Studie schafft Evidenzgrundlage für den Einsatz von KI im Gesundheitswesen
Studie schafft Evidenzgrundlage für den Einsatz von KI im Gesundheitswesen
In einer Ära, in der die Digitalisierung unser Leben durchdringt und Technologien wie künstliche Intelligenz und Natural Language Processing (NLP) immer ausgefeilter werden, spielen Chatbots eine immer wichtigere Rolle in verschiedenen Aspekten unseres Alltags. Im medizinischen Bereich haben Chatbots das Potenzial, den Zugang zu wichtigen medizinischen Informationen für Ärzte und Gesundheitsfachkräfte zu erleichtern. Eine kürzlich veröffentlichte wissenschaftliche Studie mit dem Titel “ Accuracy and Reliability of Chatbot Responses to Physician Questions“, durchgeführt von Rachel S. Goodman, MBA; J. Randall Patrinely, MD, MBA; Cosby A. Stone Jr, MD, MPH; et al, am 2. Oktober 2023, wirft ein intensives Licht auf die Leistungsfähigkeit von Chatbots in der Medizin.
Hintergrund und Ziel der Studie
Die Integration von NLP-Modellen im Gesundheitswesen verspricht, die Art und Weise, wie Ärzte und medizinische Fachkräfte auf medizinische Informationen zugreifen, zu revolutionieren. Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT (auch als Chatbot bezeichnet) sind darauf ausgelegt, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren. ChatGPT, angetrieben von GPT-3.5 mit mehr als 175 Milliarden Parametern, hat in letzter Zeit erhebliche Aufmerksamkeit erregt. Dieser Chatbot wird auf eine breite Palette von Internetquellen trainiert und durch Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback für Konversationsaufgaben verfeinert.
Das Ziel der Studie war es, die Genauigkeit und Vollständigkeit von Chatbot-generierten Antworten auf medizinische Fragen zu bewerten, die von Ärzten entwickelt wurden. Die Studie konzentrierte sich insbesondere auf die Zuverlässigkeit und die Grenzen künstlich generierter medizinischer Informationen. Die Autoren wollten herausfinden, ob Chatbots eine praktikable Quelle für medizinische Informationen in klinischen Umgebungen sein können.
Methoden und Teilnehmer
Die Studie umfasste 33 Ärzte aus 17 verschiedenen medizinischen Fachrichtungen, die insgesamt 284 medizinische Fragen erstellten. Diese Fragen wurden von den Ärzten subjektiv als einfach, mittelschwer oder schwer klassifiziert und konnten entweder binäre (Ja oder Nein) oder deskriptive Antworten erfordern. Die Ärzte bewerteten die Chatbot-generierten Antworten auf diese Fragen hinsichtlich Genauigkeit und Vollständigkeit.
Alle Fragen wurden subjektiv als repräsentativ für das jeweilige Fachgebiet des Arztes ausgewählt. Um Bias zu minimieren, wurden sie gebeten, die Fragen nicht selbst im Chatbot zu überprüfen. Jeder Arzt stellte 6 Fragen, von denen 3 binäre Ja- oder Nein-Fragen oder richtige oder falsche Antworten hatten und subjektiv nach Schwierigkeitsgrad bewertet wurden (einfach, mittel und schwer). Die anderen 3 Fragen waren deskriptiv oder eine Liste von mehreren korrekten Antworten, ebenfalls mit den gleichen Schwierigkeitsgradbewertungen. Ein Beispiel für eine leicht schwierige deskriptive Frage war: „Was sind die Erstlinientherapien für das Stadium IA Mycosis fungoides?“ Eine mittelschwere deskriptive Frage war: „Welche Patienten mit gut differenziertem Schilddrüsenkrebs sollten eine postoperative radioaktive Jodablation erhalten?“
