Medtech-Joint-Venture der Hochschule Luzern

Medtech-Kooperation Wo Biologie und Medizintechnik auf künstliche Intelligenz treffen

Künstliche Intelligenz nutzen, um medizinische Diagnosen sicherer und skalierbar zu machen. Das ist nur ein Beispiel der zukünftigen Medizin, für die wir uns einsetzen. Dazu bedarf es der Zusammenarbeit zwischen Biologen, Medizintechnikern und Informatikern. Im Forschungs- und Entwicklungs-Joint-Venture der Hochschule Luzern wird diese gelebt.

Next Gen Reproductive Medicine
Digital Dermatology
Forschung im Dialog

Werden uns Mobiltelefone bald mitteilen, warum wir uns krank fühlen und welche Medikamente wir einnehmen sollen? Können skalierbare, automatisierte medizinische Dienste eingeführt und allen Menschen zur Verfügung gestellt werden? Und dies selbst an den entlegensten Orten der Welt? Werden Früherkennung und die Überwachung von lebensbedrohlichen Krankheiten die Heilungsrate und die Lebensqualität der Patienten merklich erhöhen? 

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Werden Computer menschliche Ärzte entlasten und auf der Grundlage von Bild- und Diagnosedaten sowie relevanten Patienteninformationen selbstständig medizinische Berichte schreiben oder Therapieanweisungen erteilen? Werden virtuelle Assistenten eine optimale Behandlung unter Berücksichtigung der neuesten medizinischen Erkenntnisse, der Kosten und der individuellen Patientenpräferenzen vorschlagen? Werden medizinische Daten, welche zwischen Krankenhäusern, Versicherungen und Sozialhilfe ausgetauscht werden, automatisiert, unmittelbar und mit grösstmöglicher Entlastung für Patientinnen und Patienten sowie dem medizinischen Personal verarbeitet? Und werden Computer demnächst Ärzten ihre Diagnosen erklären und sich interaktiv als Sparringpartner für menschliche Experten in der Differentialdiagnostik einbringen?

Tatsächlich sind wir davon überzeugt, dass Wissenstransfer und neue Technologien im Bereich der Biologie, der Medizintechnik und der künstlichen Intelligenz genau dies in naher Zukunft ermöglichen werden. Aus diesem Grund haben wir unser Kompetenzzentrum Bioscience and Medical Engineering (CC BME) und unser Applied AI Research Lab in einem Joint-Venture zusammengeführt. Dies, um zusammen die unterschiedlichen interdisziplinären Herausforderungen im Bereich der medizintechnischen Forschung und Entwicklung gemeinsam mit unseren Kundinnen und Kunden erfolgreich zu meistern.
  

Kernkompetenzen

Unseren Kundinnen und Kunden aus Industrie und Wirtschaft sowie unseren Forschungspartnerinnen und Forschungspartnern bieten wir eine dem ganzheitlich tragfähigen Fortschritt verpflichtete Kooperationspartnerschaft im Bereich der angewandten Forschung und Entwicklung auf dem Gebiet der Biologie, Medizintechnik und Künstlichen Intelligenz an. Beratungsdienstleistungen, Vor-Ort-Schulungen, sowie Audits und Coaching auf dem breiten Gebiet der Medizintechnik, der Datenwissenschaft und der künstlichen Intelligenz ergänzen unser Angebot.

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Unsere Kernkompetenzen:

  • Präzisionsmedizin
  • Deterministische und stochastische mathematische Modellierung
  • Multi-Omik-Analyse
  • Gezielte Analyse
  • Medizinische Datenpipelines, Datentechnik und Datenwissenschaft
  • Medizinische Bildanalyse
  • Empfohlene Systemtechnik
  • Verarbeitung natürlicher Sprache

Infrastruktur und Labore

Wir unterhalten verschiedene Labore, die auf dem neusten Stand der Technik sind und höchsten Qualitäts- und Sicherheitsstandards entsprechen. Dabei kommen unter anderem zellbiologische, biochemische, biotechnologische und elektrophysiologische Ansätze zum Einsatz.

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Unsere Labore und Forschungsräume:

  • Zellbiologie-Labor
  • Analytisches Labor
  • Biosafety Level 2-Labor
  • Mikroskopieraum
  • und weitere

Zusammenarbeit

Wir stehen im regelmässigen Austausch mit unterschiedlichen Partnerorganisationen im In- und Ausland, mit denen wir auf dem Weg in die Zukunft sind.

