{"id":27807,"date":"2025-01-16T15:22:31","date_gmt":"2025-01-16T14:22:31","guid":{"rendered":"https:\/\/highest-darmstadt.de\/?p=27807"},"modified":"2026-01-11T21:44:50","modified_gmt":"2026-01-11T20:44:50","slug":"schnellere-krebsdiagnosen-durch-einsatz-von-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/highest-darmstadt.de\/de\/news\/sucess-story\/schnellere-krebsdiagnosen-durch-einsatz-von-ki\/","title":{"rendered":"Schnellere Krebsdiagnosen durch Einsatz von KI"},"content":{"rendered":"\n\n\n\n\n
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Mit KI-Technologie die Krebsdiagnostik revolutionieren \u2013 daran arbeiten Forschende der TU Darmstadt. Das Hessische Ministerium f\u00fcr Digitalisierung und Innovation f\u00f6rdert die Arbeit mit rund 780.000 Euro.<\/strong><\/p>\n

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Jedes Jahr erkranken nach Angaben des Robert Koch-Instituts (RKI) rund 500.000 Menschen in Deutschland an Krebs. Je fr\u00fcher eine pr\u00e4zise Diagnose erstellt werden kann, umso h\u00f6her sind die Heilungschancen.<\/p>\n

Das Projekt ViSPAGI, verortet am Fachgebiet Selbstorganisierende Systeme an der TU Darmstadt, kann mit Hilfe der KI-Technologie die Krebsdiagnose wesentlich unterst\u00fctzen. Neben dem Einsatz in der praktischen Diagnostik wird ViSPAGI eine Lernplattform entwickeln, anhand derer Studierende praktische \u00dcbungen zur Identifikation von Krebszellen in KI-generierten Bildern von Gewebeschnitten durchf\u00fchren k\u00f6nnen. Das Projekt wird mit rund 780.000 Euro aus dem hessischen Programm Distr@l gef\u00f6rdert. Dies erm\u00f6glicht einem Team von Forschenden aus den Bereichen Biologie, Ingenieur- und Computerwissenschaften, die Technologie in den kommenden zwei Jahren zu erweitern und zu optimieren. Der Nutzen wird in der realen Anwendung validiert und die Technologie soll in die klinische Praxis \u00fcberf\u00fchrt werden. Die Idee zu ViSPAGI stammt von Dr. \u00d6zdemir Cetin und Ahmed Elshamanhory, die beide zum Team des Fachgebiets geh\u00f6ren und die Gr\u00fcnder des ebenfalls ViSPAGI genannten Start-ups sind.<\/p>\n

\u201eUnsere Vision ist es, durch die Kombination von Medizin, Molekularbiologie und K\u00fcnstlicher Intelligenz eine L\u00f6sung zu schaffen, die sowohl den medizinischen Alltag des Fachpersonals erleichtert als auch den Patienten Vorteile verschafft\u201c, betonte Professor Heinz Koeppl, Leiter des Fachgebietes an der TU Darmstadt. \u201eIn der Medizin sollen KI-Verfahren klar abgesteckte und aus der Praxis motivierte Probleme l\u00f6sen. Sie dienen als Entscheidungshilfen f\u00fcr das Fachpersonal. Die Entscheidung und Verantwortlichkeit bleibt beim Menschen.\u201c<\/p>\n

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\u201eDer Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz revolutioniert unser Gesundheitswesen\u201c<\/strong><\/p>\n <\/div>\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n

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\u201eHessen ist einer der st\u00e4rksten Standorte der Gesundheitsindustrie in Deutschland. Grundstein hierf\u00fcr sind Forschung und Innovation\u201c, so Hessens Digitalministerin Professorin Kristina Sinemus. \u201eDer Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz revolutioniert unser Gesundheitswesen, verhilft zu pr\u00e4ziseren und schnelleren Diagnosen durch Analyse umfangreicher medizinischer Daten. Hier zeigt sich besonders der Mehrwert der K\u00fcnstlichen Intelligenz, die einen bedeutsamen Fortschritt in der medizinischen Diagnostik aufzeigt und die Krebsdiagnose intelligenter und sicherer zum Wohle der Menschen macht.\u201c<\/p>\n

Bislang nehmen \u00c4rztinnen und \u00c4rzte bei auff\u00e4lligen Gewebever\u00e4nderungen eine Biopsie vor, die daraufhin untersucht wird, ob eine Krebserkrankung vorliegt. Dieses Verfahren ist sehr aufwendig, da die Gewebeproben mehrfach chemisch eingef\u00e4rbt werden m\u00fcssen, um verschiedene Krebszellen unter dem Mikroskop zu erkennen. Durch den entstandenen Farbkontrast k\u00f6nnen \u00c4rztinnen und \u00c4rzte die verschiedenen Strukturen und Zelltypen im Gewebe unterscheiden. ViSPAGI hingegen nutzt f\u00fcr die Bildauswertung K\u00fcnstliche Intelligenz, um den Kontrast digital zu erzeugen. Dies erm\u00f6glicht eine sichere Diagnose innerhalb von Minuten und verk\u00fcrzt f\u00fcr die Patientinnen und Patienten die belastende Wartezeit.<\/p>\n

Zus\u00e4tzlich k\u00f6nnen umweltsch\u00e4dliche Chemikalien eingespart werden. Die endg\u00fcltige Diagnose wird von Expertinnen und Experten gestellt, die diese virtuell gef\u00e4rbten Bilder sorgf\u00e4ltig untersuchen. Die K\u00fcnstliche Intelligenz greift dabei als Datenbank auf digitale Scans von Gewebeproben zur\u00fcck, die aus der Pathologie der jeweiligen Krankenh\u00e4user stammen. Da ausschlie\u00dflich Bilder von anonymisierten Gewebeproben untersucht werden, ist ein h\u00f6chster Standard in Bezug auf Datenschutz und Datensicherheit gew\u00e4hrleistet. Bei dem Projekt besteht eine enge Zusammenarbeit mit \u00c4rztinnen und \u00c4rzten des Dr. Senckenbergischen Instituts fu\u0308r Pathologie des Universit\u00e4tsklinikums Frankfurt.<\/p>\n

HIGHEST, das Innovations- und Gr\u00fcndungszentrum der TUDa, unterst\u00fctzte das Start-up VISPAGI erfolgreich bei der Einwerbung des Distr@l-F\u00f6rderprogramms und begleitet das Team seitdem intensiv bei der Weiterentwicklung. Ein besonderer Erfolg war der 3. Platz beim AI Startup Wettbewerb von hessian.AI, auf den das TUDa-Startup durch Workshops zu Technologie, rechtlichen Aspekten, Marktvalidierung und Marketing optimal vorbereitet wurde. \u00dcber den HIGHEST Club erhielt das Team zudem Zugang zu einem wertvollen Netzwerk von Wirtschaftsvertreter:innen. Dank dieser umfassenden Unterst\u00fctzung ist VISPAGI bestens ger\u00fcstet, um seine innovativen Ideen erfolgreich in die Praxis umzusetzen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n <\/div>\n \n \n \n <\/div>\n\n \n \n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/section>\n\n\n\n\n\n

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\n Das F\u00f6rderprogramm Distr@l ist auf Forschungs- und Entwicklungsprojekte ausgerichtet, die signifikant den Stand der Technik erh\u00f6hen. Damit soll die digitale Transformation in Wirtschaft und Gesellschaft zielgruppenorientiert erm\u00f6glicht werden. digitales.hessen\/Highest\/cst <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n\n

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