SCM – Science Management

 

SCM, die jüngste Abteilung des AME, wurde im Jahre 2009 unter der Leitung von Dr. Robert Farkas etabliert. Sie setzt sich insbesondere mit der Translationalen Forschung, das heißt mit der Erforschung des Technologietransfers in der Medizintechnik auseinander.

Ansprechpartner

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Name

Robert Farkas

Abteilungsleiter Science Management

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Es geht also um die „…dialogische Vermittlung und Übertragung wissenschaftlicher Erkenntnisse…in Wirtschaft, Gesellschaft, Kultur und Politik“, wie es der Wissenschaftsrat 2014 formulierte. Dies schließt die klinische Anwendung neuartiger Erkenntnisse in Diagnose und Therapie selbstverständlich ein.

Der Weg von der Erkenntnis bis zur Anwendung bei Patientinnen und Patienten ist ausgesprochen vielfältig und langwierig. Neue wissenschaftliche Entdeckungen steigern die Komplexität des jeweiligen Medizinproduktes oft erheblich, wie allein die Bezeichnungen schon vermuten lassen, beispielsweise „intelligente Implantate“, „4D-Bildgebung“, „Theranostika“, „individualisierte Medizinprodukte“ oder „Biohybride Medizinsysteme“.

Ausufernde Entwicklungszeiten für derartige Innovationen zeichnen sich ab. Dies gilt es zu verhindern, denn mit jedem weiteren Monat Verzögerung bis zur sicheren Anwendbarkeit nimmt die Attraktivität der Innovation für Unternehmen ab und – noch schlimmer – müssen kranke Menschen länger auf eine verbesserte Versorgung warten.

Wir wollen daher Erkenntnisse darüber gewinnen, wie der biomedizinische Innovationsprozess insgesamt beschleunigt werden kann.

Ein besonders aussichtsreicher Ansatz besteht in der bislang kaum betriebenen IT-gestützten, automatisierten Nutzung vielfältigster Daten wie beispielsweise Publikationen, Patente, Projekt- und Zulassungsinformationen.

So lassen sich Bedarfe, Ideen, Trends, Konzepte und potentielle Partner besser identifizieren und verknüpfen, um die Entwicklung eines sicheren Medizinproduktes viel effektiver, effizienter und bedarfsgerechter als bisher möglich zu gestalten.

Zu diesem Ansatz zählen:

  • Big Data und Information Retrieval in Translation und Technologietransfer, Maschinelles Lernen
  • Analyse des Prozesses, der Determinanten und der Geschwindigkeit von biomedizinischer Forschung, Entwicklung und Innovation
  • Erforschung von Kollaboration und demand-pull Innovationen
  • Technologievorschauen, auch Foresights oder Forecasts genannt, Innovations- und Technikanalysen und Innovationsmonitoring für die Medizintechnik
  • Entwicklung & Erprobung eines adressatengerechten IT–Einsatzes in der biomedizinischen Forschung

Als weiteren praxisnahen Schwerpunkt betreibt die Arbeitsgruppe SCM die Entwicklung des Clusters Biomedizintechnik auf dem RWTH Aachen Campus.

 

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