Technologie
Ziel der MARE-Technologie
Mit der MARE-Technologie verfolgen wir das Ziel, modernste KI-Modelle zu nutzen, um Fachkräfte im Gesundheitswesen dabei zu unterstützen, eine herausragende Patientenversorgung zu gewährleisten. Damit möchten wir die gesundheitlichen Ergebnisse deutlich verbessern und die Gesundheitslandschaft grundlegend verändern. Wir setzen uns dafür ein, die Schulung dieser KI-Modelle durch umfassende medizinische Datenforschung zu ermöglichen und so diese transformative Entwicklung voranzutreiben. Gleichzeitig schaffen wir innovative KI-Lösungen für unsere Technopark-Community und Forscher weltweit.
Um dieses Ziel zu erreichen, sind wir stolz, mit CompuGroup Medical, einem weltweit agierenden Anbieter von elektronischen Gesundheitsakten (EMR), zusammenzuarbeiten. Gemeinsam etablieren wir ein führendes Trainingszentrum für KI im Gesundheitsbereich in Europa und den USA. Dieses Zentrum ist mit hochmodernen Ressourcen und Fachwissen ausgestattet, um Forschern die Entwicklung und das Training fortschrittlicher KI-Modelle zu ermöglichen. Durch die Förderung von Innovation und Zusammenarbeit wollen wir neue Maßstäbe im Bereich der Gesundheitstechnologie setzen.

Unterstützung für Forschung und Entwicklung
Der multimodale MARE Data Lake ist eine innovative Datenplattform, die für die Erfassung, Verwaltung und Analyse von Gesundheitsdaten im großen Maßstab entwickelt wurde. Mit einem starken Fokus auf Datenschutz und Datensicherheit erfüllt unsere Infrastruktur sowohl nationale als auch europäische Vorschriften und bietet so höchsten Schutz für sensible Informationen. Sein Multi-Cloud Ansatz und die dezentrale Architektur bieten außergewöhnliche Flexibilität und Skalierbarkeit, unterstützen komplexe Arbeitslasten und gewährleisten gleichzeitig globalen Datenzugriff.
Der Schutz der Privatsphäre von Patienten hat bei MARE oberste Priorität. Unser Data Lake nutzt fortschrittliche Technologien zur De-Identifikation, um sämtliche personenbezogenen Gesundheitsinformationen (PHI) – auch in unstrukturierten Daten – effektiv zu entfernen. Ein DSGVO-konformes Einwilligungsmanagementsystem unterstreicht unser Engagement für den Datenschutz. Dabei kommen mehrstufige De-Identifikationsprozesse zum Einsatz, die aktiv eine Re-Identifikation verhindern.
Wir verpflichten uns zu einem verantwortungsvollen Umgang mit Gesundheitsdaten, geleitet von ethischen Grundsätzen und betrieblicher Integrität. Dies beinhaltet die Einhaltung ethischer Richtlinien, kontinuierliche Schulungen unserer Mitarbeitenden sowie eine enge Zusammenarbeit mit Datenschutz- und Compliance-Beauftragten.
Der MARE Data Lake ist mit modernsten Werkzeugen zur Annotation und Katalogisierung ausgestattet, die die Datenvorbereitung und Standardisierung – z. B. nach FHIR und OMOP – erheblich erleichtern. Dadurch verkürzt sich die Entwicklungszeit für Forschungsteams deutlich. Forschende erhalten Zugang zu einer Vielzahl von Gesundheitsinformationen, einschließlich longitudinaler Real-World-Daten aus elektronischen Patientenakten (EHR). Eine hohe Qualität und Konsistenz wird durch fortschrittliche Datenintegration und Harmonisierungstechnologien gewährleistet. Unser „Cohort Builder“ Tool ermöglicht es, gezielt patientenbezogene longitudinale Forschungskohorten zu definieren und verschiedene Datenquellen wie EMR, PACS und RCM nahtlos zusammenzuführen.
Mit dem MARE Data Lake können sich Forschende auf ihre eigentliche Arbeit konzentrieren – ihre Forschung und das Modelltraining – anstatt übermäßig Zeit mit Datenvorbereitung zu verbringen. Unsere Plattform minimiert den manuellen Aufwand bei der Datenbereitstellung und sorgt für einen effizienten Ablauf bei Datenanforderungen und -lieferungen.
Verbesserung des Gesundheitswesens durch KI
Die modulare MARE AI Engine ist das technologische Herzstück unserer Plattform. Sie dient als KI-Trainingszentrum für Experimente, Modellierung und Validierung und wurde speziell für Forschende, Datenwissenschaftler und Entwickler konzipiert. Die MARE AI Engine optimiert den gesamten Lebenszyklus von KI-Modellen, fördert schnellere Innovationen und erhöht die betriebliche Effizienz. Sie ermöglicht das Training maßgeschneiderter KI-Modelle auf Basis der Daten aus dem MARE Data Lake.
Die AI Engine schafft eine speziell auf das Gesundheitswesen zugeschnittene Umgebung, in der KI-Modelle entwickelt und angepasst werden, um medizinischen Anforderungen und klinischen Anwendungen gerecht zu werden. So wird sichergestellt, dass die entwickelten Lösungen nicht nur technisch fortschrittlich, sondern auch auf die spezifischen Bedürfnisse, Standards und Herausforderungen des Gesundheitswesens abgestimmt sind.
Nutzen Sie unser Workbench-Tool für ein schnelles Modelltraining. Entdecken Sie neue Erkenntnisse der nächsten Generation und entwickeln Sie mühelos neuartige Anwendungsfälle mit unserer hochmodernen KI-Technologie. Die MARE AI Engine bietet leistungsstarke, multifunktionale APIs für Python-Tools und unterstützt führende KI-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch – inklusive integrierter Schnittstellen zu großen Sprachmodellen (LLMs) und Natural Language Processing (NLP). Darüber hinaus enthält die Plattform umfassende Audit- und Rückverfolgbarkeitstools, die alle Aktivitäten überwachen und so Transparenz und regulatorische Konformität nach internationalen Standards gewährleisten.
Partnerschaften in sicheren Forschungsräumen
Wir laden Forschungseinrichtungen, Hochschulen, die Life-Science-Industrie, Fachkräfte im Gesundheitswesen und andere Interessierte ein, gemeinsam an spannenden und innovativen Forschungsprojekten zu arbeiten. Unser Team verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Analyse medizinischer Daten. Durch die Bündelung unseres Know-hows können wir komplexe medizinische Fragestellungen lösen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um die Gesundheitsversorgung gemeinsam zu verbessern. So gelangen wir zu einem tieferen Verständnis von Krankheiten, Therapieergebnissen und Patientengruppen – und können den medizinischen Fortschritt weltweit beschleunigen.
Unsere Kooperationsangebote:
- Umfassende Marktanalysen
- Durchführbarkeitsstudien
- Identifikation von Patientenkohorten
- Erstellung von RWE-Vergleichsgruppen
- Klinische Studien mit Unterstützung durch elektronische Gesundheitsakten (EMR)
- Bewertung von Langzeit- und Vergleichswirksamkeit
- Aufbereitung von Datensätzen für das Training von KI- und ML-Modellen
- Erstellung prädiktiver Modelle
- Überwachung von KI-Modellen in Pilotanwendungen