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Partnerorganisationen:

  • Universität Bern und Zürich
  • Medizinische Hochschule Hannover
  • Centre Suisse d’Electronique et de Microtechnique (CSEM)
  • Konrad-Zuse-Zentrum für Informationstechnik Berlin
  • Europäische Weltraumorganisation (ESA)
  • Universitätsspital Basel, Bern und Zürich
  • Swiss4ward, Zürich
  • F. Hoffmann-La Roche AG, Basel
  • Derma.one
  • sowie zahlreichen weiteren Partnerorganisationen

Wir freuen uns gemeinsam mit Ihnen thematisches Neuland entdecken und erschliessen zu dürfen. Gerne stehen wir Ihnen für ein Kennenlernen zur Verfügung.

Publikationen

Gottfrois, Philippe Léon-Marius; Gröger, Fabian; Andriambololoniaina, Herizo; Amruthalingam, Ludovic; Rakotoarisaona, Mendrika; Gonzales-Jimenez, Alvaro; Lionetti, Simone; Ng, Wingston; Hsu, Christophe; Kessy, Agnes; Pouly, Marc; Mavura, Daudi; Faith, Dingase; Traoré, Ibrahima; Rapelanoro, Rabenja & Navarini, Alexander (2024). PASSION for Dermatology: Bridging the Diversity Gap with Pigmented Skin Images from Sub-Saharan Africa. Proceedings of the 27th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention.

Gonzales-Jimenez, Alvaro; Lionetti, Simone; Bazazian, Dena; Gottfrois, Philippe Léon-Marius; Gröger, Fabian; Navarini, Alexander & Pouly, Marc (2024). Hyperbolic Metric Learning for Visual Outlier Detection. Proceedings of Beyond Euclidean Workshop: Hyperbolic and Hyperspherical Learning for Computer Vision, ECCV’24: European Conference on Computer Vision 2024.

Gottfrois, Philippe Léon-Marius; Jie, Zhu; Steiger, Alexandra; Amruthalingam, Ludovic; Kind, Andre; Heinzelmann, Viola; Mang, Claudia; Mueller, Simon & Navarini, Alexander (2024). AI-powered visual diagnosis of vulvar lichen sclerosus: A pilot study. Journal of European Academy of Dermatology Venereology, 2024, doi: 10.1111/jdv.20306.

Amruthalingam, Ludovic; Mang, Nora; Gottfrois, Philippe Léon-Marius; Gonzalez-Jimenez, Alvaro; Maul, Julia-Tatjana; Kunz, Michael; Pouly, Marc & Navarini, Alexander (2023). Objective Hand Eczema Severity Assessment with Automated Lesion Anatomical Stratification. Experimental Dermatology, 2023, 1. doi: 10.1111/exd.14744.

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Gonzales-Jimenez, Alvaro; Lionetti, Simone; Pouly, Marc & Navarini, Alexander (2023). SANO: Score-based Diffusion Model for Anomaly Localization in Dermatology. Proceedings of CVPR 2023 Workshop on Visual Anomaly and Novelty Detection, 1.

Gonzalez-Jimenez, Alvaro; Lionetti, Simone; Gottfrois, Philippe Léon-Marius; Gröger, Fabian; Pouly, Marc & Navarini, Alexander (2023). Robust T-Loss for Medical Image Segmentation. MICCAI'23: Proceedings of the 26th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention.

Gröger, Fabian; Lionetti, Simone; Gottfrois, Philippe Léon-Marius; Gonzales-Jimenez, Alvaro; Groh, Matthew; Daneshjou, Roxana; Consortium, Labelling; Navarini, Alexander & Pouly, Marc (2023). Towards Reliable Dermatology Evaluation Benchmarks. Proceedings of the 3rd Machine Learning for Health Symposium, PMLR 225:101-128, 2023.

Gröger, Fabian; Gottfrois, Philippe Léon-Marius; Amruthalingam, Ludovic; Gonzalez-Jimenez, Alvaro; Lionetti, Simone; Navarini, Alexander & Pouly, Marc (2022). Towards Reducing The Need For Annotations In Digital Dermatology With Self-supervised Learning. ECAI’22: European Conference on Artificial Intelligence, Proceedings of Workshop 31: Scarce Data in Artificial Intelligence for Healthcare, 11-16. doi: 10.5220/0000164800003523

Wullschleger, Pascal; Lionetti, Simone; Daly, Donnacha; Volpe, Francesca & Caro, Grégoire (2022). Auto-Regressive Self-Attention Models for Diagnosis Prediction on Electronic Health Records. Proceedings of the 2022 IEEE International Conference on Big Data, 1.