Eine schwer schwierige binäre Frage war: “Können wir sofort nach Absetzen eines Angiotensin-Converting-Enzym-Inhibitors mit Angiotensin-Rezeptor-Neprilysin-Inhibitoren beginnen?“. Die Ärzte, die die Fragen erstellt hatten, bewerteten die Genauigkeit der vom KI generierten Antworten basierend auf ihrem medizinischen Fachwissen unter Verwendung von 2 vordefinierten Skalen für Genauigkeit und Vollständigkeit. Die Genauigkeitsskala war eine 6-Punkte-Likert-Skala (wobei 1 völlig inkorrekt angibt; 2 mehr inkorrekt als korrekt; 3 etwa gleich korrekt und inkorrekt; 4 mehr korrekt als inkorrekt; 5 fast alles korrekt; und 6 völlig korrekt). Die Vollständigkeitsskala war eine 3-Punkte-Likert-Skala (wobei 1 unvollständig angibt [behandelt einige Aspekte der Frage, aber wesentliche Teile fehlen oder sind unvollständig]; 2 ausreichend [behandelt alle Aspekte der Frage und liefert die erforderliche Mindestinformation, um als vollständig angesehen zu werden]; und 3 umfassend [behandelt alle Aspekte der Frage und liefert zusätzliche Informationen oder Kontext über das erwartete hinaus]). Völlig inkorrekte Antworten (Genauigkeitswert 1) wurden nicht hinsichtlich ihrer Vollständigkeit bewertet. Um Genauigkeit und Reproduzierbarkeit im Laufe der Zeit zu bewerten, wurde der Chatbot erneut mit Fragen befragt, die ursprünglich ungenaue Antworten (<3 auf der Genauigkeitsskala) generiert hatten, 8 bis 17 Tage später. Dieser Zeitplan hing von der Zeit ab, in der die Ärzte ihre Bewertungen abgegeben hatten. Die Ärzte bewerteten die aktualisierten KI-Antworten erneut. Um die Leistung und Konsistenz mit den neuesten, fortschrittlichsten Modellen in diesem schnelllebigen Bereich umfassend zu bewerten, wurden alle Fragen zu Melanomen und Immuntherapie, unabhängig von den anfänglichen Bewertungen, erneut generiert und mit dem Chatbot bewertet (neueste verfügbare Version, basierend auf Version 4).
Ergebnisse der Studie
Die Ergebnisse der Studie waren vielversprechend. Der Chatbot erzielte insgesamt hohe Genauigkeits- und Vollständigkeitswerte bei der Beantwortung der medizinischen Fragen, die von den Ärzten entwickelt wurden. Der mittlere Genauigkeitswert betrug 5,5 (6-Punkte-Likert-Skala mit 1 für völlig inkorrekt und 6 für völlig korrekt), was auf fast vollständig korrekte Antworten hinweist, während der mittlere Vollständigkeitswert bei 3,0 (3-Punkte-Likert-Skala mit 1 für unvollständig und 3 für vollständig plus zusätzlichen Kontext) lag, was auf umfassende Antworten hinweist. Dies deutet darauf hin, dass der Chatbot in der Lage war, den Ärzten genaue und umfassende Informationen bereitzustellen, die ihren medizinischen Anforderungen entsprachen.
Interessanterweise zeigte die Studie, dass der Chatbot im Laufe der Zeit signifikante Verbesserungen erzielte. Die erneute Bewertung von Fragen, die ursprünglich ungenaue Antworten generiert hatten, ergab eine gesteigerte Genauigkeit. Dies deutet darauf hin, dass regelmäßige Aktualisierungen und Verfeinerungen von KI-Modellen dazu beitragen können, ihre Leistung zu verbessern.
Bedeutung und Schlussfolgerungen
Die Ergebnisse dieser Studie deuten darauf hin, dass Chatbots wie der ChatGPT das Potenzial haben, in klinischen Umgebungen genaue medizinische Informationen bereitzustellen. Dies könnte die Effizienz der Gesundheitsversorgung erheblich verbessern und Ärzten und medizinischen Fachkräften bei komplexen Entscheidungsfindungen unterstützen. Der Chatbot hat gezeigt, dass er in der Lage ist, auf vielfältige medizinische Fragen aus verschiedenen Fachrichtungen zu antworten, und dabei genaue und umfassende Informationen liefert. Dies könnte Ärzten und medizinischem Personal helfen, schneller auf Informationen zuzugreifen und bessere Entscheidungen in der Patientenversorgung zu treffen.
Insgesamt zeigt diese Studie das Potenzial von KI-Systemen bei der Beantwortung von klinischen Fragen, die keine Multiple-Choice-Fragen sind. Chatbots können wertvolle Ressourcen für die schnelle Informationssuche in der klinischen Praxis sein und die Effizienz der Gesundheitsversorgung verbessern. Dennoch müssen weiterhin Anstrengungen unternommen werden, um die Zuverlässigkeit von KI-generierten medizinischen Informationen zu validieren und ethische, Transparenz-, Datenschutz- und medizinrechtliche Fragen anzugehen.
