{"id":1879,"date":"2026-08-06T21:05:09","date_gmt":"2026-08-06T19:05:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/dataeng\/?page_id=1879"},"modified":"2026-08-06T21:37:01","modified_gmt":"2026-08-06T19:37:01","slug":"digitale-zwillinge-fuer-diabetesmanagement","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/dataeng\/forschung\/aktuelle-projekte\/digitale-zwillinge-fuer-diabetesmanagement\/","title":{"rendered":"Digitale Zwillinge f\u00fcr Diabetesmanagement"},"content":{"rendered":"\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Zielsetzung<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ziel dieses Projekts ist es, ein verbessertes und personalisiertes Management von Typ-1-Diabetes zu unterst\u00fctzen, indem ein digitaler Zwilling entwickelt wird, der die einzelne Patientin oder den einzelnen Patienten, die klinische Vorgeschichte, Echtzeit-Sensordaten sowie den sich im Zeitverlauf ver\u00e4ndernden Kontext repr\u00e4sentiert. Das Projekt konzentriert sich auf die Kombination aus patientenspezifischen Daten, prozessbasierter Modellierung und datengetriebener Personalisierung, um individualisierte Vorhersagen und Entscheidungsprozesse zu unterst\u00fctzen und einen bidirektionalen Informationsfluss zwischen dem virtuellen Modell und der Patientin oder dem Patienten zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Beschreibung<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In chronischen Erkrankungen h\u00e4ngen Therapieentscheidungen h\u00e4ufig vom patientenspezifischen Kontext ab. Allgemeine klinische Leitlinien bilden zwar eine wichtige Grundlage, erfassen jedoch nicht die individuelle Variabilit\u00e4t, die den Krankheitsbeginn, den Einfluss der Therapie sowie die allt\u00e4glichen Entscheidungsprozesse beeinflusst. Dadurch ist das Interesse an personalisierten Schwellenwerten, Therapieanpassungen und patientenspezifischen Modellen statt standardisierter Einheitsans\u00e4tze gestiegen. Digitale Zwillinge k\u00f6nnen diese Entwicklung unterst\u00fctzen, indem sie eine einzelne Patientin oder einen einzelnen Patienten sowie den jeweiligen Kontext \u00fcber die Zeit hinweg repr\u00e4sentieren. Dies ist insbesondere f\u00fcr Typ-1-Diabetes relevant, da physiologische Parameter durch Wohlbefinden, eingenommene Nahrung, Lebensstil und t\u00e4gliche Routinen beeinflusst werden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In diesem Projekt klassifizieren wir Patientenrepr\u00e4sentationen auf drei Ebenen: Datenrepr\u00e4sentation, Prozessrepr\u00e4sentation und datengetriebene Repr\u00e4sentation. Die erste Ebene ist die Datenrepr\u00e4sentation der Patientin oder des Patienten. Sie integriert semantische, kontextuelle, historische und Echtzeit-Sensordaten in einem strukturierten, maschinenlesbaren Format, um effizientes Inferenz- und Modelltraining zu unterst\u00fctzen. Die zweite Ebene ist die Prozessrepr\u00e4sentation, die mathematische, mechanistische und biochemische Prozesse im Zusammenhang mit dem Glukosestoffwechsel modelliert. Diese Repr\u00e4sentation erfordert eine Individualisierung f\u00fcr Typ-1-Diabetes sowie f\u00fcr unterschiedliche Altersbereiche. Die dritte Ebene ist die datengetriebene Repr\u00e4sentation, die aus Personalisierungsmodulen besteht, die Entscheidungen und Vorhersagen auf Grundlage der Patientendaten und der Umgebung aus der Datenrepr\u00e4sentationsebene individualisieren.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Aktueller Forschungsstand<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr die Datenrepr\u00e4sentation erweitert diese Studie DiaData um eine graphbasierte semantische Version, die durch eine klinisch pr\u00e4zise, standardisierte Ontologie f\u00fcr das Management von Typ-1-Diabetes unterst\u00fctzt wird und den FAIR-Prinzipien entspricht. Die Datenrepr\u00e4sentation unterst\u00fctzt sowohl prozessbasierte als auch datengetriebene Ans\u00e4tze, indem sie AI-ready Daten bereitstellt und eine kontinuierliche Anpassung an den aktuellen Zustand und die Umgebung der Patientin oder des Patienten erm\u00f6glicht. Die Prozessrepr\u00e4sentation wird mithilfe mathematischer und biochemischer Funktionen modelliert. F\u00fcr die datengetriebenen Module konzentriert sich das Projekt auf die kurzfristige Vorhersage des Auftretens von Hypoglyk\u00e4mien als prim\u00e4ren Anwendungsfall.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Zuk\u00fcnftige Arbeiten<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Repr\u00e4sentationen k\u00f6nnen als redundante Ebenen oder komplement\u00e4re Module genutzt werden, um Stabilit\u00e4t, Leistungsf\u00e4higkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit zu verbessern und gleichzeitig eine kontinuierliche Anpassung an den aktuellen Zustand und die Umgebung der Patientin oder des Patienten zu erm\u00f6glichen. Ziel dieses Projekts ist es, neurosymbolische KI zu untersuchen, um die Schnittstelle zwischen Daten-, Prozess- und datengetriebener Repr\u00e4sentation zu erforschen [1].<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Referenz<\/strong>en<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[1] Cinar B, van den Boom L, Maleshkova M. Enhanced diabetes management with digital twins: A scoping review (preprint).&nbsp;<em>JMIR Preprints<\/em>. Published online 26 February 2026. doi:10.2196\/preprints.91729<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Zielsetzung Ziel dieses Projekts ist es, ein verbessertes und personalisiertes Management von Typ-1-Diabetes zu unterst\u00fctzen, indem ein digitaler Zwilling entwickelt wird, der die einzelne Patientin oder den einzelnen Patienten, die [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":4068,"featured_media":0,"parent":204,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[],"class_list":["post-1879","page","type-page","status-publish","hentry","category-forschung"],"lang":"de","translations":{"de":1879,"en":1882},"pll_sync_post":{},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/dataeng\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1879","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/dataeng\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/dataeng\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/dataeng\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4068"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/dataeng\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1879"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/dataeng\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1879\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1975,"href":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/dataeng\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1879\/revisions\/1975"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/dataeng\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/204"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/dataeng\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1879"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/dataeng\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1879"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/dataeng\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1879"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}