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Neues Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin

Ein Arzt hält ein leuchtendes Symbol für künstliche Intelligenz (AI) in der Hand, symbolisch für den Einsatz von AI in der Medizin.

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Prof. Björn Eskofier ist seit 1. Oktober Leiter des neuen Instituts für Künstliche Intelligenz in der Medizin, das die KI-Aktivitäten am LMU Klinikum bündeln wird.

Schon jetzt ist künstliche Intelligenz (KI) aus dem Klinik-Alltag nicht mehr wegzudenken. Sie wird u.a. eingesetzt bei der Befundung in der Radiologie, oder auch bei der Therapieentscheidung in der Onkologie. Jetzt wird ein neues Kapitel aufgeschlagen: Ab 1. Oktober gibt es am LMU Klinikum das Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin, das eine übergeordnete Funktion haben wird und alle Aktivitäten in diesem wichtigen Zukunftsfeld bündelt. Leiter ist Prof. Björn Eskofier, der bisher den Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg führte und dort auch das Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering (AIBE) als Gründungssprecher aufgebaut hat. Eskofier hat in Erlangen Elektrotechnik studiert und danach am Human Performances Lab der University of Calgary promoviert.

Ab 2011 hatte er die Juniorprofessur für Sportinformatik inne, eine Stiftungsprofessur der Adidas AG, und ab 2017 den Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik. Nach einer Gastprofessur am Motion Analysis Lab der Harvard Medical School 2016 wurde er Lehrstuhlinhaber in Erlangen. Weitere Gastprofessuren folgten 2018 am Massachusetts Institute of Technology und 2023 an der Stanford University. Was ihn am LMU Klinikum reizt? „Das ist eines der größten und renommiertesten Universitätsklinika der Welt mit einer sehr hohen internationalen Strahlkraft“, so Eskofier. „Mein Institut ist in Laufweite zum Klinikgebäude in Großhadern, es wird eine Interdisziplinarität der kurzen Wege sein.“ 30 Mitarbeitende werden ihn unterstützen. Im Fokus der Arbeit: Verfahren der Künstlichen Intelligenz in der Medizin zu beforschen und zu erproben.

Unter menschlicher Intelligenz versteht man unter anderem die Fähigkeit, abstrakt und vernünftig zu denken, um daraus zweckvolles Handeln abzuleiten. „Das kann keine künstliche Intelligenz“, stellt Eskofier klar. „Aber die KI ist zu maschinellem Lernen und zu Erkennung von Mustern fähig“. Die Voraussetzungen dafür sind aber innovative Algorithmen, eine bessere Verfügbarkeit von Rechen-Power sowie das Vorhandensein von digitalen Daten, denn nur aus denen kann die KI lernen. In Zukunft brauchen also alle Patientinnen und Patienten, unter Einhaltung des Datenschutzes, einen digitalen Zwilling.

Als einen wichtigen Pfeiler wird Prof. Eskofier eine E-Health Core Facility mit Sensorik- und Bewegungsanalyse-Messtechnik aufbauen, die auch anderen interessierten Lehrstühlen und Kliniken zur Verfügung stehen wird. Insbesondere gehört dazu ein Bewegungsanalyselabor, in dem die optische Bewegungserfassung mit Kraftmessplatten erfolgt. Zusätzlich wird Messtechnik zur Validierung angeschafft. Hierzu zählen z.B. ein instrumentiertes Laufband für die automatisierte multiparametrische Ganganalyse, immersive VR-Systeme, tragbare Biosignal-Messsysteme für EEG, EMG, EKG, Polysomnografie, Spiroergometrie sowie ein Ganzkörper-IMU-System, das Beschleunigung, Winkelgeschwindigkeit und Orientierung des Körpers in Echtzeit messen kann. Klingt faszinierend? Ist es auch! „Künstliche Intelligenz ist eines der großen Zukunftsthemen, nicht nur in der Medizin“, sagt Prof. Eskofier. Und dämpft gleichzeitig eine überzogene Erwartung: „Bis die KI sich mit menschlicher Intelligenz messen kann, werden noch Jahrzehnte vergehen.“

„Mit dem neuen Lehrstuhlinhaber für `KI-unterstützte Therapieentscheidungen´ der LMU konnten wir einen Experten gewinnen, der zutiefst mit der Nutzbarmachung von Künstlicher Intelligenz in der Medizin vertraut ist. Für das Institut für Künstliche Intelligenz am LMU Klinikum erhoffen wir uns unter seiner Leitung eine noch größere Schlagkraft und Sichtbarkeit“, freut sich Prof. Markus M. Lerch, Vorstandsvorsitzender des LMU Klinikums.

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