Die Abteilung für Medizinische KI und Translation (MedKIT) wurde Anfang 2025 gegründet, um klinische KI-Unterstützung am Universitätsklinikum Leipzig (UKL) zu entwickeln und zu betreiben. Die Abteilung MedKIT dient als zentrale Stelle für die Bündelung aller KI-Aktivitäten innerhalb der Patientenversorgung am UKL. Dafür arbeiten wir eng mit der Medizinischen Fakultät und den weiteren Abteilungen des Medizininformatikzentrums – der Abteilung Medical Data Science (MDS) und dem Dateninformationszentrum (DIZ) – zusammen.
Evidenz als Handlungsauftrag
Wir übertragen die Leitplanken der evidenzbasierten Medizin auf klinische KI-Anwendungen. Dabei ist es unser Ziel, Ergebnisse aus der Forschung transparent und wissenschaftlich kontrolliert in die Patientenversorgung zu bringen.
Mit AMPEL weniger Komplikationen übersehen
Das Kernprojekt der Abteilung MedKIT ist die AMPEL, eine Open-Source-Initiative, mit der wir seit Jahren eine erfolgreiche Echtzeit-Unterstützung im stationären Alltag eingeführt haben. Das Clinical Decision Support System (CDSS) vernetzt eine Vielzahl von digital erhobenen Patientendaten und wertet diese automatisiert in Echtzeit aus. Wenn die Analyse der Daten auf eine potenzielle Komplikation hinweist, wird das medizinische Personal je nach Bedarf per E-Mail, Telefon oder am digitalen Arbeitsplatz alarmiert, um weitere Behandlungsschritte einzuleiten. Weitere Informationen zur AMPEL finden Sie hier.
Vernetzung als Sprungbrett für die Projektentwicklung
Als allgemeiner Ansprechpartner für KI in der Patientenversorgung verbinden wir eine Vielzahl an Stakeholdern innerhalb der Universitätsmedizin Leipzig. Neue KI-Projekte und Kooperationen finden so schnell Eingang in die praktische Umsetzung. Auch über das UKL hinausgehend vernetzen wir in diesem Bereich. Ein Beispiel ist das 2025 gegründete Clinical Decision Support Network (CDSN)
, in dem sich eine Vielzahl an klinischen und nicht-klinischen Partnern zum Thema KI-Unterstützung austauschen und Kooperationen, sowie gemeinsame Infrastrukturen aufgebaut werden.