Cloud Computing im Gesundheitswesen
Forschungsprojekt "HealthCloud": Cloud Computing-Infrastruktur für IT-Anwendungen im Gesundheitssektor
Das BMWi fördert durch "Trusted Cloud" die Entwicklung und Erprobung von innovativen, sicheren und rechtskonformen Cloud Computing-Diensten mit insgesamt rund 50 Millionen Euro
(07.03.11) - Das Forschungsprojekt "HealthCloud" ist einer der Preisträger des Technologiewettbewerbs "Sichere Internet-Dienste – Sicheres Cloud Computing für Mittelstand und öffentlichen Sektor (Trusted Cloud)" und wird zukünftig mit Fördermitteln des Bundes unterstützt. Das gab das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) bekannt. Mit "HealthCloud" soll erstmals eine "Trusted Cloud"-Infrastruktur für IT-Anwendungen im Gesundheitswesen bereitgestellt werden.
Das "HealthCloud"-Konsortium besteht aus namhaften Partnern aus Industrie und öffentlichen Einrichtungen. Dazu gehören das Freiburger Software-Unternehmen Averbis GmbH, das Forschungsinstitut Fraunhofer SCAI, die TMF - Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung, die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) sowie die Rhön-Klinikum AG.
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Das BMWi fördert durch "Trusted Cloud" die Entwicklung und Erprobung von innovativen, sicheren und rechtskonformen Cloud Computing-Diensten mit insgesamt rund 50 Millionen Euro. Hinzu kommen Eigenmittel der Projektbeteiligten in etwa gleicher Höhe, so dass insgesamt rund 100 Millionen Euro zur Verfügung stehen. Das BMWi-Technologieprogramm "Trusted Cloud" ist Teil des Aktionsprogramms Cloud Computing, das das BMWi im Oktober 2010 gemeinsam mit Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft gestartet hat.
Medizinische Rohdaten effizienter nutzen
"HealthCloud" erschließt große medizinische Rohdatenbestände zur datenschutzgerechten Auswertung von vielfältigen Fragestellungen aus Forschung, Entwicklung und Gesundheits-Ökonomie. Der Ansatz kombiniert Textanalyse- und Data Warehouse-Technologien und kann je nach Bedarf als private oder öffentliche Cloud bereitgestellt werden. Insgesamt werden drei Anwendungsszenarien realisiert: die Extraktion und Auswertung von Informationen aus anonymisierten Patientendaten über die operative Behandlung von Hüftgelenken, die Entwicklung von Verfahren zur automatisierten Plausibilitäts- und Wirtschaftlichkeitsprüfung medizinischer Behandlungen sowie die frühzeitige Identifizierung unerwünschter Nebenwirkungen neu eingeführter Medikamente mit Hilfe automatisierter Verfahren.
Die einzelnen Konsortialpartner teilen sich dabei die Aufgaben wie folgt:
>> Averbis stellt als Konsortialführer Cloud-basierte Textanalyse-Software bereit.
>> Das Fraunhofer Institut SCAI übernimmt neben Text-Mining-Technologien auch das Hosting der Cloud-Infrastruktur.
>> Die TMF steht als Trusted Partner für die Cloud-Infrastruktur zur Verfügung und entwickelt hierzu die notwendigen Datenschutzkonzepte.
>> Die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) entwickelt Werkzeuge zur Auswertung medizinischer Daten weiter und erprobt im Umfeld des Universitätsklinikums Erlangen die Cloud-Anwendungen.
>> Die Rhön-Klinikum AG beteiligt sich mit seinen über 50 Kliniken an der Realisierung der Anwendungsszenarien und überprüft das erhaltene Wissen auf Tauglichkeit zur Standardisierung und Optimierung entsprechender Behandlungsprozesse.
Nutzbarkeit und Akzeptanz von Cloud Computing-Technologien in Deutschland erhöhen
Die Fördermaßnahme "Trusted Cloud" soll Forschungs-Aktivitäten beschleunigen und verstärken sowie die Nutzbarkeit und Akzeptanz von Cloud Computing-Technologien für breite Anwenderschichten signifikant erhöhen. Damit soll vor allem dem Mittelstand und dem öffentlichen Sektor die Gelegenheit gegeben werden, frühzeitig von der Nutzung neuester IKT-Konzepte zu profitieren.
Cloud Computing gilt derzeit als einer der wichtigsten Trends in der IT. Die Technologie bietet die Möglichkeit, Speicherkapazitäten, Rechenleistung und Anwendungen kundenspezifisch als Dienst über das Internet zu beziehen. Dies erlaubt eine bedarfsgerechte und flexible Verwendung, bei der je nach Funktionsumfang, Nutzungsdauer und Anzahl der Nutzer abgerechnet werden kann. (Averbis: ra)
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