Angewandte Systemmedizin
Die Arbeitsgruppe entwickelt und erforscht systemmedizinische Ansätze zur Integration aus vielen biologischen Quellen (Multi-OMICs), Multi-Sensor- und weiteren Gesundheitsdaten. Ziel ist die frühzeitige Erkennung von Krankheiten, die personalisierte Risikoabschätzung sowie die Ableitung spezifischer Präventions- und Therapiestrategien.
Methodische Schwerpunkte umfassen:
- Datenintegration aus hochdimensionalen und komplexen Datensätzen inkl. Sensordaten, Multi-OMICS-Daten, Bilddaten und öffentlichen Gesundheitsdatenbanken
- Angewandte KI-gestützte Analytik und nachvollziehbares maschinelles Lernen (Explainable Machine Learning) zur Phänotypisierung auf der Basis molekularer und klinischer Informationen
- Entwicklung selbstlernender Systeme mit dynamischen Modelltrainings- und Validierungsansätzen, die auf klinische Routinedaten anwendbar sind
KI-basierte Risikoprädiktion mit Multi-OMICS-Modellen
Vorhersage von Risikoverläufen bei Patientinnen und Patienten mit verschiedenen Merkmalsprofilen. Die Kurven zeigen die Risikoentwicklung über die Zeit abhängig von relevanten molekularen und klinischen Faktoren aus integrierten Multi-Omics-Daten und ermöglichen die Früherkennung von Hochrisiko-Patientenprofilen.
KI-basierte Risikoprädiktion mit Multi-OMICS-Modellen
Vorhersage von Risikoverläufen bei Patientinnen und Patienten mit verschiedenen Merkmalsprofilen. Die Kurven zeigen die Risikoentwicklung über die Zeit abhängig von relevanten molekularen und klinischen Faktoren aus integrierten Multi-Omics-Daten und ermöglichen die Früherkennung von Hochrisiko-Patientenprofilen.
Web-basierte Rechner
Im Rahmen von Forschungsvorhaben wurden verschiedene KI- und modellbasierte Verfahren und Tools entwickelt:
- https://icm.dhzc.charite.de/p/lv-myocardial-power-calculator-508/: Der LV Myocardial Power Kalkulator ist ein Rechner, der patientenindividuell berechnet, welche Leistung die linke Herzkammer zum Pumpen des Blutes benötigt, und wie effizient diese Leistung in die systemische Zirkulation umgesetzt wird.*
- AI-based calculator for Treatment Outcomes in Aortic Coarctation: Ein KI-gestütztes Tool zur Vorhersage von Behandlungsergebnissen bei Aortenisthmusstenose (Coarctatio aortae), welches nach Eingabe klinischer Daten das individuelle Risiko für einen Re-Eingriff oder einen anhaltenden Bluthochdruck berechnet und grafisch darstellt.*
https://icm.dhzc.charite.de/p/computational-stress-testing-for-coa-patients-507/: Ein modellbasierter, nicht-invasiver Rechner, der anhand routinemäßig erhobener Bilddaten mithilfe einer virtuellen Stresstestung den Druckgradienten über einer Stenose (validiert anhand von Gefäßstenosen) abschätzt. So lassen sich Druckgradienten vorhersagen, ohne invasive Messungen und ohne zusätzliche prozedurale Risiken.*
*Das Tool ist aktuell ein Forschungstool und kein Medizinprodukt.
Aktuelle Forschungsprojekte Angewandte Systemmedizin
- Computational Stress Testing for CoA patients
- Explainable AI in continuously learning systems for heart failure
- Infrastrukturprojekt “zentrales Bilddatenmanagementsystem” (BDMS)
- LV Myocardial Power Calculator
- Personalisierte Entscheidungsunterstützung bei Herzklappenerkrankungen
- Phenomapping und Systemmodellierung
- Untersuchungen zur Gefäßdysfunktion und Minderperfusion bei Patienten mit ME/CFS
Leitung
Dr. med. Marcus Kelm
Leitung der Arbeitsgruppe “Angewandte Systemmedizin”
Dr. med. Marcus Kelm
Leitung der Arbeitsgruppe “Angewandte Systemmedizin”
