Deciphering Metastasis with Multimodal Artificial Intelligence Foundation Models (KI-basierte Entschlüsselung der Mechanismen von Krebsmetastasen)

Ziele:
Metastasen sind die häufigste Todesursache bei Krebserkrankungen. Das Projekt DECIPHER-M nutzt moderne Methoden der Künstlichen Intelligenz, um besser zu verstehen, wie Metastasen entstehen und sich ausbreiten. Dafür werden unterschiedliche klinische Daten – z. B.
radiologische Bilder, pathologische Befunde und genetische Informationen – gemeinsam analysiert. Ziel ist es, das individuelle Risiko für Metastasen besser vorherzusagen und personalisierte Behandlungsstrategien zu entwickeln. Langfristig sollen KI-basierte Werkzeuge entstehen, die Screening, Diagnostik und Therapie für Patient:innen mit hohem Metastasierungsrisiko verbessern.

Projektkoordination:
Technische Universität Dresden
Else Kröner-Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit
Prof. Dr. Jakob N. Kather

Verbundpartner:
Interdisziplinäres Konsortium aus Medizin, Informatik und Biotechnologie mit Partnern u. a. in Aachen, Dresden, Essen, Heidelberg, Mainz und München Patientenbeteiligung via Deutsche Sarkom-.Stiftung und weitere Patientenorganisationen

Patientenbeteiligung:
Einbringung der Patientenperspektive bei der Entwicklung klinisch relevanter Fragestellungen, bei der Bewertung patientenrelevanter Endpunkte sowie bei Kommunikation und Dissemination der Projektergebnisse. In Diskussion: Aus- und Weiterbildung von Patientenvertretenden im Bereich
Digitale Onkologie/KI.

Kontakt:
Prof. Dr. med. Jakob N. Kather, MSc
Professor für Clinical Artificial Intelligence
Else Kröner-Fresenius-Zentrum für Digitale Gesundheit
Technische Universität