"AI in Medicine" richtete sich an Studierende unterschiedlicher Fachrichtungen und bot vielfältige Möglichkeiten, um sich über aktuelle Entwicklungen, Fragestellungen und Herausforderungen im interdisziplinären Bereich der medizinischen KI auszutauschen. Höhepunkte der Woche waren der öffentliche Themenabend am 18. September 2024, der durch spannende Keynotes und Diskussionen geprägt war, sowie die Abschlusspräsentationen am 25. September 2024.

Der einwöchige Kurs bot den Teilnehmenden nicht nur eine Einführung in die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Medizin, sondern auch tiefere Einblicke in Themen wie AI und Recht, Ethik, Open Innovation in Science sowie Storytelling. Die Studierenden erhielten von unseren Expert*innen eine breite Palette an interdisziplinären Perspektiven und Ansätzen für die Anwendung von KI in der Medizin.

Themenabend „AI in Medicine“

Der öffentliche Themenabend wurde vom Linz Institute for Transformative Change (LIFT_C) organisiert. Ziel war es, den Austausch zwischen Expert*innen, Studierenden und der breiten Öffentlichkeit zu fördern.

Der Abend begann mit einer Keynote von Philipp Vollmuth (Universität Bonn), der in seinem Vortrag „Clinical Translation of AI in Radiology“ die wachsenden Möglichkeiten der KI in der Radiologie beleuchtete. Er ging auf die Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit sowie die Entlastung des klinischen Personals ein und betonte zugleich die Herausforderungen der Generalisierbarkeit und klinischen Validierung.

Im Anschluss sprach Erich Kobler (JKU Linz) über „Gadolinium dose reduction in brain MRI and model-based deep learning for inverse problems“. In seinem Vortrag zeigte er innovative Wege zur Reduktion des Einsatzes von Gadolinium in der MRT auf und demonstrierte, wie KI-basierte Modelle trotz reduzierter Kontrastmittelgabe hochwertige Bilder generieren können.

Nach den Vorträgen folgte eine angeregte Diskussion, bei der sowohl Expert*innen als auch Studierende ihre Erfahrungen und Perspektiven austauschten. Der Abend bot eine wertvolle Plattform für interdisziplinäre Zusammenarbeit und den Wissensaustausch.

Inter- und transdisziplinäre Zusammenarbeit

Die im Rahmen der Woche angebotenen Sessions ermöglichten den Studierenden nicht nur das praktische Erlernen von KI-Anwendungen, sondern auch den Austausch über rechtliche und ethische Fragestellungen. Abgerundet wurde die Woche mit Aspekten von Open Innovation in Science und der Bedeutung von Storytelling. Ziel war es, das nötige Rüstzeug zu bekommen, um zukünftig gemeinsame Projekte umzusetzen.

Den Abschluss der Kurswoche bildeten daher die Präsentationen am 25. September im OIC Stufenforum, bei denen die Studierenden ihre entwickelten Ideen vorstellten. Insgesamt gab es vier innovative Konzepte, die sich mit Einsatz von KI in der Medizin beschäftigten:

1. Verbesserung der Medikamenten-Compliance: Mithilfe von KI sollen personalisierte Medikationspläne erstellt werden, um sicherzustellen, dass Patient*innen ihre Medikamente korrekt einnehmen und so den Therapieerfolg steigern.
2. KI-basierte INR-Wert-Vorhersage: Die Vorhersage des INR-Werts bei Patient*innen, die Vitamin-K-Antagonisten einnehmen, soll durch eine App optimiert werden, die auf patientenbezogenen Daten basiert und genaue Dosierungsempfehlungen gibt.
3. Quantitative Wundheilungsanalyse: Eine App zur präzisen Analyse chronischer Wunden, die mithilfe von KI und semantischer Segmentierung den Heilungsverlauf verfolgt und optimale Therapieempfehlungen liefert.
4. Penumbra-Quantifizierung bei Schlaganfällen: Ein KI-Modell zur schnellen Diagnose der Penumbra, um bei Schlaganfällen wertvolle Zeit zu sparen und gezielte Behandlungsempfehlungen zu ermöglichen.

 „AI in Medicine“ bot auch dieses Jahr sowohl Studierenden als auch Expert*innen eine wertvolle Plattform für den interdisziplinären Austausch. Die vorgestellten Projekte zeigten eindrucksvoll, wie Künstliche Intelligenz innovative Lösungen für aktuelle Herausforderungen in der Medizin liefern kann. Die Kombination aus fundierten wissenschaftlichen Inhalten und praxisnahen Ansätzen verdeutlichte einmal mehr, wie wichtig die interdisziplinäre Zusammenarbeit an der Schnittstelle von Medizin und KI ist.

// Text: Moritz König und Alina Ascher
// Ermöglicht durch das Projekt Transform