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Institut DigiHealth präsentiert Forschung auf GMDS-Konferenz in Jena 

30.10.2025, Forschung:

Mit mehreren Beiträgen haben Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter des Instituts DigiHealth der Hochschule Neu-Ulm (HNU) an der 70. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS) in Jena teilgenommen. Die HNU-Beiträge deckten von nachhaltiger Forschung in der medizinischen Informatik über KI-gestützte Klassifikationen von Wund- und Tumorerkrankungen bis zu einem minimalinvasiven Notfallwarnsystem für alleinlebende Seniorinnen und Senioren ein breites Spektrum an gesundheitsrelevanten Forschungsthemen ab. 

Die Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (öffnet neues Fenster) (GMDS) e.V. ist eine unabhängige wissenschaftlich-medizinische Fachgesellschaft mit rund 2.000 Mitgliedern, die Forschung, Lehre und Anwendung in den Bereichen Medizinische Informatik, Biometrie, Epidemiologie, Bioinformatik, Systembiologie und Medizinische Dokumentation fördert und in ihrer Querschnittsfunktion alle medizinischen Disziplinen unterstützt. Im Fokus der Jahrestagung, die vom 7. bis 11. September unter dem Motto „GMDS erhellt Gesundheit“ in Jena stattfand, stand die Bedeutung der angeschlossenen Fächer für das Erhellen und Erhalten von Gesundheit. 

In drei Konferenzbeiträgen steuerten Forschende des Instituts DigiHealth Impulse zu folgenden Themen bei: 

  • Felix Holl, Postdoc und stellvertretender Institutsleiter, arbeitete am Workshop „Auf dem Weg zu einer Nachhaltigkeitsstrategie für Forschungsprojekte in der medizinischen Informatik“ mit.
  • Daniel Hieber, wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Institut, präsentierte gleich zwei Publikationen: ein Paper befasst sich mit einem KI-System zur automatischen visuellen Klassifikation seltener Wundkrankheiten („Computational Dermatology – An Automatic System for Visually Classifying Rare Wound Diseases“; in Kooperation mit der Universitätsklinik Würzburg und der Universität Augsburg); ein zweites mit einer Deep-Learning-gestützte Klassifikation atypischer mitotischer Figuren im Ami-Br-Datensatz mit AUCMEDI („Classifying the AMi-Br Mitotic Figure Dataset with AUCMEDI“; in Kooperation mit der Universität Augsburg und der Universitätsklinik Augsburg).
  • Jennifer Kircher, wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut, stellte Ergebnisse aus dem gemeinsamen Forschungsprojekt stand-by.care in Kooperation mit der artiso solutions GmbH vor, das eine intelligente Erkennung von Notfallsituationen im häuslichen Umfeld älterer Menschen ermöglicht. Auf Basis von realen Interviews mit Seniorinnen und Senioren entwickelte sie entsprechende Personas und zeigte damit Anforderungen für verschiedene Anwendergruppen auf.

Ansprechpartner
Prof. Dr. Johannes Schobel