Forschungsförderung Künstliche Intelligenz in der Gesundheitsforschung: Rund eine Million für drei bayerisch-kanadische Verbundprojekte

Prof. Dr. Andreas Kist, Juniorprofessur für Artificial Intelligence in Communication Disorders, gehört zum Leitungsteam eines bayerisch-kanadischen Verbundprojekts (Foto: FAU/Georg Pöhlein)
Prof. Dr. Andreas Kist, Juniorprofessur für Artificial Intelligence in Communication Disorders, gehört zum Leitungsteam eines bayerisch-kanadischen Verbundprojekts (Foto: FAU/Georg Pöhlein)

Mit rund einer Million Euro fördert der Freistaat die gemeinsame Erforschung spezifischer Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz in der Medizin durch Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus Bayern und Kanada. An den internationalen Verbundprojekten sind Forscher aus Erlangen und München beteiligt.

Wissenschaftsminister Bernd Sibler  (Foto: StMWK/Axel König)
Wissenschaftsminister Bernd Sibler (Foto: StMWK/Axel König)

Der Wissenschaftsstandort Bayern engagiert sich im Bereich der Zukunftstechnologien auch international: „Der Freistaat fördert in Kooperation mit unserer Partnerprovinz Québec drei bayerisch-kanadische Projekte zur Erforschung spezifischer Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz in der Medizin mit rund einer Million Euro“, gab Bayerns Wissenschaftsminister Bernd Sibler Anfang Februar in München bekannt.

Auf bayerischer Seite sind Wissenschaftler des Universitätsklinikums Erlangen sowie des LMU Klinikums München und des Klinikums rechts der Isar der Technischen Universität München an den drei bilateralen Verbundvorhaben beteiligt, die über einen Zeitraum von drei Jahren gefördert werden. Die Projekte beschäftigen sich mit spezifischen Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Behandlung von Lungenkrebs bzw. Multipler Sklerose sowie bei der Entwicklung eines KI-unterstützten tragbaren Geräts zur kabellosen Überwachung gesundheitlicher Funktionen.

Internationale Forschungsverbünde bestätigen langfristige Zukunftsstrategie

Wissenschaftsminister Bernd Sibler betonte: „Dass Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus Bayern und Québec gemeinsam die Lösung von hochaktuellen medizinischen Problemstellungen mithilfe Künstlicher Intelligenz erforschen, bestätigt unsere langfristige Zukunftsstrategie. Denn durch Künstliche Intelligenz und andere Zukunftstechnologien wird sich unsere Gesellschaft verändern. Und diese Veränderung wollen wir zum Wohle aller aktiv mitgestalten. Deshalb freue ich mich sehr, dass wir als weiteres Kapitel in unserer seit mehr als 30 Jahren erfolgreichen Kooperation mit unserer kanadischen Partnerprovinz heute drei vielversprechende Forschungsprojekte starker Partner aus Bayern und Québec anstoßen und fördern können.“

Die geförderten bayerisch-kanadischen Forschungsvorhaben wurden von einer wissenschaftlichen Fachkommission aus knapp 20 Anträgen ausgewählt. Das entsprechende Programm „Künstliche Intelligenz in der Gesundheitsforschung“ hat das Wissenschaftsministerium gemeinsam mit der Stiftung für Forschungsförderung „Fonds de recherche du Québec“ (FRQ) im August 2021 ins Leben gerufen. „Künstliche Intelligenz ist eine wunderbare Unterstützung für unsere Forscherinnen und Forscher, z.B. bei der Auswertung großer Datenmengen. Und die für diese Förderung ausgewählten Projekte belegen eindrucksvoll, dass in der Medizin dafür ein sehr großes Potenzial an Anwendungsbereichen vorhanden ist“, erklärte Wissenschaftsminister Sibler.

Die wissenschaftlichen Leitungsteams der geförderten Projekte:

  • Prof. Andreas Kist (Universitätsklinikum Erlangen) und Prof. Nicole Li-Jessen (McGill University, Québec): Airway, an AI-powered wearable device for airway health monitoring
  • Prof. Michael Ingrisch (LMU Klinikum, München) und Prof. Philippe Després (Université Laval, Québec): Decision support in lung cancer screening with low-dose computed tomography
  • Prof. Mark Mühlau (Universitätsklinikum rechts der Isar der Technischen Universität München) und Prof. Julien Cohen-Adad (Polytechnique Montréal, Québec): Artificial intelligence for an integrative approach to analyze the brain and spinal cord in multiple sclerosis

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