KI in der medizinischen Forschung
Am Technopol Krems wird in den nächsten zwei Jahren daran geforscht, Künstliche Intelligenz (KI) so weiterzuentwickeln, dass mit ihrer Hilfe in Zukunft speziell bei Krebserkrankungen noch individuellere Behandlungsmethoden und Therapieerfolge möglich werden.
Das Projekt im Detail
Im Projekt „"LymphoidStructureMiner“ arbeiten Forscherinnen und Forscher der Danube Private University (DPU) und die MedUni Wien gemeinsam daran, im KI-Teilbereich Deep-Learning neue Algorithmen zu entwickeln, um wichtige Gewebebereiche für die Immunabwehr im menschlichen Körper auf digitalen Mikroskop-Bildern zu erkennen und ihre zelluläre Zusammensetzung genau und zuverlässig zu analysieren.
Ziel dieses Forschungsprojektes ist es, grundlagenwissenschaftliche Erkenntnisse in die medizinische Praxis zur Patientenbehandlung zu überführen. Die zu entwickelnden KI-Algorithmen werden als leistungsfähige Werkzeuge für die Bewertung von Biomarkern und die Klassifizierung von Patientengruppen in der Immuno-Onkologie dienen und die Effektivität von Krebstherapien weiter verbessern.
Die Forschungsleitung liegt bei Diana Mechtcheriakova (Medizinische Universität Wien), gemeinsam mit Amirreza Mahbod (DPU) und Anastasia Meshcheryakova (MedUni Wien).
Gefördert wird das Projekt "LymphoidStructureMiner: AI-based exploration of the immunological contexture of lymphoid structures in translational research" im Rahmen einer Kooperation des Landes Niederösterreich mit dem Wiener Wissenschafts- und Technologiefonds WWTF mit insgesamt 480.000 Euro aus dem Calls Life Sciences 2023 des WWTF.
Expertise am Technopol Krems
Die Forscherinnen und Forscher finden dabei am Technopol Krems eine hervorragende Ausgangslage für ihre Arbeit. Bereits seit 2022 ist die Arbeitsgruppe MIAAI der DPU am Technopol Krems ein Herzstück im Bereich Medical Imaging & Artificial Intelligence. Das MIAAI befasst sich mit der Analyse medizinischer Bildgebung zur Entwicklung quantitativer Biomarker, wie auch mit dem Einsatz von KI, um das Vorliegen von Erkrankungen, deren Fortschreiten oder Therapieansprechen vorherzusagen.
Aktuell liegt der Schwerpunkt der Arbeitsgruppe auf Krebserkrankungen, , allerdings können die Arbeitsgebiete aufgrund der vielseitigen Anwendbarkeit auf jeglichen Bereich der medizinischen Bildgebung ausgedehnt werden.
