Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) gewinnt zunehmend an Bedeutung in der Medizin, insbesondere zur Verbesserung der Patientenversorgung. Ein neues Startup, „Decyte“, gegründet von Julia Stachowiak und Hanna Roetschke, zielt darauf ab, durch KI-gestützte Verfahren Erkrankungen des Nerven- und Immunsystems frühzeitig zu erkennen. Die beiden Gründerinnen profitieren von der Unterstützung des AI Founder Fellowship der Mission KI, welcher ihnen eine finanzielle Förderung von etwa 70.000 Euro über neun Monate bietet. Zusätzlich beinhaltet das Programm Business-Coaching und Netzwerkaufbau, um ihre Ideen zu realisieren. uni-goettingen.de berichtet, dass das Team durch Mentoren wie Prof. Dr. Alexander Ecker von der Universität Göttingen sowie Fachleuten der Universitätsmedizin Göttingen, unter der Leitung von Prof. Dr. Julie Schanz und Privatdozent Dr. Martin Sebastian Winkler, unterstützt wird.
Das spezifische Ziel von Decyte ist die Verbesserung der Früherkennung durch die Analyse individueller Neuro-Immun-Fingerabdrücke. Langfristig streben die Gründerinnen eine optimierte Patientenversorgung und ein effizientes Ressourcenmanagement an.
Forschung und Entwicklung in Tübingen
Parallel dazu macht Prof. Dr. Kerstin Ritter von der Hertie AI einen Wechsel von der Charité an das Uniklinikum Tübingen, wo sie eine eigene Forschungsabteilung im Bereich Maschinelles Lernen für klinische Neurowissenschaften aufbauen möchte. Tübingen bietet eine einzigartige Forschungsumgebung, die Experten aus KI und Neurowissenschaften zusammenbringt. Ihr Ziel ist die Weiterentwicklung der Forschung mit direkter klinischer Anwendung.
Der Podcast „Dr. med. KI“, der vom KI-Campus initiiert wurde, informiert über die verständliche und zugängliche Anwendung von KI in der Medizin. Hier diskutieren Experten, welchen Beitrag KI zu Diagnose, Therapie und Forschung leisten kann, und beleuchten die aktuellen Herausforderungen und Entwicklungen in diesem spannenden Feld.
Herausforderungen und Chancen der KI in der Medizin
Laut ncbi.nlm.nih.gov wird KI zunehmend in der Intensivmedizin eingesetzt, wo aufwendiges Monitoring leidender Patienten erforderlich ist. Die Analyse großer Datensätze ist entscheidend für das Training von KI-Modellen, deren Validierung an externen Kohorten erfolgen muss. In der neurologischen Intensivmedizin fordert dies zudem die Schaffung größerer Anomalien und internationaler Kooperationen, um prädiktive Modelle für Krankheitsverläufe zu entwickeln.
Die Notwendigkeit weiterer prospektiver klinischer Studien zur Bestätigung des Nutzens von KI zeigt sich. KI-Modelle können zur Vorhersage kritischer Erkrankungen wie Sepsis, Nierenversagen und Kreislaufversagen eingesetzt werden. Gleichzeitig bestehen Herausforderungen durch technologische Limitationen, rechtliche Einschränkungen und ethische Fragen, die es zu beachten gilt.
Zusammenfassend repräsentieren sowohl das Startup Decyte als auch die Arbeiten von Prof. Dr. Kerstin Ritter in Tübingen und die fortschrittliche Rolle von KI in der Intensivmedizin einen Wandel in der medizinischen Praxis, der auf datengetriebenen Ansätzen basiert. Die Integration von KI könnte die Effizienz in der Patientenversorgung erhöhen und Deutschland eine führende Rolle in der internationalen KI-Forschung im medizinischen Bereich sichern.