{"id":34504,"date":"2026-03-12T10:49:39","date_gmt":"2026-03-12T10:49:39","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/?p=34504"},"modified":"2026-03-14T10:50:01","modified_gmt":"2026-03-14T10:50:01","slug":"exponat-ms-wissenschaft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/news\/exponat-ms-wissenschaft\/","title":{"rendered":"Lamarr-Exponat auf der MS Wissenschaft"},"content":{"rendered":"\n

Wie KI medizinische Entscheidungen verbessern kann<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Bessere medizinische Entscheidungen k\u00f6nnen Lebensqualit\u00e4t verbessern \u2013 vorausgesetzt, \u00c4rztinnen und \u00c4rzte verstehen, welche Faktoren Krankheiten tats\u00e4chlich beeinflussen. Genau hier setzt moderne KI-Forschung an: Sie hilft, aus gro\u00dfen Mengen medizinischer Daten echte Ursache-Wirkungs-Zusammenh\u00e4nge zu erkennen. Wie solche Methoden funktionieren, zeigt ein Exponat des Lamarr Instituts f\u00fcr Maschinelles Lernen und K\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong> unter der wissenschaftlichen Leitung von Lamarr-Wissenschaftler Prof. Dr. Michael Kamp<\/a> <\/strong>gemeinsam mit dem Institut f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM)<\/strong> <\/a>der Universit\u00e4tsmedizin Essen auf der MS Wissenschaft 2026<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Das Ausstellungsschiff geht im Mai 2026 wieder auf Tour. Wie die Veranstalter heute bekannt gegeben haben, wird die interaktive Ausstellung im Wissenschaftsjahr \u201eMedizin der Zukunft\u201c rund 35 St\u00e4dte in Deutschland, Polen und \u00d6sterreich ansteuern und aktuelle medizinische Forschung f\u00fcr die \u00d6ffentlichkeit erlebbar machen.<\/p>\n\n\n\n

Ein digitaler Zwilling als Forschungsmodell<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Das interaktive Exponat mit dem Arbeitstitel \u201eDigital Twin Medizin: Kausalit\u00e4t verstehen, Leben retten\u201c<\/strong> macht zentrale Prinzipien moderner datengetriebener Medizin erfahrbar. Besucherinnen und Besucher arbeiten mit einem digitalen Zwilling eines Patienten und k\u00f6nnen selbst medizinische Hypothesen pr\u00fcfen und Behandlungsentscheidungen treffen.<\/p>\n\n\n\n

\u00dcber ein halbtransparentes Touchdisplay analysieren sie Patientendaten, testen unterschiedliche Therapieoptionen und beobachten, wie sich diese Entscheidungen auf den Gesundheitszustand des virtuellen Patienten auswirken. Die Simulation zeigt dabei, welche Zusammenh\u00e4nge tats\u00e4chlich kausal sind \u2013 und welche lediglich zuf\u00e4llige Korrelationen darstellen. So wird nachvollziehbar, warum medizinische Entscheidungen h\u00e4ufig komplex sind \u2013 und wie Methoden aus der modernen KI-Forschung helfen k\u00f6nnen, diese Komplexit\u00e4t besser zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n

Warum Kausalit\u00e4t in der Medizin entscheidend ist<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Viele KI-Systeme erkennen Muster in Daten. F\u00fcr medizinische Entscheidungen reicht das jedoch oft nicht aus. Entscheidend ist zu verstehen, welche Faktoren tats\u00e4chlich eine Wirkung verursachen. Hier setzen Forschungsans\u00e4tze wie kausale Modellierung und Counterfactual Reasoning<\/strong> an. Sie erlauben es, nicht nur statistische Zusammenh\u00e4nge zu analysieren, sondern gezielt zu untersuchen, wie sich alternative medizinische Entscheidungen auf einen Krankheitsverlauf auswirken k\u00f6nnten<\/strong> \u2013 etwa indem Modelle simulieren, welche Behandlung unter vergleichbaren Voraussetzungen den gr\u00f6\u00dften therapeutischen Effekt erwarten l\u00e4sst.<\/p>\n\n\n\n

Langfristig er\u00f6ffnen solche Methoden neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr eine st\u00e4rker personalisierte Medizin. Therapien k\u00f6nnen gezielter ausgew\u00e4hlt werden, Risiken besser abgesch\u00e4tzt und Behandlungen individueller auf Patientinnen und Patienten zugeschnitten werden, mit dem Potenzial, Behandlungserfolge zu verbessern und Lebensqualit\u00e4t zu erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n

Forschung verst\u00e4ndlich vermitteln<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die MS Wissenschaft bringt aktuelle Forschung jedes Jahr direkt zu einem breiten Publikum. An Bord k\u00f6nnen Besucherinnen und Besucher an rund 30 interaktiven Stationen selbst experimentieren und Einblicke in neue wissenschaftliche Methoden gewinnen. F\u00fcr das Lamarr Institut ist die Beteiligung Teil seines Anspruchs, KI-Forschung transparent und nachvollziehbar zu vermitteln, insbesondere in gesellschaftlich relevanten Anwendungsfeldern wie der Medizin<\/strong>. Die gemeinsame Station von Lamarr und IKIM zeigt dabei exemplarisch, wie Methoden aus dem maschinellen Lernen und der medizinischen Forschung zusammenwirken, um neue Perspektiven f\u00fcr Diagnostik und Therapie zu er\u00f6ffnen. Die Forschung zum Exponat ist im Forschungsschwerpunkt Life Sciences & Health<\/a><\/em> angesiedelt, der sich beispielsweise mit datengetriebenen Methoden f\u00fcr medizinische Diagnostik, Therapie und Gesundheitsforschung besch\u00e4ftigt.<\/p>\n\n\n