DMEA-Nachwuchspreis 2022: Das sind die Gewinner

Kluge Ideen für ein digitales Gesundheitswesen: Die DMEA zeichnet jedes Jahr die besten Bachelor- und Masterarbeiten aus und verleiht den Audience Award.

Machine Learning / Künstliche Intelligenz und Bewegung – diese Themen standen beim diesjährigen Nachwuchspreis bei vielen Arbeiten besonders im Fokus. Mit dem DMEA-Nachwuchspreis werden jedes Jahr die besten Bachelor- und Masterarbeiten aus den Bereichen Medizininformatik, E-Health, Gesundheits-IT, Gesundheitsmanagement, Gesundheitsökonomie und Healthcare Management auf der DMEA prämiert.

Bessere Steuerung von Exoskeletten und 3D-Bilder für Wirbelkörper

In der Kategorie Masterarbeit setzte sich Marius Oßwald durch. In seiner Arbeit geht es darum, Bewegungen vorherzusehen, um Exoprothesen steuern zu können. Dafür hat er einen verallgemeinerten Rahmen entwickelt, durch den die Kinematik und neuronale Dynamik der Hand untersucht werden kann. Mithilfe von vier Kameras lassen sich die Bewegungen der Handmuskeln millimetergenau abbilden. Durch diese Technik könnten die Bewegungsabläufe von Prothesen oder Exoskeletten deutlich verbessert werden, so Marius Oßwald. Denn eine Einschränkung der 33 Handmuskeln wirke sich enorm auf die Lebensqualität des Patienten aus. Für diese Arbeit erhielt er auch den Audience Award.

Platz zwei ging an Christian Xu für seine Anwendung „Fimi“, die während eines Workouts Form- und Bewegungskorrekturen anzeigt. Mithilfe einer Webcam, einer App und eines Servers, der die Bewegungsabläufe überwacht, bekommt der Nutzer schon während, aber auch nach der Übung angezeigt, ob die Bewegungsabläufe korrekt durchgeführt wurden. Die App sammelt zudem die Daten, um eine Entwicklung in den Bewegungsabläufen nachverfolgen zu können. Die Idee kam ihm in der Pandemie, als er ohne die Korrekturen eines Trainers seine Sportübungen ausführte. Grundsätzlich sei die Anwendung aber auch für Physiotherapeuten interessant.

Den dritten Platz belegte Sebastian Dörrich. Er hat im Rahmen seiner Masterarbeit zwei Algorithmen entwickelt, durch die Standardebenen von Wirbelkörpern deutlich schneller entwickelt werden können. Medizinerinnen und Mediziner nutzen die axiale, coronale und sagittale Ebene, um im OP 3D-Bilder von Wirbelkörpern entwickeln zu können. Das dauere aktuell etwa 210 Sekunden pro Bild, so Dörrich. Seine Algorithmen schafften dies, je nach Verfahren, in 30bis 60 Sekunden.

Reanimationsregister – die beste Bachelorarbeit

In der Kategorie Bachelor setzten sich Marko Miletic und Alain Nippel die Fachjury überzeugen. Ihre Idee: ReaReg – eine Kleinserver Architektur, um die gesamte Rettungskette elektronisch dokumentieren zu können. In der Schweiz erleiden jedes Jahr etwa 8.500 Menschen einen Herzkreislauf-Stillstand. Für deren bestmögliche Behandlung haben die Beiden das elektronische Datenerfassungswerkzeug für das Inselspital Bern entwickelt. Durch eine Schnittstelle werden Prä-Klinikdaten, innerklinische und follow up Daten gebündelt und als Webapplikation auf dem Tablet oder im Webbrowser ausgespielt. In einer Testumgebung wurde das ReaReg vollständig ausgerollt und funktioniert. Um es noch weiter zu verbessern und zu entwickeln, stellen es die beiden als Open Source zur Verfügung.