Big Data

Triebfeder für die Krebsforschung

Eine neue Allianz bildet Wissenschaftler aus, die an der Schnittstelle von Gesundheitsforschung, Lebens- und Datenwissenschaften arbeiten. Dies könnte vor allem der onkologischen Diagnostik zugutekommen.

Von Matthias Wallenfels Veröffentlicht: 30.10.2018, 05:51 Uhr
Triebfeder für die Krebsforschung

Datenberge richtig zu interpretieren soll der onkologischen Versorgung richtig Schwung geben.

© Dreaming Andy / Fotolia

KARLSRUHE. Bei der Erforschung, Diagnose und Behandlung von Krankheiten entstehen Unmengen von Daten. Diese systematisch zu durchkämmen, kann neues Wissen für die Diagnose und Therapie von onkologischen Erkrankungen schaffen.

Darin wollen das Karlsruher Institut für Technologie (KIT), das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) und die Universität Heidelberg nun gemeinsam junge Forscher ausbilden, die an der Schnittstelle von Gesundheitsforschung, Lebens- und Datenwissenschaften arbeiten. Zwölf Millionen Euro stehen dafür bereit.

Neue Methoden für Diagnose und Therapie entwickeln

An der neu gegründeten Helmholtz Information & Data Science School for Health (HIDSS4Health) sollen Nachwuchswissenschaftler in einem gemeinsamen Promotionsprogramm der drei Einrichtungen für die Arbeit mit den im Gesundheitsbereich anfallenden Datenmengen ausgebildet werden.

Dabei sollen sie nach eigenen Angaben lernen, basierend auf der Auswertung riesiger Datenmengen – Big Data – neue Methoden für die Diagnose und Therapie zu entwickeln.

So könnten maschinelle Lernverfahren und andere datengetriebene Methoden bei der Interpretation von Bildern aus der Computer- oder Kernspintomografie 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 Vorarbeiten leisten, indem sie etwa die Aufmerksamkeit des Mediziners auf bestimmte Regionen lenken.“

Computerbasierte Methoden

Auch bei der personalisierten Strahlentherapie gebet es Einsatzmöglichkeiten für Methoden und Technologien aus den Datenwissenschaften.

„Angaben zur Ausdehnung von Tumoren sind immer mit gewissen Unsicherheiten behaftet, diese könnte man zukünftig bei der Therapieplanung berücksichtigen und so bessere Ergebnisse erzielen“, verdeutlicht Privatdozent Klaus Maier-Hein vom DKFZ.

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.

Insgesamt sollen Stellen für 35 bis 40 Promovierende geschaffen werden, die gruppenübergreifend an den drei Standorten in Heidelberg und Karlsruhe arbeiten.

Rund sechs Millionen Euro investieren die Partner KIT, DKFZ und Universität Heidelberg. Weitere knapp sechs Millionen Euro kommen, wie es heißt, von der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren.

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