TWIN-X

Krebs und Herzkreislauferkrankungen gehören zu den häufigsten Todesursachen in Europa. Ihre Diagnose ist komplex, spielen doch viele verschiedene medizinische Informationen eine Rolle – etwa Daten aus Bildgebungsverfahren wie Röntgen, Ultraschall oder MRT, Laboranalsyen, körperlichen Untersuchungen oder Erfahrungsberichten über den Krankheitsverlauf. Die Forschenden im Projekt TWIN-X führen all diese Informationen mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) zusammen, um digitale Zwillinge von Patient*innen für die klinische Forschung zu erstellen.

Dafür entwickeln sie ein erklärbares KI-Modell (XAI), damit medizinisches Fachpersonal genau nachvollziehen kann, wie das Modell zu seinen Ergebnissen kommt. Dabei ist das Modell modular aufgebaut und strukturiert Patient*innendaten in klinisch relevante Einheiten. Sie definieren sich etwa über ihren Bezug zu verschiedenen Organen, Vorerkrankungen und bereits erfolgten Therapien. Je nach Fall kann das Modell auf verschiedene dieser Einheiten zugreifen, sie kombinieren, analysieren – und Diagnosen oder Behandlungsempfehlungen ausstellen. Ziel ist, die medizinische Entscheidungsfindung zu unterstützen und die Gesundheitsversorgung langfristig zu verbessern.