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CAIMed
Das Projekt
Das Forschungsvorhaben „Semantische Modelle für die Medizin“ von CAIMed strukturiert medizinisches Wissen, Daten und Informationen auf ganz neue Art und Weise. Aktuell greifen Ärztinnen und Ärzte bei medizinischen Entscheidungen auf große Datenmengen medizinischen Wissens zurück, die oft verstreut in Datenbanken liegen: Krankenakten, medizinische Bilder, genetische Profile oder auch Forschungsarbeiten. Der neue Wissensgraph will die Unübersichtlichkeit strukturieren. Die hybriden Systeme unterscheiden sich grundsätzlich von rein datengesteuerter KI. Sie lernen nämlich gleichzeitig aus Daten und medizinischem Überblickswissen.
Das Modell wird im Moment mit den Krankheiten Lungenkrebs, Hepatitis B und Long Covid getestet. Warum schreitet eine Krankheit fort, warum wirkt eine Therapie, und wie sicher können wir uns einer medizinischen Empfehlung sein? Verbesserte Erkenntnisse in diesen Bereichen, aber auch deutlich frühere Diagnosen oder bessere Informationen über Wechselwirkungen von Medikamenten werden mit den neuen semantischen Modellen möglich. So entsteht eine KI, die Ergebnisse sowohl vorhersagt als auch erklärt. Ziel ist es, das System aus dem derzeitigen Forschungsstadium in die Anwendung in Krankenhäusern und Praxen zu bringen.
Das Exponat
Auf dem Monitor sehen Sie in einem beispielhaften Anamnese-Gespräch, wie hybride Künstliche Intelligenz (KI) und semantische Modelle Ärztinnen und Ärzten dabei helfen können, uneindeutige Krankheitsbilder besser zu verstehen. Verschaffen Sie sich einen Eindruck davon, wie Informationen über Patienten, Krankheiten, Gene, Medikamente und Therapien durch explizite Verknüpfungen miteinander verbunden werden. Ziel ist es, deutlich besser auf einzelne Personen zugeschnittene Behandlungsempfehlungen zu entwickeln. Zentral ist dabei besonders der Abgleich mit Patientengruppen mit ähnlicher Symptomatik.
Das Niedersächsische Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz und Kausale Methoden in der Medizin CAIMed entwickelt KI-Methoden, die die Prävention, Diagnose, Therapie und Überwachung des Behandlungserfolgs bei Erkrankungen verbessern. Semantische Modelle ermöglichen in Zukunft eine viel stärker personalisierte Medizin.
Das Team
CAIMed, das Niedersächsische Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz und Kausale Methoden in der Medizin, vereint Fachwissen aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Klinische Medizin, Bioinformatik, Medizinische Informatik und Datenwissenschaft aus ganz Niedersachsen. Beteiligt sind Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Forschungszentrums L3S an der Leibniz Universität Hannover (LUH), der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH), des Helmholtz-Zentrums für Infektionsforschung Braunschweig /Center for Individualized Infection Medicine sowie der Georg-August-Universität Göttingen/Campus Institut Data Science und der Universitätsmedizin Göttingen.
Die Leitung der Forschungsgruppe „Semantische Modelle für die Medizin“ innerhalb von CAIMed haben Prof. Dr. Maria Esther Vidal vom L3S, Prof. Dr. Sören Auer, Direktor der TIB, Dr. Daniel Kudenko vom L3S und Prof. Dr. Dr. Thomas Thum von der MHH. Geplant ist, das Projekt mit dem Aufbau einer Nachwuchsgruppe und der Einrichtung einer Professur weiterzuentwickeln. Erste Kooperationen mit klinischen Partnern sind bereits etabliert.
