13.09.2021

REACT-EU: 13,3 Millionen Euro zur Förderung der Digitalisierung in der klinischen Medizin- und Gesundheitsforschung in Nordrhein-Westfalen

Die Digitalisierung eröffnet der klinischen Forschung neue Möglichkeiten. Um diese zu nutzen, werden nun zwölf zukunftsweisende Projekte aus Nordrhein-Westfalen im Rahmen der Initiative REACT-EU gefördert

REACT-EU: 13,3 Millionen Euro zur Förderung der Digitalisierung in der klinischen Medizin- und Gesundheitsforschung in Nordrhein-Westfalen

Die klinische Medizin- und Gesundheitsforschung in Nordrhein-Westfalen leistet wichtige Beiträge zum Wohl der Gesellschaft – etwa im Kampf gegen das Coronavirus. Gleichzeitig hat die Pandemie Entwicklungspotenziale im Bereich der Digitalisierung aufgezeigt. Hier setzt der Förderaufruf der Landesregierung „Ausstattungsprogramm zur Förderung der Digitalisierung in der klinischen Medizin- und Gesundheitsforschung“ an, in dessen Rahmen jetzt zwölf Projekte in Nordrhein-Westfalen ausgewählt wurden. Sie werden mit insgesamt rund 13,3 Millionen Euro unterstützt. Ziel der Förderung auf Basis der Initiative REACT-EU (Recovery Assistance for Cohesion and the Territories of Europe) ist die Beschleunigung der digitalen Transformation der klinisch relevanten Forschung an den Hochschulen und Universitätskliniken in Nordrhein-Westfalen.

Ausgewählt wurden verschiedene Projekte an den Standorten Aachen, Bochum, Düsseldorf, Essen, Köln und Münster, die bis Ende 2022 umgesetzt werden sollen. Dabei geht es etwa um neue Technologien bei CT-Aufnahmen, den breiten Einsatz von 3D-Druckern von der Orthopädie bis zur Zahnmedizin oder die Nutzung von robotischen Systemen im Bereich der Mikrochirurgie.

REACT-EU ist eine Initiative der Europäischen Union zur Bekämpfung der Folgen der COVID19-Pandemie. Weitere Informationen zu REACT-EU erhalten Sie auf der EFRE-Website.
 

Die geförderten Projekte im Überblick:

Digitale Photon-Counting-CT Innovationsplattform NRW/
Universitätsklinikum RWTH Aachen

Radiologisches Centrum für Integrierte Onkologie der Uniklinik Köln/
Universität zu Köln, Medizinische Fakultät

Deep Learning-basierte Unterstützung der AML-Risikostratifizierung basierend auf hochauflösenden zytologischen Bildern/
Universitätsklinikum Münster, Medizinische Klinik A

3D-Labor UKM/
Universitätsklinikum Münster

High-Performance-Computing für translationale onkologische Spitzenforschung/
Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

UroDigiTrans - von digitorectal zur digitalen Transformation von Diagnose und Therapie bei urogenitalen Tumoren mit Label-freiem IR-Imaging/
Ruhr-Universität Bochum

Plan of the Day - adaptive Bestrahlungsplanung/
Universitätsklinikum Münster

Plattform für KI-Translation Essen/
Universitätsklinikum Essen

Digitalisierung von klinisch/genetisch annotierten pathologischen Daten für diagnostisches/prognostisches/prädiktives Profiling maligner Tumore/
Universität zu Köln, Medizinische Fakultät

Personalisierte Sepsistherapie durch KI-gestützte, digitale Dosierungsanpassung von Antibiotika/
Universitätsklinikum Knappschaftskrankenhaus Bochum

Digitalisierung der Robotischen Mikrochirurgie/
WWU Münster Institut für Muskuloskelettale Medizin

Einrichtung eines Metabolomikzentrums/
Ruhr-Universität Bochum