Lefebvre, Marie; Hengartner, Michael P.; Tronci, Enrico; Mancini, Toni; Ille, Fabian; Röblitz, Susanna; Krüger, Tillmann; Leeners, Brigitte (2022). Food preferences throughout the menstrual cycle – A computer-assisted neuro-endocrino-psychological investigation.

Amruthalingam, Ludovic; Buerzle, Oliver; Gonzalez Jimenez, Alvaro; Gottfrois, Philippe Léon-Marius; Koller, Thomas; Navarini, Alexander; Pouly, Marc & Roth, Anastasia (2022). Quantification of Efflorescences in Pustular Psoriasis using Deep Learning. Healthcare Informatics Research, 2022(Volume 28(3)), 222-230. doi: 10.4258/hir.2022.28.3.222

Amruthalingam, Ludovic; Gökduman, Bulus; Gonzalez-Jimenez, Alvaro; Gottfrois, Philippe Léon-Marius; Koller, Thomas; Kunz, Michael; Navarini, Alexander & Pouly, Marc (2022). Improved Diagnosis by Automated Macro- and Micro-anatomical Region Mapping of Skin Photographs. Journal of European Academy of Dermatology Venereology, 2022, 10. doi: 10.1111/jdv.18476

Furger Fabian; Amruthalingam Ludovic; Navarini Alexander A.; Pouly Marc (2020). Applications of Generative Adversarial Networks to Dermatologic Imaging (Proceedings of the ANNPR’20: 9th IAPR TC3 Workshop on Artificial Neural Networks in Pattern Recognition).

Wuest Simon L.; Arnold Jaro; Gander Sarah; Zumbühl Christoph; Jost Christian; Giger-Lange Christina; Cerretti Geraldine; Caliò Martina; Rattenbacher-Kiser Karin; Follonier Cindy; Schälli Othmar; Székely Gerhard S.; Egli Marcel; Ille Fabian (2020). Microtubules and Vimentin Fiber Stability during Parabolic Flights (Microgravity Science and Technology). PDF (8.6 MB)

Pouly Marc; Koller Thomas; Gottfrois Philippe; Lionetti Simone (2020). Künstliche Intelligenz in der Bildanalyse – Grundlagen und neue Entwicklungen (Der Hausarzt). PDF (1.0 MB)

Meienberger N.; F. Anzengruber F.; Amruthalingam L.; Christen R.; Koller T.; Maul J. T.; Pouly M.; Djamei V.; Navarini A. A. (2019). Observer-independent assessment of psoriasis-affectedarea using machine learning (Journal of The European Academy of Dermatology and Venereology). PDF (477.0 KB)

Leeners Brigitte; Krüger Tillmann H. C.; Geraedts Kirsten; Tronci Enrico; Mancini Toni; Egli Marcel; Röblitz Susanna; Saleh Lanja; Spanaus Katharina; Schippert Cordula; Zhang Yuanyuan; Ille Fabian (2019). Associations Between Natural Physiological and Supraphysiological Estradiol Levels and Stress Perception (Frontiers in Behavioral Neuroscience). PDF (494.7 KB)

Hengartner Michael P.; Krüger Tillmann H. C.; Geraedts Kirsten; Tronci Enrico; Mancini Toni; Ille Fabian; Egli Marcel; Röblitz Susanna; Ehrig Rainald; Saleh Lanja; Spanaus Katharina; Schippert Cordula; Zhang Yuanyuan; Leeners Brigitte (2017). Negative affect is unrelated to fluctuations in hormone levels across the menstrual cycle: Evidence from a multisite observational study across two successive cycles (Journal of Psychosomatic Research). PDF (282.1 KB)

Leeners Brigitte; Krüger Tillmann H. C.; Geraedts Kirsten; Tronci Enrico; Mancini Toni; Ille Fabian; Egli Marcel; Röblitz Susanna; Saleh Lanja; Spanaus Katharina; Schippert Cordula; Zhang Yuanyuang; Hengartner Michael P. (2017). Lack of Associations between Female Hormone Levels and Visuospatial Working Memory, Divided Attention and Cognitive Bias across Two Consecutive Menstrual Cycles (Frontiers in Behavioral Neuroscience). PDF (723.2 KB)

Tronci E.; Mancini T.; Salvo I.; SinisiS.; Mari F.; Melatti I.; Massini A.; Davi F.; Dierkes T.; Ehrig R.; Röblitz S.; Leeners B.; Krüger T. H. C.; Egli M.; Ille F. (2014). Patient-Specific Models from Inter-Patient Biological Models and Clinical Records (Formal Methods in Computer-Aided Design). PDF

Impressionen

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