Fazit
Obwohl die vom Chatbot generierten Antworten in dieser Querschnittsstudie hohe Genauigkeits- und Vollständigkeitswerte in verschiedenen Fachrichtungen, Fragetypen und Schwierigkeitsgraden zeigten, bedarf es weiterer Entwicklungen, um die Zuverlässigkeit und Robustheit dieser Tools vor einer klinischen Integration zu verbessern. Medizinische Fachkräfte und Patienten sollten die Einschränkungen erkennen, äußerste Vorsicht walten lassen und KI-generierte Informationen aktiv mit vertrauenswürdigen Quellen verifizieren. Diese Studie schafft eine Evidenzgrundlage für den Einsatz von LLM im Gesundheitswesen und betont die Bedeutung einer fortlaufenden Bewertung und Regulierung.
Die komplette Studie finden Sie: hier
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Künstliche Intelligenz in der Medizintechnik und Pharmaindustrie
Künstliche Intelligenz in der Medizintechnik & Pharmaindustrie
In der heutigen Zeit erleben wir eine rasante Entwicklung in der Medizintechnik und Pharmaindustrie, in der die künstliche Intelligenz (KI) eine immer zentralere Rolle einnimmt. Schon heute formt die Technologie unser tägliches Leben und hat das Potential, das Gesundheitswesen tiefgreifend zu transformieren. Dabei spielt die Medical IT, insbesondere in den Bereichen Prävention, Früherkennung, Therapieauswahl und Remote Überwachung, eine Schlüsselrolle. Experten prognostizieren, dass insbesondere KI-Anwendungen, Sensortechnologien für das kontinuierliche Patientenmonitoring und Fortschritte in der Zell- und Gentherapie den Gesundheitssektor bis 2026 neu gestalten werden. Obwohl KI bereits in Gebieten wie Radiologie und Bilderkennung Fuß gefasst hat, ist das wahre Potential dieser Technologie noch lange nicht ausgeschöpft. Genauso spannend ist der Einfluss von KI in der pharmazeutischen Branche: Von der Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung bis hin zur schnellen Erkennung von Betrugsversuchen bei Medikamenten. Folgende Hauptrends lassen sich prognostizieren:
KI-gestützte Diagnostik durch Deep Learning und Big Data
In der modernen Medizin zeichnet sich eine spannende Synergie von künstlicher Intelligenz und umfangreichen Datenmengen ab. Durch die Integration von Deep-Learning-Algorithmen und Big Data eröffnen sich neue Horizonte in der Diagnostik. Die Fusion verschiedener Datenströme, wie beispielsweise klinische Studien, Krankenhausinformationssysteme und Bilddaten, ermöglicht eine tiefere und präzisere Analyse. Dies führt zu einer Optimierung und Beschleunigung von Behandlungsansätzen. In der Diagnostik erleben wir somit einen Paradigmenwechsel: von der reinen visuellen Betrachtung von Bildern hin zu einer umfassenden Analyse, die Bildcharakteristika mit genetischen, histologischen und anderen medizinischen Daten in Verbindung setzt. Diese Entwicklung birgt das Potential, die Diagnostik maßgeblich zu revolutionieren und patientenindividuelle Therapieansätze sowie Vorhersagen zum Therapieerfolg auf ein neues Niveau zu heben.
KI-getriebene Medizinrobotik
Die Synergie von Künstlicher Intelligenz und Robotik definiert die Zukunft der Medizin neu. Schon jetzt bildet KI das Fundament für innovative Entwicklungen wie Pflegeroboter, robotergestützte Assistenzsysteme und intelligente Prothesen. Diese Technologien versprechen, medizinisches Personal und Patienten in vielfältiger Weise zu unterstützen und zu entlasten. Darüber hinaus ermöglicht die Kombination von KI und Extended Reality Systemen realitätsnahe Trainings für chirurgische Eingriffe und bietet Chirurgen die Möglichkeit, während einer Operation in Echtzeit kritische Daten zu empfangen und auszuwerten.
