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Digital Society Initiative

3 Fragen zu HDR – neues Projekt der Reihe «DSI Infrastrukturen & Labs»

DSI Infrastrukturen & Labs sind gemeinsam nutzbare Infrastrukturen oder strukturelle Gefässe zur Schaffung kollaborativer Forschungsumgebungen, die sich auf die digitale Transformation beziehen. Dr. Sebastiano Caprara stellt HDR, eines der neuesten Projekte dieser Reihe, kurz und knapp vor.

Was ist das Health Data Repository (HDR)?

Mit dem HDR-Projekt wollen wir die Zusammenarbeit zwischen Ärzten der Uniklinik Balgrist und Forschenden auf dem Gebiet der medizinischen Bildgebung fördern. Wir wollen einen sicheren kollaborativen Rahmen bereitstellen, der Best Practices in der KI-Entwicklung für die medizinische Bildgebung erfasst und eine benutzerfreundliche Schnittstelle bietet. Die Vision einer verbesserten Reproduzierbarkeit zielt darauf ab, das Tempo der klinischen Umsetzung zu beschleunigen.

Woher kommen die Daten für die Plattform?

Zunächst werden die Bildgebungsdaten für dieses Projekt aus Forschungsdatensätzen stammen, die an der Universitätsklinik Balgrist gesammelt wurden. Wir sind dabei, dieses Projekt mit anderen Initiativen wie der LOOP BMI-Plattform abzustimmen, in der auch Daten des Universitätsspitals Zürich zu finden sind.

Wie profitieren die Forschung und die medizinische Praxis von HDR?

Dank der Software wollen wir den Iterationszyklus zwischen der KI-Entwicklung in der medizinischen Bildgebung und der klinischen Anwendung durch Ärzte beschleunigen. Ein Beispiel sind die dreidimensionalen Ergebnisse der Bildsegmentierung – so genannte anatomische digitale Zwillinge – die von Ärzten auf derselben Plattform visualisiert und korrigiert werden können. Auf diese Weise stehen die korrigierten Daten den Forschenden direkt zur Verfügung und können zur Verbesserung der Leistung von Segmentierungsmodellen verwendet werden.

 

Weitere Informationen zu HDR finden Sie hier.

Alle Projekte der Reihe «DSI Infrastrukturen & Labs» finden Sie hier.

 

Sebastiano Caprara

Dr. Sebastiano Caprara promovierte an der ETH Zürich mit dem Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und prädiktiven Modellen, die Lösungen für die präoperative Planung von Wirbelsäulenfusionsoperationen bieten. Während seines Doktoratsstudiums arbeitete er für ein Startup-Unternehmen in enger Zusammenarbeit mit der Universitätsklinik Balgrist und sammelte Erfahrungen in translationalen Forschungsprojekten. Derzeit leitet er das Projekt Health Data Repository an der Uniklinik Balgrist, das die Entwicklung einer flexiblen digitalen Infrastruktur zur Unterstützung der datengesteuerten klinischen Forschung zum Ziel hat.