25.10.2018

Datenerforschung für medizinisches Wissen

Karlsruhe/Heidelberg – Bei der Erforschung, Diagnose und Behandlung von Krankheiten entstehen viele Daten. Diese systematisch zu durchkämmen, könnte neues medizinisches Wissen schaffen. Das erhoffen sich das Karlsruher Institut für Technologie (KIT), das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) und die Universität Heidelberg und rufen dafür ein gemeinsames Projekt ins Leben.

An der Helmholtz Information & Data Science School for Health sollen Nachwuchswissenschaftler in einem gemeinsamen Promotionsprogramm der drei Einrichtungen für die Arbeit mit den im Gesundheitsbereich anfallenden Datenmengen ausgebildet werden. Dabei lernen sie laut KIT neue Methoden für die Diagnose und Therapie zu entwickeln.
So könnten maschinelle Lernverfahren und andere datengetriebene Methoden die Interpretation von Bildern aus der Computertomographie oder Kernspintomographie vereinfachen, erläutert Prof. Ralf Mikut vom Institut für Automation und angewandte Informatik des KIT. „Um solche Aufnahmen auszuwerten, braucht ein Arzt sehr viel Erfahrung“, sagt Mikut, der das Promotionsprogramm koordiniert. „Hier könnten entsprechende Algorithmen Vorarbeiten leisten, indem sie etwa die Aufmerksamkeit des Mediziners auf bestimmte Regionen lenken“. „Angaben zur Ausdehnung von Tumoren sind immer mit gewissen Unsicherheiten behaftet, diese könnte man zukünftig bei der Therapieplanung berücksichtigen und so bessere Ergebnisse erzielen“, sagt Klaus Maier-Hein vom DKFZ.
Insgesamt sollen 35 bis 40 Stellen zur Promotion geschaffen werden. Über drei Millionen Euro investieren KIT, DKFZ und die Universität Heidelberg in das Projekt. Knapp sechs Millionen Euro kommen von der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren hinzu.
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