KI-Optimierung von klinischen Studien
Klinische Studien sind unerlässlich für medizinische Fortschritte, doch ihre Komplexität und Dauer stellen häufig eine Herausforderung dar. Ein kritischer Schritt dabei ist die passende Auswahl von Probanden. Fehler hier können zu erheblichen Verzögerungen führen. Dank Machine Learning können wir nun das Design und die Durchführung klinischer Studien revolutionieren. Algorithmen erleichtern die Identifizierung und Zuteilung geeigneter Studienteilnehmer, indem sie Mustererkennung nutzen, um schnell zwischen geeigneten und weniger geeigneten Kandidaten zu unterscheiden.
Darüber hinaus sind klinische Studien datenintensiv. Die Verwaltung, Zuordnung und Analyse dieser Daten erfordert erhebliche Anstrengungen. Ein aktuelles Beispiel ist die Dringlichkeit, mit der während der Pandemie Daten analysiert wurden, um medizinische Lösungen wie den Covid-19-Impfstoff zu entwickeln. Hier spielt KI eine entscheidende Rolle, indem sie Big Data durchforstet, relevante Muster identifiziert und somit den Forschern hilft, tiefere Erkenntnisse zu gewinnen. Zudem ermöglicht KI eine effiziente Aktualisierung von Patientendaten durch eine agile Suche nach den richtigen medizinischen Codes. In der Praxis haben einige Unternehmen bereits beeindruckende Ergebnisse erzielt: Sie konnten ihre Suchanfragen nach medizinischen Codes dank KI-Unterstützung um über 70 Prozent reduzieren. Dies verdeutlicht das enorme Potential von KI in der Optimierung und Beschleunigung klinischer Studien.
KI-Revolution in der Radiologie
Die Radiologie erlebt durch KI eine transformative Phase. Bereits heute sind etwa 5-10% der radiologischen Abläufe durch KI automatisiert, wodurch präzisere und zeitnahe Ergebnisse erzielt werden. Mithilfe von Algorithmen können Krankheitsherde präzise identifiziert und jedes Organ spezifisch analysiert werden. Die KI-Systeme sind in der Lage, Scans zu untersuchen, Abnormalitäten zu identifizieren, Größen zu vermessen und darauf basierend detaillierte Bilder oder 3D-Visualisierungen zu generieren. Diese Fortschritte vereinfachen nicht nur den diagnostischen Prozess, sondern optimieren ihn auch.
Doch die wahre Stärke der KI in der Radiologie zeigt sich, wenn sie mit menschlicher Expertise kombiniert wird. Der aktuelle Trend konzentriert sich darauf, Algorithmen für eine breitere Palette von Organen und radiologischen Systemen weiterzuentwickeln. Ein innovatives Beispiel ist das Chest-CT von Siemens Healthineers, welches eine Follow-up-Funktion für Lungenkrebspatienten bietet. Traditionelle Tumorüberwachungsmethoden sind sowohl arbeitsintensiv als auch kostspielig. Mit dem neuen Follow-up können Patienten jedoch nach standardisierten Protokollen gescannt werden, während die KI für konsistente Messungen sorgt. Dies ermöglicht vergleichbare Bilder über die Zeit, wobei eine 2022 eingeführte Vergleichsfunktion den Unterschied automatisch misst und somit den diagnostischen Prozess weiter revolutioniert.
Smarte Medikamentenentwicklung durch KI
Die Arzneimittelentwicklung ist ein komplexer Prozess, der durch den Einsatz von Machine Learning deutlich optimiert werden kann. Es lassen sich vier Hauptbereiche identifizieren, in denen KI eine entscheidende Rolle spielt: bei der Bestimmung von Interventionszielen, der Identifikation potenzieller Medikamentenkandidaten, der Beschleunigung von klinischen Studien und der Suche nach aussagekräftigen Biomarkern. Ein zunehmender Trend im Gesundheitswesen ist die personalisierte Medizin. Hierbei wird die KI-Technologie genutzt, um Medikamente zu entwickeln, die spezifisch auf das individuelle Genom des Patienten abgestimmt sind. Dieser maßgeschneiderte Ansatz könnte Nebenwirkungen minimieren und gleichzeitig die Effektivität der Behandlung erheblich erhöhen, wodurch der Therapieerfolg für viele Krankheiten optimiert wird.
Zusammenfassung und Zukunftsperspektive
Die Gesundheitsbranche erlebt durch den Einsatz von Technologien wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning eine beispiellose Transformation. Schon heute profitiert die Medizintechnik von KI, indem sie die klinische Entscheidungsfindung, Radiologie, Pathologie und viele andere Bereiche verbessert. Besonders in der Pharmaindustrie hat die Pandemie die Vorzüge der KI in der Wirkstoffforschung betont.
