Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)

Die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) ist eine forschungsorientierte Universität, die auf Innovation und Interdisziplinarität setzt. Sie fördert den Wissenstransfer in Wirtschaft und Gesellschaft und legt einen starken Fokus auf digitale Transformation und nachhaltige Entwicklung. Als eine der führenden Universitäten in Deutschland im Bereich Künstliche Intelligenz und Digitalisierung in der Medizin engagiert sich die FAU im European Health Data Alliance (EHDA) e.V., um die Entwicklung sicherer, bürgerzentrierter Gesundheitsdatenräume in Europa voranzutreiben.

 

FAU sieht in der EHDA-Mitgliedschaft eine Chance, ihre Expertise in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Datensicherheit und Digital Health einzubringen, um die europäische Gesundheitsversorgung durch digitale Innovation zu stärken. In Projekten wie TEAM-X und MIRACUM arbeitet die FAU an sicheren Verarbeitungsumgebungen, die den Datenschutz wahren und gleichzeitig die Entwicklung fortschrittlicher KI-Algorithmen ermöglichen, welche auf realen, aber geschützten Gesundheitsdaten trainieren können. Die FAU setzt sich dafür ein, dass technologische Lösungen geschaffen werden, die sowohl interoperabel als auch skalierbar sind, sodass Gesundheitsdaten aus verschiedenen Quellen wie Krankenhäusern, Wearables oder elektronischen Patientenakten einheitlich verwaltet und genutzt werden können.

 

Das Engagement im EHDA bietet der FAU die Möglichkeit, eine führende Rolle bei der Entwicklung eines europäischen Gesundheitsdatenökosystems zu spielen, das nicht nur den wissenschaftlichen Fortschritt vorantreibt, sondern auch die Privatsphäre und Datensouveränität der Bürger:innen respektiert. Mit diesem Beitrag verfolgt die FAU das Ziel, ein vertrauenswürdiges, europäisches Netzwerk zu schaffen, das als Blaupause für die Digitalisierung der Gesundheitsversorgung dient und eine zentrale Rolle in der Umsetzung des European Health Data Space (EHDS) einnimmt.

 

Die FAU ist maßgeblich mit dem Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik (MaD Lab) beteiligt (Leitung: Prof. Dr. Björn Eskofier).