3 Fragen an…
Prof. Dr. Jana Hutter
Gruppenleiterin
Jana Hutter ist seit 2026 Professorin für multimodale Signalverarbeitung an der Leibniz Universität Hannover, nachdem sie zuvor eine Professur für Smart Imaging in Erlangen ausübte und eine Gruppe für KI-gestützte MRT am King’s College London leitete.
Ihre Forschung befindet sich an der Schnittstelle zwischen Imaging Physics und KI und kombiniert neuartige Konzepte zur Erfassung aussagekräftigerer medizinischer Daten mit KI-Methoden, um in Echtzeit auf die aktuelle Physiologie und subtile Anzeichen von Krankheiten zu reagieren und sich daran anzupassen. Ihre Forschung wird durch eine Heisenberg-Professur für selbstgesteuerte MRT und den ERC Starting Grant EARTHWORM zur dynamischen Bildgebung von Bauch- und Beckenbewegungen unterstützt. Aktuelle Anwendungsbereiche sind die frühe menschliche Entwicklung und die Gesundheit von Frauen.
1.
Was verstehen Sie unter „Smart Imaging“, und wie unterscheidet sich dieser Ansatz von klassischer medizinischer Bildgebung?
Smart Imaging reagiert und passt sich dem individuellen Leben an – durch den Ersatz vordefinierter, starrer Erfassungsprotokolle durch neuartige KI-gesteuerte Strategien können individuelle Merkmale erkannt und individuell darauf reagiert werden, um letztendlich individuelle Gesundheits- und Krankheitsmarker zu erhalten.
2.
CAIMed bringt Forschende aus sehr unterschiedlichen Disziplinen zusammen. Wie profitieren Ihre Projekte davon, wenn Methodenentwicklung, Datenanalyse und klinische Fragestellungen von Anfang an gemeinsam gedacht werden?
Ich bin fest davon überzeugt, dass Fortschritte in diesem Bereich nur möglich sind, wenn alle Disziplinen zusammenarbeiten – eine möglichst enge Zusammenarbeit innerhalb von CAIMed ermöglicht es, dass klinische Fragen zu neuartigen methodischen Entwicklungen inspirieren und dass neuartige Algorithmen letztendlich eine echte Anwendung finden. Zu sehen, wie die in meiner Gruppe entwickelten Methoden von den Anfängen der algorithmischen Entwicklung bis zur klinischen Umsetzung gelangen, ist für mich eine der lohnendsten Erfahrungen!
3.
CAIMed verfolgt das Ziel, KI-Methoden schneller in die medizinische Praxis zu überführen. Wo sehen Sie in der medizinischen Bildgebung aktuell das größte Potenzial für eine erfolgreiche Translation?
Die Integration klinischer Daten direkt in den Bildgebungsprozess, beispielsweise durch die automatische Definition der für den einzelnen Patienten relevantesten Bildgebungsansichten und Kontraste, sowie eine wirklich integrierte multimodale Analyse der Bildgebungsdaten zusammen mit allen verfügbaren klinischen Datenbereichen bieten meiner Meinung nach ein enormes Potenzial.
