BMFTR: Innovative Datenanalysen für Frauengesundheit und geschlechtersensible Medizin
Gefördert werden inter- und transdisziplinäre Forschungsprojekte, die konkrete wissenschaftliche und klinisch-relevante Fragestellungen zur Frauengesundheit beziehungsweise geschlechtersensiblen Medizin mit innovativen datengetriebenen Methoden und IT-basierten Verfahren (zum Beispiel Modellierung, KI-Methoden) bearbeiten.
Dies umfasst zum einen die Untersuchung und Optimierung bestehender Datensätze hinsichtlich ihrer Berücksichtigung und Repräsentativität insbesondere von Frauen, sodass Verzerrungen transparent dargestellt und/oder reduziert werden. So können beispielsweise qualitätsgesicherte Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze optimiert und etabliert werden, die auf realen medizinischen Daten basieren und geeignet aufbereitet und annotiert der wissenschaftlichen Gemeinschaft dauerhaft zur Verfügung gestellt werden.
Zum anderen sollen Verfahren entwickelt und getestet werden, um Algorithmen, KI-Modelle und KI-basierte Anwendungen auf geschlechtsspezifische Verzerrungen zu untersuchen und transparent zu bewerten. Dies beinhaltet auch die Optimierung von KI-Modellen, die bisher geschlechtsspezifische Verzerrungen enthalten oder in den Daten vorhandene Verzerrungen verstärken.
Gefördert werden dabei ausschließlich inter- und transdisziplinäre Einzelprojekte, die die technische Expertise aus Datenwissenschaften (zum Beispiel Data Science, Medizininformatik, KI) und klinischer Expertise zur Frauengesundheit beziehungsweise der geschlechtersensiblen Medizin sowie den für das Projekt relevanten klinischen Fachdisziplinen zwingend miteinander verbinden.
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus der Universitätsmedizin sollen dabei eng mit dem dort ansässigen Datenintegrationszentrum zusammenarbeiten. Bei Projektleiterinnen beziehungsweise Projektleitern aus anderen Institutionen wird die Zusammenarbeit mit vergleichbaren lokalen Einrichtungen erwartet.
Grundlage der Forschungsprojekte sind vorhandene Datensätze, insbesondere auch Routinedaten aus der MII oder hochqualitative Gesundheitsdatensätze aus bestehenden nationalen GFDI wie der NAKO Gesundheitsstudie und dem NUM. Es wird vorausgesetzt, dass bereits zum Projektstart eine solide Datengrundlage für die Forschungsarbeiten vorliegt, zum Beispiel in Form eines lokalen Testdatensatzes. Dieser muss für die Entwicklung und Verifizierung der Analyseverfahren geeignet sein, bis gegebenenfalls notwendige komplette Datensätze im weiteren Projektverlauf verfügbar sind. Die entsprechende Zugänglichkeit und Nutzbarkeit (unter anderem ausreichende Datenqualität und Fallzahl sowie Passung der vorliegenden Datenarten) der notwendigen Datensätze muss in der Vorhabenbeschreibung belegt werden. Dazu soll im Vorfeld eine Beratung durch die datenliefernde GFDI erfolgen, die auch bestätigen soll, dass die Daten rechtzeitig zur Verfügung stehen, um eine vorzeitige Beendigung des Projekts zu vermeiden und den zeitgerechten Abschluss des Projekts zu ermöglichen. Das Ergebnis dieser Beratung sowie der Datenzugang sind in der Vorhabenbeschreibung darzustellen. Weiterhin sind die Datenselektion sowie die (Auswertungs-)Methoden darzulegen, inklusive der notwendigen Statistik.
Das Antragsverfahren ist einstufig. Frist für die Einreichung von Förderanträgen ist der 9. August 2026.
Weitere Informationen zu dieser Ausschreibung finden Sie hier.