Die Stärken von KI – Präzision, Effizienz und Vielseitigkeit – sind offensichtlich. Aber die wahre Magie entsteht, wenn diese Technologien mit verlässlichen und qualitativ hochwertigen Daten kombiniert werden. Trotzdem gibt es Hindernisse, insbesondere auf regulatorischer Ebene, wie die Klassifizierung von KI als „Software as Medical Device“ (SaMD) und bevorstehende Vorschriften wie die KI-VO-E.
Ethik und Vorurteilsneutralität in KI sind ebenfalls wichtige Herausforderungen. Der Gender Gap in wissenschaftlichen Daten ist ein Beispiel dafür, wie KI-Systeme diskriminierende Muster verfestigen könnten. Forscher arbeiten jedoch an einer „explainable AI“, die die Entscheidungsprozesse transparenter macht.
Die steigenden Kosten, sowohl für Medikamente und Therapien als auch für den Technologieeinsatz, sind weitere potenzielle Hindernisse. Aber trotz dieser Herausforderungen hat KI das Potenzial, den Gesundheitssektor nachhaltig zu verändern.
Zum Abschluss lässt sich sagen, dass KI und maschinelles Lernen, trotz ihrer aktuellen und zukünftigen Herausforderungen, das Gesundheitswesen entscheidend prägen werden. Es geht nicht nur um Innovation, sondern auch darum, Patienten, Ärzten und der gesamten Branche bessere Erfahrungen und Ergebnisse zu bieten. Die Reise mag noch lange sein, aber der Weg ist klar: KI wird als entscheidender Gamechanger in der Gesundheitsbranche weiterhin eine zentrale Rolle spielen.
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EXIST – Gründerstipendium
Das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz beschreibt die Konditionen und Bedingungen des EXIST – Gründerstipendiums:
Konditionen und Bedingungen zum EXIST-Gründerstipendium
Die Gründungsteams erhalten für die Dauer von 12 Monaten ein EXIST-Gründerstipendium zu attraktiven Konditionen, um einen Businessplan auszuarbeiten und sich mit Unterstützung ihrer Hochschule oder Forschungseinrichtung auf ihre Unternehmensgründung vorzubereiten.
Wichtigste Voraussetzung ist, dass es sich bei der geplanten Geschäftsidee um ein innovatives technologieorientiertes oder wissensbasiertes Produkt mit signifikanten Alleinstellungsmerkmalen und guten wirtschaftlichen Erfolgsaussichten handelt.
Auch Dienstleistungen werden unter diesen Voraussetzungen gefördert. Der Antrag wird über die Hochschule oder Forschungseinrichtung gestellt. Anhand unseres beispielhaften Projektverlaufs können Sie sich über die Meilensteine der EXIST-Förderphase informieren. Entdecken Sie auch aktuell laufende EXIST-Gründungsprojekte.
Wer wird gefördert?
- Wissenschaftler/innen aus öffentlichen, nicht gewinnorientierten
- außeruniversitären Forschungseinrichtungen
- Hochschulen
- Hochschulabsolventen und ehemalige wissenschaftliche Mitarbeiter/innen (bis zu fünf Jahre nach Abschluss bzw. Ausscheiden).
- Studierende, die zum Zeitpunkt der Antragstellung mindestens die Hälfte ihres Studiums absolviert haben, wobei das Team nicht mehrheitlich aus Studierenden bestehen darf.
- Gründerteams bis max. drei Personen.
- Eines der bis zu drei Teammitglieder kann auch mit einer qualifizierten Berufsausbildung als technische Mitarbeiterin/technischer Mitarbeiter gefördert werden. Ebenfalls kann der Abschluss eines Teammitglieds länger als fünf Jahre zurückliegen.
Was wird gefördert?
- Innovative technologieorientierte Gründungsvorhaben.
- Innovative wissensbasierte Dienstleistungen, die auf wissenschaftlichen Erkenntnissen beruhen.
- Sicherung des persönlichen Lebensunterhalts über ein Stipendium:
- Promovierte Gründer/innen 3.000 Euro/Monat
- Absolventen mit Hochschulabschluss 2.500 Euro/Monat
- Technische/r Mitarbeiter/in 2.000 Euro/Monat
- Studierende 1.000 Euro/Monat
- Kinderzuschlag: 150 Euro/Monat pro Kind
- Sachausgaben:
- bis zu 10.000 Euro für Einzelgründungen (bei Teams max. 30.000 Euro)
- Coaching:
- 5.000 Euro
- Die maximale Förderdauer beträgt ein Jahr.
