Angewandte Systemmedizin
Im Zentrum unserer Forschung steht die Übersetzung epidemiologischer Erkenntnisse aus großskaligen, populationsbasierten Kohorten auf individuelle, patientenspezifische Modelle. Dies ermöglicht es uns, Krankheiten frühzeitig zu erkennen, individuelle Risiken präzise abzuschätzen und maßgeschneiderte Präventions- sowie Therapiestrategien abzuleiten. Die Arbeitsgruppe erforscht und entwickelt dafür innovative Ansätze zur systemischen Integration multimodaler Gesundheitsdaten und Patientenprofile, basierend auf Multi-Omics, medizinischer Bildgebung und Sensordaten.
Methodische Schwerpunkte umfassen:
- Multimodale Datenintegration: Zusammenführung komplexer Datensätze aus biologischen Quellen (Multi-OMICs), kontinuierlichem Multi-Sensor-Monitoring, Bildgebung und globalen Gesundheitsdatenbanken.
- Erklärbare KI (Explainable AI): Einsatz von nachvollziehbarem maschinellem Lernen zur präzisen Phänotypisierung auf Basis molekularer und klinischer Informationen.
- Selbstlernende Systeme zur personalisierten Prädiktion: Entwicklung adaptiver Modelle für die klinische Entscheidungsunterstützung.
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
- DZHK-Infrastrukturprojekt: Zentrales Bilddatenmanagementsystem
- Erklärbare KI in kontinuierlich lernenden Systemen für Herzinsuffizienz
- LV Myocardial Power Calculator
- Mechanistische Charakterisierung von Herzinsuffizienz mit erhaltener Auswurffraktion durch tiefe Phänotypisierung - Phenomapping und Systemmodellierung
- Modellbasierte Therapieplanung für PatientInnen mit komplexen Herzklappenerkrankungen
- National Pandemic Cohort Network - Therapeutic Intervention Platform
- Personalisierte Entscheidungsunterstützung bei Herzklappenerkrankungen
- 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”
