Ziele der Förderung

Das Ziel dieser Förderrichtlinie ist es, durch innovative In-silico-Ansätze den Erkenntnisgewinn in der biomedizinischen Forschung voranzutreiben und die Prävention, Diagnose und Therapie von Krankheiten zu verbessern. Gleichzeitig sollen vielversprechende Talente aus den quantitativen, rechnergestützten Wissenschaften kurz vor oder nach der Promotion für eine akademische Karriere in dem interdisziplinären Forschungsfeld eHealth gewonnen werden. Diesen soll damit eine weitere methodische Profilierung und der Erwerb relevanter Schlüsselqualifikationen wie dem Projektmanagement ermöglicht werden, um damit die Voraussetzungen zu schaffen, sich im Anschluss um weitere eigene Drittmittel und/oder eine Nachwuchsgruppe zu bewerben.

Was wird gefördert?

Gefördert werden Einzelvorhaben an Hochschulen, die von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern geleitet werden, die ihre Promotion in Kürze abschließen werden beziehungsweise vor Kurzem abgeschlossen haben oder die bereits in einem ersten Forschungsprojekt als Postdoc mitgearbeitet haben. Angesprochen sind insbesondere interdisziplinär ausgebildete Forschende mit informatisch-mathematischem Hintergrund und ersten Forschungserfahrungen in der datengetriebenen Gesundheitsforschung. Die Postdoc Starting Grants sollen ihnen ermöglichen, ein erstes eigenes Forschungsprogramm umzusetzen. Eine Altersgrenze für die Bewerberinnen und Bewerber besteht nicht, allerdings darf die Promotion zum Zeitpunkt der Antragstellung maximal vier Jahre zurückliegen, zuzüglich von etwaigen Kindererziehungszeiten.

Die Projekte sollen durch die Bearbeitung einer klinisch relevanten Forschungsfrage sowie durch die Weiterentwicklung geeigneter digitaler Technologien die Entwicklung neuer In-silico-Ansätze für die Gesundheitsforschung weiter vorantreiben. Dazu zählen Projekte, die basierend auf vorhandenen Datensätzen

• zur Verbesserung der Qualität, Standardisierung, Verknüpfung und Integration von biomedizinischen Daten und insbesondere Gesundheitsdaten beitragen sowie den Austausch und die Nutzung von Daten aus Krankenversorgung, klinischer und biomedizinischer Forschung über die Grenzen von Institutionen und Standorten hinweg befördern;

• evidenzbasierte Entscheidungsunterstützungssysteme mit einem Methodenmix aus beispielsweise medizinischer Informatik, Epidemiologie, Statistik und Biometrie (weiter-)entwickeln;

• innovative IT-Voraussetzungen schaffen, um personalisierte Behandlungsansätze zu optimieren;

• durch innovative, insbesondere auch KI-basierte, rechnergestützte Methoden klinisch relevante Herausforderungen der biomedizinischen Datenanalyse adressieren oder datengetriebene systemmedizinische Forschungsansätze in Richtung konkreter Anwendungen für Diagnose, Therapie und Prävention weiterentwickeln;

• durch die Entwicklung neuer Methoden und Softwaretools zur mathematischen Modellierung und Simulation komplexer biomedizinischer Systeme, pathophysiologischer Mechanismen oder der Ausbreitung schwerer Infektionskrankheiten den derzeitigen Stand der Technik entscheidend verbessern.

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