Das Forscherteam um Dr. Martin Schmidt und Alexander Hammer vom Institut für Biomedizinische Technik (IBMT) der TU Dresden bekam auf dem ESC Digital & AI Summit 2025 den Award. Mit „ecgXfusion®“ hat das Dresdner Team ein KI-basiertes Diagnoseunterstützungssystem entwickelt, das bei der präzisen, nicht-invasiven Erkennung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen helfen kann. Die vom Forscherteam entwickelte Technologie, die in drei Patenten der TU Dresden beschrieben ist, kombiniert modernste Methoden der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) mit einer robusten Analyse von EKG-Signalen. Sie soll nachvollziehbare Hinweise für die medizinische Diagnostik liefern und transparente Entscheidungsgrundlagen schaffen, sowohl für die klinische Praxis als auch für die Forschung.
Eine Ausgründung wird angestrebt
„Wir freuen uns sehr über diese Auszeichnung. Sie bestätigt, dass wir mit unserer Entwicklung auf dem richtigen Weg sind. Unser Ziel ist es nun, ecgXfusion® zu einem zugelassenen Medizinprodukt weiterzuentwickeln, das die Ärztinnen und Ärzte von morgen mit intuitiverer EKG-Diagnoseunterstützung und verlässlicherer Patientenversorgung stärkt“, sagte Dr. Martin Schmidt, Leiter der Arbeitsgruppe Biosignalverarbeitung am IBMT. Der Preis würdigt jährlich herausragende Digital-Health-Innovationen, die neue Impulse für die kardiovaskuläre Versorgung setzen. Vergeben wurde die Auszeichnung vom Digital Cardiology and Artificial Intelligence Committee der European Society of Cardiology (ESC), unterstützt durch die Stiftung Deutsches Herzzentrum. Gezielte Unterstützung beim Transfer in die Praxis erhält das Team nun vom TUD|Excellence Center for Innovation, Transfer and Entrepreneurship (TUD|excite) und dem Startup Service dresden|exists. Im Rahmen des Inkubationsprogramms LifeTechLab entstand ein erstes Geschäftsmodell. Derzeit wird ecgXfusion – unterstützt durch die Validierungsförderung des Landes Sachsen – im Herzzentrum Dresden sowie in niedergelassenen Praxen unter realen Bedingungen getestet und anhand zentraler Leistungskennzahlen (KPIs) bewertet. Das Team strebt mit der Technologie eine Ausgründung an.
Quelle: TUD
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