Medizindaten für Forschung nutzbar machen

Blick in das Rechenzentrum des Karlsruher KIT
Supercomputer des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) verarbeiten gewaltige Datenmengen, die künftig auch in der Medizinforschung genutzt werden sollen. (Foto: Markus Breig/KIT)

In der Krebsforschung und anderen medizinischen Bereichen fallen riesige Datenmengen an. Doch wie können diese schnell und effektiv genutzt werden? Drei deutsche Forschungseinrichtungen bilden derzeit Nachwuchswissenschaftler darin aus, basierend auf der Auswertung dieser Medizindaten neue Methoden für die Diagnose und Therapie zu entwickeln.

Bei der Erforschung, Diagnose und Behandlung von Krankheiten entstehen Unmengen von Daten. Diese systematisch zu durchkämmen, kann neues Wissen für die Diagnose und Therapie etwa im Bereich der Krebstherapie schaffen. Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT), das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) und die Universität Heidelberg setzen deshalb gemeinsam auf die Ausbildung von Wissenschaftlern, die an der Schnittstelle von Gesundheitsforschung, Lebens- und Datenwissenschaften arbeiten. Zwölf Millionen Euro stehen dafür bereit.

An der neu gegründeten Helmholtz Information & Data Science School for Health – kurz „HIDSS4Health“ – sollen Forscher in einem gemeinsamen Promotionsprogramm der drei Einrichtungen ausgebildet werden. Dabei sollen sie lernen, basierend auf der Auswertung der Medizindaten neue Methoden für die Diagnose und Therapie zu entwickeln.

Interpretation von CT-Bildern

So könnten maschinelle Lernverfahren und andere datengetriebene Methoden bei der Interpretation von Bildern aus der Computertomographie oder Kernspintomographie helfen, nennt Professor Ralf Mikut vom Institut für Automation und angewandte Informatik des KIT ein Beispiel für die digitale Transformation im Gesundheitswesen. „Um solche Aufnahmen auszuwerten, braucht ein Arzt sehr viel Erfahrung“, sagt Mikut, der das Promotionsprogramm am KIT koordiniert. „Hier könnten entsprechende Algorithmen Vorarbeit leisten, indem sie etwa die Aufmerksamkeit des Mediziners auf bestimmte Regionen lenken.“ Auch bei der personalisierten Strahlentherapie gibt es Einsatzmöglichkeiten für Methoden und Technologien aus den Datenwissenschaften.

„Angaben zur Ausdehnung von Tumoren sind immer mit gewissen Unsicherheiten behaftet. Diese könnte man künftig bei der Therapieplanung berücksichtigen und so bessere Ergebnisse erzielen“, sagt Klaus Maier-Hein vom Deutschen Krebsforschungszentrum. Nicht zuletzt könnten computerbasierte Methoden wie Simulatoren oder robotergestützte Chirurgietrainer in der Mediziner-Ausbildung eingesetzt werden, erläutert Katja Mombaur vom Institut für Technische Informatik der Universität Heidelberg.

Datenwissenschaftlicher Hintergrund notwendig

Insgesamt sollen Stellen für 35 bis 40 Promovierende geschaffen werden, die gruppenübergreifend an den drei Standorten in Heidelberg und Karlsruhe arbeiten. „Das Angebot richtet sich an Bewerberinnen und Bewerber mit datenwissenschaftlichem Hintergrund, die Interesse an medizinischen Themen haben“, ergänzt Mikut. Rund sechs Millionen Euro investieren KIT; DKFZ und Universität Heidelberg. Knapp sechs Millionen Euro kommen von der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren.

Die Helmholtz-Gemeinschaft steckt künftig 35 Millionen Euro jährlich in die Digitalisierung der Forschung und etabliert dazu vier neuartige Plattformen. Unter Beteiligung des KIT und auch des DKFZ entstand eine der Plattformen: die Helmholtz Information & Data Science Academy (HIDA). Fünf Helmholtz Information & Data Science Schools (HIDSS) schließen sich unter dem HIDA-Dach zusammen.