Am 2. Juli 2026 wurde ein innovatives Verbundvorhaben mit dem Titel „Individualisierte Patientenmodelle in der Intensivmedizin“ (IPI) ins Leben gerufen. Dieses Projekt hat das Ziel, digitale Modelle, auch als digitale Zwillinge bekannt, zu entwickeln. Diese Modelle unterstützen Ärztinnen und Ärzte bei der Beurteilung des Krankheitsverlaufs und der Behandlung von Patientinnen und Patienten in der Intensivmedizin. Die Initiative wird durch das Programm „Mathematik für Innovationen“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMFTR) mit einer Fördersumme von etwa 1,1 Millionen Euro unterstützt.

Beteiligte Institutionen sind die Universität Bonn, das Universitätsklinikum Bonn, die Technische Universität Berlin sowie die TU Bergakademie Freiberg. Unter der Leitung von Prof. Jochen Garcke von der Universität Bonn fokussiert sich das Projekt in seiner ersten Phase auf das Herz-Kreislauf-System. Am Universitätsklinikum Bonn wird das Projekt von Prof. Dr. Sven Zenker geleitet.

Ziele und Methodik

Das zentrale Anliegen des Projekts ist die Entwicklung neuer mathematischer Verfahren, die den klinischen Alltag in der Intensivmedizin unterstützen. Es soll eine frühzeitige Erkennung von Auffälligkeiten gefördert und die Bestimmung physiologischer Kenngrößen verbessert werden. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Vorhersage der Reaktion von Patienten auf Therapien, insbesondere im Bereich der Kreislaufunterstützung. Um diese anspruchsvollen Fragestellungen zu lösen, kommen moderne Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zum Einsatz.

Die Projektleiterin Prof. Gabriele Steidl von der TU Berlin betont die entscheidende Rolle des maschinellen Lernens in dieser Entwicklung. Ihr Kollege Prof. Björn Sprungk von der TU Bergakademie Freiberg hebt hervor, dass fortschrittliche Rechnerleistungen und Algorithmen maßgeblich zur Verwirklichung dieser Ziele beitragen. Ein wesentliches Element des Projekts ist die Verbindung zwischen mathematischer Grundlagenforschung und der konkreten medizinischen Anwendung. Regelmäßige Tests der entwickelten Verfahren an realen intensivmedizinischen Datenströmen sollen gewährleisten, dass die Modelle praxisrelevant sind.

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Das IPI-Projekt reiht sich in die wachsende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen ein. Diese Technologie wird als Haupttreiber eines fundamentalen Wandels in der Medizin angesehen. KI-Algorithmen sollen dabei helfen, medizinische Diagnosen präziser zu gestalten und Behandlungspläne individueller auf die Bedürfnisse der Patientinnen und Patienten abzustimmen. Experten beschreiben KI als Megatrend, dessen revolutionärer Charakter mit historischen Wendepunkten wie der neolithischen und industriellen Revolution verglichen wird.

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Die Verbreitung von KI reicht in zahlreiche Lebensbereiche und wird oft unbemerkt wahrgenommen. So nutzen moderne Smartphones KI für Funktionen wie die automatische Bildverbesserung und Gesichtserkennung. Intelligente Sprachassistenten setzen KI in der Sprachverarbeitung ein und verbessern nachhaltig die Nutzererfahrung. Auch bei der Steuerung von Smart-Home-Geräten oder der Beantwortung einfacher Fragen spielt KI eine entscheidende Rolle. Diese Entwicklungen zeigen, wie die Technologie nicht nur die Medizin, sondern auch andere Lebensbereiche effizienter gestaltet und somit das tägliche Leben der Menschen beeinflusst.