministry for Foreign Affairs of Finland

Secondary use of health data – a pharma perspective, Dr. Henning Düwert, Senior Counsel Pharmaceutical Law, Verband Forschender Arzneimittelhersteller e.V.

Programm (Druckversion⇓)

Das Leuchtturmprojekt DigiMed Bayern demonstriert die Machbarkeit der P4-Medizin in Bayern und Deutschland, von vielschichtigen Big-Data-Forschungsprojekten bis hin zu groß angelegten Initiativen zur Prävention atherosklerotischer Erkrankungen wie koronarer Herzkrankheit und Schlaganfall. DigiMed Bayern hat eine Laufzeit von 2018 bis 2024 und wird mit ca. 25 Mio. € vom Bayerischen Staatsministerium für Gesundheit und Pflege gefördert. Es hat intensiv genutzte Apps zur Berechnung und Minimierung des Risikos von Herz-Kreislauf-Erkrankungen entwickelt, landesweite Maßnahmen zur Prävention von Arteriosklerose im jungen Alter umgesetzt und umfangreiche Datensätze von Patienten mit diagnostizierter koronarer Herzkrankheit oder deren genetischen Risikofaktoren erstellt. Die Daten werden durch modernste multidimensionale Charakterisierung (-omics-Technologien) angereichert, um neue Erkenntnisse über die molekularen Mechanismen zu gewinnen, die zu den Krankheiten führen. Für die integrative Analyse der entstehenden "Big Data" wird eine konforme, sichere und nachhaltige IT-Infrastruktur grundlegend konzipiert und implementiert. Außerdem werden wir aufzeigen, dass Patienten und Risikopersonen von den Fortschritten bei der Vorhersage von Krankheitsrisiken, der Diagnose, der gezielten Vorbeugung und der Behandlung profitieren und dies auch in Zukunft tun werden.