Was müssen Hochschule, Forschungseinrichtung und Gründer leisten?
- Hochschule bzw. Forschungseinrichtung
- ist in ein Gründernetzwerk eingebunden.
- stellt dem Gründer/der Gründerin einen Mentor und einen Arbeitsplatz zur Verfügung und garantiert kostenfreie Nutzung der Infrastruktur.
- verwaltet Fördermittel
- Gründer/in
- erhält Coachingleistungen des Gründer-Netzwerks.
- besucht eintägiges Seminar „Gründerpersönlichkeit“
- präsentiert erste Ergebnisse zum Businessplan nach fünf Monaten.
- legt Businessplan nach zehn Monaten vor.
- führt Steuern und Sozialversicherungen eigenverantwortlich ab.
Ist eine Unternehmensgründung während der Förderphase möglich?
Ja, sie darf allerdings nicht bereits zu Beginn der Förderung erfolgt sein.
Wer stellt den Antrag?
- Hochschulen
- Außeruniversitäre Forschungseinrichtungen
Wann kann der Antrag gestellt werden?
- Der Antrag kann jederzeit gestellt werden.
Fördermittelgeber
EXIST-Gründerstipendium ist ein Förderprogramm des Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz und wird durch den Europäischen Sozialfonds (ESF) kofinanziert. Der ESF gehört zu den Europäischen Struktur- und Investitionsfonds. Nähere Informationen dazu unter www.die-strukturfonds.de.
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MedSysCon – The faster way to medical device compliance
The regulatory and quality landscape for medical devices is constantly evolving. The mission of MedSysCon is to deliver specialized consultancy services for regulatory affairs and quality assurance, focused on the digital health industry.
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Staatliche Förderung ihrer Entwicklungsprojekte
Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)
ZIM, das größte Programm zur Unterstützung des innovativen Mittelstands, ist technologie-, themen- und branchenoffen und bietet passgenaue Fördermöglichkeiten. Vorrangig handelt es sich um Zuschüsse für Forschungs- und Entwicklungsprojekte für KMU. Beim ZIM Zuschuss handelt es sich um einen sog. verlorenen Zuschuss, der selbst bei einem Projektabbruch nicht zurückbezahlt werden muss. Sie generieren somit einen effektiven Liquidititätszufluss für Ihr Unternehmen.
ZIM-Einzelprojekte
Neben vielen anderen Fördervarianten des Programms bietet die Option „ZIM-Einzelprojekte“ eine attraktive Förderung Ihrer geplanten Forschungs- und Entwicklungsprojekte. Sie können ZIM-Einzelprojekte in Ihrem Unternehmen
- mit eigenem Personal und
- ggf. mithilfe qualifizierter Dritter durchführen.
Sie erhalten
- einen Zuschuss von bis zu 45 Prozent der zuwendungsfähigen Kosten, die auf max. 380.000 Euro begrenzt sind.
- zu den zuwendungsfähigen Kosten zählen Personalkosten, Kosten für Aufträge an Dritte und übrige Kosten (bis zu 100 Prozent der zuwendungsfähigen Personalkosten).
Ergänzende Leistungen zur Markteinführung
Neue Produkte und Verfahren sind erst dann eine erfolgreiche Innovation, wenn sie am Markt ankommen. Maßnahmen, die der wirtschaftlichen Verwertung der FuE-Ergebnisse dienen, sind oft mit erheblichen Kosten verbunden und erfordern spezielles Know-how.
Deshalb können Forschungs- und Entwicklungsprojekte kleiner und mittlerer Unternehmen ergänzend auch Leistungen externer Dritter zur Unterstützung der Markteinführung der Projektergebnisse gefördert werden.
Zögern Sie nicht – Beantragen Sie jetzt!
Die Antragstellung ist jederzeit möglich – Sie müssen nicht zu einem bestimmten Termin im Jahr einreichen und warten. Eine mehrmalige Förderung von Unternehmen für verschiedene Projekte ist möglich.
Hier geht’s zum Antrag:
https://www.zim.de/ZIM/Navigation/DE/Foerderangebote/Einzelprojekte/einzelprojekte.html