Verstehen, was normal ist
Drei fragen an Prof. Dr. Bernhard Kainz
Bernhard Kainz entwickelt Deep-Learning-Modelle für die Analyse medizinischer Bilddaten. Für seine Forschung hat er einen mit zwei Millionen Euro dotierten ERC Consolidator Grant erhalten.
Herr Kainz, woran forschen Sie aktuell?
Ich forsche an intelligenten Algorithmen im Gesundheitswesen, vor allem an der selbstgesteuerten medizinischen Bilderfassung. Mein Ziel ist es, Bildgebung und Patientendaten in einer Analyse zu integrieren, die die menschliche Entscheidungsfindung nachahmt und das medizinische Personal in Echtzeit unterstützt. Im Gegensatz zu den meisten etablierten Methoden soll unser Modell den Normalzustand gesunden Gewebes verstehen und nicht an tausenden verschiedenen Krankheitsbildern trainiert werden.
Warum interessiert Sie dieses Thema?
Die Interpretation medizinischer Bildgebung hängt stark von hochspezialisierten klinischen Experten ab. Meine Motivation ist, diesen Prozess zu rationalisieren, den Druck auf medizinisches Personal zu verringern und den Mangel an spezialisierten Fachkräften zu beheben.
Welche Möglichkeiten eröffnet Ihnen der ERC Consolidator Grant?
Die Förderung bietet mir die Möglichkeit, neuartige Deep-Learning-Techniken voranzutreiben, die ohne manuelle Annotation von den Daten gesunder Patienten lernen. Damit werden wir definieren können, was „normal“ in hochdimensionalen Daten bedeutet – eine wichtige
Voraussetzung dafür, Diagnoseverfahren und Patientenversorgung zu verbessern.
Dieser Artikel ist Teil des FAU Magazins
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