Projekt

Daten zum Projekt

Digital Health Interventions without Coding (DioCo): A collaborative and privacy-compliant open-source research platform for scientists and practitioners

Initiative: Pioniervorhaben - Impulse für das Wissenschaftssystem
Bewilligung: 20.06.2023

Projektinformationen

Digitale Gesundheitsinterventionen bieten große Potentiale, etwa zur Diagnose von Krankheiten und Behandlung von Patient:innen, Selbstmanagement chronischer Krankheiten oder im Bereich Primärprävention und Gesundheitsförderung. Universitäre Forschung und Entwicklung in diesem Bereich ist in Deutschland herausfordernd: Häufig verunmöglichen Kosten für die Entwicklung maßgeschneiderter Software und der Bedarf an technischem Fachwissen digital-innovative Projekte. Werden Projekte umgesetzt, dann werden sie in der Regel aus technischer Perspektive entwickelt und nicht von Praktiker.innen. Sie sind häufig kaum skalierbar, und Lösungen können nicht mit anderen Wissenschaftler:innen geteilt oder weiterentwickelt werden. Mit DioCo möchten wir eine sog. No-Code Plattform aufbauen, mit denen Praktiker*innen ohne tiefere IT-Kenntnisse komplexe mHealth Applikationen für ihre Forschungsprojekte entwickeln und für die klinische Forschung nutzen, mit anderen Forscher:innen teilen und im Forschungsprozess selbst anpassen können. Die No-Code Plattform wird dabei nicht komplett neu entwickelt, sondern basiert auf dem NIH geförderten Projekt "Computerized Intervention Authoring System" (CIAS), welches übersetzt und an deutsche und europäische Datenschutzstandart angepasst und um weitere Funktionen ergänzt wird. In einer Pilotstudie möchten wir Hands-on Erfahrungen sammeln, die wir in HowTos und Erfahrungsberichte für Wissenschaftler:innen aufbereiten. Die Plattform soll sukzessive für andere Wissenschaftler:innen und ihre Projektvorhaben geöffnet und über das Projektende hinaus weiterbetrieben werden. Die Plattform selbst wird unter open-source Lizenz veröffentlicht. DioCo ist ein Kooperationsprojekt zwischen dem Institut für Allgemeinmedizin der Universitätsmedizin Göttingen, der Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung Göttingen mbH (GWDG) und wird unterstützt vom Charles Stewart Mott Department of Public Health der Michigan State University (MSU).

Projektbeteiligte

  • Prof. Dr. Eva Hummers

    Universitätsmedizin Göttingen
    Georg August Universität
    Medizinische Fakultät
    Institut für Allgemeinmedizin
    Göttingen