Moderne medizinische Geräte beinhalten immer häufiger Mikrochips und ermöglichen so neue diagnostische und therapeutische Möglichkeiten. Diese neuartigen Produkte befinden sich oft über einen längeren Zeitraum in unmittelbarer Nähe des Körpers oder sogar im Körper der Patient:innen. Sie überwachen den Zustand und die Entwicklung der Patient:innen und setzen therapeutische Maßnahmen um. Die Anbindung an eine medizinische Cloud zur genauen Analyse der Messdaten ermöglicht eine zielgenaue, schonende und personalisierte Behandlung.

Die klassische Anbindung eines mobilen Gerätes an eine Cloud ist jedoch für medizinische Produkte ungeeignet. Sie zeichnet sich durch hohe Übertragungsraten aus, die wiederum höheren Stromverbrauch verursachen, und erfordert eine unterbrechungsfreie Verbindung. Dies ist ungünstig für Geräte, die sich im Körper der Patient:innen befinden, denn sie müssen sowohl klein als auch batteriebetrieben sein und dabei aus dem Körper heraus senden können. Aber auch Geräte, die am Körper getragen werden, benötigen eine energiesparende drahtlose Verbindung und müssen mit durch “Funklöcher” verursachten Verbindungsproblemen fertig werden. Auch bei Verbindungsunterbrechung dürfen medizinische Produkte nicht aufhören, ihre Aufgabe zu erfüllen.

Im Projekt M/EDGE soll energiesparsame und miniaturisierte Rechentechnik für den Einsatz in und an den Patient:innen entwickelt werden. Außerdem werden Lösungen gesucht, medizinische Produkte energiesparsam an eine medizinische Cloud anzubinden. Die Rechentechnik muss leistungsfähig genug sein, die Funktionalität aufrecht zu erhalten, auch wenn die Verbindung zur Cloud abbricht. Gleichzeitig sollte sie sparsam genug sein, um eine lange Akkulaufzeit zu gewährleisten, auch in einem kleinen Format wie einer schluckbaren Kapsel. Um das zu erreichen, sollen im Rahmen von M/EDGE drei Anwendungen analysiert und eine optimierte Rechentechnik entwickelt werden.

Das Projekt wird gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF).

Projektlaufzeit: 2022 – 2025

Ansprechpartner: Friedrich Pauls (Friedrich.Pauls@barkhauseninstitut.org), Mattis Hasler (Mattis.Hasler@barkhauseninstitut.org)

Kooperationspartner:innen: Infineon Technologies AG, Precisis GmbH, Exelonix GmbH, Ovesco Endoscopy AG, Else Kröner-Fresenius Center for Digital Health an der Medizinischen Fakultät der TU Dresden, International Center for Computational Logic am Institut für Künstliche Intelligenz der TU Dresden, Lehrstuhl Eingebettete Systeme der Universität Tübingen, Vodafone Chair Mobile Communications Systems am Institut für Nachrichtentechnik der TU Dresden, Computationale Neurologie der Charité - Universitätsmedizin Berlin