KI-Forschung im Bereich Gesundheit

Genau in dem Bereich arbeiten vier interdisziplinäre Projektteams an den Universitäten Heidelberg, Ilmenau, Kaiserslautern-Landau und Mainz in den kommenden sechs Jahren zusammen. Die KI-Modelle sollen bei der Auswertung von Daten unterstützen sowie auch Handlungsempfehlungen ableiten. Je fünf Millionen Euro erhalten die Teams im Rahmen des Programms CZS Durchbrüche von der Carl-Zeiss-Stiftung.


Dr. Felix Streiter, Geschäftsführer der Carl-Zeiss-Stiftung, möchte „mit unserem Fokus auf die Themen Künstliche Intelligenz und Life Science Technologies … Antworten auf die zwei drängenden gesellschaftlichen Herausforderungen Digitalisierung und Gesundheit geben. Mit der Ausschreibung verfolgen wir zwei Ziele: Wir wollen erstens mit Künstlicher Intelligenz Komplexität reduzieren und zweitens zu einer Verbesserung der Gesundheitsversorgung beitragen. In den geförderten Projekten sollen bestehende Daten nicht nur in ein Format gebracht werden, das Auswertungen erlaubt. Vielmehr sollen diese Datenmengen intelligent verknüpft, Lücken gefüllt und so beispielsweise sinnvolle Empfehlungen erzeugt werden.“

Die KI-Modelle

Das Projektteam von Prof. Dr. Naim Bajcinca an der Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau (RPTU) und Dr. Bernhard Radlwimmer am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) in Heidelberg will mithilfe von KI die Behandlung von aggressiven Gehirntumoren, sogenannten Glioblastomen, verbessern. Ziel ist die Entwicklung eines KI-Modells, das die molekularen Schlüsselprozesse der Anpassung von Glioblastomen identifiziert. Darauf aufbauend soll das Verhalten der Krebszellen kontrolliert, ihre Reaktion auf Medikamente vorhergesagt und personalisierte Therapien optimiert werden. Die Arbeit des Projektteams könnte auch neue Wege in der Behandlung anderer tödlicher Krebsarten eröffnen.  


Pollenbedingte Atemwegsallergien betreffen bis zu 30% der Weltbevölkerung. Die pollenbedingten Allergien verursachen hohe Krankheitskosten, führen zu Arbeits- und Schulversäumnissen und resultieren in frühen Todesfällen. Bedingt durch den Klimawandel werden in den kommenden Jahren über längere Perioden sogar mehr und aggressivere Pollen erwartet. Die Vorhersage von Pollenfeldern ist jedoch extrem schwierig. Das Team um Prof. Dr. Patrick Mäder an der TU Ilmenau will unter Nutzung und Weiterentwicklung von KI-Methoden eine genauere und aktuellere Vorhersage der lokalen Pollenbelastung ermöglichen. Dazu werden unter anderem die Verbreitung allergener Pflanzen sowie deren Eigenschaften analysiert.  


Eine der größten Hürden in der Medikamentenentwicklung stellt eine frühzeitige Erkennung unerwünschter oder fehlender Wirkung von Therapeutika dar. An der Johannes Gutenberg-Universität Mainz trainiert das interdisziplinäre Team von Prof. Dr. Paul Czodrowski eine KI, die bei der Identifikation der aussichtsreichsten Experimente unterstützen soll. Die neurosymbolische KI verbindet klassisches Machine Learning und generative Modelle mit der Fähigkeit, Erklärungsketten aufzustellen. So soll die Anzahl an möglichen Ergebnissen eingeschränkt werden. Trainiert mit Ergebnissen aus Laborexperimenten soll die KI aktiv lernen und ihr Wissen einsetzen, damit nur Experimente mit dem größten Erkenntnisgewinn real durchgeführt werden.  


Das Projektteam von Prof. Dr. Sandy Engelhardt erforscht an den Standorten Heidelberg und Mainz die Behandlung von Herzinsuffizienz mit einer Kombination aus neuartigen KI-Ansätzen und Robotik. Mit umfassenden Gesundheitsdaten, von Genomik bis hin zu Biosignalen und Medizinischen Bilddaten wird eine KI trainiert, die bisher verborgene Zusammenhänge für die Diagnose erkennen und gezieltere Interventionen ermöglichen soll. Im Projekt wird das am Beispiel der Bewegungstherapie mithilfe von assistierter Robotik umgesetzt.