Konzeption und Entwicklung Blockchain-basierter Systeme im Gesundheitswesen

Kontext

Aktuell werden im deutschen Gesundheitswesen patientenbezogene Daten durch verschiedene Akteure unabhängig voneinander erhoben (z.B. beim Facharzt, Hausarzt, ambulante Pflege etc.). Die Zusammenführung der an verschiedenen medizinischen Einrichtungen und vom Patienten selbst erhobenen Daten in ein gesamtheitliches Gesundheitsprofil kann die Grundlage für personalisierte Behandlungs- und Unterstützungsleistungen und Datentreuhandsysteme bieten und somit auch die medizinische Versorgung jener Patienten verbessern, z.B. durch die frühzeitige Rückkopplung der Wirksamkeit einer Behandlung oder Medikation an den behandelnden Arzt. Die Distributed Ledger Technologien (DLT) besitzt hierfür ein enormes Potenzial aufgrund ihre Manipulationssicherheit, Transparenz und Nichtabstreitbarkeit. Auch hinsichtlich selbstsouveräner Ansätze zur Datenverwaltung auf Basis der Blockchain (z.B. Self-Sovereign Identity) wird ein enormer Mehrwert in der Technologie gesehen. Ziel dieser Ausschreibung ist es, dieses Themenfeld in einem Anwendungsszenario zu erschließen und technische Lösungen (z.B. dezentrale Speicheransätze und - zugriffsmangement, Self-Sovereign Identities) zu entwickeln.

Aufgaben

• Recherche im Umfeld von DLT-basierten Lösungen
• Identifikation von sinnvollen Anwendungsfällen (z.B. Onkologie, Schlafmedizin)
• Betrachtung dafür notweniger Identitäts-, Daten-, Prozess- und Zugriffsrechteverwaltungen
• Konzeption einer technischen Lösung und Prototypische Implementierung
• Evaluation dieses Prototyps mit realen Anwendungsfällen
• Verbesserung und Weiterentwicklung von vorhandenen Prototypen mit geeigneten Methoden (z.B. Federated Machine Learning, Data Science, Data Modeling, Cybersecurity, Sensor Fusion)

Voraussetzungen

• Selbstständiges Denken und Arbeiten
• Hohe Eigenmotivation und Engagement
• Studium mit technischem und/oder wissenschaftlichem Bezug
• Interesse an der Blockchain-Thematik und ggf. erste Erfahrungen mit Hyperledger Fabric, Indy und Aries, Ethereum oder anderen DLT-Frameworks
• Idealerweise praktische Erfahrungen mit Web-Technologien und Programmiersprachen (JavaScript, TypeScript, Java, C, Python, etc.)