Am neuen Zentrum für Digitale Medizin und Gesundheit (ZDMG) wollen Forschende aus den Bereichen Medizin, Informatik und Mathematik künftig zusammenarbeiten und neue Ansätze in den Bereichen Data Science und Künstliche Intelligenz entwickeln.
Für den Forschungsneubau an ihrem Klinikum rechts der Isar erhält die Technische Universität München (TUM) rund 43,6 Millionen Euro vom Bund und vom Freistaat Bayern.
Durch die gezielte Einbindung natur- und ingenieurwissenschaftlicher Kompetenzen am interdisziplinären Forschungszentrum soll die Entwicklung innovativer Methoden und Technologien in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) und Data Science für verschiedene medizinische Anwendungsbereiche nutzbar gemacht werden.
Erforschung digitaler Gesundheitsversorgung
Unter dem Dach des Munich Data Science Institute (MDSI) soll das ZDMG als eigenständiges und unabhängiges Forschungszentrum neue datengetriebene Ansätze und Methoden entwickeln. Zudem wollen die Forschenden deren Einsatz zum Nutzen von Patientinnen und Patienten insbesondere in den Bereichen Krebs-, Herz-Kreislauf- und neurologische Erkrankungen fördern. Ein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung individualisierter und personalisierter Therapien und Interventionen. Hierbei spielen die Früherkennung und die Diagnose von Krankheiten sowie die Identifizierung von Biomarkern und Behandlungszielen mithilfe von KI und Data Science eine entscheidende Rolle. Darüber hinaus beschäftigen sich die Forschenden mit der sicheren, privatsphärenwahrenden Nutzung von Patientendaten sowie der ethisch verantwortlichen Anwendung neuer datengetriebener Technologien.
Größtes Data Observatory
Zur interaktiven Visualisierung von Big Data in der Medizin ist am ZDMG zudem ein Data Observatory als größtes seiner Art in Europa geplant. Hier sollen sehr große Datensätze klinischer Laborergebnisse, Bilddaten, aber auch komplexere Informationen wie Genmutationen oder Zellveränderungen auf vielen Bildschirmen gleichzeitig visualisiert und verglichen werden. Die Wissenschaftler hoffen, auf diese Weise bislang unbekannte Muster und Zusammenhänge und damit Ansätze für neue Therapieoptionen zu finden.