BRÜSSEL, BELGIEN - (HealthTech Wire / Meinungen) – Die Ruptur eines Aneurysma kann verheerende Folgen haben: die Sterblichkeit ist hoch, und Überlebende leiden häufig lebenslänglich unter schlaganfallähnlichen Behinderungen. Es gibt aber auch Aneurysmen die stabil bleiben und nie reißen. Chirurgische und endovaskuläre Eingriffe sind möglich, aber mit einem Risiko für den Patienten verbunden. Daher gilt es, Patienten mit einem hohen Risiko einer Ruptur von anderen zu unterscheiden. „Dies ist eines der Ziele von @neurIST: unnötige Operationen sollen um 50% reduziert werden”, sagt Alejandro Frangi, der wissenschaftliche Koordinator von @neurIST und Direktor des Zentrums für Computational Imaging and Simulation Technologies in Biomedicine (CISTIB) an der Universität Pompeu Fabra, Barcelona.
@neurIST soll Entscheidungshilfen bereitstellen. Dazu werden die individuellen genetischen, radiologischen und klinischen Daten eines Patienten mit anonymisierten Daten anderer Patienten verglichen. Die Simulation des Blutflusses in dreidimensionalen Nachbildungen der zerebralen Arterien verbessert die Entscheidungsgrundlage von Ärzten und ermöglicht genauere Behandlungsmethoden. Desweiteren soll das System eventuelle genetische Zusammenhänge für zerebrale Aneurysmen erkennen helfen. Dazu wird eine umfassende IT-Infrastruktur aufgebaut, die es ermöglicht, heterogene Datensätze zu verwalten, welche sowohl aus der Diagnostik als auch aus epidemiologischen Studien stammen können.
In einem kürzlich veröffentlichten White Paper wird die Systemarchitektur von @neurIST aufzeigt. Kernkomponente der serviceorientierten Architektur ist die zukünftige Einbindung von kommerziellen Dienstleistungen, Datenschutzanforderungen und Zugangskontrollen. Ein Prototyp der Infrastruktur verwendet WebService Standards und, wo angebracht, Grid Standards. Dies sind Kernfunktionalitäten von @neurIST: Man bedient sich internationaler Grid Netzwerke um die technischen Ressourcen und das Wissen von unterschiedlichen klinischen und wissenschaftlichen Einrichtungen zusammenzubringen. “Die Kombination von genetischen Datenbanken, Forschungsliteratur und klinischen Patientendaten ist eine Kernapplikation für Grid Technologie”, sagt Martin Hofmann-Apitius vom Fraunhofer Institute für Algorithms and Scientific Computing (SCAI), einer der führenden Informationswissenschaftler bei @neurIST.
Die offene und standardisierte @neurIST Architektur kann einfach weiterentwickelt werden, so geschehen zum Beispiel für die @neuFuse Applikation welche komplexe biomechanische Analysen im Rahmen der medizinischen Bildgebung handhabt und auch für andere Körperteile adaptiert werden kann. Bei @neuEndo werden Interventionsmöglichkeiten erkundet um Designern bei der Entwicklung von Instrumenten zu helfen – gerade im Hinblick auf individuelle Behandlungsoptionen, welche sich auch auf andere Krankheiten anwenden lassen.
Das 4-jährige @neurIST Projekt begann im Januar 2006 mit einem € 17 Millionen Budget. Es wird von der Europäischen Kommission im Sechsten Rahmenprogramm Priorität 2 für Informationstechnologie gefördert. Das Konsortium besteht aus 28 öffentlichen und privaten Organisationen aus 12 europäischen Ländern; auch nicht-europäische Einrichtungen sind involviert.
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Dieser Artikel wurde im GoDirect: ICT for Health unter www.healthtechwire.de/ictforhealth veröffentlicht.
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