Deciphering Metastasis with Multimodal Artificial Intelligence Foundation Models (KI-basierte Entschlüsselung der Mechanismen von Krebsmetastasen)

Ziele:
Metastasen sind die häufigste Todesursache bei Krebserkrankungen. Das Projekt DECIPHER-M nutzt moderne Methoden der Künstlichen Intelligenz, um besser zu verstehen, wie Metastasen entstehen und sich ausbreiten. Dafür werden unterschiedliche klinische Daten – z. B.
radiologische Bilder, pathologische Befunde und genetische Informationen – gemeinsam analysiert. Ziel ist es, das individuelle Risiko für Metastasen besser vorherzusagen und personalisierte Behandlungsstrategien zu entwickeln. Langfristig sollen KI-basierte Werkzeuge entstehen, die Screening, Diagnostik und Therapie für Patient:innen mit hohem Metastasierungsrisiko verbessern.

Damit zukünftige Informationen, Schulungen und Angebote wirklich an den Bedürfnissen von Patient ausgerichtet werden, braucht es Ihre Erfahrungen und Ihre Meinung.

Nehmen Sie jetzt an der anonymen Umfrage teil:

https://de.surveymonkey.com/r/LSRS2T5

Dauer: Nur wenige Minuten

Anonym: Ihre Antworten werden vertraulich und anonym ausgewertet.

Mit Ihrer Teilnahme helfen Sie z.B. dabei

• den Informationsbedarf von Patient:innen besser zu verstehen,
• zukünftige Schulungs- und Informationsangebote patientengerecht zu gestalten,
• die Perspektive von Menschen mit Sarkomen/GIST und anderen seltenen Krebserkrankungen sichtbar zu machen

Projektkoordination:
Technische Universität Dresden
Else Kröner-Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit
Prof. Dr. Jakob N. Kather

Verbundpartner:
Interdisziplinäres Konsortium aus Medizin, Informatik und Biotechnologie mit Partnern u. a. in Aachen, Dresden, Essen, Heidelberg, Mainz und München

Patientenbeteiligung durch die Deutsche Sarkom-Stiftung und weitere Patientenorganisationen: Einbringung der Patientenperspektive bei der Entwicklung klinisch relevanter Fragestellungen, bei der Bewertung patientenrelevanter Endpunkte sowie bei Kommunikation und Dissemination der Projektergebnisse.

Kontakt:
Prof. Dr. med. Jakob N. Kather, MSc
Professor für Clinical Artificial Intelligence
Else Kröner-Fresenius-Zentrum für Digitale Gesundheit
Technische Universität

Gefördert durch: