MEDICOP

Effizientere Kliniken und präzisere Medizinrobotik durch Optimierung und KI

Ein modernes Gesundheitswesen muss präzise, personalisiert und zugleich wirtschaftlich mit knappen Ressourcen umgehen. Das Verbundprojekt MEDICOP setzt an zwei klinisch identifizierten Engpässen an: Zum einen entwickelt es datenbasierte Verfahren, um Auslastung und Kapazitäten einer Klinikabteilung vorherzusagen und Abläufe fortlaufend zu optimieren. Zum anderen bringt es einen redundanten Medizinroboter mathematisch näher an die Anwendungsreife – durch die Verbindung physikalischer Modelle mit datengetriebener Steuerung und echtzeitfähiger Optimierung, etwa für Dentalmedizin, Onkologie und ästhetische Medizin. Das Besondere ist die Synergie: MEDICOP verknüpft Statistik, diskrete und kontinuierliche Optimierung, maschinelles Lernen und generative KI zu einem durchgängigen Ansatz. Getragen von der TU Braunschweig, der FAU Erlangen-Nürnberg und der Universität Bremen, gemeinsam mit KUKA Medical Robotics und dem Klinikum Braunschweig, zielt das Vorhaben auf eine effizientere und zugleich gerechtere Versorgung. Mit dem Transfer von KI-basierter Robotik in die medizinische Praxis zahlt MEDICOP direkt auf die Hightech Agenda Deutschland ein.