Forschung zur Anwendung von Cloud und Edge Computing für effiziente KI-gestützte EKG-Analysen
Über FACE
Das Projekt FACE entwickelt eine innovative Infrastruktur zur KI‑gestützten EKG-Analyse, die Edge- und Cloud-Computing intelligent kombiniert. EKG-Daten werden zunächst direkt vor Ort durch ein Edge-Modell analysiert. Bei unsicheren Ergebnissen erfolgt eine weiterführende Auswertung in der Cloud, die über höhere Rechenkapazitäten verfügt. Ein integrierter Unsicherheitsmechanismus steuert diesen zweistufigen Analyseprozess gezielt. Zudem werden ausgewählte Daten und Rückmeldungen medizinischer Experten genutzt, um die KI-Modelle kontinuierlich zu verbessern. So entsteht ein lernendes Gesamtsystem, das präzisere Diagnosen ermöglicht, regulatorische Anforderungen erfüllt und sukzessive in die klinische Anwendung überführt wird.
„Durch die Kombination aus KI, Cloud- und Edge‑Computing wird EKG‑Diagnostik schneller, präziser und datenschutzkonform – und schafft mehr Zeit für unsere Patientinnen und Patienten.“
Prof. Friedrich Köhler, DHZC Berlin
Projektpartner
Die AG Lukassen innerhalb der Charité / BIH unterstützt das Projekt durch die Einbringung von KI-KnowHow in verschiedenen Arbeitspaketen, z.B. bei der Entwicklung des Basismodells, der weiteren Entwicklung einer Trainingspipeline, der Optimierung der Trainingsmodelle und der Schaffung einer geeigneten KI-Infrastruktur. Dazu gehört ebenfalls die Implementierung spezieller Algorithmen, die die Unsicherheits- und Konfidenzbestimmung optimieren sowie den Ressourcenverbrauch der Edge Software kontinuierlich verbessern, validieren und bei Bedarf präzise nachjustieren.
Zusätzlich erfolgt über diesen Projektpartner auch die Anbindung über die Health-X dataLOFT Plattform an GAIA-X.
Für das Projekt FACE liegt der Fokus von BIOTRONIK auf der Identifikation der Anforderungen des zukünftigen Marktes sowie der Bedürfnisse zukünftiger Anwender. Diese Erkenntnisse werden in die Anforderungsanalyse und die Konzeption der Lösung integriert. Dadurch wird gewährleistet, dass die Projektergebnisse sowohl den Marktanforderungen als auch den Erwartungen der Anwender nachhaltig entsprechen. Darüber hinaus werden gemeinsam mit den Partnern geeignete Transfermaßnahmen abgeleitet, um den Wissenstransfer in die Praxis zu fördern und eine nachhaltige Verwertung der entwickelten Ansätze sicherzustellen.
Das DHZC übernimmt im FACE-Projekt die ärztliche Annotation von EKG-Daten, die für das Training und die Weiterentwicklung der KI-Modelle bereitgestellt werden. Zudem erbringt das DHZC den Machbarkeitsnachweis für die erstmalige Anwendung der KI-gestützten EKG-Analyse unter klinischen Bedingungen, indem eine webbasierte FACE-Analyseplattform im klinischen Alltag eingesetzt und hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit und Leistungsfähigkeit evaluiert wird.
SEMDATEX verantwortet im FACE-Projekt die Entwicklung der Analyseplattform sowie den Aufbau des Data Warehouses. Die webbasierte Analyseplattform bildet die zentrale Arbeitsumgebung für medizinisches Fachpersonal: Sie integriert die von den Konsortialpartnern entwickelten KI-Module in einer gemeinsamen Benutzeroberfläche für Edge- und Cloud-Anwendung, in der die EKG-Analyseergebnisse eingesehen und bewertet werden. Das Data Warehouse verbindet Edge- und Cloud-Systeme und bildet die interoperable Dateninfrastruktur für die sichere Verwaltung der EKG-Daten im Projekt.
Das Diakonissenhaus Teltow bringt als medizinischer Konsortialpartner seine klinische Expertise in das FACE-Projekt ein. Die praktische Umsetzung erfolgt im Verbundkrankenhaus Evangelisches Krankenhaus Ludwigsfelde-Teltow. Zu Beginn des Projekts lag der Schwerpunkt auf der medizinischen Annotation anonymisierter EKG-Daten zum Training und zur Weiterentwicklung der KI-Modelle sowie auf der Einbringung klinischer Anwenderanforderungen an die Analyseplattform und die Darstellung der Analyseergebnisse. Seit April 2026 unterstützt das Diakonissenhaus Teltow zudem die klinische Machbarkeitsstudie, in der die KI-gestützte EKG-Analyse unter realen Versorgungsbedingungen erprobt und bewertet wird.
GETEMED übernimmt im FACE-Projekt die Rolle des Konsortialführers und verantwortet das Projektmanagement sowie die Koordination der Projektpartner. Ein zentraler Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung Cloud-basierter KI-Modelle für die Analyse von EKG-Daten sowie in der Überführung der entwickelten Technologien in marktreife Produkte. Darüber hinaus entwickelt GETEMED automatisierte Trainingspipelines zur kontinuierlichen Optimierung dieser Modelle. Ergänzend entsteht eine moderne Analyseplattform mit spezialisierten EKG-Modulen, die medizinischem Fachpersonal eine intuitive Visualisierung und Auswertung der Analyseergebnisse ermöglicht.
Die Universität Siegen verantwortet die Auswahl und Evaluation einer flexiblen Hardwareplattform, die geeignet ist, das Deployment verschiedener KI-Modelle zu unterstützen. Dazu wurden zunächst auf Basis einer umfassenden Literaturrecherche relevante technische und anwendungsbezogene Bewertungskriterien abgeleitet und definiert. Anschließend wurden umfangreiche Tests auf unterschiedlichen Zielplattformen durchgeführt.