Forschung

Erarbeiten ethischer Leitlinien für den Einsatz von KI-Prognosemodellen zur geschlechtsspezifischen Risikobestimmung

(Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

Titel des Gesamtprojektes: Diagnose des geschlechtsspezifischen Risikos fürKrebserkrankungen bei nierentransplantierten Patient:innen durch KI-Prognosemodelle
Projektleitung: Peter Dabrock, Max Tretter
Projektbeteiligte: Michael Hahn
Projektstart: 1. November 2025
Projektende: 31. Oktober 2028
Akronym: GeGe4Nephro
Mittelgeber: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)
URL: https://gege4nephro.eu/

Abstract:

Rund 100.000 Menschen in Deutschland leben mit einer chronischen Nierenerkrankung, benötigen regelmäßige Dialysebehandlungen und langfristig oft eine Transplantation. Die Versorgung dieser Patientengruppe macht mehr als zehn Prozent der gesamten Gesundheitsausgaben aus. Nach einer Nierentransplantation ist das Krebsrisiko deutlich erhöht. Geschlechterspezifische Unterschiede in Diagnostik, Therapie und Nachsorge werden bislang jedoch kaum berücksichtigt. So haben Frauen beispielsweise eine bis zu 20 Prozent geringere Chance, auf die Warteliste für eine Spenderniere aufgenommen zu werden – obwohl ihre Prognose nach einer Transplantation mitunter ebenso gut oder sogar besser ist als die von Männern.

Ziel von GeGe4Nephro ist die Entwicklung eines KI-gestützten Prognosemodells, das Ärzt:innen hilft, das individuelle Risiko für Komplikationen nach einer Transplantation – etwa das Auftreten von Krebs – besser einzuschätzen und darauf aufbauend personalisierte präventive Maßnahmen zu empfehlen, beispielsweise gezielte Hautkrebsscreenings.

Das Konsortium von GeGe4Nephro bündelt dafür alle relevanten Kompetenzen: Die Charité – Universitätsmedizin Berlin (CHA) und das Universitätsklinikum Leipzig (UKL) bringen klinisches Fachwissen und Transplantationsdaten ein. Die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) verantwortet die ethischen Leitlinien des Projekts. Das Hasso-Plattner-Institut (HPI) steuert KI-methodische Expertise bei, während die Justus-Liebig-Universität Gießen (JLU) und die Labor Pachmann GmbH hochmoderne epi/genetische und molekulare Diagnostik beitragen. Zudem verfügt das Konsortium über ein weit gespanntes Netzwerk internationaler Partner – darunter Patient:innenvertretungen, Ärzt:innen, Transplantationszentren, Forschungsinstitutionen und Industriepartner.

GeGe4Nephro verfolgt das Ziel, ein innovatives Werkzeug für eine geschlechtersensible, datenbasierte Medizin zu entwickeln, das die Nachsorge von Nierentransplantierten nachhaltig verbessert.

Externe Partner:

• Universitätsklinikum Leipzig
• Hasso-Plattner-Institut für Digital Engineering gGmbH (HPI)
• Justus-Liebig-Universität Gießen
• Charité - Universitätsmedizin Berlin

Empathokinästhetische Sensorik

(Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Gesamtprojekt)

Projektleitung: Martin Vossiek, Björn Eskofier
Projektstart: 1. Juli 2021
Projektende: 30. Juni 2025
Akronym: SFB 1483 EmpkinS
Mittelgeber: DFG / Sonderforschungsbereich / Transregio (SFB / TRR)
URL: https://empkins.de/

Abstract:

Der geplante SFB „Empathokinästhetische Sensorik“ (EmpkinS) erforscht neuartige radar-, funk-, tiefenkamera- und photonikbasierte Sensortechniken sowie Körperfunktionsmodelle und Algorithmen, mit denen über die berührungslose Erfassung von Bewegungsparametern des Menschen eine Wahrnehmung und Bewertung der physiologischen und behavioralen Zustände und Körperfunktionen ermöglicht wird. EmpkinS verfolgt das Ziel, Sensortechnologien und Bewegungsdaten des menschlichen Körpers zu schaffen. Basierend auf diesen Daten völlig neuer Qualität und Quantität wird EmpkinS bahnbrechende Erkenntnisse im Bereich von biomechanischen, medizinischen und (psycho-)physiologischen Körperfunktionsmodellen und Wirkmechanismen sowie den Wechselwirmechanismen zwischen diesen erarbeiten. Die EmpkinS-Leitidee besteht darin, dass menschliche Bewegungsparameter sowohl der Makroebene (Körper bzw. Körpersegmente, kardiopulmonale Funktion) als auch der Mikroebene (Mimik, Faszikulation) feingranular aus der Ferne, d. h. minimal störend und nichtinvasiv erfasst werden. Aus diesen Daten werden dann die dem Bewegungsmuster zugrundeliegenden physiologischen und behavioralen Zustände unter Nutzung biomechanischer, neuro- und psychomotorischer Körperfunktionsmodelle algorithmisch rekonstruiert. Die Verknüpfung der körperinneren, biomedizinischen und der äußeren, medizintechnischen Ebenen, die durch die Sensorik sowie die Körperfunktionsmodelle und die Inversion der Wirkmechanismen geschaffen wird, ist hochinnovativ, außerordentlich komplex und bisher in vielen Bereichen unerforscht.Zur Lösung der herausfordernden Forschungsfragen umfasst EmpkinS ein interdisziplinäres Forschungsprogramm, das sich kohärent entlang der sensorischen Kette von der primären Sensortechnik (Projektbereich A) über die Signal- und Datenverarbeitung (Projektbereiche B und C), der zugehörigen Modellierung der Vorgänge im menschlichen Körper (Projektbereiche C und D) bis hin zur psychologischen bzw. medizinischen Interpretation (Projektbereich D) der Sensordaten gliedert. Ethikforschung (Projektbereich E) zur Sicherstellung eines verantwortungsvollen Einsatzes der EmpkinS-Technologie ist integraler Bestandteil des SFB.Das auf zwölf Jahre ausgelegte Forschungsprogramm des SFB EmpkinS wird Methodologien und Technologien erschaffen, die neuartiges Grundlagenwissen über die Verknüpfung von inneren biomedizinischen Prozessen des menschlichen Körpers mit äußerlich und berührungslos, per funk- und wellenbasierter Sensorik erfassbaren Informationen, bereitstellen werden. EmpkinS wird mit diesen medizintechnischen Sprunginnovationen völlig neuartige „digitale“, patientenzentrierte Diagnose- und Therapiemöglichkeiten für Medizin und Psychologie eröffnen.Die Medizintechnik stellt einen Forschungsschwerpunkt mit Leuchtturmcharakter der Region Erlangen-Nürnberg dar. Ausgehend von dem diesem exzellenten Hintergrund und mit den vielfältigen Vorarbeiten startet EmpkinS von einer schlagkräftigen sowie äußerst soliden Basis.

Externe Partner:

• Technische Universität Hamburg-Harburg (TUHH)
• Universität Bayreuth
• Universitätsklinikum Erlangen (UK)
• Technische Universität München (TUM)

Publikationen:

• Richer R., Küderle A., Dörr J., Rohleder N., Eskofier B.:
  Assessing the Influence of the Inner Clock on the Cortisol Awakening Response and Pre-Awakening Movement
  2021 IEEE EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI) (Athens, 28. Juli 2021 - 30. Juli 2021)
  In: IEEE (Hrsg.): 2021 IEEE EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI) 2021
  DOI: 10.1109/BHI50953.2021.9508529
  URL: https://www.mad.tf.fau.de/files/2021/08/richer21_car_inner_clock.pdf
• Root K., Ullmann I., Gmehling S., Vossiek M.:
  Close range ISAR imaging with target velocity determination for security screening applications
  Emerging Imaging and Sensing Technologies for Security and Defence VI SPIE Security + Defence (Online, 13. September 2021 - 18. September 2021)
  DOI: 10.1117/12.2602072
• Wei Z., Yu X., Ng DWK., Schober R.:
  Resource Allocation for Simultaneous Wireless Information and Power Transfer Systems: A Tutorial Overview
  In: Proceedings of the IEEE (2021), S. 1-23
  ISSN: 0018-9219
  DOI: 10.1109/JPROC.2021.3120888
• Körner G., Hoffmann M., Stief P., Zhang M., Rückert R., Herglotz C., Kaup A., Vossiek M.:
  Applicability and Performance of Standard Compression Methods for Efficient Data Transmission and Storage in Radar Networks
  In: IEEE Journal of Microwaves 2 (2021), S. 78-96
  ISSN: 2692-8388
  DOI: 10.1109/JMW.2021.3119781
• Gambietz M., Nitschke M., Miehling J., Koelewijn A.:
  What should a metabolic energy model look like? Sensitivity of metabolic energy model parameters during gait
  9th World Congress of Biomechanics 2022 Taipei (Taipei, 10. Juli 2022 - 14. Juli 2022)